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World File Search System充电状态
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
电动汽车充电状态
Chaitanya Kanuri（WRI）：谢谢，Shailesh。老实说，很难知道从哪里开始 - 有很多因素在起作用。首先，正如您提到的，土地和法律挑战是重大的。没有单窗口间隙系统会减慢充电器的设置。在供应方面，许多参与者进入了充电基础设施市场，因为他们认为这是一个长期的机会。他们不期望立即获得利润；取而代之的是，他们希望在预期电动汽车市场的增长方面建立第一步的统治地位。此外，低进入壁垒（感谢脱离许可）允许许多充电运营商出现，这对扩散很有益，但也导致了生态系统中的分散。我们已经看到了小型，夜晚的运营商和大型玩家进入市场的混合。随着时间的流逝，正在发生合并，但是这种分裂为电动汽车用户带来了挑战。听到有关需要多个应用程序的抱怨（有时是30个）并不少见，只是通过将不同的充电网络拼凑在一起来完成长途旅行。这种效率低下会影响利用率。在需求方面，印度广阔的地理和零散的市场意味着推出凝聚力的基础设施是一个重大挑战。公共收费基础设施主要集中在城市中，在过去的几年中，高速公路收费刚刚开始吸引。缺乏高速公路充电设施，特别是对于四轮摩托车，一直是潜在的电动汽车购买者的心理障碍，他们习惯了各地的燃油泵的便利性。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
软包锂离子电池升温速率和充电状态对热失控的影响
本研究调查了升温速率和充电状态 (SoC) 对软包锂离子电池热失控的影响。热失控是锂离子电池的一个关键安全问题，会导致灾难性的故障和潜在的危害。通过系统地改变升温速率和 SoC 水平，我们分析了热失控事件的起始温度、反应动力学和严重程度。我们的研究结果表明，较高的升温速率会加速热失控的发生，缩短反应时间并增加热事件的严重程度。此外，由于储能增加和电解质分解，SoC 水平较高的电池表现出较低的起始温度和更剧烈的热失控反应。这些结果强调了控制升温速率和 SoC 对提高锂离子电池系统安全性和稳定性的重要性。这为开发更安全的电池管理系统和热安全协议提供了宝贵的见解。
文章 使用机器学习算法对锂离子 NMC 电池进行充电状态 (SoC) 预测建模 Farah Apit Tantri 1、Dewanto Harj
6 文莱理工大学工程学院电气工程系，文莱达鲁萨兰国加东 *电子邮件：elhanif@staff.uns.ac.id（通讯作者）摘要。充电状态 (SoC) 估计对于锂离子电池至关重要，以防止过度充电和放电，影响电池的安全性、稳定性和效率。传统技术是估算 SoC 最常用的方法。然而，由于它们的计算敏感性和难以适应复杂环境，它们在预测 SOC 方面不太准确。本研究提出了四种机器学习模型：线性回归、多层感知器、决策树和随机森林，用于锂离子 NMC 电池的 SoC 预测。模型的性能是根据相关系数和误差值（平均绝对误差或 MAE 和均方根误差或 MRSE）进行评估的。结果显示，随机森林模型性能最佳，相关系数为1，MAE和MRSE值分别为0.2052和0.2712。相反，线性回归模型性能最差，相关系数为0.9534，MAE和MRSE值分别为5.9064和8.2602。关键词：充电状态（SoC），NMC电池，机器学习。
基于 Simulink 的电动自行车动力学和再生制动仿真，用于电池充电状态评估
