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申请/专利权人：东莞理工学院
摘要：本发明提供一种锂离子电池SOC估计方法及装置，该方法包括：基于量子比特改进的灰狼优化算法根据锂离子电池的数据，得到所述锂离子电池的第一状态预测值和所述第一状态预测值的误差协方差，所述量子比特改进的灰狼优化算法使用量子门初始化灰狼的量子种群位置，对于每个量子比特应用量子旋转门模拟灰狼的量子运动；将所述第一状态预测值作为MSTUKF算法的最优初始状态值，将所述第一状态预测值的误差协方差作为所述MSTUKF算法的最优初始误差协方差，基于所述MSTUKF算法得到所述锂离子电池的第二状态预测值。本发明提高SOC估计的收敛速度和估计精度。
主权项：1.一种锂离子电池SOC估计方法，其特征在于，包括：基于量子比特改进的灰狼优化算法根据锂离子电池的数据，得到所述锂离子电池的第一状态预测值和所述第一状态预测值的误差协方差，所述量子比特改进的灰狼优化算法使用量子门初始化灰狼的量子种群位置，对于每个量子比特应用量子旋转门模拟灰狼的量子运动；将所述第一状态预测值作为MSTUKF算法的最优初始状态值，将所述第一状态预测值的误差协方差作为所述MSTUKF算法的最优初始误差协方差，基于所述MSTUKF算法得到所述锂离子电池的第二状态预测值；初始化的灰狼的量子种群位置为，其中，N为所述灰狼的种群数量，M为所述量子比特的个数，和是所述量子比特的概率幅，满足；通过以下公式对于每个量子比特应用量子旋转门模拟灰狼的量子运动： 其中，为所述量子种群位置，QG为量子旋转门，是根据狼、狼和狼的位置动态计算的旋转角度，N为所述灰狼的种群数量，D为优化的维度，为参数上界，为参数下界，rank为随机矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东莞理工学院 锂离子电池SOC估计方法及装置
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