【摘 要】
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电池荷电状态(State of Charge,SOC),也称电池剩余电量,是表征电池特性的关键参数。该文提出基于熵权法(Entropy Weight Method,EWM)和Elman神经网络相结合的储能系统SOC状态
【机 构】
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国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,华北电力大学控制与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51577065),国家重点研发计划资助项目(2017YFB0903505)
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电池荷电状态(State of Charge,SOC),也称电池剩余电量,是表征电池特性的关键参数。该文提出基于熵权法(Entropy Weight Method,EWM)和Elman神经网络相结合的储能系统SOC状态估计方法。针对神经网络输入参数选择通常依靠经验的问题,使用熵权法计算储能系统运转参数的权重并排序,形成待评价特征集。通过Elman神经网络对不同输入特征参数进行仿真测试,挑选功效最优的一组特征集作为Elman神经网络的输入,使用思维进化算法(Mind Evolutionary Algorit
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