【摘 要】
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目前还未有一种有效手段针对故障类型未知的车辆云端数据进行无监督式的故障预警，为此本文提出了一种云端数据驱动的锂电池故障分级预警方法。首先通过机理分析选取适用于云端数据特性的特征，构建6类差熵特征集进行多次混合聚类实现对电池健康度的打分评价。通过引入温度信息区分热相关故障并构建预警等级划分准则判断电池故障状态。利用5种现场故障案例进行验证，结果表明，该方法能准确识别故障并区分故障类型，且具有较高的超
【基金项目】
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国家自然科学基金（51875339）； 国家重点研发计划（2022YFE0102700）； 国家新能源汽车监测管理中心西南分中心和新能源汽车事故调查协作网资助；
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目前还未有一种有效手段针对故障类型未知的车辆云端数据进行无监督式的故障预警，为此本文提出了一种云端数据驱动的锂电池故障分级预警方法。首先通过机理分析选取适用于云端数据特性的特征，构建6类差熵特征集进行多次混合聚类实现对电池健康度的打分评价。通过引入温度信息区分热相关故障并构建预警等级划分准则判断电池故障状态。利用5种现场故障案例进行验证，结果表明，该方法能准确识别故障并区分故障类型，且具有较高的超前性和适应性。
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我国社会正围绕“双碳”目标和“双循环”发展格局开启绿色低碳高质量发展之路。随着新型城镇化的不断推进,建筑业快速发展带来的能源消耗及环境污染问题亟需解决。在“双碳”目标视域下,超低能耗建筑的发展有助于节约资源、保护环境,推动建筑业绿色转型升级,促进经济可持续发展。然而,由于我国超低能耗建筑起步较晚,技术尚未成熟,一定程度上阻碍了超低能耗建筑的发展。针对当前超低能耗建筑发展现状,本文对其推广及产业化发
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