简介：摘要：本文提出了一种融合等效电路模型与数据驱动模型的SOC与SOH联合估计方法，通过构建考虑老化和SOC的二阶RC电池模型，结合递推最小二乘法在线辨识电池参数，并利用高斯过程回归(GPR)模型估计SOH。该方法通过耦合SOH与SOC估计，提升估计精度。实验验证显示，该方法能有效提升SOC与SOH估计精度，在电池全生命周期内准确追踪其真实值。

简介：        摘要：作为新能源汽车——电动汽车的一项核心技术，蓄电池技术属于一项复杂的电化学系统，国内外在该领域技术进行了深入研究，并获得了显著成就。随着现代科学技术的发展，新能源电动汽车采用集中与分布式相结合的检测方法检测其蓄电池组参数，有效弥补了集中与分布式检测中出现的问题，更适用于电动汽车蓄电池组检测。通过桥电容技术搜集到的蓄电池组电压信号，确保电动汽车蓄电池组与检测电路间的隔离问题得到有效解决。集中、分布式检测方法在电动汽车蓄电池组电池荷电状态估计检测的应用价值比较高，因而值得深入研究。作为一种新能源汽车，电动汽车节能与环保优势比较突出，未来将逐渐替代石化燃料汽车成为发展主流，近些年备受世界各国关注。在电动汽车发展中，蓄电池组是其运行的动力源，能够有效推动电动汽车的发展，而发展成熟的蓄电池组电池管理系统，对电池实现有效监测与管理，成为电动汽车发展的关键技术。本文主要阐述了电动汽车蓄电池组电池管理与电池荷电状态估计监测相关知识。

简介：摘要：随着国内外锂离子动力电池领域的高速发展，动力电池结构也产生了迭代的趋势，导致动力电池的特性进一步向高能量密度、强稳定性、长寿命和低功耗方面演进。锂离子动力电池系统由于具有输出电压大、循环寿命长、体积密度大、自放电量小、操作温度波动范围广泛等优点，因而应用较为广泛。不过由于镍氢电池系统本身的特殊性，在过充、过放、过温的情况下，锂离子脱嵌动力电池的性能也会面临着很大的发展问题，甚至可能产生安全性问题。精准的电池状态预测和电池使用寿命预测，可以帮助客户准确地掌握电池信息和更换已失效电池，从而确保了整个电池组的健康有效的工作。因此，本文将重点以锂离子动力电池状态控制与使用寿命预估中的有关问题展开内容探讨。

简介：摘要随着电力调度的不断发展，对电网调度自动化系统的要求越来越高，对“四遥”数据的精准率要求也越来越高，因此电力调度自动化状态估计合格率的稳定已成为国家电网公司地区电网运行情况的主要考核指标。对于影响状态估计遥测合格率的根源、以及提高状态估计合格率的改进措施的研究变的刻不容缓。

简介：采用扩展卡尔曼滤波法（ExtendedKalmanFilter,EKF）进行电池系统荷电状态估计时存在计算复杂、精度不高的问题。以并联型电池系统为研究对象,结合并联型电池系统空间状态方程,采用无迹卡尔曼滤波法（UnscentedKalmanFilter,UKF）对并联型电池系统进行荷电状态估计。在脉冲工况下,UKF与EKF算法的仿真与试验数据匹配情况的分析结果验证了UKF算法的准确性和高鲁棒性。

简介：摘要电动汽车及其相关技术是目前汽车行业的研究热点。电动汽车的能量储存在动力电池中，无法直接测量，而电池能量状态的影响因素众多，很难估计准确，从而使电动汽车续驶里程估计不准。本文针对电动汽车各种使用条件，考虑了温度、电池耐久性、 和电流因素对电池产热的影响，分析了产热比例。

简介：摘要：为精准地对锂电池荷电状态（SOC）作出估计，本文基于平滑因子引入以及神经网络提出了优化后的一种锂电池SOC估计方法。在RBF神经网络中，我们综合运用了黄金分割优选法以及模糊C均值聚类算法，以明确最佳隐含层神经元个数以及径向基中心。同时，以遗传算法来优化计算该方法体系中的高斯核函数宽度还有连接权值，以更好地明确RBF神经网络结构及其初始参数。在神经网络模型中，我们将放电容量纳入一个平滑因子，使RFB网络能够对锂离子电池非线性表现出较好的拟合能力。根据实验总结的锂离子电池数据，对本文所提方法加以仿真，得知优化后锂电池SOC达到了更高的估计精度。

简介：摘 要

简介：摘要为明确温度对电池系统SOC估计精度的影响规律，利用充放电与环境测试设备，进行了电池系统的电性能试验研究。结果表明温度对电池系统SOC的估算是有显著的影响，同时电池系统的SOC真值呈现出先快速增加后缓慢增加的趋势，而BMS系统的记录值则是呈现一个持续增加的趋势，从而导致了SOC真值与记录值之间的误差产生；此外，在常温25℃条件下，SOC真值与记录值之间的误差最小。

简介：摘要电力系统状态估计对电网的正常准确运行起着至关重要的辅助作用。这里结合秦皇岛供电公司D5000系统应用实际，对状态估计的具体应用和调试方法，从系统建模、有功、无功状态估计误差大到不适应参数的调试等几方面进行进行了总结。在实际工作中验证了其有效性，提高了状态估计的准确性，推动了智能电网调度自动化系统D5000在线分析模块应用实用化的发展。

