基于GA-BP神经网络的电池储能系统软故障模糊综合评价

• 作者: 徐寿臣 王春玲 赵泽昆 韩晓娟
• 来源期刊: 电器与能效管理技术
• 学科: 工学
• 关键词: 容量衰减 软故障诊断 遗传算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（13）
• 所属期刊栏目: 多能互补集成技术
• 页码范围: 74-81
• 页数: 8页
• 分类号: TM61
• 字数: 4262字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2017.13.012

摘要

储能电池使用时间的延长和使用条件的变化,会出现传统方法无法识别的软故障.针对上述问题,提出基于模糊输出的GA-BP神经网络磷酸铁锂电池储能系统故障诊断方法.该方法在分析SOC惩罚角和电压偏离度两个状态参量的基础上,建立GA-BP神经网络电池软故障诊断模型,根据电池衰减剩余容量的相对劣化度实现电池软故障级别的模糊划分.在恒流充放电试验条件下,对电池不同衰减程度进行试验.仿真试验表明,该方法可以对不同程度的容量衰减进行准确诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩晓娟	华北电力大学控制与计算机工程学院	49	867	15.0	28.0
2	徐寿臣		6	79	4.0	6.0
3	王春玲		4	9	2.0	3.0
4	赵泽昆	华北电力大学控制与计算机工程学院	5	20	2.0	4.0