發(fā)布時(shí)間：2017-08-02 12:23

  本文關(guān)鍵詞：基于ANFIS和減法聚類的動(dòng)力電池放電峰值功率預(yù)測

  更多相關(guān)文章： 動(dòng)力電池 峰值功率 ANFIS 減法聚類 混合訓(xùn)練

【摘要】：動(dòng)力電池的短時(shí)峰值功率預(yù)測對(duì)于實(shí)際使用來說至關(guān)重要。本文采用基于一階Sugeno模糊推理系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)模型估計(jì)放電峰值功率。選取溫度、SOC和歐姆內(nèi)阻為模型輸入量,10s脈沖放電峰值功率為輸出變量�；趯�(shí)測和曲線擬合相結(jié)合的方法得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)組,采用305組數(shù)據(jù)組模型進(jìn)行訓(xùn)練,采用網(wǎng)格生成法和減法聚類法分別生成模糊集合,并采用單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和混合訓(xùn)練方法分別進(jìn)行模型訓(xùn)練。發(fā)現(xiàn)采用減法聚類法生成模糊結(jié)構(gòu),能大幅減少模糊規(guī)則的數(shù)目,并提高收斂速度,在滿足預(yù)測準(zhǔn)確度的前提下降低了模型的復(fù)雜程度;采用混合訓(xùn)練方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能夠加強(qiáng)模型的收斂能力并克服單一BP算法的局部最優(yōu)問題,準(zhǔn)確度更高。最后,采用125組數(shù)據(jù)組模型進(jìn)行驗(yàn)證,預(yù)測誤差在10%以內(nèi),基于ANFIS的模型能夠很好地估計(jì)電池的脈沖峰值功率。
【作者單位】： 北京交通大學(xué)國家能源主動(dòng)配電網(wǎng)技術(shù)研發(fā)中心;廣東電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院;惠州市億能電子有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 動(dòng)力電池 峰值功率 ANFIS 減法聚類 混合訓(xùn)練
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(2012AA050211)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TM912
【正文快照】： 1引言能源危機(jī)和環(huán)境保護(hù)的雙重壓力,助推了電動(dòng)汽車和電力儲(chǔ)能的大力發(fā)展。動(dòng)力電池作為主要能量源,其短時(shí)峰值功率預(yù)測的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到使用中的控制策略和可靠性。由于在恒功率充、放電過程中,電池的端電壓一直處于變化狀態(tài),電流跟隨著電壓向相反的方向變化;而且電池電壓

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本文編號(hào)：609269