基于改进灰狼算法优化核极限学习机的锂电池动力电池荷电状态估计

摘要: 动力电池荷电状态（SOC）是电动汽车电池管理系统（BMS）的一个重要技术指标，针对锂电池SOC难以精确估算的问题，提出一种基于改进灰狼算法（IGWO）优化核极限学习机（KELM）的SOC估计方法.为了克服标准GWO算法存在早熟收敛、易陷入局部最优等缺陷，算法首先采用混沌映射和反向学习策略产生初始灰狼种群，其次引入收敛因子非线性调整机制来提升算法的整体