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据外媒报道,中国科学技术大学的一支研发团队提议,利用人工智能优化算法来评估电动汽车车载电池组的健康状况,该方法是种新的电池健康度评估方法。该团队在《电源学报》发表了一篇文章以介绍其研究工作。
在电动汽车应用中,准确评估电池组健康状况是件很重要的事情,其原因包括:可获得电池组的动态响应并提升其安全可靠性。然而,电池充放电性能及电池组工作环境各不相同,这使得评估电池组的健康状况变得很难。研究人员将电池组健康状况定义为电池组最大能量存储的变化,其中包含了所有电芯的信息:电池容量,荷电状态(SOC)与开路电压间的关联性及电池的不一致性。
为预计电池组的健康状况,该团队采用了粒子群优化遗传算法。基于实验结果,该团队使用粒子滤波预估电池荷电状态以及开路电压,以避免在电池终端电压测量中产生噪音影响及漂移电流。该团队还采用了递归最小二乘算法提升了电池的容量。
据实验结果表明,该测试方法在实际操作中可预估电池状态,并具有高度的准确性。
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3月29日10时左右,在湖北省宜昌市秭归港,一艘百米长、四层楼高的游轮停靠在港口内。一声船笛鸣响,游轮缓缓离港。长江三峡1号游轮可容纳1300人,主要在两坝一峡(三峡大坝、葛州坝、西陵峡)、长江宜昌至秭归段等区域的旅游线路运营。和以往用柴油机驱动的游轮不同,这艘游轮全靠电力驱动。游轮上配备
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根据中国海关的数据,n型组件的出货量仍在上升。自2019年以来,n-PERT和TOPCon组件占据了n型产品出口的大部分。由于转换效率瓶颈阻碍了PERT的发展,大多数制造商们将会把技术路线图转向HJT或TOPCon。TOPCon主要是满足公用事业规模项目的需求,因而其每个季度的出口量变化很大。相比之下,HJT组件的出口
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