【摘 要】
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动力电池荷电状态(state of charge,SOC)的实时预估对提高电动汽车电池利用率、优化电动汽车性能意义重大.该文提出一种可学习电池诸多干扰因素的加窗LSTM网络动力电池SOC预测算法,首先构建加窗LSTM网络的动力电池SOC预测算法,由动力电池电流、电压、温度结合历史数据实时预测动力电池SOC;其次,分析并提出加窗LSTM网络优化超参数为LSTM网络的窗口大小、cell数量、全连接层激活函数,试验证明,优化LSTM网络能实时预测动力电池SOC,在不同充放电、路谱工况下的动力电池SOC预测最大误
【机 构】
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华南理工大学机械与汽车工程学院,广东 广州 510640
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动力电池荷电状态(state of charge,SOC)的实时预估对提高电动汽车电池利用率、优化电动汽车性能意义重大.该文提出一种可学习电池诸多干扰因素的加窗LSTM网络动力电池SOC预测算法,首先构建加窗LSTM网络的动力电池SOC预测算法,由动力电池电流、电压、温度结合历史数据实时预测动力电池SOC;其次,分析并提出加窗LSTM网络优化超参数为LSTM网络的窗口大小、cell数量、全连接层激活函数,试验证明,优化LSTM网络能实时预测动力电池SOC,在不同充放电、路谱工况下的动力电池SOC预测最大误差均不超过2.20％.
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伴随“碳达峰、碳中和”行动方案的出台,投资推动供给侧结构调整和需求侧响应以实现双侧发力成为必然趋势,因此未来电网重点领域的投资策略和发展路径是电力企业所关注的重点.该文综合考虑电网投资的衍生价值,提出一种基于二项系数与变异系数的智能电网投资决策评价模型.首先,梳理电网投资衍生价值的概念、准则和方法;其次,从电网投资效益、电网运维成效、可持续发展价值3个方面构建智能电网投资衍生价值指标体系;并基于二项系数法和变异系数法构建主客观融合的组合赋权方法,根据不同场景需求来调整动态组合因子以实现多目标的动态平衡,体
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