【摘 要】
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提出了一种基于MEA-BP神经网络的电池储能系统荷电状态（SOC）预测方法,可准确评估储能电池的SOC状态。选择较易获得的电池外特性电流、电压和温度作为BP神经网络的输入,SOC状态
【机 构】
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深圳市欣旺达综合能源服务有限公司,中国电力科学研究院
【基金项目】
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山西省重点研发计划重点项目(201603D112001);国家电网公司总部科技项目(DG71-17-012)
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提出了一种基于MEA-BP神经网络的电池储能系统荷电状态（SOC）预测方法,可准确评估储能电池的SOC状态。选择较易获得的电池外特性电流、电压和温度作为BP神经网络的输入,SOC状态作为神经网络输出,并利用思维进化算法（MEA）优化网络结构,对电池储能系统SOC状态进行评估。将评估结果与传统BP神经网络评估结果进行对比,结果表明,该方法可实现对电池储能系统SOC的准确评估,且预测误差小,具有良好的工程应用前景。
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