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锂电池健康状态(SOH)是表征电池衰退的重要指标,也是新能源汽车运行寿命的一个重要指标。为了提高锂电池健康状态SOH的预测精度,采用深度学习LSTM与SVR结合的算法来对锂电池健康状态进行预测,并利用网格搜索(GS)搜索SVR超参数。首先,使用平均放电电压、平均放电温度、容量作为健康因子(HI);其次,利用以往锂电池数据集对算法进行验证。实验结果表明:使用LSTM-SVR算法相比于LSTM算法在RMSE指标和拟合程度上更优,其均方根误差在0.6以内,平均绝对百分误差在0.6%以内。
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电源技术
ISSN： 1002-087X
CN： 12-1126/TM
Year： 2020
Issue： 12
Volume： 44
Page： 1784-1787
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