基于混沌神经网络的蓄电池寿命预测

• 作者: 王飞 符琦 尚坤豪 崔力 巴冰
• 来源期刊: 湖南科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 混沌神经网络 李雅普诺夫指数 蓄电池寿命
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机|Informatics·Computer Science
• 页码范围: 81-84
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

利用蓄电池对光伏系统进行供电,不可避免地会出现电压不稳等问题.而目前对蓄电池的管理主要依靠充放电实验和外观观察等技术手段,在蓄电池数量较多时,无法有效兼顾.如何科学有效地预测蓄电池寿命成为需要研究的重大课题.文章基于霍普菲尔德人工神经网络(CHNN)得到一种新的混沌神经网络模型,将它运用到光伏蓄电池的预测系统中,通过混沌神经网络图像与李雅普诺夫图像的对比实验,成功预测了蓄电池的寿命.