直流电源蓄电池组在运行过程中会产生大量的数据,这些数据具有时间序列长、维度高、非线性等特点。如何有效处理和分析这些庞大而复杂的数据并提取出有价值的信息,是容量预测面临的一个重要挑战。基于此,提出改进支持向量机下直流电源...直流电源蓄电池组在运行过程中会产生大量的数据,这些数据具有时间序列长、维度高、非线性等特点。如何有效处理和分析这些庞大而复杂的数据并提取出有价值的信息,是容量预测面临的一个重要挑战。基于此,提出改进支持向量机下直流电源蓄电池组容量预测方法。综合考虑直流电源蓄电池组放电深度、剩余电量(State Of Charge,SOC)变化量、平均充电电流和充电时间,采集直流电源蓄电池组运行参数。同时,引入模拟退火算法精确选取支持向量机参数,结合遗传算法构建基于改进支持向量机的直流电源蓄电池组容量预测模型。实验结果表明,研究方法能够显著提升直流电源蓄电池组容量预测的精度和收敛性能,确保预测结果的准确性。展开更多
文摘直流电源蓄电池组在运行过程中会产生大量的数据,这些数据具有时间序列长、维度高、非线性等特点。如何有效处理和分析这些庞大而复杂的数据并提取出有价值的信息,是容量预测面临的一个重要挑战。基于此,提出改进支持向量机下直流电源蓄电池组容量预测方法。综合考虑直流电源蓄电池组放电深度、剩余电量(State Of Charge,SOC)变化量、平均充电电流和充电时间,采集直流电源蓄电池组运行参数。同时,引入模拟退火算法精确选取支持向量机参数,结合遗传算法构建基于改进支持向量机的直流电源蓄电池组容量预测模型。实验结果表明,研究方法能够显著提升直流电源蓄电池组容量预测的精度和收敛性能,确保预测结果的准确性。
