河北建设工程信息网官方网站电子商务网站建设花费

河北建设工程信息网官方网站,电子商务网站建设花费,wordpress自动刷新2次,网站建设费用怎么记账继前分享的锂电池数据 精品数据分享 | 锂电池数据集#xff08;一#xff09;新能源汽车大规模锂离子电池数据集 精品数据分享 | 锂电池数据集#xff08;二#xff09;Nature子刊论文公开锂离子电池数据 精品数据分享 | 锂电池数据集#xff08;三#xff09;西安交通…继前分享的锂电池数据精品数据分享 | 锂电池数据集一新能源汽车大规模锂离子电池数据集精品数据分享 | 锂电池数据集二Nature子刊论文公开锂离子电池数据精品数据分享 | 锂电池数据集三西安交通大学XJTU电池数据集精品数据分享 | 锂电池数据集四PINN锂离子电池退化稳定性建模和预测精品数据分享 | 锂电池数据集五麻省理工-斯坦福-丰田研究中心电池数据集精品数据分享 | 锂电池数据集六基于深度迁移学习的锂离子电池实时个性化健康状态预测精品数据分享 | 锂电池数据集七同济大学电池数据集本期继续分享CALCE电池数据集数据集主页https://calce.umd.edu/battery-data1前言CALCE电池团队愿意与世界各地的研究小组和公司合作。我们提供对锂离子电池实验测试数据的开放访问其中包括连续的全循环和部分循环、存储、动态驾驶曲线、开路电压测量和阻抗测量。电池形状因素包括圆柱形、袋形和棱柱形化学成分包括LCO、LFP和NMC。这些测试的数据可用于电池状态估计、剩余使用寿命预测、加速电池退化建模和可靠性分析。下面介绍了每个电池和每个测试的描述。出于出版目的使用这些数据应包括对CALCE文章的引用这些文章描述了为生成数据而进行的实验建议引用。如果您有任何疑问或有兴趣将您的数据贡献给电池数据集请联系Michael Pecht教授。2 圆柱形电池-数据集介绍2.1 INR 18650-20R电池1数据描述电池参数规格值额定容量2000 mAh电池化学物质LiNiMnCo/Graphite重量 (w/o safety circuit)45 g直径18.33 mm ± 0.07 mm长度64.85 mm ± 0.15 mm特殊注释长度未包含在尺寸中2数据和测试说明​电池荷电状态SOC估计是电池管理系统BMS的一项关键功能因为准确估计SOC对于确保电动汽车的安全性和可靠性至关重要。一种广泛使用的SOC估计技术是基于电池开路电压OCV的在线推断。低电流OCV和增量电流OCV测试是观察OCV-SOC关系的两种常见方法是SOC估计技术的重要组成部分。我们进行了一项实验在三个不同的温度下运行这两个OCV测试并在此基础上比较和评估两个SOC估计器的跟踪精度、收敛时间和鲁棒性。此外还提出了四个动态测试一个用于估计器参数识别另外三个用于估计器性能评估。比较结果表明在环境温度方面估计器2基于增量OCV测试具有更高的跟踪精度并且对不同的负载条件和不同的SOC初始值比估计器1基于低电流OCV测试的更具鲁棒性。因此建议使用增量OCV测试来预先确定BMS中电池SOC在线估计的OCV SOC。所执行测试的数据可在下面下载。3低电流OCV​低电流OCV测试使用小电流例如C/20、C/25对电池进行充电和放电使相应的端子电压接近OCV。测试执行步骤如下以1C的恒定电流将电池充电至4.2V的截止电压在恒压下充电直到电流降至0.01C现在以C/20的恒定速率放电直到电压降至2.5V以C/20的恒定速率完全充电至4.2V在0°C、25°C和45°C下记录为OCV的充电和放电过程的平均电压。数据说明作为示例样品2的温度为25°C。​数据主要用于以下两个步骤“3.现在以C/20的恒定速率放电直到电压降至2.5V4.以C/20的恒定速率完全充电至4.2V”开始时的尖峰步骤索引1-4是一个充电过程休息步骤索引1充电步骤索引2-3以确保在从低电流放电测试中收集数据之前电池完全充电。该开始部分使用1A/0.1A0.5C/0.05C2000mAhCCCV恒流恒压充电曲线而不是0.1A0.05C2000 mAhCC。步骤索引4也称为步骤索引9是电阻测量步骤因此只有一个数据点有负电流。此外0A的步骤通常来自休息期。休息期是特别必要的但根据焦点的不同数据可能会被忽略。如果只对C/200.1ACC部分感兴趣则可以删除步骤索引1-4、9可能也是静止的中的数据。4增量电流OCV​增量OCV测试包括许多SOC间隔和休息期之后观察具有相应SOC的OCV。使用插值方法在SOC区间内获得了OCV曲线的额外数据点。