超級電容器參數(shù)老化趨勢預(yù)測.pdf

1、超級電容器的老化狀態(tài)直接影響著儲能系統(tǒng)的壽命。通過預(yù)測超級電容器性能參數(shù)的老化趨勢，為系統(tǒng)的控制和管理提供預(yù)測性維護信息，將有利于提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。因此，本文通過超級電容器老化實驗研究，分析了其參數(shù)的老化特征，構(gòu)建了基于PSO-SVM的老化預(yù)測模型，對超級電容器的老化趨勢進行預(yù)測。
　　本研究首先根據(jù)超級電容器的儲能特性，分析了電容和等效串聯(lián)電阻的老化機理。搭建超級電容器老化實驗平臺，研究溫度、電壓和放電深度對電容值老化速

2、度的影響，并通過交流阻抗譜測試量化了電容和阻抗的老化特征。全面研究了超級電容器的“容值再生現(xiàn)象”，通過測試“再生現(xiàn)象”出現(xiàn)之后超級電容器的循環(huán)特性，分析了電容“再生現(xiàn)象”對超級電容器使用壽命的影響。其次，研究了支持向量機應(yīng)用在回歸估計問題上的具體實現(xiàn)過程，分析了支持向量機各參數(shù)對其學習能力和推廣能力的影響，制定了采用粒子群算法優(yōu)化支持向量機參數(shù)的流程，并建立了模型預(yù)測性能的評價指標。最后，將訓練集數(shù)據(jù)代入支持向量機，建立基于PSO-SV

3、M的預(yù)測模型，并用上述模型對超級電容器電容值和等效串聯(lián)電阻值的老化趨勢進行預(yù)測，并采用均方根誤差、平方相關(guān)系數(shù)和平均絕對百分誤差等指標對預(yù)測結(jié)果的精度進行評價。預(yù)測結(jié)果表明，測試集樣本電容值和ESR預(yù)測結(jié)果的平均絕對百分誤差值分別為0.131%和0.339%，預(yù)測模型具有很強的學習能力和推廣能力。另外，采用立方插值算法對電容值老化趨勢進行外推，以三維圖的形式展示了各電壓和溫度等級下電容值隨循環(huán)次數(shù)的老化趨勢，為預(yù)測更多工況條件下電容值的