| 一种新型锂电池充电剩余时间预测方法 |
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| 引用本文： | 程树英,林鹏程,林培杰.一种新型锂电池充电剩余时间预测方法[J].电源技术,2019,43(1):99-102,135. |
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| 作者姓名： | 程树英 林鹏程 林培杰 |
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| 作者单位： | 福州大学物理与信息工程学院,福建福州,350116;福州大学微纳器件与太阳能电池研究所,福建福州,350116 |
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| 摘 要： | 提出了一种基于信息粒化(IG)的支持向量回归(SVR)方法来预测锂电池充电剩余时间。首先,通过模糊信息粒化窗口提取代表性数据,同时形成概率性预测的置信区间上下限,并重新组合特征向量建立训练样本。然后,运用样本对训练支持向量回归模型,在参数优选方面采用网格划分的交叉验证方式。最后,通过3个不同的支持向量回归模型得到充电剩余时间的置信区间。以美国国家航空航天阿姆斯研究中心公开的电池数据为实例,通过与三段式模型方法进行对比,结果表明该模型在精度、通用性方面表现更好。
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| 关 键 词： | 模糊信息粒化 支持向量回归 充电剩余时间 锂电池 |
New method of predict remaining charging time for lithium-ion batteries |
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| CHENG Shu-ying,LIN Peng-cheng,LIN Pei-jie.New method of predict remaining charging time for lithium-ion batteries[J].Chinese Journal of Power Sources,2019,43(1):99-102,135. |
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| Authors: | CHENG Shu-ying LIN Peng-cheng LIN Pei-jie |
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| Affiliation: | (College of Physics and Information Engineering,Fuzhou University,Fuzhou Fujian 350116,China;Institute of Micro/Nano Devices&Solar Cells,Fuzhou University,Fuzhou Fujian 350116,China) |
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| Abstract: | CHENG Shu-ying;LIN Peng-cheng;LIN Pei-jie(College of Physics and Information Engineering,Fuzhou University,Fuzhou Fujian 350116,China;Institute of Micro/Nano Devices&Solar Cells,Fuzhou University,Fuzhou Fujian 350116,China) |
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| Keywords: | fuzzy information granulation support vector regression remaining charging time lithium-ion battery |
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