本發(fā)明公開基于目標分解的改進多目標粒子群優(yōu)化的鋰離子電池容量預測方法,步驟1:確認并獲取鋰離子電池容量預測的關(guān)鍵因素;步驟2:將鋰離子電池的容量預測中所涉及的關(guān)鍵因素抽象為多目標優(yōu)化問題并初始化種群粒子,步驟3:使用PSO算法更新粒子的位置和速度;步驟4:評估所有粒子的適應度值,保存適應度最好的粒子;步驟5:判斷是否達到最大迭代次數(shù);是則,輸出最優(yōu)粒子;否則,更新粒子的速度和位置并更新PSO算法參數(shù)后;步驟6:生成一隨機概率數(shù),判斷該隨機概率數(shù)是否大于預設(shè)概率;是則,采用灰狼算法計算更新粒子的位置并執(zhí)行步驟4;否則,執(zhí)行步驟4。本發(fā)明通過目標分解和參數(shù)自適應的混合算法提升電池容量預測的準確性。
聲明:
“基于目標分解的改進多目標粒子群優(yōu)化的鋰離子電池容量預測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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