【摘 要】
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要实现由独立太阳能供电的路灯系统的合理控制,需要准确预测蓄电池的荷电状态(state of charge,SOC)。由于蓄电池在充放电过程中表现出高度的非线性特性,这使得用传统方法估
【基金项目】
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《漳州市自然科学基金》太阳能道路照明系统的充放电研究(项目编号:ZZ2017J30)
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要实现由独立太阳能供电的路灯系统的合理控制,需要准确预测蓄电池的荷电状态(state of charge,SOC)。由于蓄电池在充放电过程中表现出高度的非线性特性,这使得用传统方法估计蓄电池的荷电状态不甚理想,而神经网络本身具有的非线性特性和很强的自学能力,恰好可以较好地解决这个问题。蓄电池的剩余容量即荷电状态主要受到蓄电池的端电压、工作电流、内阻和温度等因素的影响,构建实验电路,在不同的放电电流的情况下测得这些参数,再构建径向基函数RBF(radial basis function)神经网络模型,将测得
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