[发明专利]一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法有效
| 申请号： | 202010065000.5 | 申请日： | 2020-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN111157899B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 岳东;王强;窦春霞;卜阳 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/388 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 张玉红 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法，基于Stacking模型融合思想将改进支持向量回归PSO‑SVR、AdaBoost、随机森林RF三种模型进行融合的集成算法对电池SOC估计的方法，先对电池SOC的特征工程进行特征扩展和特征筛选，为了降低过拟合风险，利用K折交叉验证的方法对数据集进行处理，然后利用粒子群算法对支持向量机算法进行改进，最后利用提出的模型融合方法对电池SOC进行估计。本方法对电池SOC的估计精度要优于SVR、AdaBoost和RF三种单模型对电池SOC的估计精度，能够精确地估计储能电池荷电状态，电池SOC精确地估计是高效安全进行电池充放电、延长电池使用寿命的保证，是故障诊断的前提，是电力系统稳定、安全、高效运行的重要保障，也是加快推进智能电网必不可少的途径之一。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 融合 思想 电池 soc 估计 方法 | ||
【主权项】：
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