排序方式: 共有14条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
电动车里程预测技术是电动车走向实用的一个不可缺少的技术,现有的预测技术尚不能适应快速和实用要求,本文从蓄电池化学反应过程和电池结构出发,分析了影响电池放电容量的因数,采用蓄电池最大电流瞬时扫描测试,通过实验寻求铅蓄电池瞬态最大放电电流与剩余放电电量之间的联系,从而提出一种简便可行的预测方法。 相似文献
2.
由于电池的本身特性决定了对电池电量的预测成为电动汽车开发的一个难点,目前世界上对锌空电池的电量预测方面的研究刚起步,特别是对电动汽车用锌空电池电量监测的研究很少,在可以获得资料中少有对锌空电池的电量预测技术开发;文中研究了CAN总线在电动汽车电池监控系统的应用,并主要介绍了用于电动汽车燃料电池即锌空气燃料电池的监控系统的软硬件设计;根据具体电池组分成9通道循环检测的设计,通过模拟具体工况,分步把电流和电压测得,并利用了一种方法——修正电量累积法来预测锌空电池的剩余电量,并给出了电压和电量变化曲线;研究证明,此方法能简单而精确的检测锌空电池电量。 相似文献
4.
5.
6.
针对存在直流量、谐波畸变、不对称等情况对电网电压同步信号检测的干扰问题,文中分析了传统SOGI-PLL的结构原理,并在原结构具有一定抗不对称干扰能力的基础上优化SOGI结构,在原有正交发生模块加入求差节点,消除直流偏置影响,并构建了前置次谐波级联模块滤除干扰程度较大的特定次谐波,增强了系统在复杂电网情况下锁相稳定性.最... 相似文献
7.
8.
<正> 五、平衡调制器图15是平衡调制器的原理图。由图可见,它实质上是一个模拟乘法器,是载频信号x(t)和调制信号m(t)=1+m·cos 相似文献
9.
影响电力系统短期负荷预测的因素有多种,因此在进行短期负荷预测时,考虑的因素种类越多,预测的精度越高。在考虑环境因素的基础上,构建分时电价下考虑储能调度因素的改进鲸鱼算法优化Elman神经网络模型。在智能电网下,由于储能调度能够使传统的负荷曲线发生改变,首先在基于分时电价的基础上构建储能调度模型,对储能用户在各时段的充放电行为进行具体分析。然后由于Elman神经网络具有收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的鲸鱼算法(MWOA)用于优化神经网络的权值和阈值,进一步提高了神经网络的收敛速度和全局寻优能力。最后构建考虑储能调度因素的短期负荷预测模型,通过对某地电网2018年7月至8月的数据为例进行仿真分析,并与所提到的其他预测模型进行比较。通过误差结果分析可知所提方法的预测精度更高,收敛速度更快。 相似文献
10.