ਲਿਥੀਅਮ ਬੈਟਰੀ ਚਾਰਜ ਸਟੇਟ (SOC) ਚਾਰਜ ਕਰਨ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ
作者：Iflowpower – Kaasaskantava elektrijaama tarnija
ਪਹਿਲਾਂ, ਚਾਰਜ ਸਟੇਟ (SOC) ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ SOC ਚਾਰਜ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਹੈ, ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਚਾਰਜ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਬਿਜਲੀ, ਊਰਜਾ, ਆਦਿ ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੋਣਾਂ ਤੋਂ, SOC ਦੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਰਥ ਹਨ।
ਯੂਐਸ ਐਡਵਾਂਸਡ ਬੈਟਰੀ ਫੈਡਰੇਸ਼ਨ (USABC) ਦੇ SOC ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ &39;ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਰਥਾਤ ਬਾਕੀ ਬਚੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਦਰਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਅਨੁਪਾਤ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡਿਸਚਾਰਜ ਦਰ &39;ਤੇ ਉਹੀ ਸਥਿਤੀਆਂ। ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਣਨਾ ਫਾਰਮੂਲਾ ਹੈ: qm, ਸਥਿਰ ਕਰੰਟ I ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਹੋਣ &39;ਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਿਸਚਾਰਜ ਸਮਰੱਥਾ; Q (in) T ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਬੈਟਰੀ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਬੈਟਰੀ ਨੂੰ ਛੱਡਦੀ ਹੈ। ਦੂਜਾ, ਲਿਥੀਅਮ-ਆਇਨ ਬੈਟਰੀ ਚਾਰਜ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਧੀ ਲਿਥੀਅਮ ਆਇਨ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਚਾਰਜ ਸਥਿਤੀ ਬੈਟਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਪੂਰੀ ਕਾਰ ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਸੰਤੁਲਨ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਚਾਰਜ ਅਤੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਨਿਯੰਤਰਣ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਆਧਾਰ ਵੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਲਿਥੀਅਮ-ਆਇਨ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਸਦੀ ਫਟ ਗਈ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਮਾਪ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਸਿਰਫ ਬੈਟਰੀ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਬਾਹਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੈਟਰੀ ਦਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿਰੋਧ, ਓਪਨ ਸਰਕਟ ਵੋਲਟੇਜ, ਤਾਪਮਾਨ, ਕਰੰਟ, ਆਦਿ। ਸੰਬੰਧਿਤ ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਚਾਰਜ ਦੀ ਸਥਿਤੀ &39;ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਕਰ ਜਾਂ ਗਣਨਾ ਫਾਰਮੂਲਾ।
ਲਿਥੀਅਮ-ਆਇਨ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਚਾਰਜ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਡਿਸਚਾਰਜ ਪ੍ਰਯੋਗ, ਓਪਨ ਸਰਕਟ ਵੋਲਟੇਜ ਵਿਧੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਿੰਦੂ, ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿਧੀ, ਆਦਿ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਆਮ ਵਿਧੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। 1 ਡਿਸਚਾਰਜ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਡਿਸਚਾਰਜ ਟੈਸਟ ਵਿਧੀ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ ਬੈਟਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਕਰੰਟ &39;ਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਡਿਸਚਾਰਜ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਡਿਸਚਾਰਜ ਕੱਟਆਫ ਵੋਲਟੇਜ &39;ਤੇ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਡਿਸਚਾਰਜ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ।
ਸਥਿਰ ਕਰੰਟ ਮੁੱਲ ਦਾ ਪ੍ਰੀ-ਟਰੀਟਮੈਂਟ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਪਾਵਰ ਮੁੱਲ ਦੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਹੋਣ &39;ਤੇ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਡਿਸਚਾਰਜ ਸਮਾਂ। ਡਿਸਚਾਰਜ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿਧੀ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਚਾਰਜ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬੈਟਰੀ ਨਿਰਮਾਤਾ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਸਚਾਰਜ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਸਰਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਉੱਚ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਵੀ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ਲੋਡ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਮਾਪਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਬਿਤਾਉਣ ਲਈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਡਿਸਚਾਰਜ ਮਾਪ, ਬੈਟਰੀ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਬੈਟਰੀ ਔਫਲਾਈਨ ਰੱਖੀ ਜਾਵੇ, ਇਸ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਔਨਲਾਈਨ ਮਾਪਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਕਾਰ ਦੀ ਬੈਟਰੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਡਿਸਚਾਰਜ ਕਰੰਟ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡਿਸਚਾਰਜ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬੈਟਰੀ ਓਵਰਹਾਲ ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਿਰਧਾਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
