基于模糊神经网络的光伏蓄电池剩余容量预测优化研究

【摘要】：太阳能光伏系统具有绿色无污染、安全便捷、不受地域限制和储量无限等优点。铅酸蓄电池是太阳能光伏系统中的关键储能装置,因此对蓄电池剩余容量高精度预测的研究是非常有必要的。实现剩余容量的精准预测不仅有利于提高蓄电池的工作效率,有效延长工作寿命,并且能恰当的防止其过充过放。但是铅酸蓄电池内部复杂的电化学特性导致剩余容量的预测问题再业界一直是一项较难攻克的问题,对于容量预测方面也没有统一的研究标准。本文通过翻阅大量相关文献和学术期刊,在学校实验室已有的研究基础上,在现有的模糊神经网络基础上进行改进,将其运用于太阳能光伏照明系统的剩余容量预测。本论文首先叙述了铅酸蓄电池的主要特性参数等理论知识,主要包括有电池电压、蓄电池容量、荷电状态、蓄电池内阻。其次详细分析了铅酸蓄电池的放电特性和影响铅酸蓄电池寿命的四大因素,并讨论了蓄电池的工作原理及等效电路模型。接着对目前国内外铅酸蓄电池剩余容量的预测方法进行了详细总结,并比较分析各类方法的优缺点。然后考虑到太阳能光伏照明系统中铅酸蓄电池的特性,选择以模糊神经网络算法为基础的改进模型进行蓄电池剩余容量预测。设计输入层、隐含层、推理层、求和层以及输出层。其主要特点是在于对输入数据选用7个语言变量来定义模糊集合,隶属度函数选用高斯函数,推理层采用两个模糊规则分别为乘积和求和。并提出对自学习算法的改进,通过与另外三种常用算法进行实验对比分析,可知改进算法针对于改进的模型在预测精度和匹配度上起到优化作用。最后通过在MATLAB软件中进行仿真实验,从仿真数据和实验数据对比的曲线观察可知,改进的模糊神经网络模型和算法能在不影响电池正常工作的情况下对光伏蓄电池剩余容量预测精度和稳定性上有所提高,具有一定的应用价值。 【关键词】：模糊神经网络 剩余容量 铅酸蓄电池 MATLAB 仿真 太阳能光伏照明系统
【学位授予单位】：湖南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM912
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景和意义9-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 国内蓄电池生产企业现状11-12
• 1.2.2 国外蓄电池生产企业现状12
• 1.2.3 国内外蓄电池剩余容量预测研究现状12-14
• 1.3 本文研究内容14-15
• 第二章 铅酸蓄电池的基本原理15-27
• 2.1 电池概述15-16
• 2.2 铅酸蓄电池的主要特性参数16-18
• 2.2.1 电池电压16
• 2.2.2 电池容量16-17
• 2.2.3 荷电状态17-18
• 2.2.4 电池内阻18
• 2.3 铅酸蓄电池的放电特性18-20
• 2.4 影响铅酸蓄电池寿命因素20-21
• 2.4.1 环境温度20
• 2.4.2 充放电过度问题20-21
• 2.4.3 长期浮充电21
• 2.4.4 安装工艺问题21
• 2.5 铅酸蓄电池工作原理及等效模型21-24
• 2.6 本章小结24-27
• 第三章 铅酸蓄电池剩余容量预测方法27-37
• 3.1 铅酸蓄电池剩余容量预测方法27-34
• 3.1.1 内阻测量方法27-28
• 3.1.2 检测溶液密度方法28-29
• 3.1.3 安时积分方法29-30
• 3.1.4 卡尔曼滤波方法30
• 3.1.5 支持向量回归方法30-31
• 3.1.6 人工神经网络方法31-33
• 3.1.7 模糊控制方法33-34
• 3.1.8 复合方法34
• 3.2 各类方法优缺点分析34-36
• 3.3 本章小结36-37
• 第四章 基于模糊神经网络的光伏蓄电池剩余容量预测方法37-49
• 4.1 模糊神经网络模型的构建37-42
• 4.1.1 模糊神经网络37-38
• 4.1.2 输入数据预处理38-39
• 4.1.3 网络节点的结构39-40
• 4.1.4 模糊神经网络模型设计40-42
• 4.2 学习算法42-47
• 4.2.1 传统学习算法42
• 4.2.2 共轭梯度法42-43
• 4.2.3 BFGS拟牛顿法43
• 4.2.4 改进的学习算法43-47
• 4.3 学习算法实验分析47-48
• 4.4 本章小结48-49
• 第五章 基于MATLAB模糊神经网络剩余容量的仿真49-59
• 5.1 实验硬件模块49-52
• 5.1.1 检测环境49
• 5.1.2 实验数据采集49-52
• 5.2 MATLAB仿真实验52-58
• 5.2.1 不同学习算法下模型的仿真情况52-57
• 5.2.2 仿真实验总结与分析57-58
• 5.3 本章小结58-59
• 第六章 总结与展望59-61
• 6.1 工作总结59
• 6.2 工作展望59-61
• 参考文献61-65
• 致谢65-67
• 附录A（攻读学位期间所获的奖项）67-69
• 附录B（攻读学位期间参加研究项目）69-71
• 附录C（算法部分核心代码）71-73

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