数据拟合在铅酸电池剩余放电时间预测中的应用

基于2016年大学生数学建模竞赛C题的数据,对铅酸电池的放电曲线进行拟合,并对剩余放电时间进行预测。根据电池放电的规律及数据排列趋势,选择幂函数与指数函数组合的形式作为拟合函数,并用平均相对误差对拟合精度进行检验。结果表明:数据拟合结果接近实测数据,可以有效预测电池的剩余放电时间。

关于铅酸电池剩余放电时间预测的模型研究

运用软件处理数据后建立各放电曲线的九次函数模型,计算出各模型的平均相对误差,并求得电池的剩余放电时间.采用指数函数的拟合方式,得到放电电压、电流与时间的回归模型;利用逼近理想点法,计算出MRE评估模型的精度;通过回归模型,建立对应于55A时的放电曲线模型.采用MATLAB统计模型对电压与电池的衰减状态作对比拟合,得出了多项式回归方程,求出了衰减状态3的剩余放电时间.

铅酸电池剩余放电时间预测模型

铅酸电池作为电源被广泛用于工业、军事、日常生活中。采用2016全国大学生数学建模竞赛C题的数据,建立任一恒定电流强度时的放电曲线模型,并用平均相对误差MRE评估模型的精度。进一步,我们建立同一电池在不同衰减状态下的剩余放电时间预测模型。

铅酸电池剩余放电时间预测方法研究

铅酸电池被广泛用于工业、军事、日常生活中,主要是作为UPS的备用电源,它作为一种独立的电源,具有可靠性高、使用方便、机动性好等优点。本文依据铅酸电池的特性,在对大量数据进行分析的基础上,通过寻求铅蓄电池放电电压与剩余放电时间之间的联系、放电电流与剩余放电电量之间的联系,从而推出一种简便可行的电池剩余放电时间预测方法。

铅酸电池剩余放电时间预测模型与求解

为了准确预测铅酸电池剩余放电时间,将铅酸电池固定电流时放电过程划分为初期、中期和末期三个阶段。通过建立基于初等函数拟合的预测模型,借助MRE检验多种初等函数的拟合精度,同时对放电曲线进行整体拟合,采用计算机仿真求解得到铅酸电池剩余放电时间。仿真结果表明,该模型易于实现计算机编程,能准确预测剩余放电时间,具有推广价值。

铅酸电池剩余放电时间预测方法研究

铅酸电池作为电源被广泛用于工业、军事和日常生活中。如何判定电池的剩余放电时间成为广大用户极为关注的问题。本文通过建立合适的数学模型来预测分析电池在不同电流强度放电过程中的剩余放电时间以及电池在衰减状态下的剩余放电时间,并且建立了任一恒定电流强度放电时的放电曲线的数学模型来预测电池的剩余放电时间。

铅酸电池剩余放电时间的预测模型

本文为电池剩余放电时间建立了一些合理的预测模型,主要解决三个问题。问题一:运用软件处理数据后得到各放电曲线的二次函数,算出各放电曲线的平均相对误差,根据获得的模型,用图表中的多项式算出电池的剩余放电时间。问题二:建立回归模型,利用MATLAB求解得到回归系数估计值和检验统计量R2,F,P,;再利用逼近理想点法描述MRE评估模型的精度,建立数学模型,求出MRE评估模型的精度;最后用回归模型,根据电压随时间的变化而变化求出55对应的放电曲线。问题三:用统计模型对电压与电池的衰减状态作对比拟合,得出多项式回归方程,求出所剩时间。

一个铅酸电池剩余放电时间模型构建及预测

铅酸电池目前被广泛应用,电池的持续供电时间是人们关注的焦点。本文运用了同一批铅酸电池放电测试数据,分别建立了不同电流强度时,电池剩余电压与放电时间数学模型。计算了不同电流强度下放电时间的平均相对误差(MRE),对五种不同电流强度下电池的剩余放电时间进行了计算。并预测了电流强度为55A时放电曲线的回归方程和曲线图,拟合了新电池和处于衰减状态3电池放电模型。在绿色发展理念下,各类蓄电池应越来越广泛,该建模和预测方法可用于其他类型蓄电池放电时间预测。

基于大数据驱动的阀控式铅酸蓄电池剩余使用寿命预测方法

阀控式铅酸蓄电池剩余使用寿命对其使用安全性存在较大影响,为准确掌握其使用状态,研究应用大数据驱动技术的阀控式铅酸蓄电池剩余使用寿命预测方法。分析阀控式铅酸蓄电池在充电放电过程中产生的退化健康指标,并提取主成分特征,将其作为支持向量机模型的输入,预测电池剩余使用寿命。通过免疫完全学习型粒子群优化算法优化模型中的参数,提升模型的泛化能力和预测准确度。测试结果表明:优化后模型的预测结果与实际结果的拟合程度较高,具备良好的回归性能,均方根误差值均低于0.1%的情况下,完成阀控式铅酸蓄电池剩余使用寿命预测。

电池剩余放电时间预测的研究

针对9个具体放电电流的放电曲线建立了二次函数模型,并求得各模型的平均相对误差(MRE),拟合出相应的函数关系后代入二次模型中即得任意放电电流的放电曲线整体模型,并计算出整体模型的MRE。最后讨论了同一电池以同一电流放电时放电时间所遵循的规律随衰减状态而变化的问题,对此建立了参数受约束的二次模型,根据模型补全了电池衰减状态下已放电时间数据,预测了电压对应的剩余放电时间。