如 [16]-[18] 所示，仅当车速不太低且制动持续一段时间时，再生制动才会导致显著的能量存储。因此，控制策略应该能够根据实际驾驶条件有效评估是否执行再生制动或依靠机械制动。在牵引阶段也会出现同样的决策问题。确定电动机应提供多少机械扭矩来协助骑车人踩踏属于能量管理系统 (EMS) 的决策范围。已经提出了多项研究，其目标是优化用户的骑行质量并最大限度地提高电池中储存的能量 [13]。最后，如表一所示，许多研究都集中在优化能量存储上。这些研究的目标是为特定应用选择最合适的电池技术，并优化其数量以确保足够的续航里程来完成给定的驾驶任务 [14]-[15]。
启动能源系统的充电状态回收状态
智商系统控制器中的AC组合器和发电机凸轮的额定值为2 awg至14 AWG Cu/Al电线。绝缘多任务连接器将L1和L2电线从发电机扩展线连接到IQ系统控制器凸耳。至少携带两个多标准连接器，一个用于L1，另一个用于L2。合适的多任务连接器的一个示例是北极星袋绝缘的多tap连接器，带有3个凸耳，可支撑最小导体尺寸为14 AWG，最大导体尺寸为1/0 AWG。使用多任务凸耳的一个端口连接发电机。如果需要为智商网关供电，请使用第二个端口为智商组合仪供电。这主要是当智商网关由IQ Combiner Bus Bar提供动力时。图1显示了使用3点lug多-TAP时L1和L2电线的排列。
使用人工神经网络进行数据增强和特征选择以预测锂离子电池的充电状态
摘要：锂离子电池是交通运输行业电气化和可再生能源转型的关键技术。始终确定锂离子电池的状况对于优化其运行至关重要。由于这些电池承受的各种负载条件以及电化学系统的结构复杂，因此无法直接测量其状况，包括其充电状态。相反，使用电池模型来模拟其行为。数据驱动模型越来越受到关注，因为它们具有较高的准确性和较短的开发时间；然而，它们高度依赖于数据库。为了解决这个问题，本文分析了使用数据增强方法来改进人工神经网络的训练。使用不同数量的人工数据训练线性回归模型、多层感知器和卷积神经网络，以估计电池单元的充电状态。所有模型都在真实数据上进行测试，以检验模型在实际应用中的适用性。卷积神经网络的测试误差最低，平均绝对误差为 0.27%。结果凸显了数据驱动模型的潜力以及使用人工数据改进这些模型训练的潜力。
数据驱动的方法用于锂离子电池的充电状态估计：概述
摘要：近年来，向电动移动性发生了明显的转变，并且越来越强调整合可再生能源。因此，在这种情况下，电池及其管理一直很突出。BMS的重要方面围绕着准确确定电池组的SOC。值得注意的是，高级微控制器的出现以及广泛的数据集的可用性促进了数据驱动方法的日益普及和实用性。这项研究研究了过去六个十年中SOC估计的发展，明确关注数据驱动的估计技术。考虑了电池类型和各种操作条件，它全面评估了每种算法的性能。此外，还提供了有关模型超参数（包括层，优化者类型和神经元的数量）的复杂细节，以进行彻底检查。本文分析的大多数模型都表现出强劲的性能，MAE和RMSE均用于估计SOC徘徊在2％甚至更低的情况下。
监视锂的充电状态和体积扩展...
该角色通常由电池管理系统（BMS）提供，该系统利用简单的电流，电压和脾气测量值来监视SOC和SOH在包装或模块级别上。流行的EV模型利用细胞组织为由中央BMS控制的模块。例如，特斯拉模型S包含7140×18 650个细胞（在16个平行和6个串联细胞的16个模块中），2个和2个串联电池，以及BMS MONI-MONI-MONI-MONI-MONI-MONI-MONI-MON-MONI-MON-MON-TOUCTION电池电压和温度，并防止过电压。3日产叶包含一个30 kW h电池组，该电池组由192个小袋单元组成，该小袋单元在8细胞模块，4和通过开路电压（OCV）和电荷计数（CC）方法组成。5此模块化BMS设计的可用数据范围有限，因此显示的范围值充其量是一个粗略的估计值。此外，模块级方法意味着它无法响应单个单元失败