简介:摘要电动汽车及其相关技术是目前汽车行业的研究热点。电动汽车的能量储存在动力电池中,无法直接测量,而电池能量状态的影响因素众多,很难估计准确,从而使电动汽车续驶里程估计不准。本文针对电动汽车各种使用条件,考虑了温度、电池耐久性、 和电流因素对电池产热的影响,分析了产热比例。
简介:摘要:为精准地对锂电池荷电状态(SOC)作出估计,本文基于平滑因子引入以及神经网络提出了优化后的一种锂电池SOC估计方法。在RBF神经网络中,我们综合运用了黄金分割优选法以及模糊C均值聚类算法,以明确最佳隐含层神经元个数以及径向基中心。同时,以遗传算法来优化计算该方法体系中的高斯核函数宽度还有连接权值,以更好地明确RBF神经网络结构及其初始参数。在神经网络模型中,我们将放电容量纳入一个平滑因子,使RFB网络能够对锂离子电池非线性表现出较好的拟合能力。根据实验总结的锂离子电池数据,对本文所提方法加以仿真,得知优化后锂电池SOC达到了更高的估计精度。
简介: 摘要:电池荷电状态(SOC)和电池健康状态(SOH)是电池管理系统(BMS)中最为重要的环节,其直接影响了电池的功能性和安全性。但实际应用中SOC和SOH估计受多重因素影响,导致其估计精度不高。本文基于经典的“开路电压查表法+安时积分法”和“等效循环法”,将卡尔曼滤波算法应用于改进开路电压查表法,同时结合容量增量法,共同辅助修正等效循环。有效的提高了SOC和SOH的精度。
简介:ThispaperproposesanobjectorientedmodelschedulingforparallelcomputinginmediaMultiProcessorsSystemonChip(MPSoC).Firstly,theCoarseGrainDataFlowGraph(CGDFG)parallelprogrammingmodelisusedinthisapproach.Secondly,thisapproachhasthefeatureofunifiedabstractionforsoftwareobjectsimplementinginprocessorandhardwareobjectsimplementinginASICs,easyformappingCGDFGprogrammingonMPSoC.Thisapproachcutsdownthekerneloverheadandreducesthecodesizeeffectively.Theprincipleoftheorientedobjectmodel,themethodofscheduling,andhowtomapaparallelprogrammingthroughCGDFGtotheMPSoCareanalyzedinthisapproach.Thisapproachalsocomparesthecodesizeandexecutioncycleswithconventionalcontrolflowscheduling,andpresentsrespectivemanagementoverheadforoneapplicationinme-dia-SoC.
简介:摘要随着电力调度的不断发展,对电网调度自动化系统的要求越来越高,对“四遥”数据的精准率要求也越来越高,因此电力调度自动化状态估计合格率的稳定已成为国家电网公司地区电网运行情况的主要考核指标。对于影响状态估计遥测合格率的根源、以及提高状态估计合格率的改进措施的研究变的刻不容缓。