摘要：锂电池储能是一种快速高效的有功功率和无功功率调节方法,可用于发、输、变、配用各个环节。针对锂电池测量数据中经常伴随着各种类型及大小的噪声,提出了一种基于集合经验模态分解EEMD(ensembleempirical mode decomposition)去噪和多核相关向量机MKRVM(multiple kernel relevance vector machine)的锂电池剩余寿命预测方法。首先执行EEMD去噪,去除测量数据中的噪声信号;然后将MKRVM算法用于预测锂电池的剩余寿命,其中MKRVM核函数的稀疏系数通过量子粒子群算法获取。利用美国国家航空航天局艾姆斯研究中心提供的锂电池测量数据,对提出的方法进行了测试,在测试中展示了EEMD去噪和MKRVM预测方法的实现过程,并证明了方法的有效性与先进性。

关键词：锂电池 剩余寿命 集合经验模态分解去噪 多核相关向量机 量子粒子群优化 

单位：安庆师范大学物理与电气工程学院; 安庆246011; 合肥工业大学电气与自动化工程学院; 合肥230009