估计电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)是锂离子电池管理中最复杂的任务之一。 目前,针对 SOC 和 SOH 的 估计存在跟踪值误差较大、噪声误差较大和计算量大等问题,引入多元宇宙优化(MVO)算法,对照电池的实际输出电压, 模型的拟合度可达 95. 3%。 通过 14 次迭代得到 SOC 的稳定估计值,与传统的循环次数法对比,SOH 估计的稳定性提高了 119%,并减小了 78%的计算空间需求。