超級(jí)電容器參數(shù)老化趨勢(shì)預(yù)測(cè).pdf_第1頁(yè)
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1、超級(jí)電容器的老化狀態(tài)直接影響著儲(chǔ)能系統(tǒng)的壽命。通過(guò)預(yù)測(cè)超級(jí)電容器性能參數(shù)的老化趨勢(shì),為系統(tǒng)的控制和管理提供預(yù)測(cè)性維護(hù)信息,將有利于提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。因此,本文通過(guò)超級(jí)電容器老化實(shí)驗(yàn)研究,分析了其參數(shù)的老化特征,構(gòu)建了基于PSO-SVM的老化預(yù)測(cè)模型,對(duì)超級(jí)電容器的老化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
  本研究首先根據(jù)超級(jí)電容器的儲(chǔ)能特性,分析了電容和等效串聯(lián)電阻的老化機(jī)理。搭建超級(jí)電容器老化實(shí)驗(yàn)平臺(tái),研究溫度、電壓和放電深度對(duì)電容值老化速

2、度的影響,并通過(guò)交流阻抗譜測(cè)試量化了電容和阻抗的老化特征。全面研究了超級(jí)電容器的“容值再生現(xiàn)象”,通過(guò)測(cè)試“再生現(xiàn)象”出現(xiàn)之后超級(jí)電容器的循環(huán)特性,分析了電容“再生現(xiàn)象”對(duì)超級(jí)電容器使用壽命的影響。其次,研究了支持向量機(jī)應(yīng)用在回歸估計(jì)問(wèn)題上的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程,分析了支持向量機(jī)各參數(shù)對(duì)其學(xué)習(xí)能力和推廣能力的影響,制定了采用粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)的流程,并建立了模型預(yù)測(cè)性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)。最后,將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)代入支持向量機(jī),建立基于PSO-SV

3、M的預(yù)測(cè)模型,并用上述模型對(duì)超級(jí)電容器電容值和等效串聯(lián)電阻值的老化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),并采用均方根誤差、平方相關(guān)系數(shù)和平均絕對(duì)百分誤差等指標(biāo)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的精度進(jìn)行評(píng)價(jià)。預(yù)測(cè)結(jié)果表明,測(cè)試集樣本電容值和ESR預(yù)測(cè)結(jié)果的平均絕對(duì)百分誤差值分別為0.131%和0.339%,預(yù)測(cè)模型具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和推廣能力。另外,采用立方插值算法對(duì)電容值老化趨勢(shì)進(jìn)行外推,以三維圖的形式展示了各電壓和溫度等級(jí)下電容值隨循環(huán)次數(shù)的老化趨勢(shì),為預(yù)測(cè)更多工況條件下電容值的

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