电动汽车基础知识

基于 ZETA-SEPIC 的插电式电动汽车多功能集成转换器

人工智能-机器学习-融合角色域的工作流引擎设计及在电动汽车运营支撑领域的应用.pdf

电动汽车的充电负荷预测在电动汽车的推广过程中发挥着重要的作用。为了克服现有方法中部分参数设置主观、预测模型与用户随机性驾驶行为匹配欠缺的不足，将电动汽车进行细致分类，通过建立充电负荷预测影响因素的概率模型，利用概率统计学和蒙特卡洛模拟方法提出了基于时刻充电概率的负荷预测模型。利用科学分析得到的日行驶里程代替主观给定的起始电荷状态(SOC)以推导充电时长，利用更具随机性的时刻充电概率代替计算得到的充电时段来确定充电负荷。以某市为例，预测了相关电动汽车的日负荷曲线，并与常用负荷预测方法的结果进行对比，验证了所提负荷预测方法能够科学地预测用户的充电负荷，能够为电网及用户的电能管理策略提供可靠的依据。

电动汽车用电池管理系统技术条件-2018.10.12版征求意见稿（待发布版））

通过对无刷直流电动机 (BLDCM)数学模型的分析 ,建立了 BLDCM的动态仿真模型 ,确定了调 速控制系统的结构。利用 MAT LAB 7 . 0 /Si mulink仿真软件 ,对 BLDCM及其双闭环调速控制系统的阶跃响应 进行了仿真。仿真结果表明: BLDCM的机械特性较软 ,但当其采用了转速、 电流双闭环调速控制系统后 ,电机 的机械特性得到了明显改善;另外 ,它还具有响应快、 控制精度高、 抗干扰能力强等特点 ,可满足电动汽车驱动 的要求。试验结果与理论分析相一致。

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电动汽车DC-DC变换器的行业标准，2008年发布的，待审

Matlab simulink模型包括： 1. State of Charge（SOC） 扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波估计算法 2. 主动均衡算法 3.故障诊断、预充电控制 4.电池模型、电池包模型、以及电池模型数据等等 5.各种测试算力 本模型非常全，适合对电池管理系统全面的学习和了解，Matlab版本2020a