本發明是一種基于密度特征聚類集成的鋰電池荷電狀態估算方法,目的針對鋰離子電池荷電狀態(SOC)智能估算模型精度提高困難、傳統估算方法穩定性差的問題,結合電池實際運行數據的特點,設計一種基于數據特征聚類的集成建模方法對SOC進行估算。其特征在于首先結合SOC數據波動范圍較大、狀態間轉換頻繁的特點,設計將分散范圍較廣的建模數據依據特征進行聚類以獲取子學習機訓練數據集的數據選取策略,通過縮小子學習機訓練數據的分布范圍提高子學習機性能;其次在集成學習時,由于每個子學習機的訓練數據具有相似特征,因此利用數據與簇的相關性對數據的權重進行更新,使得子學習機在訓練時具有較強的針對性;之后,將包含了多個子學習機進行集成,進一步提高模型的估算精度。
聲明:
“基于密度特征聚類集成的鋰電池荷電狀態估算方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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