随着国家经济的日益发展及高速铁路的现代化建设,各种机房被大量建设,大量的铅酸蓄电池被用于保障机房后备供电中。蓄电池技术的提高,在一定程度上促进着电池监控管理技术的发展。虽然中国蓄电池产业发展已达到世界先进水平,但国内关于...随着国家经济的日益发展及高速铁路的现代化建设,各种机房被大量建设,大量的铅酸蓄电池被用于保障机房后备供电中。蓄电池技术的提高,在一定程度上促进着电池监控管理技术的发展。虽然中国蓄电池产业发展已达到世界先进水平,但国内关于蓄电池管理的技术并未达到世界前端,目前大多数蓄电池管理系统仍着重于监测而非管理。因此,建立电池模型,采用深度学习的SOC(State of Charge,电池的荷电状态)算法对于电池智能管理系统有着重要的应用意义。通过准确地估算蓄电池SOC,合理使用蓄电池的情况下,可以大大提高蓄电池的使用寿命,降低维护成本,能够实现良好的社会效益和经济效益。着重研究目前SOC算法的利弊,通过建立新的SOC算法模型、电路拓扑及功能,设计一种蓄电池智能管理系统,实现对蓄电池的在线管理、智能分析。展开更多
文摘随着国家经济的日益发展及高速铁路的现代化建设,各种机房被大量建设,大量的铅酸蓄电池被用于保障机房后备供电中。蓄电池技术的提高,在一定程度上促进着电池监控管理技术的发展。虽然中国蓄电池产业发展已达到世界先进水平,但国内关于蓄电池管理的技术并未达到世界前端,目前大多数蓄电池管理系统仍着重于监测而非管理。因此,建立电池模型,采用深度学习的SOC(State of Charge,电池的荷电状态)算法对于电池智能管理系统有着重要的应用意义。通过准确地估算蓄电池SOC,合理使用蓄电池的情况下,可以大大提高蓄电池的使用寿命,降低维护成本,能够实现良好的社会效益和经济效益。着重研究目前SOC算法的利弊,通过建立新的SOC算法模型、电路拓扑及功能,设计一种蓄电池智能管理系统,实现对蓄电池的在线管理、智能分析。