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:本文聚焦于玩具中锂离子电池和电池组的安全问题。阐述了锂离子电池的工作原理及在玩具中应用的优势,分析了其可能存在的安全风险,包括过热、短路、过充、过放等。探讨了相关安全标准与法规对玩具中锂离子电池安全的要求,从电池设计、生产制造、质量检测以及使用和维护等方面提出了保障玩具中锂离子电池安全的措施,强调了加强安全管理和提高消费者安全意识的重要性,旨在为玩具行业的健康发展和儿童使用玩具的安全提供参考。
简介:摘要:人工智能与课堂教学深度融合是大势所趋,教师科学应用人工智能能够更好地创设情 境,开展课堂活动,改进教学方式,帮助学生建立新型化学电源相关知识点,实现深度学习 目标。
简介:摘要:本文提出了一种融合等效电路模型与数据驱动模型的SOC与SOH联合估计方法,通过构建考虑老化和SOC的二阶RC电池模型,结合递推最小二乘法在线辨识电池参数,并利用高斯过程回归(GPR)模型估计SOH。该方法通过耦合SOH与SOC估计,提升估计精度。实验验证显示,该方法能有效提升SOC与SOH估计精度,在电池全生命周期内准确追踪其真实值。
简介:摘要:光伏增益率瓶颈的两个出口,①光电转换率w/m 提升;②综合w/m (增益率+环评)成本下降,增益瓶颈①被分数量子点反向脉冲电动势能量丢失+分数量子点光电转换率缺相遏颈,是经典理论《应用量子物理学》 量子算法空白,增益②晶圆圆角硅片切片、截面积损耗率35.8%,至全产业链效率低下,碳、热排放大于产能,瓶颈是经典理论学术技术陈旧。
简介:摘要:由于燃料电池具有工作温度要求低、电解质材料安全性好等独特优点,目前,已逐渐应用于车载领域,但在实际驾驶环境中,燃料电池发动机在振动环境下表现脆弱,且适应性差。因此本文通过对系统进行X、Y、Z三个方向的随机振动试验来模拟在实际车载情况下,振动燃料电池系统电性能的影响,对于燃料电池系统的稳定运行和进一步推广应用具有重大意义。