【摘 要】
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目前对蓄电池检测的研究大部分集中在剩余电量方面,基于人工智能技术的蓄电池健康度(state of health,SOH)评估研究相对较少。为此,对电网用蓄电池失效机理进行分析,列举出影
【机 构】
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国网冀北电力有限公司张家口供电公司,北京国电光宇机电设备有限公司
【基金项目】
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国网冀北电力有限公司科技项目(SGTYHT/16-JS-198).
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目前对蓄电池检测的研究大部分集中在剩余电量方面,基于人工智能技术的蓄电池健康度(state of health,SOH)评估研究相对较少。为此,对电网用蓄电池失效机理进行分析,列举出影响蓄电池SOH的主要参数,提出以数据驱动的改进列文伯格-马夸尔特最优化方法的反向传播(Levenberg-Marquardt back-propagation,LMBP)神经网络算法来评估蓄电池的健康程度。测试数据表明,改进的LMBP算法评估结果相对误差小于2%,说明基于数据驱动的人工智能技术可作为行之有效的蓄电池SOH评估
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