一种遗传算法与和声搜索融合的锂离子电池荷电状态估计方法

本发明提供了一种遗传算法与和声搜索融合的锂离子电池荷电状态估计方法。本发明首先建立锂电池等效电路模型和动态系统方程；通过测试获取电流、电压和SOC数据；然后使用遗传算法获得初次辨识参数对应的精英种群；接下来使用和声搜索算法进行解的进一步优化，得到二次参数辨识结果；最后利用二次参数辨识结果构建电池模型，并使用卡尔曼滤波进行SOC估计。本方法将遗传算法和和声搜索算法相结合，利用遗传算法的稳定性搜索大概定位潜在解空间，然后使用和声搜索算法的灵活性进行更精细的优化，实现了高精度的SOC在线预估，有效的解决了遗传算法存在的SOC预测精度不高的问题。