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早晨,你的手环通过监测你的睡眠数据判断你处在"浅睡眠状态",触发闹钟唤醒你;早饭后,你通过电子乘车码支付公交车票;到了单位,你使用在线会议APP与千里之外的客户沟通技术问题;下班前,你用智能家居APP通知空调提前打开.这都是你很熟悉的场景. 相似文献
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为提高电动公交车电池SOC预测的精度,基于某电池监控云平台电池数据库中存储的以30 s为采样周期的稀疏采样的电池运行数据,对电动公交车电池SOC预测方法进行了研究。首先,介绍了稀疏采样数据源,分析了电动公交车动力电池的运行过程及其SOC变化的影响因素。选取了当前电池组的总电压、电流、电池模组温度均值及前一时刻SOC值作为预测变量,而选择当前电池组SOC作为输出变量,构建了训练数据集与测试数据集。然后,采用支持向量机(SVM)算法进行训练,并使用贝叶斯优化算法寻找SVM的最优超参数组合,提出了基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC单步预测方法。接着通过对训练数据集的再划分,进一步提出了基于稀疏采样数据的电动公交车SOC自主预测方法,摆脱了在SOC长期预测过程中对于BMS估计的真实SOC值的依赖。试验结果表明,SOC单步预测方法的最大绝对误差仅为1.82%,SOC自主预测方法的最大绝对误差也只有5.89%,都具有较高的预测精度。根据在不同运行路线和不同环境温度下的试验结果,SOC预测模型具有较高的鲁棒性。 相似文献
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2019年12月12日,2019中国(无锡)轻型电动车技术质量大会(LEV-Talk)暨电动自行车国家监督抽查质量分析会在无锡顺利召开。此次会议在国家市场监督管理总局产品质量监督管理司、工信部消费品司、中国轻工业联合会和中国自行车协会的指导下,由国家轻型电动车及电池产品质量监督检验中心(CEVT)和无锡市锡山区人民政府主办。 相似文献