一种基于改进BP神经网络的变压器热点温度预测方法

    公开(公告)号:CN113705082B

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202110844877.9

    申请日:2021-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进BP神经网络预测变压器绕组热点温度的方法。采集变压器实时状态下的负载电流、顶层油温、环境温度和热点温度数据,并根据负载电流计算负载率;对负载率、顶层油温、环境温度和热点温度数据进行归一化处理;将归一化后的负载率、顶层油温、环境温度为输入数据,热点温度为输出数据;将BP神经网络隐含层的计算公式与误差传函联立,确保每次设置重新训练时,能根据初始权值确定最佳隐含层;添加动量因子,减小陷入局部最优的概率。本发明公开了一种基于改进BP神经网络预测变压器绕组热点温度的新方法,该方法每次重新训练时能自动确定最佳隐含层数,数据来源方便,预测误差较小,对研究变压器热点温度有重大意义。

    一种不同温度下的锂电池SOC在线预估方法

    公开(公告)号:CN113608126A

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202111047524.2

    申请日:2021-09-07

    Abstract: 本发明公开了一种不同温度下的锂电池SOC在线预估方法,基于不同温度下对电路模型中各参数进行在线辨识,并把温度作为输入,通过差分选择算法对原扩展卡尔曼滤波算法中固定的过程噪声方差进行优化,使噪声方差根据环境的变化而自动做出调整,使用这个不断变化的方差代入到原扩展卡尔曼滤波算法中,完成循环工况下SOC的在线预估。本发明通过加入不同温度作为输入条件,使锂电池SOC偏差更小,同时消除了传统卡尔曼滤波算法没有考虑温度和噪声方差的误差,提高了SOC的估计精度。

    二维无线电能传输系统中接收线圈的偏移角度的计算方法

    公开(公告)号:CN113078745A

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN202110479664.0

    申请日:2021-04-30

    Abstract: 本发明公开了二维无线电能传输系统中接收线圈的偏移角度的计算方法,该系统包括第一发射线圈、第二发射线圈与接收线圈,偏移角度的计算方法如下:根据互感计算公式计算第一发射线圈、第二发射线圈与接收线圈之间的互感与偏移角度的关系;根据基尔霍夫电压定律及谐振条件,计算第一发射线圈、第二发射线圈与接收线圈之间的互感与第一发射线圈、第二发射线圈的电压、电流之间的关系;根据上面计算的各个关系,计算偏移角度与第一发射线圈、第二发射线圈的自身电压、电流之间的关系。本发明仅需对发射端的进行参数的测量,并且能够精准地获取接收线圈与发射线圈之间的偏移角度,实现容易、操作简单,为无线电能定向传输提供一种有效解决方法。

    一种动力锂离子电池健康状态在线预估方法

    公开(公告)号:CN113075560B

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202110418746.4

    申请日:2021-04-19

    Abstract: 本发明公开了一种动力锂离子电池健康状态在线预估方法。建立二阶RC模型下动力锂离子电池内部参数与健康状态值的BP神经网络预测模型;采集处于工况状态中的电池的实时在线端电压与电流数据,基于改进递推最小二乘法辨识实时工况下的二阶RC模型参数;认为在一次充放电结束前电池的健康状态基本不变,实时更新二阶RC模型参数,健康状态采用上一时刻的预估值;一次充放电完成后,计算整个充放电过程中的电池内部参数均值,将其作为BP神经网络预测模型的输入,更新电池的健康状态值。本发明实现了运行状态下对动力锂离子电池健康状态的有效预估,提高了锂电池健康状态的在线估算效率。

    基于遗传算法改进的双卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法

    公开(公告)号:CN115327389A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202211054450.X

    申请日:2022-08-31

    Abstract: 本发明公开了基于遗传算法改进的双卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法,包括:建立锂电池等效电路模型和动态系统方程;进行锂电池的OCV测试,将测试数据进行拟合得到开路电压与SOC的关系曲线;利用遗传算法对锂电池等效电路模型中参数辨识过程进行优化,得到最优辨识参数;根据锂电池等效电路模型建立双卡尔曼滤波器离散非线性系统方程,利用最优辨识参数以及锂电池的端电压、电流进行双卡尔曼滤波器迭代。本发明的锂电池SOC估计方法用实数编码遗传算法辨识得到最优化模型参数,最优化模型的电压输出特性与电池的实际电压输出特性基本吻合,具有较高的辨识精度,再将辨识后的参数代入双卡尔曼滤波进行SOC预测,大大提高了估计模型的准确性。

