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电池管理系统深度理论研究:面向大功率电池组的应用技术
电池管理系统深度理论研究---面向大功率电池组的应用技术。系统讲解了动力电池的SoC估算和
SOH
测试的相关问题。介绍了先进的电池管理系统硬件电路和电池均衡技术
2021-09-18 10:37:11
30.76MB
电池
SoC
SoH
BMS
1
BatteryAgingARC-FY08Q4-B0006.mat
可用于锂电池老化,soc,
soh
的预测
2021-07-06 09:09:25
15.29MB
SOC
老化
SOH
NASA电池
1
BatteryAgingARC-FY08Q4-B0007.mat
适合做锂电池寿命预测和SOC
2021-07-06 09:09:25
15.31MB
NASA电池
寿命估计
电池老化
SOH
1
BatteryAgingARC-FY08Q4-B0018.mat
适合做锂电池寿命预测和老化、soc
2021-07-06 09:09:24
8.11MB
NASA电池
soh
soc
锂电池数据
1
基于大数据的电池健康状态(
SoH
)的估算及应用.pdf
为了突破因电池管理系统 (BMS) 存储和计算能力不足导致的传统电池健康状态 (
SoH
) 估算 方法的局限,提出了基于互联网平台在线大数据的
SoH
估算方法。研究了数据离散特性、电池单体一 致性等因素对此估算方法的影响;结合某平台的在线大数据进行了此方法的集成应用,对单车以及分 车辆品牌、分地域、分时域进行了多维度的电池
SoH
衰减比较验证。结果表明:此方法能够有效估 算单个动力电池系统的
SoH
及其变化,并且能够与其他数据类型进行多维度整合,对动力电池进行 大数据画像分析。
2021-05-08 14:25:57
385KB
新能源汽车
SOH
BMS
大数据
1
Oxford_Battery_Degradation_Dataset_1.mat
牛津电池退化数据集1包含了8个小锂离子袋电池的电池老化数据的测量。所有的电池都在40℃的热室中进行测试。里面有详细的电压电流温度时间以及容量的数据,如需要数据处理代码私聊我。
2021-04-16 18:07:26
253.83MB
电池数据
数据库
电池SOH
电池寿命循环
1
基于自适应神经网络模糊推理系统的蓄电池
SOH
预测
针对装甲车辆铅酸蓄电池健康状况影响因素复杂、难以准确预测的特点,提出了基于自适应神经网络模糊推理系统的蓄电池
SOH
预测模型。在确定模型的输入变量后,对其进行了MATLAB仿真和实测数据验证分析。结果表明,该模型具有很高的预测精度,在装甲车辆铅酸蓄电池
SOH
预测上具有很高的实用价值。
2021-04-01 21:17:42
337KB
电池|模块
1
时间序列预测,信号处理,深度学习,
SOH
和SOC相关代码
相关cnn、lstm、gru、tcn等等一些优化过后的用于时间序列预测的方法。还有EMD、小波等算法的实现。有需要的可以私聊,可以不用积分。
2021-03-26 16:32:45
775KB
深度学习
时间序列预测
SOC和SOH
信号处理
1
IEEE_40+_clean_paper_of_Electric vehicle battery
SOH
.rar
IEEE的40+篇论文,主要是电池的
SOH
预测相关论文,也有电池动车电池预警相关的论文,并且附带CSV总纲文件描述论文,带摘要。可以私信加我微信,聊一下毕设。
2021-03-13 10:05:22
65.37MB
电池SOH
电动汽车
1
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