光储充电站中电池SOC的检测方法、装置及设备

本申请提供一种光储充电站中电池SOC的检测方法、装置及设备。其中，通过利用粒子群算法对ELM模型中隐藏层神经元的输入权重和阈值进行优化，可以改善ELM模型存在的参数识别能力不足的问题，从而得到预测能力更好的PSO‑ELM模型。此外，在训练PSO‑ELM模型时，对训练样本进行归一化处理，可以加快训练速度并有效避免模型无法汇聚的情况。因此，采用本申请的方案可以提高光储充电站中电池SOC的检测精度，为当前电池研究的热点和难题之一的SOC准确估算提供理论参考。