基于模糊神经网络的蓄电池劣化程度预测研究

被引：2

作者：

陆继钊 ^{[1
]}

袁生举 ^{[2
]}

机构：

[1] 河南省电力通信自动化公司

[2] 河南省电机工程学会

来源：

电源技术 | 2011年 / 35卷 / 11期

关键词：

阀控铅酸盐蓄电池; 模糊神经网络; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM912 [蓄电池];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

阀控铅酸盐蓄电池是变电站通信电源系统的重要组成部分,担负着在故障状态下为变电站通信系统提供不间断供电电源的重任。通过对阀控铅酸盐蓄电池劣化程度的各种因素进行分析,研究了采用模糊神经网络建立阀控铅酸盐蓄电池劣化程度预测模型,通过对测量数据进行劣化程度的预测,与实际测量数据进行比较,证明预测模型具有较高的可靠性。

引用

页码：1403 / 1405

页数：3