由于传统整数阶电路模型对电池内部化学反应的描述不全方位面,为了更精确地估计电池荷电状态（soc）,本文首先建立分数阶模型,并在识别电路模型参数时选择自适应遗传算法（aga）。然后,针对在复杂工况和噪声不确定性下无痕迹卡尔曼滤波（ukf）算法对电池充电状态估计不精确的问题,提出了一种
锂离子电池能量状态（State of Energy,SOE）主要反映电池的剩余可 用能量,在电池的过充放电保护以及电池组均衡控制中具有重要作用。 精确确的电池SOE估算可以增强动力电池剩余能量预测的可信赖性,在诸如电 动汽车等高性能电池的应用中,可以通过SOE预测汽车的剩余行驶里程。 SOE可以作为系统能量优化依据,合理分配电池能量,提高能量利用效率,...
首先分析储能下垂、虚拟正（负）惯量系数对系统频率动态性能及稳定性的影响,得到参数稳定变化的范围;然后,根据控制参数稳定变化区间,设计含虚拟负惯量的模糊自适应控制方法,实现控制方式之间的平滑切换和优势互补,加快频率恢复;再则,利用Logistic
自主决策型智能电池以实时感知型和动态响应型智能电池为基础,利用数据驱动模型和DT技术,利用物理原理和传感器信息采集和数据操作,将多学科、多物理量、多维度仿真过程集成在虚拟空间中,对电池的全方位生命周期过程进行预测和映射。 图2感知原理应用示意图。 (A)智能电池1.0-实时感知,各种传感器通过内部植入,感知电池内部的温度、应变、气体、压力等
为应对锂离子电池在充电过程中由于其复杂电化学特性所引发的多因素不平衡问题,本文在综合考量充电时间、充电效率和电池健康状态(state of health,SOH)3个因素的基础上,提出一种基于差分电压平台(differential voltage platform,DVP)的自适应多阶恒流(DVP-based multistage
本研究提出一种基于遗传算法（GA）优化随机森林（RF）回归器的锂离子电池剩余容量自适应估算器,在应对不同热条件,通过优化关键参数（估算器数量和每叶最高小样本数）提高模型精确性和鲁棒性,以精确估算电池荷电状态（SOC）。 1.简介. SOC估算背景与需求：由于化石燃料短缺、个人出行需求上升、污染排放和全方位球变暖,地面交通发展亟需改进。 锂
本文主要对大功率动力锂电池自适应充电系统进行了研究与设计,分析了充电系统中,主干电路全方位桥变换器以及动力锂电池的模型,设计出自适应控制器,对模型进行参数辨识和参数自整定,实现系统的自适应充电。主要完成的工作有:(1)提出现阶段电动汽车常规充电
在本文中,我们提出了一种基于自适应模型的强化学习（RL）方法,用于快速充电优化,同时限制电池退化,其中采用差分高斯过程（GP）的概率代理模型来自适应地描述电池的退化。 该方法的有效性在 PETLION（一种基于多孔电极理论的高性能电池模拟器）上得到了证明。 结果表明：1）与无模型 RL 方法相比,所提出的基于 GP 的自适应 RL 方法具有卓越的充
因此本文提出了一种基于动态噪声自适应无迹卡尔曼滤波的soc估计方法。首先,通过间歇放电实验获取电池不同soc下的开路电压,并进一步拟合得到电池的ocv-soc曲线,接着采用二阶rc等效电路模型对锂离子电池建模,然后通过混合功率脉冲特性工况测试对电池
这种SSE-Group结构抑制了锂丝生长引起的软击穿,提高了对称锂电池在0.2 mA cm - 2 下从20到2500小时的循环稳定性,并在固态电池中实现了在1C下超过2000次的稳定循环。我们的发现增强了对高结晶聚合物中自适应离子扩散和枝晶抑制的理解,具有提高储能装置效率和安全方位性的潜力。
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