基于AI预测通信基站铅酸蓄电池后备供电保障能力的研究应用

当市电中断或电源故障发生时,蓄电池为通信基站内网络设备的稳定运行提供了最后的供电保障。而铅酸蓄电池后备供电保障的优劣直接决定了设备运行的维持时长。现有技术在预测铅酸蓄电池后备供电保障方面,主要依靠放电测试或经验判断。这些方法不仅费时耗力、效率低下,而且受电池使用环境、充放电频率等因素影响,导致预测结果存在不准确和时效性差等诸多问题。本文通过采用一种基于神经网络Stacking堆叠模型,结合人工智能算法,可以实现对铅酸蓄电池后备供电保障能力的预测。这种方法能够提前发现电池性能劣化的迹象,从而提高运维效率,降低运维成本,提升蓄电池运行的安全性。

变电站直流电源监控软件功能设计

为了解决直流电源计算机监控软件设计中程序容量限制问题,以电力直流电源为背景,从监控软件最小系统出发,进行监控软件功能设计,通过计算机监控程序实现了一些原直流电源监控单元无法实现的功能,可获得蓄电池组智能化管理、历史数据库、蓄电池性能估算以及电池放电容量计算等功能。本文针对蓄电池组健康程度估算、电量预警和寿命估算提供了有效方法,有利于电池组维护。

纯电动汽车续航里程提升措施分析

影响纯电动汽车续航里程的重要因素有能量回收不到位、动力电池容量衰减快、整车质量大等问题。针对这些问题提出了储热技术、智能化动力电池管理系统、整车优化三种方案。意在通过这三种方案来进一步提高纯电动汽车的续航里程。