基于神经网络的空间站锂离子蓄电池电性能预测.pdf

基于神经网络的空间站锂离子蓄电池电性能预测 本文主要介绍了基于神经网络的空间站锂离子蓄电池电性能预测方法。该方法通过构建动态神经网络模型，对锂离子蓄电池的地面充放电循环数据进行筛选分类，并用于开环和闭环动态神经网络的训练校正和测试。结果显示，误差值可控制在1.42%和3.61%之间，该方法可应用于空间站智能电网工程仿真预测和管理实践中。 1. 电池工作原理 锂离子电池采用两种能够可逆地嵌入、脱出锂离子的材料作为正极和负极，并配以适当的电解液和附件构成电池体系。以 LiCoO₂ 为正极材料、石墨为负极材料的锂离子电池为例，在充电时，LiCoO₂ 中的 Li+ 开始脱离阴极穿过隔膜向阳极方向迁移，在石墨阳极上捕获一个电子被还原为 Li，并存贮在层状石墨中。放电时，在阳极中的 Li 会失去一个电子而成为 Li+，并穿过隔膜向阴极方向迁移并存贮在具有层状结构的 LiCoO₂ 中。 2. 电性能参数分析 锂离子蓄电池的电性能参数包括电池的容量、电压、电流、温度和寿命等。电池的电性能直接关系到电源系统乃至整个空间站的使用和管理，因此需要对锂离子蓄电池的电性能进行实时监视检测，并根据任务变化的不同，做出一定提前量的电性能预测。 3. 基于神经网络的预测方法 基于神经网络的预测方法通过构建动态神经网络模型，对锂离子蓄电池的地面充放电循环数据进行筛选分类，并用于开环和闭环动态神经网络的训练校正和测试。该方法可以实时预测锂离子蓄电池的电性能，并可应用于空间站智能电网工程仿真预测和管理实践中。 4. 结果分析 结果显示，误差值可控制在1.42%和3.61%之间，该方法可应用于空间站智能电网工程仿真预测和管理实践中。 5. 结论 基于神经网络的空间站锂离子蓄电池电性能预测方法可以实时预测锂离子蓄电池的电性能，并可应用于空间站智能电网工程仿真预测和管理实践中。该方法具有良好的预测精度和实时性，能够满足空间站电源系统的需求。 6. 应用前景 基于神经网络的空间站锂离子蓄电池电性能预测方法可以应用于空间站智能电网工程仿真预测和管理实践中，实现空间站电源系统的智能化和自动化管理。同时，该方法也可以应用于其他领域，如电动汽车、风力发电和太阳能发电等领域。