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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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电动自行车数量的急剧增长导致其在绿灯释放阶段膨胀特性明显,进而加重了交叉口的机非冲突、降低了车流的通行效率。利用视频轨迹提取技术,通过光流法的表现形式描述直行电动自行车在绿灯期间的膨胀特征,并根据其密度变化、膨胀差异和电动自行车对机动车的影响程度,确定出释放初期为主要研究时段;同时,提出了一种反映电动自行车膨胀变化的新型指标膨胀度,分别通过线性相关分析、秩相关性分析和偏相关分析,确定了车路环境中影响膨胀度的动态因素和静态因素;最后基于6个信号交叉口的实测数据,建立各因素与膨胀度的数学关系模型,并结合实际交通条件,给出不同车路环境下电动自行车的管控措施与渠化方法。研究结果表明:车路环境中的电动自行车流量、机动车流量、电动自行车过街距离、非机动车进/出口道宽度、机非分隔带设置情况这5种因素对膨胀度的影响能力各异,右转机动车流量与膨胀度相关性最高。此外,动态因素与膨胀度之间具有确定的函数关系,存在电动自行车与机动车流量均衡效益最大的优势区域;静态因素的差异会导致电动自行车膨胀形式的变化;膨胀度可与动态、静态因素构建复合函数模型。研究成果可为混合交通流的渠化设计和信号配时提供理论依据和技术支持。 相似文献
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从新能源车的设计开发出手,对关键的几个核心部分使用了大数据进行开发应用。整个平台的搭建都是在基于大数据的应用基础上实现的,从整个系统架构到数据结构平台,从服务应用的远程监控到车辆运行管理和故障预警,以及电池充放电、驾驶行为分析、后续OTA 及其他服务,都体现出了大数据系统服务的作用。 相似文献
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文章通过分析在全面深化改革、推进供给侧结构改革时期,在政府"放、管、服"式监管新格局、检验检测产业结构持续优化、检验检测认证机构要求整合分类的新环境下,结合对第三方检验检测机构鲜明特征的阐述,明确提出:第三方检验检测机构的变革发展应在能建立以市场为导向的多元化服务能力;能统筹并利用好满足定位发展的社会资源;能接收覆盖市场监管环节的信用监管;能建立具有影响力的中国检验检测品牌并能发挥助推国际贸易发展的重要作用等方面入手。 相似文献