基于GA-BP神经网络的锂离子电池SOC估计

电池荷电状态(state of charge,SOC)的估计是电动汽车电池管理系统(battery management system,BMS)的最为重要的关键技术之一。为此,提出了一种基于改进型遗传算法(genetic algorithms,GA)的BP神经网络的锂离子电池SOC估计。利用MATLAB人工神经网络工具箱和谢菲尔德(Sheffield)遗传算法工具箱共同建立GA-BP神经网络模型,用于预测锂离子电池在任一状态下的SOC。经仿真实验表明,与经典的BP神经网络预测方法相比,基于改进型GA-BP神经网络的锂离子电池荷电状态估计精度有效提高了,且具备良好的收敛性。     

改进的WNN在蓄电池SOC估算中的应用

蓄电池的荷电状态SOC是影响电动汽车行驶安全的一项重要指标,针对此,提出一种改进的小波神经网络模型对SOC进行估算,根据历史实验数据,对影响电池荷电状态的相关参数采用主成分分析处理,再用遗传算法优化小波神经网络模型的权值、阈值,进而对蓄电池进行SOC估算。结果表明,基于主成分分析与遗传算法优化后的小波神经网络可更加精确的对电动汽车蓄电池进行SOC估算,且收敛性好。     

基于子种群自适应思维进化-BP神经网络的锂离子电池SOC估计

荷电状态SOC(state of charge)是锂离子电池的重要参数之一,SOC的精准估计对电池组安全可靠运行具有重要意义。针对误差反向传播BP(back propagation)神经网络易收敛至局部最优,导致基于BP网络的SOC估计精度不高的问题,提出子种群自适应趋同策略改进思维进化算法,用其优化BP神经网络的初始权值及阈值,优化后的BP网络简称SAMEA-BP神经网络。结合充放电实验数据,将SAMEA-BP神经网络与标准BP神经网络、思维进化算法优化的BP(MEA-BP)神经网络用于锂离子电池的SOC估计,并对3种方法做了对比分析。结果表明：标准BP神经网络的预测误差保持在9%以内,MEA-BP及SAMEA-BP神经网络分别将误差降低至5%及3%以内,在不同工况下和不同温度下,SAMEA-BP有良好适应性,且估计精度高于BP和MEA-BP。     

融合多维超声时频域特征的锂离子电池荷电状态估计

准确地估计锂离子电池的荷电状态（SOC）对电动汽车的安全运行至关重要。传统方法通过电池电压、电流、温度等参数估计SOC,但参数依赖对电极行为的测量,且易受阻抗、充放电速率等因素影响。相对于传统信号,超声信号可区分电池材料物理性质的微小变化,从而准确地表征电池状态。该文首先通过连续均匀分层介质模型研究了超声波在电池内部的传播过程,进而分析了电池材料物理性质对超声波传播特性的影响;其次,搭建了锂离子电池超声检测平台,提取了多维超声时频域特征,并利用超声特征解释了电池内部的电化学过程;最后,通过长短时记忆神经网络建立了融合多维超声时频域特征的锂离子电池SOC估计模型,对比了融合不同特征对SOC估计精度的影响。实验结果表明,融合多维超声时频域特征可以有效提高SOC估计的精度。在动态工况下,SOC估计的方均根误差在1.46%以内,平均绝对误差在1.15%以内,验证了方法的有效性和准确性。     

电动汽车SOC估计方法原理与应用

SOC估计是电动汽车电池管理系统的重要功能.研究人员为了提高电动汽车电池SOC估计的准确性做了大量研究工作,采用的主要方法有:放电实验法、Ah计量法、开路电压法、负载电压法、内阻法、线性模型法、神经网络法和卡尔曼滤波法.讨论了电池SOC定义;介绍了各种SOC估计方法的原理及应用中存在的优缺点;分析了充放电倍率、温度、自放电、老化等因素对SOC的影响;评价了各种SOC估计方法.     

