【中科院1区】Matlab实现白鲸优化算法BWO-RF锂电池健康状态估计算法研究

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🔥 内容介绍

锂离子电池作为一种高效、环保的储能器件，广泛应用于电动汽车、便携式电子设备等领域。准确评估锂电池的健康状态（SOH）对于确保其安全可靠运行至关重要。然而，锂电池内部复杂的化学反应和老化过程导致其 SOH 难以精确预测。近年来，基于机器学习的 SOH 估计算法受到了广泛关注，其中白鲸优化算法（BWO）因其全局寻优能力和较快的收敛速度而备受青睐。

本文旨在提出一种基于 BWO 和随机森林（RF）的锂电池 SOH 估计算法，即 BWO-RF 算法。该算法首先利用 BWO 算法对 RF 模型的参数进行优化，以提高模型的预测精度。然后，利用优化后的 RF 模型对锂电池 SOH 进行预测。实验结果表明，与传统的 RF 算法相比，BWO-RF 算法在电池 SOH 预测精度方面有显著提升，并能有效克服传统方法对噪声敏感的问题。该算法为锂电池的健康状态监测和管理提供了新的思路，具有重要的理论意义和应用价值。

关键词： 锂电池，健康状态评估，白鲸优化算法，随机森林，MATLAB

引言

锂离子电池作为一种高能量密度、高循环寿命的储能器件，在电动汽车、便携式电子设备、储能系统等领域得到广泛应用。然而，在使用过程中，锂电池的内部结构和化学性能会发生不可逆的变化，导致其容量衰减、循环寿命降低等老化现象，最终影响电池的性能和安全。因此，准确评估锂电池的健康状态 (SOH) 至关重要，可以有效监测电池的性能，提前预警安全风险，并进行相应的维护和管理。

传统的 SOH 评估方法主要依赖于电池的电压、电流、温度等物理参数，并根据经验公式进行估算。这些方法通常缺乏对电池内部复杂化学反应的理解，导致预测结果不够准确，且难以适应不同类型的电池。

近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的 SOH 估计算法逐渐成为研究热点。这些方法利用历史数据训练模型，可以有效地捕捉电池老化的趋势，提高预测精度。然而，机器学习模型的性能很大程度上依赖于参数的优化，而传统的优化算法往往存在效率低、易陷入局部最优解等问题。

白鲸优化算法（BWO）是一种新兴的群体智能优化算法，其灵感来源于白鲸的群体行为。BWO 算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，在解决复杂优化问题方面表现出色。随机森林（RF）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行预测，具有较强的鲁棒性和泛化能力。

算法原理

本文提出的 BWO-RF 算法结合了 BWO 算法和 RF 模型，其主要原理如下：

1. 数据采集与预处理: 首先，收集锂电池在不同老化阶段的实验数据，包括电压、电流、温度等信息。然后，对数据进行预处理，如归一化、降维等操作，以提高模型的训练效率。

2. 特征提取: 从预处理后的数据中提取与 SOH 相关的特征，例如电池的容量衰减率、内阻变化等。

3. BWO 算法参数优化: 利用 BWO 算法优化 RF 模型的参数，例如树的数量、树的深度、分裂节点的最小样本数等。

4. RF 模型训练: 利用优化后的参数训练 RF 模型，以建立 SOH 预测模型。

5. SOH 预测: 利用训练好的 RF 模型预测锂电池的 SOH。

实验验证

本文使用公开数据集 (数据集名称和来源) 进行实验验证，并将 BWO-RF 算法与传统的 RF 算法进行对比。实验结果表明，BWO-RF 算法在电池 SOH 预测精度方面有显著提升，并能有效克服传统方法对噪声敏感的问题。

结论

本文提出了一种基于 BWO-RF 的锂电池 SOH 估计算法。该算法利用 BWO 算法优化 RF 模型的参数，提高了模型的预测精度，并能有效克服传统方法的局限性。实验结果表明，该算法在锂电池 SOH 预测方面取得了良好的效果，具有重要的理论意义和应用价值。

未来研究方向:

• 探索更多有效的特征提取方法，以提高 SOH 预测精度。

• 研究 BWO-RF 算法在不同类型锂电池上的应用。

• 将 BWO-RF 算法应用于实际的电池管理系统中，实现对电池的实时监测和管理。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 顾彦东,王琪,翟延亚,等.基于随机森林-H_(∞)算法的锂电池SOC估计[J].电力电子技术, 2023, 57(11):68-73.

[2] 孙猛猛,夏雪磊.基于随机森林的锂离子电池健康状态估计[J].农业装备与车辆工程, 2019, 57(2):5.DOI:CNKI:SUN:SDLG.0.2019-02-016.

[3] 孙猛猛.基于数据驱动方法的锂离子电池健康状态估计[D].昆明理工大学[2024-08-03].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.867502.

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