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题名基于内阻预测的阀控铅酸蓄电池故障预警方法
被引量：13
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作者
张菲菲
王寅超
陆忠心
黄冬
王月强
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机构
国网上海市电力公司长兴供电公司
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出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2020年第6期860-862,898,共4页
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基金
国网上海市电力公司科学技术资助项目(5209KZ-18001K)。
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文摘
阀控铅酸(VRLA)蓄电池的故障影响电源的供电可靠性,而内阻是反映蓄电池运行状态的重要参数.提出基于蓄电池预测内阻及其变化率的故障预警方法,分析电池内阻变化原因,量化蓄电池内阻的影响因素,采用长短时法神经网络(LSTM),以充放电状态、电压、电流、温度作为输入量,构建蓄电池内阻预测模型,并根据电池内阻预测值及其变化率预判电池故障原因,发出蓄电池预警信号.试验结果验证了所提电池内阻预测模型误差在3%以内,基于电池内阻预测模型的蓄电池故障预警方法有利于蓄电池安全稳定运行.
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关键词
阀控铅酸蓄电池
长短时法神经网络
电池内阻
故障预警
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Keywords
valve-regulated lead-acid(VRLA)battery
long-and-short-time memory neural network(LSTM)
battery resistance
fault warning
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分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
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