發(fā)布時(shí)間：2018-12-10 13:46

【摘要】：針對電池容量預(yù)測問題,將模糊邏輯方法應(yīng)用于預(yù)測VRLA蓄電池的荷電狀態(tài)。分別將蓄電池的工作電壓、工作電流和荷電狀態(tài)參數(shù)模糊化,制定其對應(yīng)的模糊子集,設(shè)計(jì)合理的模糊規(guī)則,從而實(shí)現(xiàn)對蓄電池SOC進(jìn)行預(yù)測,實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)該方法在蓄電池放電初、末期預(yù)測值準(zhǔn)確率較高。而粒子群算法具有較好的全局優(yōu)化能力,因此提出一種蓄電池SOC預(yù)測的粒子群算法和模糊邏輯相結(jié)合方法。設(shè)計(jì)了VRLA蓄電池荷電狀態(tài)的模糊邏輯和粒子群-模糊邏輯預(yù)測模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于粒子群-模糊邏輯方法的預(yù)測精度優(yōu)于模糊邏輯方法,驗(yàn)證了粒子群-模糊邏輯方法的有效性。
[Abstract]:The fuzzy logic method is applied to predict the charging state of VRLA battery. The working voltage, working current and charging state parameters of the battery are respectively blurred, the corresponding fuzzy subsets are formulated, and reasonable fuzzy rules are designed, so that the battery SOC can be predicted. The experimental results show that this method has a high accuracy in the early and late discharge of battery. The particle swarm optimization (PSO) algorithm has better global optimization ability, so a hybrid PSO algorithm and fuzzy logic method for battery SOC prediction is proposed. Fuzzy logic and particle swarm fuzzy logic prediction models for charging state of VRLA battery are designed. The experimental results show that the prediction accuracy of the Particle Swarm Fuzzy Logic method is better than that of the Fuzzy Logic method, and the validity of the Particle Swarm Fuzzy Logic method is verified.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;南京工程學(xué)院電力工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61074019) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(蘇政辦發(fā)[2011]6號) 鎮(zhèn)江市工業(yè)科技支撐項(xiàng)目(GY2010005) 江蘇省研究生創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(CXZZ13_0683)
【分類號】：TM912

【共引文獻(xiàn)】

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6 楊s，

本文編號：2370677