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基于证据KNN分类器的蓄电池一致性诊断 被引量：4
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作者 王楠 周喜超 +3 位作者 彭勇 李振 安坤 赵鹏翔 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期13-19,共7页
通过串并联方式组成的大容量储能电站在长期运行过程中,会不可避免地出现电池单体不一致性的问题。及时识别出有可能存在异常的电池单体,为储能电站评估电池的健康状态提供数据支撑的同时,还可降低储能电站系统性运行风险。该研究提出... 通过串并联方式组成的大容量储能电站在长期运行过程中,会不可避免地出现电池单体不一致性的问题。及时识别出有可能存在异常的电池单体,为储能电站评估电池的健康状态提供数据支撑的同时,还可降低储能电站系统性运行风险。该研究提出一种不依赖于电池模型以及经验数据的,基于证据K近邻(KNN)分类器的储能电池一致性诊断方法。该方法利用储能电站一簇电池中的大量单体电池电压与温度运行数据,使用证据KNN分类器构建能表征电池电压、温度一致性的诊断模型,并通过异常反演算法,准确识别出异常的单体电池。 展开更多
关键词 储能电池 一致性诊断 证据knn分类器 异常反演
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