基于灰狼优化算法和组合核函数GPR模型的锂电池剩余使用寿命预测

胡林静; 李在伟

doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.12.003

欢迎来到能源电力期刊网！

English Version 读者登录期刊登录

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于灰狼优化算法和组合核函数GPR模型的锂电池剩余使用寿命预测

储能技术 | 更新时间：2025-12-29

- 基于灰狼优化算法和组合核函数GPR模型的锂电池剩余使用寿命预测
- Prediction of remaining useful life of lithium batteries based on grey wolf optimization and combined kernel function GPR model
- “最新研究进展显示，专家通过灰狼优化算法优化的组合核高斯过程回归模型，显著提高了锂离子电池剩余使用寿命预测的准确性。”
- 综合智慧能源 2025年47卷第12期页码：25-33
- 作者机构：
  
  内蒙古工业大学电力学院，呼和浩特 010080
- 作者简介：
  
  胡林静（1975），女，副教授，硕士，从事热工过程控制、新能源利用等方面的研究hulinjing666@163.com；
  李在伟（1999），男，硕士生，从事新能源利用方面的研究，lizaiweijiayou@126.com。
- 基金信息：
  
  内蒙古自然科学基金项目(2025LHMS05031)
- DOI：10.3969/j.issn.2097-0706.2025.12.003
  中图分类号： TM 912
- 收稿：2025-08-28，
  
  修回：2025-09-19，
  
  网络出版：2025-12-01，
  
  纸质出版：2025-12-25
- 稿件说明：
移动端阅览
胡林静,李在伟.基于灰狼优化算法和组合核函数GPR模型的锂电池剩余使用寿命预测[J].综合智慧能源,2025,47(12):25-33.

HU Linjing,LI Zaiwei.Prediction of remaining useful life of lithium batteries based on grey wolf optimization and combined kernel function GPR model[J].BLASTING,2025,47(12):25-33.
胡林静,李在伟.基于灰狼优化算法和组合核函数GPR模型的锂电池剩余使用寿命预测[J].综合智慧能源,2025,47(12):25-33. DOI： 10.3969/j.issn.2097-0706.2025.12.003.

HU Linjing,LI Zaiwei.Prediction of remaining useful life of lithium batteries based on grey wolf optimization and combined kernel function GPR model[J].BLASTING,2025,47(12):25-33. DOI： 10.3969/j.issn.2097-0706.2025.12.003.

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于用能自洽的高速服务区微网光储组合优化配置

基于粒子群优化算法的多能互补系统经济调度研究

纳米锗-锡/碳复合材料的合成与电化学性能研究

基于CEEMD与GWO-LSTM的精细非侵入性负荷监测

基于灰狼优化算法和组合核函数GPR模型的锂电池剩余使用寿命预测

Prediction of remaining useful life of lithium batteries based on grey wolf optimization and combined kernel function GPR model

DOI：10.3969/j.issn.2097-0706.2025.12.003