针对光伏系统储能设备缺乏状态评估理论和方法的问题,提出了基于直接和间接观测量的光伏系统储能设备状态评估方法和评分原则。首先,建立状态评估基本模型;其次,对光伏系统储能设备间接观测量求解,针对应用BP神经网络算法估计锂电池健...针对光伏系统储能设备缺乏状态评估理论和方法的问题,提出了基于直接和间接观测量的光伏系统储能设备状态评估方法和评分原则。首先,建立状态评估基本模型;其次,对光伏系统储能设备间接观测量求解,针对应用BP神经网络算法估计锂电池健康状态(state of health,SOH)时,常会出现由于电池模型参数不准确而造成估计误差增大的问题,采用了基于自适应遗传禁忌算法优化的模糊神经网络算法解决该问题;最后依据评分标准对直接和间接观测量打分,采用层次分析法算出准则层权重后,通过状态评估方法得出设备当前健康指数及状态。实例计算表明,该方法行之有效,评估结果可为下一步的风险评估和维修决策提供科学依据。展开更多
文摘针对光伏系统储能设备缺乏状态评估理论和方法的问题,提出了基于直接和间接观测量的光伏系统储能设备状态评估方法和评分原则。首先,建立状态评估基本模型;其次,对光伏系统储能设备间接观测量求解,针对应用BP神经网络算法估计锂电池健康状态(state of health,SOH)时,常会出现由于电池模型参数不准确而造成估计误差增大的问题,采用了基于自适应遗传禁忌算法优化的模糊神经网络算法解决该问题;最后依据评分标准对直接和间接观测量打分,采用层次分析法算出准则层权重后,通过状态评估方法得出设备当前健康指数及状态。实例计算表明,该方法行之有效,评估结果可为下一步的风险评估和维修决策提供科学依据。
