一种基于极限学习机的锂离子电池SOC的估算方法及系统

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本发明实施例提供一种基于极限学习机的锂离子电池SOC的估算方法及系统，属于储能锂离子电池SOC估算领域。该方法包括：采集锂离子电池当前的状态参数；将所述状态参数输入至预先构建的极限学习机模型中，输出所述锂离子电池SOC的估算值，其中，所述预先构建的极限学习机模型是基于自适应粒子群算法构建的。通过上述技术方案，基于极限学习机神经网络结合电池的充放电数据进行储能锂离子电池SOC的估算，避免了因电池的充放电过程受到介质浓度、环境温度、极板状态等诸多因素的影响，以致于难以建立准确的电池模型的问题，而且通过自适应粒子群算法对极限学习机模型进行优化，进一步提高了SOC的估算精度。