熵权法与Elman神经网络结合的储能系统SOC状态精确估算

本文主要探讨的是基于熵权法和Elman神经网络的储能系统状态估计技术，特别是在电池荷电状态（State of Charge，SOC）的精确预测方面。SOC是衡量电池健康状况和可用能量的关键指标，对于储能系统的管理和优化至关重要。传统的神经网络模型在处理此类问题时，常常面临输入参数选择的挑战，这往往依赖于专家经验和试错过程。 本文提出了一种创新的方法，即结合熵权法（Entropy Weight Method，EWM）来解决这一问题。熵权法是一种信息论中的评估方法，通过计算储能系统运行参数的重要性，赋予不同的权重，并依据这些权重对特征参数进行排序，形成一个优化的特征集。这种方法有助于减少主观因素，提高模型的稳健性。 接着，作者利用Elman神经网络进行仿真测试，对不同的特征集进行比较，以确定最具代表性和影响力的特征组合。Elman神经网络以其反馈机制和记忆能力，在时间序列预测中表现出色，对于动态变化的SOC状态估计尤其适用。 为了进一步提升模型性能，文章引入了思维进化算法（Mind Evolutionary Algorithm，MEA）来优化Elman神经网络的初始权值和阈值。MEA是一种模拟生物进化过程的优化算法，它能够在大量可能的权值和阈值组合中找到最优化的配置，从而增强模型的预测精度和学习效率。 通过对全钒液流电池的充放电实测数据进行仿真，结果证实了这种基于EWM、MEA和Elman神经网络的模型能够显著提高SOC状态的估计精度和训练速度。这不仅验证了模型的有效性，也为储能系统的实际应用提供了一个强有力的理论支撑，对于提高储能系统的整体性能和可靠性具有重要意义。 本文的研究工作深入挖掘了熵权法和Elman神经网络在储能系统SOC估计中的潜力，通过优化的特征选择和参数调整策略，为提高储能系统管理的智能化水平做出了重要贡献。其研究成果将有利于推动储能技术的发展，特别是在可再生能源整合和电力系统的稳定运行中发挥积极作用。