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基于RBF神经网络的太阳能电站VRLA蓄电池容量预测方法 被引量:7

Capacity prediction of PV power station VRLA battery measurement based on RBF neural network
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摘要 为了对太阳能电站VRLA蓄电池进行有效的保护,防止蓄电池的过放电,本文对VRLA蓄电池进行准确的容量预测。在分析了铅酸蓄电池充放电过程的反应机理的基础上,应用RBF神经网络建立了铅酸蓄电池的数学模型,用于预测铅酸蓄电池放电过程某一状态下的剩余容量。实验结果表明该网络模型可以快速、准确得到蓄电池剩余容量。 In order to carry out effective protection of VRLA Battery for solar power station,the paper did prediction of capacity of VRLA battery.In the analysis of lead-acid battery charging and discharging process,based on the reaction mechanism,a mathematical model of lead-acid batteries was established based on RBF neural networks.Experiment results show that RBF neural network model can predict the battery capacity.
作者 吴俊利 徐岩
出处 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2010年第4期35-38,共4页 Journal of North China Electric Power University:Natural Science Edition
关键词 VRLA蓄电池 容量预测 RBF神经网络 VRLA battery capacity prediction RBF neural network
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