【摘要】：研究預(yù)測(cè)變電站閥控式密封鉛酸(VRLA)電池工作壽命的方法。引入小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN),建立電池工作壽命的WNN模型,再通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)WNN模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到用于電池運(yùn)行壽命預(yù)測(cè)的WNN模型,最后將WNN模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差為1.49%,最大相對(duì)誤差為2.35%。WNN模型可以快速、準(zhǔn)確地得到電池的工作壽命,可用于變電站電池工作壽命的預(yù)測(cè)。
[Abstract]:The method of predicting the working life of valve-controlled lead-acid (VRLA) battery in substation is studied. The wavelet neural network (WNN),) is introduced to establish the WNN model of battery working life, and then the WNN model is trained by experimental data, and the WNN model used to predict the battery life is obtained. Finally, the prediction results of WNN model are compared with the actual results. The predicted average relative error is 1.49 and the maximum relative error is 2.35%.WNN model. The working life of the battery can be obtained quickly and accurately, which can be used to predict the working life of the substation battery.
【作者單位】： 廣東電網(wǎng)責(zé)任有限公司電力科學(xué)研究院;湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TM912.1

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2330063