一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法

摘要

一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法，基于Stacking模型融合思想将改进支持向量回归PSO‑SVR、AdaBoost、随机森林RF三种模型进行融合的集成算法对电池SOC估计的方法，先对电池SOC的特征工程进行特征扩展和特征筛选，为了降低过拟合风险，利用K折交叉验证的方法对数据集进行处理，然后利用粒子群算法对支持向量机算法进行改进，最后利用提出的模型融合方法对电池SOC进行估计。本方法对电池SOC的估计精度要优于SVR、AdaBoost和RF三种单模型对电池SOC的估计精度，能够精确地估计储能电池荷电状态，电池SOC精确地估计是高效安全进行电池充放电、延长电池使用寿命的保证，是故障诊断的前提，是电力系统稳定、安全、高效运行的重要保障，也是加快推进智能电网必不可少的途径之一。