基于神经网络的空间站锂离子蓄电池电性能预测

• 作者: 张璟 杨广 杨思远 谢盛
• 来源期刊: 载人航天
• 学科: 航空航天
• 关键词: 神经网络 锂离子蓄电池 电性能 预测
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 367-372
• 页数: 6页
• 分类号: V233.2+21
• 字数: 4830字
• 语种: 中文

摘要

空间站锂离子蓄电池的电性能需要根据任务的变化，做出一定时间的电性能预测。构建了动态神经网络模型，对锂离子蓄电池地面充放电循环数据进行了筛选分类，用于开环和闭环动态神经网络的训练校正和测试，并比较了预测值和实测值，结果显示误差值可控制在1.42％和3.61％之间，此方法可应用于空间站智能电网工程仿真预测和管理实践中。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张璟		3	3	1.0	1.0
2	杨广		10	7	2.0	2.0
3	杨思远		2	41	1.0	2.0
4	谢盛		1	0	0.0	0.0