基于RBFNN的船用铅酸蓄电池SOC预测方法研究

目前预测铅酸蓄电池荷电状态(SOC)的算法很多,这些算法各有特点。根据船用铅酸蓄电池的特点,本文比较分析了这些方法的预测效果,提出了利用径向基神经网络(RBFNN)算法预测船用铅酸蓄电池SOC的方法。并利用某型船用铅酸蓄电池的实验数据,对其SOC进行了预测。结果表明:利用该算法预测船用铅酸蓄电池的SOC,精度高,操作简便。

船用长寿命铅酸蓄电池研究

国内船用动力铅酸蓄电池大多使用寿命较短。通过优化蓄电池设计,提高正、负极耐腐蚀能力,采取多项隔离技术防止铅绒短路,采用新型辅助系统,成功研制出长寿命新型板状船用铅酸蓄电池,在保证蓄电池容量和比能的前提下将蓄电池的寿命提高到800周次以上。