标题：基于扩展PSO优化的SVM铅酸蓄电池荷电状态估测
作者：邓建威 章云
作者单位：广东工业大学自动化学院，广东 广州 510006
关键字：铅酸蓄电池，SOC，BP，SVM，EPSO
摘要：根据支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的基本理论，并依据铅酸蓄电池荷电状态（State of Charge，SOC）随电压、电流而变化的特点，建立基于支持向量机SVM的铅酸蓄电池SOC估测模型。通过实验数据测试验证，比较不同核函数下模型的估测效果，利用扩展的粒子群（Extended Particle Swarm Optimization，EPSO）算法寻找最优参数，并观察在最优参数和最优核函数下支持向量机SVM估测模型的估测效果。结果表明，采用RBF作为支持向量机SVM的核函数，并用扩展的PSO算法优化的支持向量机SVM模型精度较高，适合在铅酸蓄电池的SOC估测上。