基于神经网络的空间站锂离子蓄电池电性能预测

空间站锂离子蓄电池的电性能需要根据任务的变化,做出一定时间的电性能预测。构建了动态神经网络模型,对锂离子蓄电池地面充放电循环数据进行了筛选分类,用于开环和闭环动态神经网络的训练校正和测试,并比较了预测值和实测值,结果显示误差值可控制在1.42%和3.61%之间,此方法可应用于空间站智能电网工程仿真预测和管理实践中。