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1)  SOC prediction
剩余电量预测
2)  estimation of residual capacity of batteries
剩余容量预测
3)  remaining energy prediction
剩余能量预测
4)  residual capacity measurement
剩余电量检测
5)  State of charge
剩余电量
1.
Precise state of charge(SOC) of traction battery is a key factor for power distribution of HEV power system,total control of vehicle and cost reduction.
精确的动力电池剩余电量(SOC)是混合动力系统进行动力分配的重要依据,也是整车控制和降低使用成本的关键。
2.
SOC (State Of Charge) is one of the most important parameters for EVs (Electric Vehicles) and HEVs (Hybrid Electric Vehicles).
本文根据电池组在不同充放电试验条件下的大量数据进行分析,结合电池理论及电池组的外特性建立电池模型,并通过大量试验逐步完善,最终形成一种适用于在线实时测量电池剩余电量(SOC)的电池模型。
6)  remaining capacity
剩余电量
1.
Estimation of resting batteries remaining capacity based on BP neural networks;
基于BP神经网络预测静置电池的剩余电量
2.
The on-line estimating of remaining capacity of a storage battery;
蓄电池剩余电量在线测量
3.
A novel prediction model for remaining capacity of batteries based on least square support vector machine(LS-SVM) was proposed.
提出了一种最小二乘支持向量机的电池剩余电量预测新模型。
补充资料:电量预测
      一段时间内电力系统的负荷消耗电能总量的预报。电量预测单位可分日、月、年等。
  
  预测方法分两大类:宏观方法和按不同用途累计的微观方法。无论是短期还是长期的电量预测,方法基本相同。近期预测可以把个别用户的近期动向考虑进去;而长期预测需要把国民经济增长及负荷结构变动的长期趋势考虑进去,通常都采用宏观估算的方法。一般来说,预测不能只用一种方法,而往往需要用多种方法进行预测,最后采用被认为是可能出现概率最高的预测结果。
  
  电量预测的宏观方法可以考虑用电量与国民生产总值(GNP)的关系构造预测模型。 用历史数据求出回归系数,按时间延伸求电量预测值。也可以考虑用时间序列构造预测模型求出预测值。电量预测的微观方法是按工业、农业、交通运输、商业及市政居民用电量分别进行估算,再进行累加。其中,工业用电还可进一步按行业分别估算,尤其是耗电量大的企业,应按单位产品的用电单耗进行估算;商业应按经济指标进行估算;市政居民用电要考虑人口增加的预测、个人实际消费支出、家用电器的普及率,以及对气象情况的预测等进行估算。输电线路的电量损耗和发电厂的厂用电量等因素也应予以考虑。
  

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