基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的光伏蓄電池剩余容量預測優(yōu)化研究.pdf

1、太陽能光伏系統(tǒng)具有綠色無污染、安全便捷、不受地域限制和儲量無限等優(yōu)點。鉛酸蓄電池是太陽能光伏系統(tǒng)中的關鍵儲能裝置，因此對蓄電池剩余容量高精度預測的研究是非常有必要的。實現(xiàn)剩余容量的精準預測不僅有利于提高蓄電池的工作效率，有效延長工作壽命，并且能恰當?shù)姆乐蛊溥^充過放。但是鉛酸蓄電池內(nèi)部復雜的電化學特性導致剩余容量的預測問題再業(yè)界一直是一項較難攻克的問題，對于容量預測方面也沒有統(tǒng)一的研究標準。本文通過翻閱大量相關文獻和學術期刊，在學校實驗室

2、已有的研究基礎上，在現(xiàn)有的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡基礎上進行改進，將其運用于太陽能光伏照明系統(tǒng)的剩余容量預測。
　　本論文首先敘述了鉛酸蓄電池的主要特性參數(shù)等理論知識，主要包括有電池電壓、蓄電池容量、荷電狀態(tài)、蓄電池內(nèi)阻。其次詳細分析了鉛酸蓄電池的放電特性和影響鉛酸蓄電池壽命的四大因素，并討論了蓄電池的工作原理及等效電路模型。接著對目前國內(nèi)外鉛酸蓄電池剩余容量的預測方法進行了詳細總結，并比較分析各類方法的優(yōu)缺點。然后考慮到太陽能光伏照明系統(tǒng)中

3、鉛酸蓄電池的特性，選擇以模糊神經(jīng)網(wǎng)絡算法為基礎的改進模型進行蓄電池剩余容量預測。設計輸入層、隱含層、推理層、求和層以及輸出層。其主要特點是在于對輸入數(shù)據(jù)選用7個語言變量來定義模糊集合，隸屬度函數(shù)選用高斯函數(shù)，推理層采用兩個模糊規(guī)則分別為乘積和求和。并提出對自學習算法的改進，通過與另外三種常用算法進行實驗對比分析，可知改進算法針對于改進的模型在預測精度和匹配度上起到優(yōu)化作用。
　　最后通過在MATLAB軟件中進行仿真實驗，從仿真數(shù)據(jù)