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申请/专利权人：江苏林源储能有限公司
摘要：本发明公开了麻雀优化支持向量机算法的全钒电池安全状态估计方法，包括以下步骤：S1：获取全钒液流电池的历史数据；S2：提取历史数据的特征数据，创建支持向量机模型，得到支持向量机模型的参数；S3：采用改进麻雀算法，在发现者位置中引入非线性正弦学习因子，得到发现者位置的更新公式；S4：对改进麻雀算法进行迭代优化，若达到最大迭代次数，结束计算，否则，继续迭代直到得到最优解；S5：利用最优解计算支持向量机模型的最优参数；S6：根据最优参数创建目标支持向量机模型，利用目标支持向量机模型计算全钒液流电池的SOC、全钒液流电池的SOH。本发明引入非线性正弦学习因子对麻雀算法进行改进，提升支持向量机参数的搜寻速度。
主权项：1.麻雀优化支持向量机算法的全钒电池安全状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获得非线性正弦学习因子并根据麻雀算法生成麻雀算法中新的发现者位置更新公式： 其中，为改进后发现者位置，为前一时刻发现者位置，t为当前的迭代次数，r1为[0,2π]内的随机数，r2是[0,2]内的随机数，itermax为最大迭代次，ω为非线性正弦学习因子，ST为安全判断值，Xbett为r2状态下发现者位置；S2：创建初始支持向量机模型，提取全钒液流电池历史数据中的特征数据，利用所述特征数据训练所述初始支持向量机模型，得到所述初始支持向量机模型的初始参数，所述初始参数包括动态参数、静态参数；S3：将麻雀算法代入所述支持向量机模型，进行迭代优化，直到达到最大迭代次数生成最优解；S4：利用所述最优解计算所述支持向量机模型的最优参数；S5：将所述动态参数更换为所述最优参数，得到目标支持向量机模型，利用所述目标支持向量机模型计算全钒液流电池的SOC、全钒液流电池的SOH。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏林源储能有限公司 麻雀优化支持向量机算法的全钒电池安全状态估计方法
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