基于KVL方程的电池剩余放电时间预测模型

介绍了铅酸电池剩余放电时间的综合分析模型,模型建立在大量监测数据的基础上,利用KVL(即基尔霍夫)定律,结合微分方程,建立数学模型,利用Mathematica数学软件绘出各放电曲线.并计算出在新电池使用中,分别以30A、40A、50A、55A,60A和70A电流强度放电时,电池的剩余放电时间分别是2454min、1723 min、1307 min、1098 min、1041 min、855 min.给出了电流强度为55A时的放电曲线和电压变化的数据.分析了各放电曲线的平均相对误差,误差最低达到了0.0527%.该模型经过大量的数据验证,得出了较高准确度的剩余放电时间,可以实时准确地预测后备铅蓄电池在电源故障情况下的供电能力.

铅酸电池剩余放电时间的数学建模研究

本文在对给出的实验数据进行详细分析的基础上,将铅酸电池在恒定电流强度下的放电过程用时间与电压之间的函数关系来描述,采用傅里叶拟合法和线性拟合法建立数学模型并求解。

铅酸蓄电池剩余放电容量快速预测技术

电动车里程预测技术是电动车走向实用的一个不可缺少的技术，现有的预测技术尚不能适应快速和实用要求，本文从蓄电池化学反应过程和电池结构出发，分析了影响电池放电容量的因数，采用蓄电池最大电流瞬时扫描测试，通过实验寻求铅蓄电池瞬态最大放电电流与剩余放电电量之间的联系，从而提出一种简便可行的预测方法。

锂电池剩余放电时间预测方法研究

针对现有锂电池剩余放电时间预测方法较少,且预测误差较大的问题,提出了一种基于支持向量回归(SVR)的剩余放电时间预测方法。基于支持向量回归,采用网格搜索、粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)3种参数优化方法对模型进行参数寻优,并通过预测效果分析,采用效果最好的粒子群优化算法作为预测模型的参数寻优方法。实验结果表明,此方法很好地拟合了锂电池在不同容量衰减状况下的放电曲线,将预测的平均相对误差控制在5%以内。最后通过与高斯拟合及神经网络方法进行误差对比,验证了模型在锂电池剩余放电时间预测中的有效性和优越性。

电池剩余放电时间预测的研究

针对问题中提供的20A^100A等九个不同电流强度的电压在放电过程采集的数据,运用Excel数据处理软件对这些数据进行了分析,描绘出了这九个电流强度的电池的放电曲线.运用最小二乘法,用拟合的方法得出了九条放电曲线的数学模型及其函数图像.

电池剩余放电时间预测

铅酸电池在交通、电力、军事等各个领域都起到了非常重要的作用,因而预测电池剩余放电时间具有一定的实际意义。依据采样数据,运用BAS-BP和曲线拟合的方法建立了预测电池剩余放电时间的数学模型。利用神经网络得到9.8V时20A到100A电流强度下电池的剩余放电时间,然后利用MATLAB拟合工具箱得到电池剩余放电时间的计算公式。

电池剩余放电时间预测

笔者用Excel、Matlab等数学工具,对附件1、2所给数据进行计算与分析,围绕电池剩余放电时间问题进行讨论。

基于BiLSTM-STW神经网络的锂电池剩余容量预测

针对锂电池剩余容量预测精度无法满足当前工程应用的问题,结合双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)与滑动时间窗口(sliding time window,STW)算法的优点,提出一种电池剩余容量预测方法。首先分析BILSTM神经网络和STW算法原理,构建了BiLSTM-STW神经网络模型,采用自适应矩优化算法(adaptive moment estimation,Adam)对模型超参数进行优化,实现模型修正;然后选取美国国家航空航天局(National Aeronautics Space and Administration,NASA)埃姆斯研究中心锂电池数据,对数据进行处理并选取容量衰减特征数据作为神经网络的预测输入量;最后利用构建的神经网络对NASA锂电池数据集进行剩余容量预测实验。实验结果表明,所构建的神经网络模型能够精确预测锂电池的剩余容量,相比LSTM神经网络模型有更好的精确度。

蓄电池剩余放电时间综合分析模型研究

介绍了蓄电池剩余容量的综合分析模型。该模型首先建立在大量蓄电池历史监测数据的基础上,采用Levenberg-Marquardt优化的BP神经网络。通过在线监测设备获取电池电压、电阻、电流等实时数据输入模型计算,综合分析预测电池的健康状况,以及使用蓄电池相关信息来进行修正;在蓄电池组放电时,结合放电电压及所预测的蓄电池健康状况,进行模糊分类以及自适应求解,可以实时准确预测后备蓄电池在断电情况下的供电能力。

一种铅酸蓄电池剩余容量的预测方法

准确地预测直流系统蓄电池的剩余容量可以防止蓄电池过度充放电,提高蓄电池的使用寿命。为此,针对铅酸蓄电池提出一种容量预测方法。运用所提容量预测方法,利用蓄电池核对性放电数据计算出蓄电池的剩余容量,并通过与蓄电池实际放出容量比较,证明了预测的剩余容量准确率高。所提容量预测方法可作为一个判断蓄电池剩余容量的参考。