极限学习机优化的磷酸铁锂电池组建模与性能提升

本文主要探讨了纯电动汽车中磷酸铁锂电池组的建模与优化问题。在当前电池管理系统(BMS)的应用中，传统的神经网络（如BP神经网络）和支持向量机因其复杂的结构和较高的计算需求，往往难以实现实时跟踪磷酸铁锂电池组内部的复杂快速反应，这导致电池荷电状态(STATE OF CHARGE, SOC)估算的精度受到影响。因此，作者提出了利用极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）作为替代方案。 极限学习机是一种单隐藏层的神经网络，其特点是训练速度快，模型简单，适合处理非线性问题。研究者针对一个额定容量为100Ah、额定电压为72V的纯电动汽车磷酸铁锂电池组，构建了一个基于极限学习机的模型，并将其与BP神经网络、径向基函数(RBF)神经网络以及支持向量机进行了性能比较。结果显示，极限学习机在学习时间和泛化性能上表现优于其他算法，显示出更高的效率和准确性。 进一步，作者将学习时间和泛化性能作为优化目标，采用粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法来寻找最佳的隐层节点个数。通过优化，极限学习机的模型在学习时间和泛化能力上达到了最优状态，这对于提高电池管理系统对电池状态的精确监控和预测具有实际意义。 总结来说，这篇文章的关键贡献在于展示了如何通过引入极限学习机和粒子群优化技术，克服了传统方法在磷酸铁锂电池组建模中的局限，从而实现更高效、更精确的电池荷电状态估计。这对于电动汽车的续航里程管理、电池寿命延长以及整体性能提升都具有重要的理论和实践价值。