摘要
对于不间断电源(UPS),储能电池的性能至关重要。为保证UPS可以在突发事件发生时能够平稳、可靠地作为应急电源接入系统,有必要针对UPS储能电池的衰减容量进行研究。建立基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断模型,由惩罚角、偏离度构成模型的输入特征量,储能电池的剩余容量作为输出特征量进行模型构建。结果表明,与BP神经网络相比,基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断模型具有更高的精度。
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