测试执行步骤如下将电池完全充电至100%SOC现在每10%SOC使用负脉冲电流弛豫持续时间进行放电按照相同的程序再次充电但使用正脉冲电流应用平均和线性插值步骤来获得OCV-SOC在0°C、25°C和45°C下的曲线。动态测试剖面图​该测试包括不同的动态电流剖面如动态应力测试DST、联邦城市驾驶计划FUDS、US06高速公路驾驶计划和北京动态应力试验BJDST。 所有测试均在0°C、25°C和45°C下进行电池电量分别为80%和50%。上述数据文件已在以下论文中引用[1] Influence of different open circuit voltage tests on state of charge online estimation for lithium-ion batteries.Fangdan Zheng, Yinjiao Xing, Jiuchun Jiang, Bingxiang Sun, Jonghoon Kim, Michael Pecht, Applied Energy, 183, pp.513–525, 2016.[2] State of Charge Estimation of Lithium-Ion Batteries Using the Open-Circuit Voltage at Various Ambient Temperatures.Yinjiao Xing, Wei He, Michael Pecht and Kwok Leung Tsui, Applied Energy, 113, pp.106-115, 2014.[3] State of Charge Estimation for Li-Ion Batteries Using Neural Network Modeling and Unscented Kalman Filter-based Error Cancellation.Wei He, Nicholas Williard, Chaochao Chen, Michael Pecht , International Journal of Electrical Power Energy Systems, 62, pp.783-791, 2014.2.2 A123电池1数据描述电池参数规格值额定容量1100mAh电池化学物质LiFePO4直径25.4 mm长度65 mm特殊注释长度未包含在尺寸中2数据和测试说明​环境温度是影响电池SOC估计准确性的重要因素对于电动汽车EV的剩余行驶里程预测和电池的最佳充电/放电控制至关重要。估计SOC的一种广泛使用的方法是开路电压OCV。然而OCV-SOC取决于环境温度这可能会导致电池SOC估计误差。为了解决这个问题我们使用A123电池进行了一项实验其中我们使用了两个动态测试动态应力测试DST和联邦城市驾驶计划FUDS前者用于识别模型参数而后者用于验证SOC估计的性能。测试如下运行两次动态充放电测试DST和FUDS温度范围为0°C至50°C间隔10°C。在0°C至50°C的温度范围内运行低电流OCV-SOC测试间隔10°C。使用DST测试结果创建的模型开发OCV-SOC的估计方法。用FUDS测试结果验证估计方法。备注每个温度下的数据文件包含三个剖面的测量结果DST、US06和FUDS。以下是一个示例​从DST剖面、US06剖面和FUDS剖面测量了从左到右的三组数据。下载的文件名“A123_DST-US06-FUDS-20”也表明了这一点。上述数据文件已在以下论文中引用[1] State of Charge Estimation of Lithium-Ion Batteries Using the Open-Circuit Voltage at Various Ambient Temperatures.Yinjiao Xing, Wei He, Michael Pecht and Kwok Leung Tsui, Applied Energy, 113, pp.106-115, 2014.[2] State of Charge Estimation for Li-Ion Batteries Using Neural Network Modeling and Unscented Kalman Filter-based Error Cancellation.Wei He, Nicholas Williard, Chaochao Chen, Michael Pecht , International Journal of Electrical Power Energy Systems, 62, pp.783-791, 2014.