锂电池均衡控制系统，加上模糊算法，形成闭环
2022-11-07 14:28:22
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粒子滤波算法预测电池寿命。包括电池容量数据和MATLAB程序。
2022-10-22 22:48:50
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基于simulink的双向DCDC仿真，实现高压转低压给蓄电池充电，蓄电池放电可反向升压回馈电网。
2022-10-21 10:25:16
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DCDC双向半桥变换器，用于实现电能的双向流动，可以为电池充电
2022-10-19 21:10:41
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这个一个关于储能电池充放的仿真，电路采用了DC_DC变换控制。
2022-10-19 20:14:57
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本程序可以实现的功能是：建立直接驱动风力发电机、单级光伏发电系统和储能电池的风力发电和光伏混合微电网模型。通过平滑蓄电池的输出功率平滑风能和光伏功率来维持PCC的电压。
2022-10-19 15:30:56
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基于simulink环境搭建的超级电容、蓄电池混合储能仿真模型
2022-10-14 11:20:10
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鋰電池管理系統
1 Battery-Management-System Requirements
2 Simulating Battery Packs
3 Battery-State Estimation
4 Battery Health Estimation
5 Cell Balancing
6 Voltage-Based Power-Limit Estimation
7 Physics-Based Optimal Controls
2022-08-05 17:10:14
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matlab代码循环运行预测电池寿命
注意：请与Richard
Braatz教授联系，以访问与Nature
Energy论文相关联的代码存储库（具有学术许可）。
该存储库与《自然能源》论文无关。
该存储库包含有关我们的电池寿命早期预测工作的代码。
功能是在MATLAB中生成的，而机器学习是在python中执行的。
请参阅参考资料，以获得该分析的最新版本。
我们的关键脚本和功能总结如下：
MATLAB代码：
featuregeneration.m
：生成从电池数据集中提取的大量特征，并将其导出到csvs。
此功能以10为增量循环20至100。
Python代码：
ElasticNet.py
：使用scikit-learn中的ElasticNetCV模块来训练弹性网络模型。
该模块自动执行5倍交叉验证，以选择alpha和l-1比率超参数的最佳值。
对于每个使用的初始周期数（20到100，以10为步长），分别对超参数进行了优化。
保存经过训练的模型，以便将其用于测试。
RandomForest.py
：使用scikit-learn中的RandomForestRegressor模块。
对于每个
2022-07-07 19:30:35
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