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德国阳光蓄电池寿命预测应用

德国阳光蓄电池寿命预测应用

实际运行中可 以据此预测出蓄电池需要更换的时间,并对偏离正 常曲线范围的蓄电池剩余容量进行预警,从而指导 用户进行蓄电池运行管理和维护工作。各品牌在 不同温度范围内剩余容量的下降曲线如图2和图3 所示。因根据相关管理规范,当电池剩余容量下降 80%以下或在运 7年以上时,为避免影响业务可靠运行需进行更换,图中当剩余容量小于80%或投 运时长大于7年时不再计算。蓄电池剩余容量整体呈现 下降趋势,下降速度随投运时长增大而变缓。同一 品牌蓄电池在不同温度情况下剩余容量下降趋势 不一样,在 18°~21°范围运行的蓄电池剩余容量下 降更慢,表明该温度段更有利于蓄电池寿命的延 长;在同一温度下,各型号蓄电池的剩余容量会有 一定差别,随着投运时长增大这种差异几乎消失, 表明主流蓄电池的品牌差异并不大,只要满足技术 参数要求,其寿命基本一致。 海志.jpg剩余容量预测结果如图1所示,BP神经网络算 法的准确度为 87.1%,而基于遗传算法优化的 BP 神经网络算法准确度为 92.3%。改进后的神经网 络算法由于改进了搜索空间,比原始的神经网络算 法更接近真实值。

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