返回
Comprehensive parameter estimation for lithium-ion battery model using escape algorithm
DOI:10.1016/j.est.2025.117476.png)
摘要
En 中文
• 提出了基于ESC的锂离子电池参数提取方法。
• 将ESC与APO、ECO、EGO、FLA、HLOA、HOA、INFO、MGO、PLO、PSO和WO进行比较。
• 在24个数据集上使用BJD、DST、FUDS和US06测试程序执行LiB参数提取。
• 使用评估指标、Friedman检验和Wilcoxon检验评估ESC的性能。
• 统计检验证实ESC具有更优的性能。
期刊
IF:
9.8
论文数:
2.3W
被引数:
10.1W
机构
暂无机构信息
引用论文
A review of equivalent-circuit model, degradation characteristics and economics of Li-ion battery energy storage system for grid applications锂离子电池储能系统的等效电路模型,退化特性和经济性综述
Battery parameter identification strategy based on modified coot optimization algorithm基于改进coot优化算法的电池参数辨识策略
Polar lights optimizer: Algorithm and applications in image segmentation and feature selection极光优化器: 算法及其在图像分割和特征选择中的应用
NEUROCOMPUTING
IF6.5
Enhancing parameter identification and state of charge estimation of Li-ion batteries in electric vehicles using an improved marine predators algorithm使用改进的海洋捕食者算法增强电动汽车锂离子电池的参数识别和荷电状态估计
On Wilcoxon rank sum test for condition monitoring and fault detection of wind turbinesWilcoxon秩和检验在风力发电机状态监测和故障检测中的应用
APPLIED ENERGY
IF11
Metaheuristic optimization algorithms for real-world electrical and civil engineering application: A review现实世界电气和土木工程应用的元启发式优化算法: 综述

