10.16628/j.cnki.2095-8188.2018.01.010
基于小波神经网络的光伏电站储能电池SOC状态评估
针对传统的状态评估模型难以准确进行SOC状态评估等问题,采用紧致型小波神经网络的光伏电站储能电池SOC状态评估模型,通过增加动量项的权值学习对紧致型小波神经网络进行改进,以提高SOC状态评估模型的精度.由电压、电流构成模型的输入特征量,储能电池的SOC为输出特征量进行模型构建,进行模型仿真验证并与实际数据对比,结果表明,改进的紧致型小波神经网络具有更高的精度.
小波、神经网络、荷电状态、评估模型
TM615(发电、发电厂)
国家自然科学基金51577065;国家电网公司项目DG71-15-039
2018-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
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