动力电池SOC预估方法研究进展

SOC估计是电动汽车电池管理系统的重要功能。动力电池在使用过程中,对荷电状态准确地进行估算可以有效提高电池的使用效率,提高电池的使用寿命。电池SOC不能直接测量,需要通过其它参数和方法间接获得。研究人员为了提高电动汽车电池SOC估计的准确性做了大量研究工作,采用的主要方法有:安时积分法、开路电压法、神经网络法和卡尔曼滤波法及其改进的方法等。主要介绍了各种SOC估计方法的原理及应用中存在的优缺点,评价了各种SOC估计方法。     

基于BP-EKF算法的电动汽车电池管理系统SOC精准估计

以数字信号处理器DSP(TMS320LF2407)为主控芯片,完成了电动汽车电池管理系统平台的搭建。电池荷电状态(SOC)的精准估计是电动汽车电池管理系统的核心任务之一,本文为提高SOC估计的准确性,提出了基于BP神经网络法与拓展卡尔曼滤波(EKF)法相结合的一种新算法(BP-EKF)。在对磷酸铁锂电池进行试验分析之后,运用Matlab的人工神经网络工具箱建立BP神经网络,并利用试验得到的数据对所建立的BP神经网络进行训练,从而利用训练好的BP神经网络优化补偿拓展卡尔曼滤波算法的估计结果。经过仿真实验验证两种算法的准确性,结果表明,与单纯的EKF滤波法相比,基于BP-EKF算法的SOC估计值的准确性有了显著的提高,且具备很好的适用性。     

基于NARXNN变工况下锂离子电池SOC间接估计

探讨了基于外部输入循环神经网络(NARX)在变工况下间接估计锂离子电池荷电状态的方法。先搭建电池等效电路模型,设计NARX神经网络随电池状态切换准确预测极化电压响应的训练工况,然后设计两种不同输入类型NARX神经网络,在DST和UN/ECE (Elementary Urban Cycle)两种测试工况下,进行了极化电压和SOC估计,并将估计数据与前馈神经网络直接估计数据进行比较。数据表明NARX神经网络在变工况下间接估计电池SOC有较高精度。     

基于门控循环单元神经网络和Huber-M估计鲁棒卡尔曼滤波融合方法的锂离子电池荷电状态估算方法

锂离子电池作为重要的储能元件,其荷电状态(SOC)直接影响所在系统的运行状态。为了实现对锂离子电池SOC的精确估算,提出一种基于门控循环单元神经网络(GRU-RNN)和Huber-M估计鲁棒卡尔曼滤波(HKF)融合方法的锂离子电池SOC估算模型。该方法利用Huber-M估计改进卡尔曼滤波器的鲁棒性,并将基于GRU-RNN所估算的锂离子电池SOC值作为改进卡尔曼滤波器的观测量。在两组锂离子电池数据集上分别进行锂离子电池SOC估算实验。实验结果表明,基于GRU-RNN和HKF融合方法的锂离子电池SOC估算模型不仅能够准确地实现锂离子电池SOC估算,而且能够降低测量误差及异常值对估算结果的影响,使锂离子电池SOC估算结果快速且精确收敛。     

基于Adam优化算法和长短期记忆神经网络的锂离子电池荷电状态估计方法

锂离子电池是电动汽车、无人机及电力电子设备的储能系统组件,对其进行准确的荷电状态(SOC)估计对于正确决策、安全控制和维护具有重要意义.针对锂离子电池SOC估计问题,本文采用长短期记忆(LSTM)神经网络搭建锂离子电池SOC估计模型,将电池电压、电流、温度作为输入,建立多层LSTM预测模型,采用Adam优化算法与Dro...     

基于生命周期评价的不同电源对环境影响的比较

用生命周期评价方法对工业固体废弃物焚烧发电、生物质气化发电、风力发电、天然气燃气蒸汽联合循环发电等几种电源型式对环境的影响,进行了编目分析,计算了其污染物排放量,并且都与燃煤发电进行了比较。     

基于串口通信的DSP在线烧写技术研究

为了解决DSP嵌入式系统某些特殊应用场合升级不方便、维护困难的问题,提出了一种基于串口通信向片内Flash在线烧写程序的方法.描述了该在线烧写方法的基本思想和实现步骤,并结合工程实际需要,优化了接收升级指令的时机,并在片内Flash设置应用程序备份区,进一步提高了烧写的可靠性和安全性,增强了系统的容错性和自愈恢复能力.实验结果表明,该方法有效可行,方便可靠,相比于传统基于JTAG烧写,可摆脱仿真器进行程序升级,提高了嵌入式系统的可维护性.     

