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基于K均值法与遗传算法的退役动力电池筛选

作者:杨泓奕; 陈家辉; 汤志明退役动力电池遗传算法k均值算法电池筛选

摘要:退役动力电池的一致性差,使得退役动力电池筛选和成组困难。影响退役动力电池一致性的因素有:电池内阻、开路电压、电池容量。在测得各项电池参数的基础上,将遗传算法和K均值算法结合,通过不断地对个体进行选择,交叉,变异,计算不同代数的适应度,依据成组的实际需求,确定K值进行分类,然后对最大适应度的个体为中心K均值聚类。通过实验验证,结果表明本方法能有效地对电池进行筛选分类,且同一分类电池一致性高。

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电源技术

《电源技术》(CN:12-1126/TM)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电源技术》主要服务对象是从事化学与物理电源研究、研制、生产的科技工作者,科技管理工作者,有关专业的高等院校师生及部分用户,与电源相关行业的研究、研制、生产者。

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