基于改进型LMBP神经网络方法对蓄电池荷电状态的预测

• 作者: 侯冠军 孙思豪 王筱璇
• 来源期刊: 蓄电池
• 学科: 工学
• 关键词: 变电站 蓄电池 LMBP 神经网络 荷电状态(SOC) 估算精度
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 电池管理
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: TM912.9
• 字数: 2650字
• 语种: 中文

摘要

针对变电站中因过度充放电而导致阀控式铅酸蓄电池寿命短且利用率低的问题,通过改进型LMBP神经网络模型对铅酸蓄电池的荷电状态(SOC)进行预测,能够加快计算速度与精度,有效提升蓄电池的寿命与使用率.在Matlab环境下对铅酸蓄电池放电过程进行仿真研究的结果验证了,改进型LMBP型神经网络算法能有效提高SOC的估算精度,延长电池寿命.