基于DP动态规划的混合动力汽车,P2构型 1.车辆数据来源advisor。 2.电池SOC为电量维持型策略。 3.全程序包含逆向迭代和正向寻优过程。 4.DP可为后续mpc提供参考,也可将数据提取作为神经网络训练和规则作为参考。
2024-06-28 00:09:18 305KB 动态规划 神经网络
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共有144节锂离子电池,包含三种不同的SOC(0%SOC,50%SOC和100%SOC),在4种不同的温度(-40℃,-5℃,25℃,50℃)下进行了电池寿命测试。 1.-40℃,-5℃,25℃,50℃每种温度下分别有 12个电池。 2.每个温度的12个电池中,0%SOC,50%SOC和100%SOC,每种容量分别有4个。 3.144节电池分为三组,每组48个。48个电池每三周进行一次容量测试和阻抗测试;48个电池每三个月进行一次容量测试和阻抗测试;48个电池每6个月进行一次容量测试。 例如:电池PLN_51以C/2的CCCV充电速率进行初始容量测试。当当前电流降到C/100的速率以下时就会以C/2的速率放电以累计达到最大可适用容量。然后,在阻抗测试之后以相同的CCCV曲线对电池充满电。在下一步中,通过将累积容量计算到最大容量的一半,将电池放电至50%SOC。然后将电池存储在温度室中3周。三周后,取出电池进行容量和阻抗测试。
2024-06-08 18:05:28 249.48MB 数据集 Deeplearning
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卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估算模型
2024-01-04 21:03:02 4.82MB 卡尔曼滤波算法
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AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型(ECM)和自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)估计电池的端电压(Vt)和荷电状态(SOC)。
2023-11-23 10:43:10 9.28MB 卡尔曼滤波算法 电池SOC估计
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光伏储能并网发电模型,根据储能电池SOC的工作区间,光伏有MPPT、恒功率输出两种控制方式,在电池健康工况下光伏处于MPPT模式,在电池处于极限工况下,光伏处于恒功率模式,通过boost连接到公共点,储能部分通过boost-buck双向变流器连接到公共点,逆变器模块化控制如图,核心思想控制公共直流母线电压不变。
2023-11-12 10:46:10 679KB
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磷酸铁锂电池SOC估算研究.doc
2022-12-11 09:19:06 1.55MB
使用simulink对锂电池进行建模,电池的参数随SOC的变化而变化,精度很高
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电池组的SOC估算方法程序,采用安时积分法
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matlab代码,该代码包括锂离子电池实验数据,对于没有实验数据的用户十分友好,实验数据里有SOC-OCV曲线,以及实验室测量的电流电压。本代码采用了两个卡尔曼滤波器来完成SOC的估计,并与单独的卡尔曼滤波做了对比。代码的中文注释比较详细,帮助读者理解以及进行二次开发。程序可以完美运行,需要注意的点是先将文件里的数据导入matlab的工作空间,如有问题可在该页面下方进行评论或者私信我。