蓄电池剩余容量预测方法

    4小结

    综上所述，SOC预测方法由于受众多因素(放电电流、电压、温度、放电深度、内阻、电解液密度、自放电、老化等)影响，VRLA蓄电池剩余容量的预测技术及其建模相当复杂，目前，还没有一种准确通用的预测方法。上述各种SOC预测方法各有利弊，但在不同的使用环境，不同的预测精度下，采用单一的预测方法已经不能满足实际需求，因此设计高精度的数据检测电路，使用多种方法进行组合预测SOC，特别是采用多种智能算法和新理论相结合的手段对SOC进行实时、在线、准确的预测，已经成为蓄电池剩余容量预测的发展方向。

    参考文献

    [1]JinlongZhang,ChaoyingXia.ApplICationofStatisticalParameterIdentificationinBatteryManagementSystem.ProceedingSOFthe8thWorldCongressonIntelligeNTControlandAutomationJuly6-92010

    [2]张秀玲,朱春颖.基于遗传算法的Elman神经网络在镍氢电池容量预测中的应用[J].工业仪表与自动化装置.2009.4.100-102

    [3]詹宜巨.神经网络方法在蓄电池建模中的应用[J].太阳能学报1997.18(4).

    [4]刘开培,雷鸣.安全地进行蓄电池放电试验[J].通信电源技术.2008.25(5).54-55

    [5]胡元清.通信基站蓄电池远程实际负载在线核对性容量测试[J].通信电源技术.2011.28(4).83-84

    [6]王伟.铅酸蓄电池管理系统实现的软硬件研究[D].浙江大学硕士学位论文.2005.16-26

    [7]郑杭波.新型电动汽车锂电池管理系统的研究与实现[D].清华大学硕士学位论文.2004.58-65

    [8]Kong-SoonNg,Yao-FengHuang,Chin-SienMoo.AnEnhancedCoulombCountingMethodforEstimatingState-of-ChargeandState-of-HealthofLead-AcidBatteries.TelecommunicationsEnergyConference,2009.INTELEC2009.31stInternationalIssueDate:18-22Oct.2009

    [9]刘广林.铅酸蓄电池工艺学概论[M].北京：机械工业出版社.2008.265-274

    [10]罗凯.基于DSP的铅酸蓄电池剩余容量在线检测系统研究[D].重庆理工大学硕士学位论文.2010

    [11]熊文强.铅酸蓄电池电解液密度超声波测量方法研究[D].大连理工大学硕士学位论文.2010

    [12]侯跃新,李钢,宋常青.蓄电池电解液密度测量仪的研制[J].核电子学与探测技术.2006.26(6).735-738

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