基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断

论文摘要

对于不间断电源(UPS),储能电池的性能至关重要。为保证UPS可以在突发事件发生时能够平稳、可靠地作为应急电源接入系统,有必要针对UPS储能电池的衰减容量进行研究。建立基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断模型,由惩罚角、偏离度构成模型的输入特征量,储能电池的剩余容量作为输出特征量进行模型构建。结果表明,与BP神经网络相比,基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断模型具有更高的精度。

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类型: 期刊论文

作者: 王瑶,赵泽昆

关键词: 概率神经网络,储能电池,故障诊断

来源: 电器与能效管理技术 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业,电信技术

单位: 国网河南省电力公司新乡供电公司

分类号: TM912;TN86

DOI: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2019.06.012

页码: 64-69

总页数: 6

文件大小: 1580K

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标签：概率神经网络论文;  储能电池论文;  故障诊断论文;