【摘 要】
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针对蓄电池荷电状态（SOC）的估算问题，将神经网络算法应用于此以估算蓄电池荷电状态。通过神经网络输入参数的选择建立了蓄电池SOC估算模型，并基于BP神经网络和RBF神经网络对蓄电
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院,国网淄博供电公司
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针对蓄电池荷电状态（SOC）的估算问题，将神经网络算法应用于此以估算蓄电池荷电状态。通过神经网络输入参数的选择建立了蓄电池SOC估算模型，并基于BP神经网络和RBF神经网络对蓄电池分别进行SOC的估算。结果表明：神经网络应用于蓄电池SOC估算所得的结果准确度高。通过比较可以得出，BP神经网络相对于RBF神经网络预测结果更准确，且具有相对较好的抗干扰能力，能够更加准确的估算出蓄电池SOC。
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