基于GA优化BP神经网络的微电网蓄电池健康状态评估

摘要：

由于微电网蓄电池在工作过程中其电力性能会发生退化,其性能退化具有明显的非线性和波动性的特征,传统的数学建模方法普适性差、不同工况条件下预测受限、精度不足,难以准确的评估其健康状态.针对上述问题,构建了标准BP神经网络和基于遗传算法优化的BP神经网络,借助微电网蓄电池每次放电过程中的可测参数对网络进行训练,使神经网络的权值和阈值得到较为准确的调整.通过测试集对建立的神经网络进行测试,结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络能有效提高评估结果的准确性,使误差结果控制在精度要求的范围内,最大误差在5％以内,平均误差2％.证明了基于遗传算法优化的BP神经网络对不同工况条件下的蓄电池SOH的精确评估是有效可行的.

关键词：微电网、蓄电池、健康状态、遗传算法、BP神经网络

所属期刊栏目：55

分类号：TM912

在线出版日期：2019-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：56-60,85