【摘 要】
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由于微电网蓄电池工作时的电力特性具有明显的非线性和不规则性，依靠传统数学方法难以准确估计其荷电状态（state of charge，SOC）。针对上述问题，构建了BP神经网络拓扑结构，并采用增
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673165);湖南省自然科学基金(2017JJ4024);湖南省教育厅开放基金(15k036);湖南省重点实验室(2016TP1018)资助项目
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由于微电网蓄电池工作时的电力特性具有明显的非线性和不规则性，依靠传统数学方法难以准确估计其荷电状态（state of charge，SOC）。针对上述问题，构建了BP神经网络拓扑结构，并采用增强型学习率自适应算法对网络的传统学习模式加以改进，学习时神经网络模型中各神经元间权值得到合理调整，并且提高了误差收敛效率。仿真结果表明，估计结果在预设精度要求的范围之内，平均误差不超过4％，证明经过优化学习算法的BP神经网络模型对蓄电池荷电状态的精确估计是有效可行的。
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