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摘要
铅酸蓄电池的内阻会随其运行时间增加而增大,从而使其容量下降并导致循环使用寿命减小。因此,对其使用寿命的准确评估预测将有助于提高变电站直流电源系统的持续供电能力和运行可靠性。LIBSVM支持向量机是遵循结构风险最小化原则发展的机器学习方法,将其用于蓄电池寿命预测,具有不依靠蓄电池详细数学模型建立其循环寿命预测模型的特点。基于此,在研究支持向量机的基本原理基础上,进一步研究利用LIBSVM支持向量机基于蓄电池健康状态、端电压和电池剩余容量的训练样本数据,建立反映电池容量与健康状态和端电压非线性映射的建模方法,并讨论基于交叉验证设计LIBSVM回归机最优参数的方法。实验结果表明,基于LIBSVM的铅酸蓄电池寿命预测模型具有较高的预测精度,该方法是切实可行的。
- 出版日期2018
- 单位国网陕西省电力公司; 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司; 国网陕西省电力公司电力科学研究院; 武汉大学; 国网陕西省电力公司渭南供电公司
