摘要
本发明涉及一种电池储能系统状态评估系统,它包括储能电池管理系统,储能电池管理系统包括储能电池系统、MATLAB仿真模块、核心程序集模块、MySQL数据库,WEB管理演示平台;MATLAB仿模块利用电池模型模拟真实的储能电池系统,能够输出电池的状态参数,并能够接受输入,根据输入改变状态参数;核心程序集模块负责电池管理系统的核心计算,包括;MySQL数据库用于存储实时更新的电池参数、用户信息,以及核心程序集模块的状态参数和辅助数据;Web管理演示平台用于提供电池管理系统入口,便于实时了解系统的运行状态,并发出相应的指令;本发明具有基于粗糙集理论的数据挖掘、采用神经网络实现状态评估、提高预测精度的优点。
技术关键词
电池储能系统
BP神经网络
储能电池管理系统
状态评估系统
储能电池系统
状态评估方法
程序集
演示平台
粗糙集理论
属性约简方法
遗传算法
粗糙集属性
邻域粗糙集
电池剩余容量
核心
数据挖掘技术
模块
系统为您推荐了相关专利信息
信道预测方法
多频段
场景
BP神经网络训练
仿真数据
相对湿度
模型验证方法
BP神经网络算法
气压
反演算法
人工智能模型训练
智能评价模型
数据传输方法
打包模型
参数
产品销量预测方法
BP神经网络
销量预测模型
历史销量数据
预测输出值