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

  更多相關(guān)文章： 鋰離子電池 儲能 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 SOC

【摘要】：近年來,隨著儲能技術(shù)的發(fā)展,鋰離子電池以其高效優(yōu)質(zhì)的特性在儲能系統(tǒng)中的應(yīng)用愈加廣泛,對儲能鋰離子電池系統(tǒng)的管理成為了儲能技術(shù)研究的熱點之本文研究了一種新型軟碳負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)測模型,給出了一個儲能鋰離子電池管理系統(tǒng)的功能設(shè)計和實現(xiàn)方案。分析了鋰離子電池由產(chǎn)生到改進優(yōu)化的發(fā)展過程,對鋰離子電池的工作原理、特點和應(yīng)用進行了研究,對軟碳負極材料鋰離子電池的結(jié)構(gòu)特點和功能優(yōu)點進行了概述。在電池荷電狀態(tài)(SOC)的估算方面,對常見的估算方法進行了分類別概括和優(yōu)缺點、適用場景的分析,對當(dāng)前最新的研究進展和趨勢進行了概述。研究了基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測算法,建立了針對該新型電池的SOC預(yù)測模型。結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性預(yù)測方面的優(yōu)勢,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現(xiàn),導(dǎo)入實際測試數(shù)據(jù)對該算法產(chǎn)生模型的性能進行了仿真和誤差評估,驗證了算法的有效性。設(shè)計了一種基于該軟碳負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、管理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型搭建SOC預(yù)測模塊,分析了儲能鋰離子電池的電壓電流監(jiān)測、充放電控制、SOC估計、溫度監(jiān)測控制和危險報警功能模塊的設(shè)計。本文研究的SOC估計算法精確度高,預(yù)測模型估計準(zhǔn)確、適用性好,設(shè)計的管理系統(tǒng)穩(wěn)定可靠,實現(xiàn)了儲能電池管理的系統(tǒng)功能要求,具有良好的應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】：鋰離子電池 儲能 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 SOC
【學(xué)位授予單位】：中國海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP183;TM912
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 儲能技術(shù)10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文研究內(nèi)容12-14
• 第二章 鋰離子電池特點及應(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15-16
• 2.2.3 鋰離子電池應(yīng)用16-17
• 2.3 軟碳負極材料鋰離子電池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 放電實驗法21
• 3.3.2 安時計量法21-22
• 3.3.3 開路電壓法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31-32
• 4.2.3 遺傳算法模式定理32
• 4.2.4 遺傳算法實現(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)測算法33-47
• 4.3.1 算法流程與實現(xiàn)33-40
• 4.3.2 測試數(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48-54
• 5.1 通信模塊設(shè)計48-49
• 5.2 采樣系統(tǒng)設(shè)計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56-60
• 致謝60-62
• 個人簡歷62
• 發(fā)表的學(xué)術(shù)論文62

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