一种基于多目标遗传算法的电池等效模型参数识别方法
- 专利权人:
- 湖北大学
- 发明人:
- 姚静,陈侃松,郭琳,叶波
- 申请号：
- CN201611036487.4
- 公开号：
- CN106501728A
- 申请日:
- 2016.11.23
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 杨立`陈璐
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于多目标遗传算法的电池等效模型参数识别方法，属于电池性能管理领域，能精确优化电池等效电路模型参数、为电池性能管理提供重要依据。本发明根据电池电化学极化特性和浓差极化特性，利用电压源、串行电阻和电容等电路元件，建立非线性双极性等效电路模型，为了提高电路模型在不同充放电速率下的适用性，根据电池电路元件特性建立电路元件与电池的荷电状态以及电池的充放电速率的关系函数，然后采用多目标非支配排序遗传算法来获得最优的函数系数，也即得到最优的电路元件参数，用于为电池性能分析和管理提供重要依据。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
