Prediction of Selected Parameters of Energy Storage System using Recurrent Neural Networks

Jakub Mozaryn; Adrian Chmielewski

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Prediction of Selected Parameters of Energy Storage System using Recurrent Neural Networks

机译：使用反复性神经网络预测能量存储系统的选择参数

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This article presents a methodology of the prediction of chosen parameters of an energy storage system in subsequent recharging cycles. Because of a nonlinear description of process dynamics, a coupling of the terminal voltage and temperatures of a battery, the Recurrent Artificial Neural Network structure (R-ANN) is used. A training and testing data were gathered at the laboratory stand with the Valve-Regulated Lead-Acid Absorbent Glass Mat battery (VRLA AGM). As a result, we present an experimental evaluation of the proposed methodology.

机译：本文介绍了随后的再充电周期中的能量存储系统所选择参数的预测方法。由于工艺动态的非线性描述，使用了电池的终端电压和温度的耦合，使用了经常性人工神经网络结构（R-ANN）。在实验室支架中收集了培训和测试数据，阀门调节的铅酸吸收玻璃垫电池（VRLA AGM）。结果，我们提出了拟议方法的实验评估。

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来源
《IFAC PapersOnLine》 |2018年第24期|共8页
作者
Jakub Mozaryn; Adrian Chmielewski;
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关键词
Energy storageNeural network modelsPrediction methodsExpert systems;

机译：能量储存网络模型预测法序列;

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