[发明专利]基于改进随机森林联合容积卡尔曼的荷电状态估计算法有效
| 申请号： | 201911219341.7 | 申请日： | 2019-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN110888059B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 寇发荣;王甜甜;张宏;王思俊 | 申请（专利权）人： | 西安科技大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/3842;B60L58/12 |
| 代理公司： | 西安众星蓝图知识产权代理有限公司 61234 | 代理人： | 张恒阳 |
| 地址： | 710054 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进随机森林联合容积卡尔曼动力电池荷电状态估计的算法，用来解决动力电池在工作中荷电状态准确估计的问题。该方法结合了随机森林回归和容积卡尔曼滤波算法联合估计动力电池荷电状态，并通过含有禁忌鲸鱼搜索算法加权优化随机森林的参数，以达到对算法剪枝阈值、预测试样本数、决策树数量最优化处理，优化算法能够快速找到最优解，提高算法效率；通过双向长短时记忆人工神经网络，对动力电池剩余寿命进行预测，以达到修正电池最大可用容量，提高全时工况动力电池荷电状态估计的精度的目的；通过联合估计算法综合了随机森林和容积卡尔曼滤波两种算法，发挥两种算法的优点，避免两者的缺点，使动力电池荷电状态估计精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 随机 森林 联合 容积 卡尔 状态 估计 算法 | ||
【主权项】：
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