小波神经网络预测变电站VRLA电池工作寿命

发布时间：2018-11-13 18:28

【摘要】：研究预测变电站阀控式密封铅酸(VRLA)电池工作寿命的方法。引入小波神经网络(WNN),建立电池工作寿命的WNN模型,再通过实验数据对WNN模型进行训练,得到用于电池运行寿命预测的WNN模型,最后将WNN模型的预测结果与实际结果进行对比。预测的平均相对误差为1.49%,最大相对误差为2.35%。WNN模型可以快速、准确地得到电池的工作寿命,可用于变电站电池工作寿命的预测。
[Abstract]:The method of predicting the working life of valve-controlled lead-acid (VRLA) battery in substation is studied. The wavelet neural network (WNN),) is introduced to establish the WNN model of battery working life, and then the WNN model is trained by experimental data, and the WNN model used to predict the battery life is obtained. Finally, the prediction results of WNN model are compared with the actual results. The predicted average relative error is 1.49 and the maximum relative error is 2.35%.WNN model. The working life of the battery can be obtained quickly and accurately, which can be used to predict the working life of the substation battery.
【作者单位】： 广东电网责任有限公司电力科学研究院;湖南大学电气与信息工程学院;
【分类号】：TM912.1

【共引文献】

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本文编号：2330063