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作为蓄电池智能管理系统的核心组成部分,剩余电量(State of Charge, SOC)预测为合理控制蓄电池的充放电提供了依据,有利于延长蓄电池的使用寿命。然而,由于蓄电池系统自身强烈的非线性,加之影响剩余电量因素的复杂性,对蓄电池的剩余电量进行实时精确预测是一具有挑战性的问题。针对这一挑战性课题,本文在分析比较常用的传统和智能的预测算法之后,选择自适应模糊神经推理系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)对蓄电池的剩余电量进行建