摘要
本发明公开了一种直流系统铅酸蓄电池剩余容量的预测方法,具体涉及铅酸蓄电池技术领域;通过收集和预处理电池的历史数据,建立并分析线性和非线性老化模型,识别老化过程中的非线性特征,在识别出非线性特征后,依据模型拟合优度和预测性能,评估并分类非线性模型的准确性,选取高准确性模型进行老化预测,并将其与实际数据进行对比分析,根据预测偏差和准确性评估结果,利用模糊逻辑动态调整模型参数,以不断提高预测精度;不仅能够有效应对电池老化过程中的复杂非线性变化,还确保了容量预测的准确性和电力系统的稳定运行。
技术关键词
铅酸蓄电池剩余容量
老化模型
直流系统
非线性特征
表达式
机器学习模型
偏差
指数
模糊逻辑
铅酸电池
预测误差
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