【摘 要】
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提出了一种基于BP神经网络的储能电池衰减容量预测方法,能及时准确地预测储能电池的容量衰减情况,提高电池储能系统的稳定性和综合性能.选择较易获得的电池外特性充电电流和
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,中国电力科学研究院
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提出了一种基于BP神经网络的储能电池衰减容量预测方法,能及时准确地预测储能电池的容量衰减情况,提高电池储能系统的稳定性和综合性能.选择较易获得的电池外特性充电电流和荷电状态（SOC）变化率作为神经网络的输入特征量,电池衰减容量作为输出特征量,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,对不同衰减容量的电池单体在不同充电电流下进行充电仿真试验和衰减容量预测.结果表明,改进BP神经网络与RBF神经网络相比,具有更高的准确性,实现了大容量电池储能系统电池单体任意衰减容量在任意充电电流下的准确预测.
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