基于改进猫群算法的动力锂电池模型参数辨识

王雪娇; 莫愁; 陶理科; 陈文豪; 史海涛; 高养侠

doi:10.16725/j.1673-808X.202465

桂林电子科技大学学报 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (03) : 285 -291. DOI: 10.16725/j.1673-808X.202465

基于改进猫群算法的动力锂电池模型参数辨识

王雪娇, 莫愁, 陶理科, 陈文豪, 史海涛, 高养侠

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摘要

为最大限度延长锂电池寿命、保证电池安全性，提高电池模型参数辨识的精确度非常重要。在传统二阶RC等效电路模型的基础上，探讨了猫群算法的改进策略，并将其应用于锂电池的模型参数辨识。首先得到等效电路模型的时域响应表达式，在猫群算法的基础上引入Logistic混沌映射增强初始猫群多样性，利用Lévy飞行扩大搜索范围，并采取自适应惯性权重来提高全局搜索能力；然后进行电池脉冲充放电实验，获取OCV-SOC曲线的拟合系数，并结合以上数据，利用改进后的猫群算法进行参数辨识；最后利用MATLAB/Simulink搭建电池等效电路模型对参数辨识结果进行仿真，并对辨识得到的模型参数进行敏感度分析。实验结果表明，改进猫群算法仿真得到的电压相较于粒子群算法，最大绝对误差降低了25.9%，均方根误差降低了40.4%。改进猫群算法可有效提高参数辨识的准确度和电池模型精确度，具有很好的实用性。