基于数据统计特性的GS-SVM电池峰值功率预测模型

以锰酸锂动力电池为研究对象，对电池处于不同温度和荷电状态下的情况进行10 s峰值功率测试，同时测量电池内阻。对实验测试得到的温度、荷电状态、内阻及峰值功率数据进行统计分析，包括测试变量间的相关程度评估和共线性检测，挖掘电池外特性参数与峰值功率数据间的统计关系。在此基础上，提出采用基于网格搜索的支持向量机(GS-SVM)建立电池的峰值功率预测模型。验证结果表明所提模型预测精度高，平均误差仅为3.65 %；该模型训练时间短、响应速度快、操作性强，可以实现对动力电池峰值功率的快速估计，为电动汽车安全可靠运行提供有力保障。