    一种基于改进BP神经网络的变压器热点温度预测方法

    公开(公告)号:CN113705082A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202110844877.9

    申请日:2021-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进BP神经网络预测变压器绕组热点温度的方法。采集变压器实时状态下的负载电流、顶层油温、环境温度和热点温度数据,并根据负载电流计算负载率;对负载率、顶层油温、环境温度和热点温度数据进行归一化处理;将归一化后的负载率、顶层油温、环境温度为输入数据,热点温度为输出数据;将BP神经网络隐含层的计算公式与误差传函联立,确保每次设置重新训练时,能根据初始权值确定最佳隐含层;添加动量因子,减小陷入局部最优的概率。本发明公开了一种基于改进BP神经网络预测变压器绕组热点温度的新方法,该方法每次重新训练时能自动确定最佳隐含层数,数据来源方便,预测误差较小,对研究变压器热点温度有重大意义。

    一种动力锂离子电池健康状态在线预估方法

    公开(公告)号:CN113075560A

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN202110418746.4

    申请日:2021-04-19

    Abstract: 本发明公开了一种动力锂离子电池健康状态在线预估方法。建立二阶RC模型下动力锂离子电池内部参数与健康状态值的BP神经网络预测模型;采集处于工况状态中的电池的实时在线端电压与电流数据,基于改进递推最小二乘法辨识实时工况下的二阶RC模型参数;认为在一次充放电结束前电池的健康状态基本不变,实时更新二阶RC模型参数,健康状态采用上一时刻的预估值;一次充放电完成后,计算整个充放电过程中的电池内部参数均值,将其作为BP神经网络预测模型的输入,更新电池的健康状态值。本发明实现了运行状态下对动力锂离子电池健康状态的有效预估,提高了锂电池健康状态的在线估算效率。

    基于麻雀搜索法优化支持向量机的变压器故障诊断方法

    公开(公告)号:CN115577639A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211324888.5

    申请日:2022-10-27

    Abstract: 本发明公开基于麻雀搜索法优化支持向量机的变压器故障诊断方法,包括:收集变压器油中溶解气体的浓度数据,建立原始数据集M;生成待选特征数据集N,分为训练集N1和测试集N2;通过随机森林算法计算训练集N1中各待选特征的重要性值;选取最高的故障诊断准确率对应的寻优特征数据集作为最优特征训练集;利用麻雀搜索法优化支持向量机的参数;利用最优参数组合的支持向量机SVM进行变压器故障诊断。本发明基于随机森林算法对数据样本中所有特征计算特征重要性,利用袋外误差进行特征选择,有效消除了冗余特征;采用麻雀优化算法对支持向量机的参数进行寻优,加快了寻优速度,从而得到具有最佳参数的支持向量机分类模型,提高变压器故障诊断准确率。

    二维无线电能传输系统中接收线圈的偏移角度的计算方法

    公开(公告)号:CN113078745B

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202110479664.0

    申请日:2021-04-30

    Abstract: 本发明公开了二维无线电能传输系统中接收线圈的偏移角度的计算方法,该系统包括第一发射线圈、第二发射线圈与接收线圈,偏移角度的计算方法如下:根据互感计算公式计算第一发射线圈、第二发射线圈与接收线圈之间的互感与偏移角度的关系;根据基尔霍夫电压定律及谐振条件,计算第一发射线圈、第二发射线圈与接收线圈之间的互感与第一发射线圈、第二发射线圈的电压、电流之间的关系;根据上面计算的各个关系,计算偏移角度与第一发射线圈、第二发射线圈的自身电压、电流之间的关系。本发明仅需对发射端的进行参数的测量,并且能够精准地获取接收线圈与发射线圈之间的偏移角度,实现容易、操作简单,为无线电能定向传输提供一种有效解决方法。

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