摘要
本发明提供了一种太阳能路灯电池剩余寿命检测方法,属于太阳能路灯技术领域,该方法通过对太阳能路灯电池进行全面参数采集和分析,首先获取电池基础和运行参数,并进行放电容量测试和内阻测量,同时收集电池运行历史数据。基于这些数据,构建电池特征向量,利用神经网络建立寿命预测模型,通过对样本电池进行训练。在实际应用中,通过快速检测待测电池的实时参数,如电压、电流、表面温度和累计运行时长,将这些特征输入预训练模型,可精确预测电池的剩余寿命,为太阳能路灯电池的维护和更换提供科学、精确的决策依据,有效提高电池管理的智能化水平和系统可靠性。解决了根据使用时长判断太阳能路灯电池剩余寿命,可靠度不高的技术问题。
技术关键词
太阳能路灯电池
剩余寿命检测方法
电池特征向量
待测电池
神经网络预测模型
电池环境温度
电池内部结构
电池表面温度
内阻
电流值
充放电循环次数
电池寿命预测
注意力
分配器
热传导方程
前馈神经网络
网络结构
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信号缓冲
电压跟随器电路
变形预测方法
模糊神经网络
神经网络预测模型
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电源管理方法
神经网络预测模型
热能
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神经网络预测模型
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电力负荷预测
分析方法
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径向基神经网络预测模型
采集设备