一种通信机房蓄电池的评估方案

王磊; 黄丰; 莫辉强; 王强; 杨震; 黄先南

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.09.10

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一种通信机房蓄电池的评估方案

更新时间：2026-01-30

- 一种通信机房蓄电池的评估方案
- Issue 9, Pages: 67-72(2025)
- 作者机构：
  
  1. 中国移动通信集团广东有限公司广州分公司
  2. 浙江省轨道交通运营管理集团有限公司
  3. 浙江海宁轨道交通运营管理有限公司
  4. 中国移动通信集团广东有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.09.10
  CLC： TM912;TP183
- Published：2025
- 稿件说明：
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王磊, 黄丰, 莫辉强, et al. 一种通信机房蓄电池的评估方案[J]. 2025, (9): 67-72.
DOI：

王磊, 黄丰, 莫辉强, et al. 一种通信机房蓄电池的评估方案[J]. 2025, (9): 67-72. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.09.10.

摘要

通信机房蓄电池是通信机房系统重要的组成部分之一，其运行状态对于保障现网稳定运行具有直接影响。针对通信机房蓄电池的运行状态，文章提出了一种基于深度置信网络(deep belief network

DBN)神经网络的蓄电池荷电状态(state of charge

SOC)和基于粒子数滤波算法的蓄电池健康状态(state of health

SOH)的联合评估方案。该方案以蓄电池电压的时间序列为研究对象，利用DBN神经网络实现蓄电池SOC分类，利用粒子数滤波算法实现蓄电池SOH计算，实现通信机房蓄电池运行状态的实时评估。仿真结果表明，所提出的方法与专家经验评估方案相比，其容量估计和寿命预测的准确性保持在较高水准。

Abstract

关键词

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