基于ANFIS模型的蓄电池放电剩余电量估计

• 作者: 张伟 覃朝云 黄彬
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 剩余电量 蓄电池 直流电源 自适应神经模糊推理系统 变电站
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 系统建模、仿真与分析
• 页码范围: 87-90
• 页数: 4页
• 分类号: U224.5|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2018.10.020

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张伟		21	45	3.0	6.0
2	覃朝云		11	11	2.0	3.0
3	黄彬		9	11	2.0	3.0