混合能源控制技术及应用

本文介绍了混合能源控制器的功能和特点,以及多种能源混合供电的工作流程,并对混合能源的典型应用场景进行分析说明.     

京津冀地区燃料电池汽车示范运行研究

本文在跟踪调研北京和张家口地区示范运营的燃料电池汽车的基础上,采集车辆的运营数据,完成了车辆运营里程、加氢量、百公里耗氢量、加氢次数、故障信息等数据指标的统计和分析对比,针对示范运营过程中存在的问题提出建议,论文研究结果在一定程度上概括和反映了2019年度京津冀地区燃料电池汽车的示范运营情况。     

用数字化技术打通电池行业机理模型与数据模型的闭环

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.     

SBS聚合物改性沥青技术性能及其微观形态

针对不同种类、不同工艺的SBS改性沥青,采用试验、理论相结合的方法,包括常规3大指标试验、SHRP动态剪切流变DSR试验、以及储存稳定性试验等,研究加工工艺参数以及改性剂种类等对SBS改性沥青性能的影响.说明,通过掺配适当的稳定剂和助剂等措施改善改性工艺,是提高SBS改性沥青技术性能的最有效途径之一.     

地沟油基生物油复合改性沥青路用性能研究

为实现地沟油的资源化再利用,并为沥青改性技术提供新思路,解决当前日益严重的普通沥青路面病害问题,本文通过制备高性能环保型地沟油基生物油改性沥青,提出两种改性剂（聚合物改性剂和纳米改性剂）对地沟油基生物复合改性沥青的影响规律、改善效果和最佳掺量范围。结果表明两种改性剂对地沟油基生物沥青复合改性效果明显,可实现地沟油的资源化再利用,并可有效改善沥青混合料的路用性能。     

基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC预测方法研究

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。     

纯电动商用车电池热管理技术研究

能源危机和环境污染问题已成全球关注的焦点,新能源汽车顺势而为,纯电动汽车采用纯电驱动,更加节能、环保。随着纯电动汽车的发展,车辆的安全性、续航里程能力得到了关注,动力电池的性能很大程度上影响着整车性能,为了提升动力电池系统性能,避免热失控,研究高性能动力电池热管理系统至关重要。