２０２３年第４２卷第６期传感器与微系统（ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）ＤＯＩ：１０．１３８７３／Ｊ．１０００—９７８７（２０２３）０６—０１４１—０５不同温度下基于ＰＳＯＬＳＳＶＭ的锂电池ＳＯＨ估计与ＲＵＬ预测陈璐，于仲安，熊莹燕（江西理工大学电气工程与自动化学院，江西赣州３４１０００）摘要：电池的健康状态（ＳＯＨ）和剩余寿命（ＲＵＬ）是电池管理系统（ＢＭＳ）的重要参数，准确地估计ＳＯＨ和预测ＲＵＬ对保障电池长期安全有效运行至关重要。选择锂电池等压降放电时间序列为间接健康因子，通过Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数和Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关系数说明所选健康因子与电池实际容量的相关性高；使用粒子群优化（ＰＳＯ）算法寻找最小二乘支持向量机（ＬＳＳＶＭ）的参数最优解，建立ＳＯＨ估计及ＲＵＬ预测模型。采用锂电池数据集对该方法进行验证，结果表明：在４，２４，４３℃三种不同环境温度下ＰＳＯＬＳＳＶＭ的电池ＳＯＨ估计结果平均绝对百分比误差（ＭＡＰＥ）均在１．０５％以内，ＲＵＬ预测结果与实际结果误差均在２．５％以内，说明所选方法具有良好的适用性和可行性。关键词：锂离子电池；健康状态；剩余寿命；最小二乘支持向量机；间接健康因子；环境温度中图分类号：ＴＭ９１２文献标识码：Ａ文章编号：１０００—９７８７（２０２３）０６—０１４１—０５ＳＯＨｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｎｄＲＵＬｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＬｉｂａｔｔｅｒｙｂａｓｅｄｏｎＰＳＯＬＳＳＶＭａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓＣＨＥＮＬｕ，ＹＵＺｈｏｎｇａｎ，ＸＩＯＮＧＹｉｎｇｙａｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＪｉａｎｇｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇａｎｚｈｏｕ３４１０００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｓｔａｔｕｓｏｆｈｅａｌｔｈ（ＳＯＨ）ａｎｄｒｅｍａｉｎｉｎｇｕｓｅｆｕｌｌｉｆｅ（ＲＵＬ）ｏｆｔｈｅｂａｔｔｅｒｙａｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｂａｔｔｅｒｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ（ＢＭＳ）．ＡｃｃｕｒａｔｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＳＯＨａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＲＵＬａｒｅｅｓｓｅｎｔｉａｌｔｏｅｎｓｕｒｅｔｈｅｌｏｎｇｔｅｒｍｓａｆ...
