摘要
本发明涉及一种新能源储能及供能锂电池状态预测方法、装置、存储介质,包括步骤如下:S1、读取锂电池数据集,按比例构建训练样本集和测试样本集,并进行归一化处理;S2、通过差分进化理论,动态步长和权重调整策略,以及莱维飞行机制,改进冠豪猪算法ICPO;S3、通过改进冠豪猪算法ICPO算法优化OSELM的核心参数,并将优化后的OSELM的核心参数应用于OSELM中,用于OSELM进行训练。本技术方案,改进冠豪猪算法ICPO通过引入差分进化、动态步长、莱维飞行等机制,使其在处理复杂数据时能更有效地找到全局最优解,并且在局部精确度上表现更好,具体表现为在平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)等评价指标上,可以达到更低的误差和更高的拟合度。
技术关键词
状态预测方法
锂电池
算法
储能
因子
跳跃策略
模拟自然界
矩阵
动态
进化策略
数据
机制
核心
位置更新
预测误差
参数
处理器
样本
可读存储介质
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