基于IALO算法的蓄电池参数辨识

来源：计量学报杂志2021年第9期北京时间：

作者：吴忠强,王国勇,谢宗奎,卢雪琴,何怡林

单位：燕山大学 河北省工业计算机控制工程重点实验室,河北 秦皇岛 066004

摘要：合理的等效电路模型及准确的模型参数对蓄电池荷电状态(SOC)的准确估计具有重要影响。针对蓄电池三阶Thevenin等效电路模型,基于改进蚁狮优化算法,提出了一种模型参数辨识方法。引入混沌Logistic映射初始化,使初始化群体遍及解空间,有利于寻找全局最优解;引入自适应惯性权重加随机柯西变异策略,有效提高了算法收敛速度;引入精英反向学习策略,有效提高了群体的多样性,避免算法陷入局部最优解。5个测试函数的测试结果表明:相比于蚁狮优化算法、粒子群算法与樽海鞘优化算法,改进蚁狮优化算法收敛速度更快,精度更高。对蓄电池三阶Thevenin等效电路模型进行参数辨识,结果表明:改进蚁狮优化算法相比蚁狮优化算法具有更高的辨识精度。

关键词：计量学;蓄电池;参数辨识;改进蚁狮优化算法;自适应权重;随机柯西变异;精英反向学习

基金资助：河北省自然科学基金(F2020203014)