VRLA蓄电池SOC预测的粒子群-模糊逻辑方法

发布时间：2018-12-10 13:46

【摘要】：针对电池容量预测问题,将模糊逻辑方法应用于预测VRLA蓄电池的荷电状态。分别将蓄电池的工作电压、工作电流和荷电状态参数模糊化,制定其对应的模糊子集,设计合理的模糊规则,从而实现对蓄电池SOC进行预测,实验结果发现该方法在蓄电池放电初、末期预测值准确率较高。而粒子群算法具有较好的全局优化能力,因此提出一种蓄电池SOC预测的粒子群算法和模糊逻辑相结合方法。设计了VRLA蓄电池荷电状态的模糊逻辑和粒子群-模糊逻辑预测模型。实验结果表明,基于粒子群-模糊逻辑方法的预测精度优于模糊逻辑方法,验证了粒子群-模糊逻辑方法的有效性。
[Abstract]:The fuzzy logic method is applied to predict the charging state of VRLA battery. The working voltage, working current and charging state parameters of the battery are respectively blurred, the corresponding fuzzy subsets are formulated, and reasonable fuzzy rules are designed, so that the battery SOC can be predicted. The experimental results show that this method has a high accuracy in the early and late discharge of battery. The particle swarm optimization (PSO) algorithm has better global optimization ability, so a hybrid PSO algorithm and fuzzy logic method for battery SOC prediction is proposed. Fuzzy logic and particle swarm fuzzy logic prediction models for charging state of VRLA battery are designed. The experimental results show that the prediction accuracy of the Particle Swarm Fuzzy Logic method is better than that of the Fuzzy Logic method, and the validity of the Particle Swarm Fuzzy Logic method is verified.
【作者单位】： 江苏大学电气信息工程学院;南京工程学院电力工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61074019) 江苏高校优势学科建设工程资助项目(苏政办发[2011]6号) 镇江市工业科技支撑项目(GY2010005) 江苏省研究生创新计划项目(CXZZ13_0683)
【分类号】：TM912

【共引文献】

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本文编号：2370677