基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断

• 作者: 王瑶 赵泽昆
• 来源期刊: 电器与能效管理技术
• 学科: 工学
• 关键词: UPS 概率神经网络 储能电池 故障诊断
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 储能技术
• 页码范围: 64-69
• 页数: 6页
• 分类号: TM912
• 字数: 2468字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2019.06.012

摘要

对于不间断电源(UPS),储能电池的性能至关重要.为保证UPS可以在突发事件发生时能够平稳、可靠地作为应急电源接入系统,有必要针对UPS储能电池的衰减容量进行研究.建立基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断模型,由惩罚角、偏离度构成模型的输入特征量,储能电池的剩余容量作为输出特征量进行模型构建.结果表明,与BP神经网络相比,基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断模型具有更高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵泽昆		3	1	1.0	1.0
2	王瑶		3	0	0.0	0.0