改进DE-GWO优化LSSVM的矿用动力电池SOC预测

"本文主要探讨了矿用动力电池荷电状态(SOC)的预测问题，针对LSSVM（最小二乘支持向量机）在预测过程中正则化参数和核函数参数选择困难的问题，以及灰狼优化(GWO)算法在解决约束优化问题时存在的早熟、稳定性差和易陷入局部最优等缺陷，提出了改进的差分进化灰狼优化(DE-GWO)算法。此算法采用指数函数形式的非线性收敛因子，旨在改善算法的全局搜索和局部搜索能力的平衡，以提高参数优化效果。通过实验结果，显示了使用改进DE-GWO优化后的LSSVM构建的电池SOC预测模型具有较高的精度，最大绝对误差为3.7%，最大相对误差为5.3%。" 在矿用动力电池领域，准确预测电池的荷电状态是保障设备安全运行和优化能源管理的关键。SOC是评估电池剩余电量的重要指标，其预测精度直接影响到电池管理系统(BMS)的决策。LSSVM是一种有效的机器学习模型，尤其适用于非线性问题，但其性能很大程度上取决于正则化参数和核函数参数的选择。 传统的LSSVM参数优化往往依赖于试错法，这种方法耗时且可能无法找到全局最优解。为了解决这一问题，文章提出结合GWO算法来优化LSSVM的参数。GWO是受到灰狼社会行为启发的优化算法，尽管在某些情况下表现优秀，但在处理复杂优化问题时可能会遇到早熟收敛、稳定性不足和局部最优问题。 为克服这些局限，研究人员引入了差分进化(Differential Evolution, DE)策略，形成DE-GWO算法，DE是一种全局优化方法，能够有效地探索大规模搜索空间。然而，DE-GWO算法仍然需要改进，以兼顾全局和局部搜索效率。于是，他们设计了一种新的非线性收敛因子，该因子在初期迭代阶段保持较低的衰减速率，有利于广泛探索解决方案空间，而在后期迭代阶段则加快衰减速率，有助于精确定位局部最优解。 实验结果显示，改进的DE-GWO-LSSVM模型在矿用动力电池SOC预测上表现出色，误差较小，证明了所提出的优化策略的有效性。这一成果不仅对矿用动力电池的 SOC 预测有实际应用价值，也为其他领域的能量存储系统提供了参考，尤其是在需要高精度状态预测的场景下。 这项研究创新性地融合了机器学习与生物启发式优化算法，提高了电池状态预测的准确性，为电池管理系统的优化和电池健康状态的监控提供了新的理论和技术支持。未来的研究可能进一步探索如何将这种优化方法应用于其他类型的电池，或者与其他预测模型结合，以提升整体预测性能。