【摘 要】
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当下,资源短缺和环境污染这两大危机无时无刻不在困扰着全人类。智能电网应运而生,新能源已然成为主流。智能电网的发展离不开储能系统,储能系统的核心是电池管理系统,科学家们越来越重视对电池管理系统的研究,但就目前而言,对储能电池的技术研究还不够成熟。准确地估计储能电池荷电状态是电池管理系统中最重要的技术之一,储能电池荷电状态能够反映当前电池的剩余容量,精确地估计储能电池荷电状态是高效安全进行电池充放电、
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当下,资源短缺和环境污染这两大危机无时无刻不在困扰着全人类。智能电网应运而生,新能源已然成为主流。智能电网的发展离不开储能系统,储能系统的核心是电池管理系统,科学家们越来越重视对电池管理系统的研究,但就目前而言,对储能电池的技术研究还不够成熟。准确地估计储能电池荷电状态是电池管理系统中最重要的技术之一,储能电池荷电状态能够反映当前电池的剩余容量,精确地估计储能电池荷电状态是高效安全进行电池充放电、延长电池使用寿命的保证,是电力系统正常运行的前提,也是加快推进智能电网发展必不可少的途径之一。因此,本文围绕锂离子电池荷电状态估计进行了深入的研究,开展的工作如下:(1)对缺失数据和异常数据进行了处理,提出了电池荷电状态特征扩展方法;(2)提出了粒子群改进算法,对传统支持向量回归算法参数进行优化;(3)提出了基于Stacking模型融合电池SOC估计算法。
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碳点(Carbon dots,CDs)因其具有荧光性质稳定、生物相容性好、毒性低和尺寸小等诸多优点,逐渐成为荧光纳米材料领域中研究的热点。经过十几年的发展,CDs的制备研究成果显著,发射波长可覆盖可见光区,甚至近红外光区。CDs的应用领域主要集中于传感器和成像标记等方面,其良好的生物相容性使其在生物医学等领域也具有很大的应用潜力。目前CDs的制备技术比较多样,但所制备的产物大多数发蓝光,而发射绿色
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