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摘要
电池足够的容量是保障通信基站电池储能系统稳定运行的关键因素之一。通信基站要求每年进行例行核对性放电，但这种核容方法耗时长，人工成本较高。本文提出一种基于组合脉冲放电法的电池容量估算算法，利用大量的电池运行数据建立电池模型，实现电池容量的快速估计。本文的研究对象是若干同一型号不同老化状态的铅酸蓄电池，为获取电池的特征，对其采用组合脉冲放电法进行放电，获取电池放电过程中电压变化的数据，然后使用四阶多项式插值函数对放电过程中的电压曲线进行拟合，将拟得的函数系数作为电压曲线的特征参数，配置相应的训练样本和测试样本。设计BP神经网络，学习电压曲线的关键特征和电池容量之间的映射关系。将经过训练的神经网络模型应用于配置好的测试样本，比较电池容量的实测值和估计值，实验结果显示：有效检测范围内的相对误差控制在10%以内，满足实际所需的精度。实验验证了电池在不同老化状态条件下，所提出估计方案对电池容量估计的有效性。
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