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电池储能是碳中和目标的有力抓手,准确估计其能量状态(state of energy,SOE)和峰值功率状态(state of power,SOP)是电池储能高效可靠运行的关键和基础。由于电池的电化学反应过程十分复杂,作为隐性状态量的SOE和SOP精确值难以获得。为此,本工作提出了一种基于模型SOE和SOP联合估计方法。应用Thevenin等效电路模型,采用递归最小二乘法建立了在线参数辨识算法,获得准确的模型参数。为解决恒定功率需求下的功率预测难题,提出了多步功率预测法,提高了SOP的预测精度,并结合扩展卡尔曼滤波算法,进一步提出了多状态联合估计方法。实验验证了算法的可行性,结果表明,在存在较大初始误差的情况下,所提出的方法电压、SOE最大预测误差均<2%,实现了准确的SOP预测。 相似文献
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采用稀硝酸萃取样品中的镉,再用ICP-OES测定萃取液中镉含量。对该方法测定的工作曲线线性范围、检出限、定量限、准确性、台间差、重复性、稳定性等参数进行分析验证。结果表明:酸提取处理ICP-OES测定稻谷中镉元素的方法标准曲线线性相关系数为0.999 8,检出限0.001 31 mg/L,定量限0.004 40 mg/L,准确性、台间差、重复性、稳定性等参数测试结果均符合GB/T 5009.15—2003等标准和规定的要求,完成一个样品的检测时间不超过15 min,此方法可满足稻谷中镉含量快速检测的要求。 相似文献
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运用顶空固相微萃取、气相色谱-质谱联用、气相色谱-嗅闻(gas chromatography-olfactometry,GC-O)技术,结合气味活性值(odor active value,OAV)对菇娘果挥发性成分和香气活性成分进行鉴定,综合评价单个挥发性组分对整体香气贡献程度,确定关键香气成分。结果表明,菇娘果中有43 种挥发性组分,其中有10 种主要香气活性物质(OAV>1),主要包括4 种醛酮类化合物(正己醛、甲硫基丙醛、反-2-顺-6-壬二烯醛、1-辛烯-3-酮),其香气分别描述为青草味、薯片味、黄瓜味、蘑菇味;5 种酯类化合物(甲基-2-甲基丙酸酯、丁酸甲酯、2-甲基丁酸甲酯、丁酸甲基乙基酯、癸酸甲酯),其香气分别描述为花香、果香、苹果香、刺激果香、葡萄酒香;1 种呋喃类化合物(2-戊基呋喃),其香气描述为焦糖味。GC-O法中,4 名嗅闻人员主要鉴定出“苹果味”2-甲基丁酸甲酯、“薯片味”甲硫基丙醛和“青草味”己醛。通过香气定性和感官定量描述性分析发现,2-甲基丁酸甲酯、甲硫基丙醛和己醛是菇娘果的主要香气成分。 相似文献
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在俄罗斯漫长的冬天里,降雪是司空见惯的事情,除雪也成为山东临工装载机的日常作业之一.
近日,莫斯科遭遇了65年以来的最大降雪.市区积雪达56厘米,在郊区的聂姆奇诺夫卡,积雪厚达惊人的71厘米,但降雪仍在继续.
超级暴雪严重影响了俄罗斯首都的交通,根据YANDEX通行指数,情人节前后莫斯科地区拥堵指数在9和10之间,濒临... 相似文献
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针对现有激光点云目标检测效果、实时性差的问题,提出了一种基于注意力机制的实时车辆点云检测算法。本文所提出的检测算法将注意力机制算法与YOLOv3相结合,利用注意力机制对点云鸟瞰图的特征进行权重分配,以学习不同通道和空间下特征的相关性,并通过CIOU loss和Focal loss来改进检测器的损失函数。实验结果表明基于注意力机制的车辆点云检测算法检测速度可达30帧/秒,车辆目标的平均检测精度达到了92.5%。并且在实车数据测试中,该算法能快速准确的对一定范围内车辆进行准确识别,并且达到实时检测效果。 相似文献