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针对全钒液流电池(VRB)充放电时,循环泵产生的支路电流对荷电状态(SOC)估算有影响的问题,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波的全钒液流电池SOC估算方法。通过改进的新一代车辆伙伴关系(PNGV)等效电路模型,在考虑了电池堆极化、支路电流分流和温度对电池内阻影响的情况下,建立了VRB仿真模型。采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对电池SOC分别进行估算,并与试验测量值进行对比分析。仿真结果表明:UKF算法比EKF算法更接近试验测量值,其估算误差不超过±0.02。 相似文献
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分析了Hopfield-Tank模型在收敛性、稳健性、优化率以及计算速度方面存在的问题,根据外部惩罚函数法的基本思想提出了一种新的基于Hopfield-Tank模型的快速神经网络方法。对TSP的能量函数进行了改进,并对我国31个城市的TSP进行了软件模拟,得出了15640km的最短路径,在收敛性、稳健性、优化率以及计算速度方面的结果都十分满意。 相似文献
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