公开(公告)号：CN115954504B

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202211628455.9

申请日：2022-12-17

Applicant: 福州大学

Inventor： 赵超 ,  范克威 ,  付斌 ,  林立

IPC: H01M8/04298 ,  H01M8/10 ,  G06F30/17 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提出了一种基于CGSASA算法的PEMFC模型参数优化方法。参数优选是建立燃料电池模型的一个重要步骤。针对基本引力搜索算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题，算法结合混沌映射的遍历性和SA算法具有渐进收敛性的优点，通过引入种群分组系数和混合进化代数两个参数，将引力搜索算法、混沌映射及模拟退火三种算法进行有机结合，提出了CGSASA算法，以期发挥三种算法的各自优势，提高标准GSA算法的求解精度和收敛速度。

公开(公告)号：CN115963407A

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202211628353.7

申请日：2022-12-17

Applicant: 福州大学

Inventor： 赵超 ,  付斌 ,  范克威 ,  林立

IPC: G01R31/367 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提供了一种基于ICGWO优化ELM的锂电池SOC估计方法，包括以下步骤：步骤1：针对灰狼算法在进化后期因种群多样性迅速下降而经常遇到早熟现象和局部收敛的问题，通过引入改进策略，构建一种具有良好全局寻优性能的改进灰狼算法；步骤2：利用改进灰狼算法，以模型输出均方根误差最小化为目标函数，对极限学习机的隐层阈值及输入权值参数进行优化，建立起基于ICGWO优化ELM的锂电池SOC估计模型；应用本技术方案可实现更好的预测精度和泛化能力，能够新能源汽车的电池管理系统提供重要的反馈信息。

公开(公告)号：CN115954504A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202211628455.9

申请日：2022-12-17

Applicant: 福州大学

Inventor： 赵超 ,  范克威 ,  付斌 ,  林立

IPC: H01M8/04298 ,  H01M8/10 ,  G06F30/17 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提出了一种基于CGSASA算法的PEMFC模型参数优化方法。参数优选是建立燃料电池模型的一个重要步骤。针对基本引力搜索算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题，算法结合混沌映射的遍历性和SA算法具有渐进收敛性的优点，通过引入种群分组系数和混合进化代数两个参数，将引力搜索算法、混沌映射及模拟退火三种算法进行有机结合，提出了CGSASA算法，以期发挥三种算法的各自优势，提高标准GSA算法的求解精度和收敛速度。