State of charge prediction for mine-used power battery
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摘要: 针对最小二乘支持向量机（LSSVM）用于预测矿用动力电池荷电状态(SOC)时正则化参数和核函数参数难以优化选择，灰狼优化（GWO）算法在单独求解约束优化问题时出现早熟、稳定性差、易陷入局部最优等问题，在差分进化灰狼优化（DE-GWO）算法的基础上，采用指数函数形式的非线性收敛因子对DE-GWO算法进行改进。该非线性收敛因子在迭代过程前段衰减速率低，能更好地寻找全局最优解，在迭代过程后段衰减速率高，能更精确地寻找局部最优解，有效平衡全局搜索能力和局部搜索能力。实验结果表明，利用改进DE-GWO算法优化LSSVM参数后建立的矿用动力电池SOC预测模型最大绝对误差为3.7%，最大相对误差为5.3%。Abstract: It was difficult to optimize parameters of regularization and kernel function when least squares support vector machine(LSSVM) was used to predict state of charge(SOC) of mine-used power battery, and grey wolf optimization(GWO) algorithm was prone to early maturity, poor stability and local optimization when solving constraint optimization problem alone. In view of above problems, on the basis of differential evolution GWO(DE-GWO) algorithm, non-linear convergence factor in the form of exponential function is used to improve the DE-GWO algorithm. The non-linear convergence factor has low attenuation rate in the early stage of iterative process and the global optimal solution can better be found, while it has high attenuation rate at the end of iterative process and the local optimal solution can be found more accurately, which effectively balances global search ability and local search ability. The experimental results show that the maximum absolute error and the maximum relative error of SOC prediction model for mine-used power battery are 3.7% and 5.3% respectively after LSSVM parameters are optimized by the improved DE-GWO algorithm.
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