基于SOPC的舵机控制器研究

研究一种开放式全数字舵机控制器。控制器采用了全数字三闭环控制,实现了舵机位置伺服控制功能,其中位置环采用PID参数模糊自整定的算法,电流环、速度环作为内环采用PI调节的算法,并对采用PID参数模糊自整定的算法和传统PID算法所得的结果进行了对比分析。实验结果表明,系统有较好的鲁棒性和动、静态性能,可达到位置跟踪效果。     

基于光生物效应的办公空间采光研究初探

该文将办公室天然采光与光生物效应相结合,通过分析在不同光气候、季节时段、采光口朝向、亮度水平的天然采光条件下,人眼瞳孔大小、主观感受等变化规律,研究在光生物效应作用下,天然光的光色（光谱分布）、光照强度（亮度）与人的视觉心理生理变化之间的关系,整理在不同光色下瞳孔变化与亮度水平函数关系式,以期能提出符合节能要求、有利于办公人员身心健康及提高工作效率的办公空间采光环境方案,完善办公空间天然采光的健康模式,从而进一步促进绿色照明和健康照明。     

基于Linux的SCADA系统后台服务器的研究

随着微机技术的不断发展，以Linux为代表的自由软件越来越多地应用于各个领域。针对自由软件Linux应用到电力SCADA系统后台服务器中这一课题进行了可行性研究。通过与传统的Unix工作站后台服务器相比较，提出了基于PC／Linux的SCADA后台服务器。     

基于TMS320C6747的SVPWM实现方法研究

空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation)是逆变系统设计的是重要方法之一,本文详细介绍了SVPWM方法,探究了使用数字信号处理器TMS320C6747生成SVPWM波的方法和实现过程。对SVPWM实现的软件和硬件均进行了设计,并在此基础进行了实验,实验表明该逆变系统的具有良好的可行性、有效性和可靠性。     

基于微位移的超分辨重建技术研究

CCD图像传感器广泛用于图像采集,受其内部结构和外部条件的影响,采集到的图像质量不能满足人们的需求,通过硬件改进提高图像质量面临经济与技术两方面的难题。为此本文利用多幅微位移图像间的冗余信息重建出高分辨率图像,既低成本又易实现。针对CCD与目标物间有相对微位移来获取序列低分辨率图像的情况,采用一种解线性方程组的方法对采集到的4幅微位移图像进行重建,并对这种算法进行优化。实验结果图可清晰地看到重建图像可分辨更多线对,高频信息量增加,算法具有较好的效果。     

基于PMU的状态估计的研究

传统的状态估计是基于单相纯正弦模型的,但实际电力系统的三相并不是完全对称,这就导致了传统的状态估计存在着固有的误差.随着基于GPS同步相量测量单元(PMU)的应用和计算机技术的发展,该文提出了一种以PMU为基础的三相状态估计和谐波状态估计算法以消除这种固有误差.利用PMU的电压幅值测量值和相角测量值与SCADA原有的测量值构成的混和量测系统一起用于状态估计,从而提高网络的可观测性及状态估计的精度,来弥补传统状态估计的不足.所以这种算法可根本解决系统三相不平衡和状态向量非纯正弦带来的误差问题.最后讨论了对该算法的评估方法.     

基于RTDS建模的分布式光伏对配电网影响研究

随着分布式光伏的大规模推进,需要研究分布式光伏接入配电网后对电压、 电流和继电保护带来的影响.首先,根据分布式光伏和配电网的典型结构,基于RTDS建立分布式光伏接入配电网的仿真模型.其次,仿真分析在不同的光伏渗透率、故障类型和故障位置下分布式光伏对配电网电压和电流的影响.然后,研究电网故障状态下分布式光伏对配电网继电保护的影响.仿真结果表明,分布式光伏接入配电网后使电压增大、系统提供的电流减小,分布式光伏渗透率较大时可能使过流保护拒动以及重合闸失败,因此需要重新整定保护定值.     

基于CORBA实现OPC技术探索

OPC（过程控制中的对象链接与嵌入技术）是工业控制和生产自动化领域中硬件和软件之间的接口标准，近年来在电力系统广泛应用。它是一种基于DCOM（分布式组件对象模型）的技术。由于DCOM的平台相关性，不利于OPC技术的进一步应用。而代表分布对象技术主流的CORBA（通用对象请求代理体系结构）技术具有跨平台、语言无关等突出优点，本文尝试采用CORBA技术实现OPC技术。探讨了基于CORBA实现OPC技术的解决方案，通过具体的实现过程展示了方案的可行性，并通过测试用例和应用实例验证了方案的实用性和有效性。基于CORBA实现OPC技术，将大大提高OPC技术跨平台、跨语言应用的能力，使其成为一种更广泛适用的标准。