基于RBF神经网络的太阳能电站VRLA蓄电池容量预测方法
기우RBF신경망락적태양능전참VRLA축전지용량예측방법
Capacity prediction of PV power station VRLA battery measurement based on RBF neural network
  • 万方数据
    华北电力大学学报 화북전력대학학보
    JOURNAL OF NORTH CHINA ELECTRIC POWER UNIVERSITY
    2010年 4期 35-38 ,共4页

    吴俊利%徐岩

    오준리%서암

    VRLA蓄电池%容量预测%RBF神经网络 VRLA蓄電池%容量預測%RBF神經網絡
    VRLA축전지%용량예측%RBF신경망락
    为了对太阳能电站VRLA蓄电池进行有效的保护,防止蓄电池的过放电,本文对VRLA蓄电池进行准确的容量预测.在分析了铅酸蓄电池充放电过程的反应机理的基础上,应用RBF神经网络建立了铅酸蓄电池的数学模型,用于预测铅酸蓄电池放电过程某一状态下的剩余容量.实验结果表明该网络模型可以快速、准确得到蓄电池剩余容量.
    위료대태양능전참VRLA축전지진행유효적보호,방지축전지적과방전,본문대VRLA축전지진행준학적용량예측.재분석료연산축전지충방전과정적반응궤리적기출상,응용RBF신경망락건립료연산축전지적수학모형,용우예측연산축전지방전과정모일상태하적잉여용량.실험결과표명해망락모형가이쾌속、준학득도축전지잉여용량.
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