基于ANFIS模型的蓄电池放电剩余电量估计

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基于ANFIS模型的蓄电池放电剩余电量估计

黄彬;张伟;覃朝云

【期刊名称】《自动化与仪表》【年(卷),期】2018(033)010

【摘要】针对变电站直流电源的蓄电池放电后剩余电量(SOC)难以评估的问题,在简述传统蓄电池SOC估计模型的基础上,分析了人工神经网络和模糊逻辑相结合的自适应神经模糊推理系统(ANFIS),并对蓄电池的SOC进行预测.该蓄电池剩余容量模型具有更强的泛化能力,适应性和高精度性.通过对电池充放电过程的分析,确定了SOC的关键参数,并在MatLab平台上对实验模型进行了修正.试验结果表明SOC预测与实际SOC的差异小于3％.该模型可以有效反映出电池的特性.SOC估计算法能够满足精度要求,并且测试结果具有较高的实用价值. 【总页数】4页(P87-90) 【作者】黄彬;张伟;覃朝云

【作者单位】国网冀北电力有限公司,北京 100053;国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司,秦皇岛 066000;国网冀北电力有限公司,北京 100053 【正文语种】中文

【中图分类】U224.5;TP183 【相关文献】

1.基于扩散动力模型的锂离子蓄电池放电速率与放电容量相关性研究 [J], 雷雨;李锐;余佳玲

2.基于放电试验法的机载蓄电池SOC估计方法研究 [J], 尚丽平;王顺利;李占锋;范世军;夏承成

3.铅酸蓄电池剩余电量和健康状况估计方法 [J], 贠海涛;董心;曹爱霞;谢建新;王成振;赵玉兰;王新刚

4.基于剩余电量估计的电池组充放电均衡策略 [J], 程俊; 曲妍; 李媛; 郎斌; 肖先勇 5.基于改进安时法的蓄电池剩余电量预测模型研究 [J], 吴海洋;缪巍巍;施健;吕顺利

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