公开(公告)号：CN117930008A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202310691934.3

申请日：2023-06-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 于天剑 ,  徐海铭 ,  毕福亮 ,  向超群 ,  成庶 ,  伍珣

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/3842 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/006 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提出了一种电池荷电状态预测方法，包括：获取待测电池的当前运行参数，运行参数包括端电压、端放电电流和端电压变化率；将当前运行参数输入预先训练的基于广义回归神经网络的电池荷电状态预测模型，获得电池荷电状态预测模型所输出的待测电池的荷电状态；其中，广义回归神经网络的平滑因子是通过改进的自适应粒子群算法优化获取的，改进的自适应粒子群算法通过将平滑因子作为粒子，基于预设打分函数与预设聚集度函数对粒子群个体误差和收敛程度进行量化处理，以控制粒子的速度权重。如此，能够实现实时预测电池的荷电状态，且预测精度高。