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无人光伏充电站锂电池寿命预测方法研究
| 论文题名： | 无人光伏充电站锂电池寿命预测方法研究 |
| 关键词： | 无人光伏充电站;锂电池;寿命预测;软件设计 |
| 摘要： | 随着科学技术的发展和国家政策的支持，光伏发电已经成为新能源行业的热门研究方向。锂电池作为一种可循环使用的绿色储能单元，在重量、储能容量、寿命等方面都具有显著优势，是无人光伏充电站的理想储能模块。对锂电池的寿命进行准确预测，可以为无人光伏充电站的运行提供重要的健康信息，减少和避免因锂电池导致的安全事故。本文通过对无人光伏充电站锂电池寿命预测方法进行研究，提出了两种锂电池寿命预测方法，并设计了相应的寿命预测软件系统，对预测结果进行直观展示。主要完成的工作如下： 1．针对无人光伏充电站电池管理系统的监测数据种类繁多，训练数据选取复杂，难以准确进行锂电池寿命预测的问题，利用支持向量机(Support Vector Machine，SVM)和相空间重构来构建预测模型，降低了数据选择的复杂度，提升了寿命预测的准确性。针对SVM参数选择困难的问题，通过改进的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization，IPSO)算法对模型的参数进行优化，提出一种相空间重构的IPSO-SVM锂电池寿命预测方法，整体上提升了预测的准确率。 2．针对实际工程应用中，实时的电池容量数据获取较难，不能对锂电池寿命进行在线预测的问题，通过对无人光伏充电站电池管理系统的监测数据进行分析提取，提出一种利用等压降放电时间，结合极限学习机（Extreme Leaming Machine，ELM）模型的锂电池寿命预测方法。针对ELM预测结果输出的不稳定问题，采取免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm，IGA)优化ELM的输入权值和隐含层阈值，提升了输出的稳定性。 3．对以上所提的两种寿命预测方法进行了软件系统设计。系统主要包括系统登录、数据加载、预测方法选择三个主要模块，用户可以根据实际情况选择相应的预测方法，使用该系统对锂电池寿命进行预测，并对预测的结果进行直观显示，以便用户及时对无人光伏充电站做出有效的使用和维护决策。 实验表明，本文提出的无人光伏充电站锂电池寿命预测方法，可以准确、高效地完成锂电池寿命预测工作，设计的寿命预测系统，不仅能够对锂电池寿命进行准确预测，而且可以对预测结果进行直观呈现，达到了预期的设计要求。 |
| 作者： | 李明星 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 邢毓华;王平 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西安理工大学 |
| 学位年度： | 2020 |
| 正文语种： | 中文 |
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