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申请/专利权人:台州宏创电力集团有限公司科技分公司;国网浙江省电力有限公司台州供电公司
摘要:本发明公开了一种铅酸蓄电池容量预测方法。该方法利用核容放电装置采集铅酸蓄电池在充放电过程中的关键数据,并且通过对这些数据进行处理,来对铅酸蓄电池容量进行预测。本发明方法,首先获取铅酸蓄电池在充放电过程中生成的数据,根据铅酸蓄电池的充放电特性,对初始自变量进行非线性处理,扩展自变量范围;通过变量显著性检验,筛选掉与容量相关性较低的自变量;并且,通过遗传算法为多元线性回归模型选择最佳的自变量子集,建立遗传回归模型GAMR以实现对铅酸蓄电池容量下降趋势的准确预测。相对于传统的多元线性回归模型,本发明提供了更为准确的容量预测方法,适用于蓄电池组容量预测需求,有助于提高蓄电池性能监测和维护的效率。
主权项:1.一种铅酸蓄电池容量预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、采集蓄电池充放电测试数据,所述测试数据定义为初始自变量,包括电池的充放电次数、温度、充放电时长、充放电过程中的最低电压和最高电压;S2、对采集得到的原始测试数据进行预处理,得到标准化后的数据;S3、根据电池充放电特性对初始自变量进行非线性处理,处理获得的自变量与初始自变量共同建立蓄电池容量预测的自变量集合;S4、利用统计方法对自变量集合内的各个自变量元素进行显著性检验,剔除不显著的相关自变量,形成候选自变量组合;S5、使用遗传算法进行自变量组合的优化选择,获得最佳预测模型;在优化过程中,将遗传算法的编码部分设计为每个编码位表示模型候选自变量集合中相应项的选择与否,适应度函数是基于当前编码所选自变量所组合出的多元线性回归模型的决定系数R2;S6、选取最佳预测模型对铅酸蓄电池剩余容量进行预测。
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