کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
492565 | 721622 | 2015 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Estimation of State of Charge of a Lead Acid Battery Using Support Vector Regression
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Estimation of State of Charge (SOC) of batteries plays a vital role in Battery Management Systems(BMS). It is important to enhance the lifetime of a battery and give the user an accurate estimation of available runtime. This study aims to estimate the battery SOC based on current through and voltage across a battery using Support Vector Regression (SVR). Tests are run on SIMULINK using a 6 V, 4.5 Ah Lead Acid battery. Hyper parameters that decide the accuracy of SVR are estimated using Grid Search and Particle Swarm Optimization (PSO). The SVR maintains a high level of accuracy, with a Mean Squared Error (MSE) of 0.45% for PSO and 0.95% for GS.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Technology - Volume 21, 2015, Pages 264-270
Journal: Procedia Technology - Volume 21, 2015, Pages 264-270