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基于LS-SVM和FCM的锌银动力电池分选方法研究

姚杰周永勤李然李思博

哈尔滨理工大学电气与电子工程学院

摘要:针对锌银电池分选成组后一致性的问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和模糊C均值聚类(FCM)的锌银电池分选方法。该方法利用FCM对锌银电池进行聚类分析,以电池放电电压平台的三个不同时刻电压作为输入,电池的聚类结果作为输出,建立LS-SVM模型,利用训练好模型预测电池分选结果。实验结果表明,此方法得到的电池组动态一致性好,容量衰减率明显降低,在30次循环寿命测试后容量衰减率不超过10%。此分选方法分选效率高、建模速度快,可有效识别组内电池样本的一致性,实现电池的多场合利用和效率最大化。
  • DOI:

    10.13482/j.issn1001-7011.2018.06.029

  • 专辑:

    理工A(数学物理力学天地生); 理工C(机电航空交通水利建筑能源)

  • 专题:

    电力工业

  • 分类号:

    TM912

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