本文關(guān)鍵詞：基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的儲(chǔ)能鋰離子電池管理系統(tǒng)研究

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【摘要】：近年來(lái),隨著儲(chǔ)能技術(shù)的發(fā)展,鋰離子電池以其高效優(yōu)質(zhì)的特性在儲(chǔ)能系統(tǒng)中的應(yīng)用愈加廣泛,對(duì)儲(chǔ)能鋰離子電池系統(tǒng)的管理成為了儲(chǔ)能技術(shù)研究的熱點(diǎn)之本文研究了一種新型軟碳負(fù)極材料鋰離子電池構(gòu)成的電池管理系統(tǒng),建立了基于混合遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池SOC預(yù)測(cè)模型,給出了一個(gè)儲(chǔ)能鋰離子電池管理系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方案。分析了鋰離子電池由產(chǎn)生到改進(jìn)優(yōu)化的發(fā)展過(guò)程,對(duì)鋰離子電池的工作原理、特點(diǎn)和應(yīng)用進(jìn)行了研究,對(duì)軟碳負(fù)極材料鋰離子電池的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和功能優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行了概述。在電池荷電狀態(tài)(SOC)的估算方面,對(duì)常見(jiàn)的估算方法進(jìn)行了分類別概括和優(yōu)缺點(diǎn)、適用場(chǎng)景的分析,對(duì)當(dāng)前最新的研究進(jìn)展和趨勢(shì)進(jìn)行了概述。研究了基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)算法,建立了針對(duì)該新型電池的SOC預(yù)測(cè)模型。結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性預(yù)測(cè)方面的優(yōu)勢(shì),使用遺傳算法的全局尋優(yōu)能力優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的連接權(quán)值閾值,給出了算法的流程和核心實(shí)現(xiàn),導(dǎo)入實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)該算法產(chǎn)生模型的性能進(jìn)行了仿真和誤差評(píng)估,驗(yàn)證了算法的有效性。設(shè)計(jì)了一種基于該軟碳負(fù)極材料鋰離子電池的電池管理系統(tǒng),包括通信和采樣模塊的設(shè)計(jì)、管理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型搭建SOC預(yù)測(cè)模塊,分析了儲(chǔ)能鋰離子電池的電壓電流監(jiān)測(cè)、充放電控制、SOC估計(jì)、溫度監(jiān)測(cè)控制和危險(xiǎn)報(bào)警功能模塊的設(shè)計(jì)。本文研究的SOC估計(jì)算法精確度高,預(yù)測(cè)模型估計(jì)準(zhǔn)確、適用性好,設(shè)計(jì)的管理系統(tǒng)穩(wěn)定可靠,實(shí)現(xiàn)了儲(chǔ)能電池管理的系統(tǒng)功能要求,具有良好的應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：鋰離子電池 儲(chǔ)能 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 SOC
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP183;TM912
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 儲(chǔ)能技術(shù)10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容12-14
• 第二章 鋰離子電池特點(diǎn)及應(yīng)用14-20
• 2.1 鋰電池14
• 2.2 鋰離子電池14-17
• 2.2.1 鋰離子電池工作原理15
• 2.2.2 鋰離子電池特點(diǎn)15-16
• 2.2.3 鋰離子電池應(yīng)用16-17
• 2.3 軟碳負(fù)極材料鋰離子電池17-18
• 2.4 小結(jié)18-20
• 第三章 鋰離子電池剩余容量的研究20-26
• 3.1 SOC定義20
• 3.2 影響電池SOC的因素20-21
• 3.3 電池荷電狀態(tài)估算方法概述21-24
• 3.3.1 放電實(shí)驗(yàn)法21
• 3.3.2 安時(shí)計(jì)量法21-22
• 3.3.3 開(kāi)路電壓法22
• 3.3.4 內(nèi)阻法22-23
• 3.3.5 卡爾曼濾波法23
• 3.3.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法23-24
• 3.4 電池荷電狀態(tài)估算現(xiàn)狀24-25
• 3.5 小結(jié)25-26
• 第四章 基于GA-BP的SOC估計(jì)算法26-48
• 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26-29
• 4.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本屬性26-27
• 4.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27-29
• 4.2 遺傳算法29-33
• 4.2.1 基本遺傳算法概述29-31
• 4.2.2 遺傳算法特點(diǎn)31-32
• 4.2.3 遺傳算法模式定理32
• 4.2.4 遺傳算法實(shí)現(xiàn)32-33
• 4.2.5 遺傳算法應(yīng)用流程33
• 4.3 基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SOC預(yù)測(cè)算法33-47
• 4.3.1 算法流程與實(shí)現(xiàn)33-40
• 4.3.2 測(cè)試數(shù)據(jù)40-41
• 4.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果41-43
• 4.3.4 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果43-47
• 4.4 小結(jié)47-48
• 第五章 鋰離子電池管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)48-54
• 5.1 通信模塊設(shè)計(jì)48-49
• 5.2 采樣系統(tǒng)設(shè)計(jì)49-50
• 5.3 管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)50-52
• 5.4 小結(jié)52-54
• 第六章 總結(jié)與展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 致謝60-62
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷62
• 發(fā)表的學(xué)術(shù)論文62

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