小波神经网络预测变电站VRLA电池工作寿命

• 作者: 刘波峰 李涛 梅成林 王文强
• 来源期刊: 电池
• 学科: 工学
• 关键词: 阀控式密封铅酸(VRLA)电池 工作寿命 小波神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 351-353
• 页数: 3页
• 分类号: TM912.1
• 字数: 2315字
• 语种: 中文

摘要

研究预测变电站阀控式密封铅酸(VRLA)电池工作寿命的方法.引入小波神经网络(WNN),建立电池工作寿命的WNN模型,再通过实验数据对WNN模型进行训练,得到用于电池运行寿命预测的WNN模型,最后将WNN模型的预测结果与实际结果进行对比.预测的平均相对误差为1.49％,最大相对误差为2.35％.WNN模型可以快速、准确地得到电池的工作寿命,可用于变电站电池工作寿命的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘波峰	湖南大学电气与信息工程学院	53	259	8.0	10.0
2	李涛	湖南大学电气与信息工程学院	33	350	10.0	17.0
3	王文强	湖南大学电气与信息工程学院	3	21	3.0	3.0
4	梅成林	广东电网责任有限公司电力科学研究院	12	41	4.0	6.0