基于主动学习Kriging模型的储能系统参数拟合方法

本发明公开一种基于主动学习Kriging模型的储能系统参数拟合方法，抽取若干个样本点构建初始训练集，归一化训练集；构建以初始样本集或添加样本集为训练集的Kriging模型；利用predictor函数得到上述Kriging模型对验证集样本点的预测结果和估计方差；将预测结果和方差分别带入U主动学习函数中进行计算，得到对应学习函数的函数值；根据收敛条件重复从而得到主动学习Kriging模型；本发明利用Kriging模型来建立储能系统参数代理模型，可在有限实验数据的基础上动态拟合储能系统模型，实时更新储能系统参数，提高储能系统管理系统的精度与适应性。