太阳能光伏发电系统中蓄电池SOC预测模型及监控方法研究

【摘要】：建立了一种基于反向传播(BP)神经网络算法的阀控密封式铅酸蓄电池(VRLA)的剩余容量(SOC)预测模型,利用MATLAB仿真对三层BP网络模型的性能进行了校验,采用由TMS320F28335为核心组成的硬件控制电路对VRLA蓄电池组进行了实时数据采集,依据预测出的SOC值和控制电路,实现对蓄电池组的放电工作状态的智能监测与控制,保证了系统的经济、高效、安全可靠运行。监测控制系统具有蓄电池SOC预测,端电压、充放电电流等参数实时监控,数据传输及状态显示等功能,具有较高的实际应用价值。 【作者单位】： 四川建筑职业技术学院;西南石油大学;中石油西南油气田分公司;
【关键词】： 剩余容量 阀控密封式铅酸蓄电池组 BP神经网络预测 实时监控 DSP
【基金】：西南石油大学学科建设专项基金(2013-2015)
【分类号】：TM912;TM615
【正文快照】： 0引言在太阳能光伏发电系统中,蓄电池组是一个非常重要的部件,它的工作状况直接决定系统的效率和供电质量。为了使蓄电池组始终工作在最佳状态,必须对蓄电池组的状态进行实时监测和控制。由于光伏发电系统是一种高度非线性系统,其中铅酸蓄电池组的剩余容量即荷电状态(SOC)检测

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