基于BP神经网络的阀控铅酸盐蓄电池劣化程度预测
李东玉1
王睿2
冯宜民3
1.河南省太康县电业管理局,河南 太康,4614002.河南省范县供电局,河南 范县,4575003.洛阳市人力资源和社会保障局,河南 洛阳,471003
摘要：为了提高对阀控铅酸盐蓄电池劣化程度的预测准确度,构建了一个具有自学习功能的BP神经网络预报模型,使用不同放电深度下的192组数据对BP神经网络进行训练和学习,然后使用训练好的BP神经网络对实时采集到的数据进行预报和分析,预报准确率达93％以上,证明预报模型具有较高的可靠性.
关键词：阀控铅酸盐蓄电池BP神经网络劣化程度预测
分类号：TM561(电器)
资助基金：河南省电力公司科技攻关计划(20111613)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 12-15 )
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