| 电池储能系统SOC神经网络融合估计方法 |
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| 引用本文： | SUN Yushu,LI Hongchuan,WANG Bo,JIA Dongqiang,PEI Wei,TANG Xisheng,?.电池储能系统SOC神经网络融合估计方法[J].湖南大学学报(自然科学版),2023(10):31-40. |
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| 作者姓名： | SUN Yushu LI Hongchuan WANG Bo JIA Dongqiang PEI Wei TANG Xisheng ? |
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| 作者单位： | （1.中国科学院电工研究所，北京 100190；2.中国科学院大学，北京 100049；3.国网北京市电力公司，北京 100031） |
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| 摘 要： | 为了更好地获取电池储能系统当前的运行状态，提出了基于神经网络融合的电池储能系统SOC估计方法.首先，对比分析了前馈（BP）、门控循环单元（GRU）和长短时记忆（LSTM）神经网络算法的优劣，BP计算时间较短，LSTM对时序数据估计精度较高；然后，利用KL散度、皮尔逊相关系数和灰色关联度分析了不同输入参量和SOC的相关程度，并和LSTM估计结果相比对，筛选出对电池储能系统SOC影响较大的特征参量；最后，应用经验模态分解算法将SOC数据分解为多个分量，利用样本熵将分量聚合为高低两个频段，进而应用BP、LSTM神经网络算法分频段估计，和单一策略相比，该方法在提高SOC估计精度的同时，减少了计算时间.
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| 关 键 词： | 电池储能系统 SOC融合估计 相关性分析 经验模态分解 样本熵 |
SOC Neural Network Fusion Estimation Method for Battery Energy Storage System |
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| SUN Yushu,LI Hongchuan,WANG Bo,JIA Dongqiang,PEI Wei,TANG Xisheng,?.SOC Neural Network Fusion Estimation Method for Battery Energy Storage System[J].Journal of Hunan University(Naturnal Science),2023(10):31-40. |
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| Authors: | SUN Yushu LI Hongchuan WANG Bo JIA Dongqiang PEI Wei TANG Xisheng ? |
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