储能状态bp神经网络matlab原代码

储能状态BP神经网络（State-Space Model-based Back Propagation Neural Network）是一种将物理模型和神经网络结合的技术，常用于电力系统储能设备如电池的能量管理系统（EMS）。在MATLAB中，实现这种类型的神经网络通常需要编写自定义函数和利用其内置工具箱，比如Neural Network Toolbox。

以下是简单的步骤概述和一个简化的示例代码片段，但这并非完整的原始代码：

1. **数据准备**：首先，你需要准备好储能系统的状态变量（例如电压、电流、能量等）作为输入和期望的功率输出作为目标值。

% 创建输入数据
input_data = ...;
output_data = ...;

% 数据预处理
[input_train, output_train] = prepareData(input_data, output_data);

2. **构建模型结构**：创建一个包含隐藏层的三层神经网络，并设置学习规则（如Levenberg-Marquardt优化算法，适用于这类有状态空间模型的学习过程）。

net = feedforwardnet(hiddenLayers); % hiddenLayers是你想要的隐藏节点数
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt训练

3. **初始化状态向量**：由于是储能状态模型，可能还需要一个初始状态向量。

initial_state = zeros(numStates, 1); % numStates是储能系统状态的数量

4. **训练网络**：使用`train`函数训练网络，同时考虑到储能系统的特点（状态更新）。

[net, state_history] = train(net, input_train, target_output, [], initial_state);

5. **保存和测试**：完成训练后，你可以保存网络以便后续使用，并用测试集验证性能。

save('storage_net.mat', 'net');

注意：这只是一个基础框架，实际代码会更复杂，可能涉及到数值求解方程组、误差计算和迭代过程等。如果你需要完整代码，建议查阅MATLAB官方文档或者相关的研究论文。