【摘 要】
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研究估计变电站阀控式铅酸蓄电池荷电状态（SOC）的方法。采用模糊神经网络对蓄电池的荷电状态预测建立模型,然后利用粒子群算法对网络中的连接权值、隶属度函数进行优化,用蓄电
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,广东电网公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划("863"计划)(2012AA050212)
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研究估计变电站阀控式铅酸蓄电池荷电状态（SOC）的方法。采用模糊神经网络对蓄电池的荷电状态预测建立模型,然后利用粒子群算法对网络中的连接权值、隶属度函数进行优化,用蓄电池在不同倍率下的充放电实验数据训练网络,根据训练好的网络模型对蓄电池SOC进行了预测,最后将预测结果与传统模糊神经网络预测结果进行对比。结果表明：该方案达到了对蓄电池荷电状态准确预测的目的,且预测误差小,具有良好的实用性。
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