简介：摘要：针对车载锂电池荷电状态SOC估计困难和精度低等问题，采用遗传算法（GA）和回声状态网络（ESN）联合的GA-ESN模型用于SOC的估计。通过遗传算法对回声状态网络未定的网络参数进行选择、交叉和变异等操作，根据计算适应度函数值的大小,优选出使回声状态网络性最优的网络参数。进一步将已建立的GA-ESN模型在NYCC、UDDS和US06工况下估计SOC，仿真结果表明GA-ESN用于SOC的估计误差可控制在5%以内，验证了该模型应用于SOC估计的可行性。

简介：放弃了Luenberger状态估计理论对系统完全可观测性的要求,提出了一般线性离散系统状态估计的方法。对于j=i,i-1,给出了系统完全（i,j,Ti）可重构这一新概念的充要条件。

简介：尽管认知诊断评估的方法或模型众多，但其最终目的都是要报告被试属性掌握的强项与不足，即对被试的知识状态进行估计或分类。本文主要对规则空间模型、属性层级模型、确定性输入噪音与门模型和其他几个模型下知识状态估计方法进行简述，重点介绍各知识状态估计方法的基本思想、优缺点及它们内在的联系与区别。最后，概述影响知识状态估计结果的因素，并提出应进一步研究的问题。

简介：摘要院状态估计能高效地估计出电力系统最佳的运行状态。测试并比较了基于原对偶内点法的加权最小绝对值估计与基于牛顿法求解的二次-线性准则、加权最小二乘估计的估计精度与计算效率，由测试结果可知，加权最小二乘估计虽有较高的计算效率，但估计精度偏差，而加权最小绝对值估计有着较高的估计精度，但较低的计算效率也限制了其工程应用。

简介：建立常数化的Jacobian矩阵是提高状态估计速度重要途径之一，此文提出了一种基于广义特勒根定理的混合量测状态估计方法，在等效电流变换方法基础上利用广义特勒根定理建立了可不忽略次要因素的常数化的Jacobian矩阵，解决了现有状态估计方法中建立常数化的Jacobian矩阵带来的数值稳定性问题，使得算法具有理想的收敛性，对各种分布量测均具有较强的兼容性，并具有计算速度较快、充分利用WAMS和SCADA系统测量数据、收敛性好的优点。通过IEEE-30节点系统对方法进行了验证，算例结果充分证明了该方法的有效性。

简介：摘要状态估计作为电网调度自动化系统的基础功能，是AVC（自动电压控制），AGC（自动频率控制），调度员潮流等其它电网分析软件的基础，是调度自动化技术系统关键组成部分之一。本论文主要根据南京地区4M05与4M06线路状态估计不合格现象的原因排查以及消缺过程，总结了状态估计不合格的常见因素。其中最主要的两种可能是由量测误差与参数设置错误综合造成的。通过排查与消缺过程，总结了处理状态估计问题的一般步骤，并提出了对应的对策与建议。

简介：调度中心主站状态估计的计算速度和精度，已经成为制约智能配电系统高级配电应用体系实现的瓶颈，因而在厂站端进行变电站级状态估计有其必要性。智能变电站作为坚强智能电网的重要基础和节点支撑，其丰富及多维度的信息为实现变电站级状态估计提供了技术平台。通过变电站级状态估计并与调度中心主站状态估计协调配合，可以缓解调度中心的计算压力，有效地提高配电网基础数据的可靠性。本文详细阐述了基于二次常数准则法的智能变电站状态估计的总体架构设计和关键技术分析，并介绍了该方法在天津滨海和畅路智能变电站的实际应用情况。结果表明智能变电站状态估计取得了预期的效果，具有较大的推广应用价值。

简介：摘要作为一种新能源汽车，电动汽车节能与环保优势比较突出，未来将逐渐替代石化燃料汽车成为发展主流，近些年备受世界各国关注。在电动汽车发展中，蓄电池组是其运行的动力源，能够有效推动电动汽车的发展，而发展成熟的蓄电池组电池管理系统，对电池实现有效监测与管理，成为电动汽车发展的关键技术。本文主要阐述了电动汽车蓄电池组电池管理与状态监测相关知识。

简介：摘要随着国民经济的快速发展，电能的需求量越来越大，做好科学的电网调度具有关键性的作用。在电网调度的过程中，自动化技术的运用，全面改良了电网调度的能力，也有效监督了电网的运行状态，特别是自动化状态估计的应用，能够有效的预判电网调度的状态，并进行恰当的纠正。

简介：摘要： 由于我国社会的高速发展，带动了我国电力行业的进步。 智能电网需要全景的状态数据，针对电网运行、检修过程中产生的海量异构、多态数据，即电力调度大数据，进行数据质量分析和错误数据的精确定位是当前重要的研究课题。基于电力调度大数据和转移潮流算法的状态估计智能分析技术， 可以对 SCADA数据库中的某些 错误数据 进行 精确定位， 并 通过实际应用验证了 该 方法的准确性， 同时 为其他应用提供了参考。