【摘 要】
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为了提高锂离子电池健康状态(SOH)的预测精准度和稳定性,针对常规特征选取复杂且无法有效利用等问题,提出了一种联合一维卷积(1DCNN)与长短记忆网络(LSTM)的电池SOH预测方法.首先采用多通道串联电压、电流、温度构建多维特征,然后采用1DCNN从样本数据中提取高级数据特征输入LSTM中以有效利用历史信息,最后通过全连接层输出电池SOH的预测结果.采用NASA锂离子电池容量衰减数据,对所应用的联合算法进行验证,结果表明,相较于其他预测算法,基于1DCNN-LSTM的算法具有更准确的SOH预测结果,其平
【机 构】
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福州大学物理与信息工程学院,福建 福州 350116
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为了提高锂离子电池健康状态(SOH)的预测精准度和稳定性,针对常规特征选取复杂且无法有效利用等问题,提出了一种联合一维卷积(1DCNN)与长短记忆网络(LSTM)的电池SOH预测方法.首先采用多通道串联电压、电流、温度构建多维特征,然后采用1DCNN从样本数据中提取高级数据特征输入LSTM中以有效利用历史信息,最后通过全连接层输出电池SOH的预测结果.采用NASA锂离子电池容量衰减数据,对所应用的联合算法进行验证,结果表明,相较于其他预测算法,基于1DCNN-LSTM的算法具有更准确的SOH预测结果,其平均绝对误差(MAE)为0.01左右,且失效点误差周期(RUL)小于2个周期.
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中国的可再生能源水力发电事业迅速发展,装机建设规模与水力发电量稳步增长.但是受系统调峰能力、市场机制等诸多原因的影响,新能源发展存在能量消纳困难、对电能贡献小以及发电调度灵活性差、价格波动性强等问题,弃风弃光已成为能源行业亟待解决的问题.提高新能源利用水平的关键是解决好消纳问题,而储能是电网能源消纳链条上的关键一环.该环节既影响发电又影响输、变、配,牵一发而动全身.这不仅是技术问题,还是涉及多运营板块的综合性设计和管控.区块链是近年来新兴的一个专业术语,每一个区块都是一个单元,单元内部可进行信息的存储,它
针对双脉冲射流流动控制机理不明的问题,建立了双激励受迫Van der Pol理论模型,用于指导双脉冲射流流动控制参数选取及揭示其流动控制机理.该理论模型基于弱非线性稳定性理论,通过对不同参数下模型方程的求解,将理论模型与典型分离流场中双脉冲射流的数值模拟进行对比研究,发现该理论模型与数值模拟结果在频率、相位等特性上相吻合,验证了该模型的有效性.其中,理论模型和数值模拟结果均表明:双脉冲射流在折合频率都为1且同相位时控制效果最好.进一步的分析表明,脉冲射流依靠流动不稳定性增强主流与分离流间的动量传递以抑制流
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退役的动力电池随着新能源电动汽车产业的加速发展而逐渐增多,为了对退役的锂电池进行评估、维护、梯次利用,本工作提出一种老化锂电池模组关键电池性能参数的量化分析研究方法,采用免拆解的“零时间成本”的快速检测方法,仅需要一次充电数据即可在单体层面上对内阻、相对充电时间差值和充电截止电压等关键电池参数(key battery parameter,KBP)进行表征,通过这些KBP的箱型图检测异常单体.基于容量增量(capacity increment,IC)曲线估算各单体的可充电容量以及放电截止时刻可继续放出容量,
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