基于小波神经网络的光伏电站储能电池SOC状态评估

作者:赵泽昆; 黄宇丹; 张真; 赵媛杰; 宋春蕊; 李国伟
来源:电器与能效管理技术, 2018, (01): 55-59.
DOI:10.16628/j.cnki.2095-8188.2018.01.010

摘要

针对传统的状态评估模型难以准确进行SOC状态评估等问题,采用紧致型小波神经网络的光伏电站储能电池SOC状态评估模型,通过增加动量项的权值学习对紧致型小波神经网络进行改进,以提高SOC状态评估模型的精度。由电压、电流构成模型的输入特征量,储能电池的SOC为输出特征量进行模型构建,进行模型仿真验证并与实际数据对比,结果表明,改进的紧致型小波神经网络具有更高的精度。

  • 单位
    国网河南省电力公司新乡供电公司