基于改进白鲸算法优化BiTCN-BiGRU的锂电池SOC估计

来源：电子测量技术杂志2025年第9期北京时间：

作者：柳博，吴松荣，付聪，王少惟，张驰

单位：1.磁浮技术与磁浮列车教育部重点实验室 成都 610031;2.西南交通大学电气工程学院 成都 611756

摘要：电池荷电状态(SOC)是电动汽车锂电池管理的核心参数之一，本文提出一种基于改进白鲸算法优化BiTCN-BiGRU的锂电池SOC估计模型。首先搭建双向时域卷积网络(BiTCN)和双向门循环单元(BiGRU)组合的SOC估计模型，然后使用白鲸算法(BWO)对BiTCN-BiGRU模型超参数寻优以充分发挥组合网络模型的优势，并且分别在传统BWO的探索阶段和鲸落阶段引入改进策略以解决传统BWO容易陷入局部最优且收敛速度慢的问题。最后基于开源锂电池充放电数据集验证改进后SOC估计模型的性能，结果表明在3种温度的标准化城市循环工况下，改进白鲸算法优化BiTCN-BiGRU模型的SOC估计平均绝对误差为0.428%，均方根误差为0.38%，能很好的应用于锂电池SOC估计。

关键词：锂电池;SOC估计;BiTCN网络;BiGRU网络;白鲸优化算法