基于粒子群算法的卫星蓄电池区间预测方法.pdf

【基于粒子群算法的卫星蓄电池区间预测方法】 在卫星运行过程中，蓄电池扮演着至关重要的角色，尤其是在卫星进入地球阴影区无法直接获取太阳能时。近年来，锂离子电池因其高能量密度、低自放电率和长循环寿命等优势，成为了卫星电源系统的主要选择。然而，锂离子电池在太空环境中工作时，其容量会随着使用循环次数的增加而逐渐衰退，这直接影响到卫星的正常运行和任务完成。因此，准确预测卫星蓄电池的状态健康（SOH）对于保障卫星的稳定运行至关重要。 针对这一问题，研究者提出了一种结合粒子群优化算法（PSO）与上下边界估计法（LUBE）的神经网络预测模型，旨在对卫星电池的健康状态进行区间预测。粒子群优化算法是一种借鉴自然界中鸟群飞行行为的智能优化算法，能够全局搜索最优解，避免陷入局部最优。 在这个模型中，预测过程的关键输入参数包括放电截止电压、样本熵和工作温度。放电截止电压反映了电池在放电过程中的性能变化；样本熵则用于量化电池性能的不规则性和复杂性；工作温度则直接影响电池的化学反应速度和效率。这些输入参数通过神经网络模型处理，输出为电池的SOH值，从而实现对电池健康状态的区间预测。 为了提高预测的准确性和可靠性，研究者引入了两个关键指标：预测区间覆盖率（PICP）和归一化平均预测区间宽度（NMPIW）。PICP衡量的是预测区间覆盖真实值的概率，而NMPIW则表示预测区间的宽度。为了同时优化这两个指标，研究者设计了一个称为覆盖宽度为基础的准则（CWC）的集成指标。由于CWC指标不具备可微性，他们采用粒子群优化算法来调整神经网络的权重和阈值，使得CWC尽可能降低，从而达到在保持较高PICP的同时减小NMPIW的目的。 通过NASA的18号电池测试数据集，研究人员验证了所提出的区间预测算法的有效性。实验结果表明，该方法能有效地预测电池的健康状态退化，并且在预测精度和区间覆盖方面表现优秀，为卫星电池管理提供了科学的决策支持。 这项工作展示了粒子群优化算法在解决复杂非线性问题上的应用潜力，特别是在对卫星蓄电池健康状态进行区间预测时，它能够提供更精确的预测范围，有助于提前预警电池性能衰退，从而延长卫星的使用寿命。这一研究成果对于航天工程中的电池健康管理具有深远的影响，为未来太空任务的设计和规划提供了新的思路。