2 ਓਪਨ-ਸਰਕਟ ਵੋਲਟੇਜ ਵਿਧੀ ਬੈਟਰੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਬਾਅਦ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਥਿਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਓਪਨ ਸਰਕਟ ਵੋਲਟੇਜ ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ-ਚਾਰਜਡ ਸਥਿਤੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸਬੰਧ ਵੀ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਥਿਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਬੈਟਰੀ ਦਾ ਚਾਰਜ ਸਟੇਟ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਦੋਵਾਂ ਸਿਰਿਆਂ &39;ਤੇ ਓਪਨ ਸਰਕਟ ਵੋਲਟੇਜ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ OCV-SOC ਕਰਵ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਓਪਨ ਸਰਕਟ ਵੋਲਟੇਜ ਵਿਧੀ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਸਰਲ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਚਾਰਜ ਸਟੇਟ ਵੈਲਯੂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਓਪਨਿੰਗ ਵੋਲਟੇਜ ਵੈਲਯੂ ਕੰਟਰੋਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਰਵ ਮੈਪ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਹਨ: ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਹੀ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਸਨੂੰ ਬੈਟਰੀ ਵੋਲਟੇਜ ਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਥਿਰ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਬੈਟਰੀ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਖੜ੍ਹੀ ਰਹਿਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਕਾਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਪਾਰਕਿੰਗ। ਜਦੋਂ ਬੈਟਰੀ ਦਾ ਚਾਰਜਿੰਗ ਅਨੁਪਾਤ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਕਰੰਟ ਦੇ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਬੈਟਰੀ ਓਪਨਿੰਗ ਵੋਲਟੇਜ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਬੈਟਰੀ ਪੈਕ ਦਾ ਓਪਨ ਸਰਕਟ ਵੋਲਟੇਜ ਅਸੰਗਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਬਾਕੀ ਬਚੀ ਪਾਵਰ ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਅਸਲ ਬਾਕੀ ਬਚੀ ਪਾਵਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਭਟਕਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
3 AmateThe Points France Integral Law ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ &39;ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਸਿਸਟਮ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਬਾਹਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਰੰਟ, ਸਮਾਂ, ਤਾਪਮਾਨ ਮੁਆਵਜ਼ਾ, ਆਦਿ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਕਰੰਟ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ, ਕਈ ਵਾਰ ਕੁਝ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਜੋੜੋ। ਕਾਰਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਚਾਰਜ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਬੈਟਰੀ ਵਿੱਚੋਂ ਵਹਿ ਰਹੀ ਕੁੱਲ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਬੈਟਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਿੰਦੂ ਵਿਧੀ ਦਾ ਗਣਨਾ ਫਾਰਮੂਲਾ ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਰ ਹੈ: ਫਾਰਮੂਲਾ, SOC0 ਬੈਟਰੀ ਚਾਰਜ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿਜਲੀ ਮੁੱਲ ਹੈ; CE ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ; i (t) T ਸਮੇਂ &39;ਤੇ ਬੈਟਰੀ ਦਾ ਚਾਰਜ ਅਤੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਕਰੰਟ ਹੈ; T ਚਾਰਜ ਅਤੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਸਮਾਂ ਹੈ; η ਚਾਰਜ ਅਤੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਦਰ ਗੁਣਾਂਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਲੇਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਗੁਣਾਂਕ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਚਾਰਜ ਅਤੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਪਾਵਰ ਡਿਸਸੀਪੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਆਮ ਤੌਰ &39;ਤੇ ਚਾਰਜਿੰਗ ਡਿਸਚਾਰਜ ਦੇ ਵਿਸਤਾਰ ਅਤੇ ਤਾਪਮਾਨ ਸੁਧਾਰ ਕਾਰਕ &39;ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਨਿੱਖੜਵੇਂ ਕਾਨੂੰਨ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬੈਟਰੀ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਛੋਟੀਆਂ ਹਨ, ਗਣਨਾ ਵਿਧੀ ਸਰਲ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੈ, ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਚਾਰਜ ਸਥਿਤੀ &39;ਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਨੁਕਸਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂਕਿ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੀਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਖੋਜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਕਰੰਟ ਦੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚਾਰਜ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਗਲਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਸਿਸਟਮ ਰਨ ਟਾਈਮ ਦੇ ਵਿਸਥਾਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਗਲਤੀ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਇਕੱਠੀ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚਾਰਜ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰੇਗਾ।
ਅਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਿੰਦੂ ਵਿਧੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਿਰਫ ਬਾਹਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮਲਟੀ-ਲਿੰਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਗਲਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਿੰਦੂ ਵਿਧੀ ਦੇ ਗਣਨਾ ਫਾਰਮੂਲੇ ਤੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸ਼ਕਤੀ ਗਣਨਾ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ &39;ਤੇ ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਪ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸੈਂਸਰ ਆਮ ਤੌਰ &39;ਤੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਦਵਾਨਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਓਪਨ ਸਰਕਟ ਵੋਲਟੇਜ ਵਿਧੀ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਦੋਂ ਕਿ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਟੁੱਟ ਵਿਧੀ, ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ। ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚਾਰਜ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਓਪਨ ਸਰਕਟ ਵੋਲਟੇਜ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸੁਧਾਰ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੁਧਾਰ ਕਾਰਕ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। 4 ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਮਾਂ ਡੋਮੇਨ ਸਟੇਟ ਸਪੇਸ ਥਿਊਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਬਰਾਬਰ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅੰਕੜਾ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੈਕਰੋ ਨਿਰੀਖਣ ਸਿਗਨਲ &39;ਤੇ ਸ਼ੋਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਕੋਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਇਨਪੁੱਟ ਪ੍ਰੀਮਿਸ ਦੇ ਆਧਾਰ &39;ਤੇ ਸਥਿਤੀ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਵੈਧ ਹੈ। ਇਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ ਸ਼ੋਰ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਸਟੇਟਸ ਸਪੇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੇਂ ਦਾ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ, ਅਤੇ ਸਟੇਟਸ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਕਰਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਿਥੀਅਮ ਆਇਨ ਬੈਟਰੀ ਚਾਰਜ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸਾਰਥਿਕਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਪੇ ਗਏ ਵੋਲਟੇਜ ਮੁੱਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਰੇਂਜ ਹੈ, ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਚਾਰਜ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ &39;ਤੇ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬੈਟਰੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬੈਟਰੀ ਮਾਡਲ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਸਦੀ ਗਣਨਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਵੱਡੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਆਪਰੇਟਰ ਦੀ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੈ। 5 ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਨਿਊਰੋਲੌਜੀਕਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਨੁੱਖੀ ਖੁਫੀਆ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ, ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਤੌਰ &39;ਤੇ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹੋਣ &39;ਤੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਮੈਪਿੰਗ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਲਿਥੀਅਮ ਆਇਨ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ &39;ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿਧੀ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ ਇਹ ਹੈ: ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵੋਲਟੇਜ, ਕਰੰਟ, ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਚਾਰਜ ਸਟੇਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਨਮੂਨੇ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ।
ਪ੍ਰਸਾਰ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਦਾ ਉਲਟਾ ਪ੍ਰਸਾਰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸੋਧ, ਜਦੋਂ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਚਾਰਜ ਸਥਿਤੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੀ ਗਲਤੀ ਸੀਮਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਚਾਰਜ ਸਥਿਤੀ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰਕੇ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿਧੀ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬੈਟਰੀਆਂ ਦੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਨਾਲ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ &39;ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕੋਈ ਖਾਸ ਗਣਿਤਿਕ ਮਾਡਲ ਸਥਾਪਤ ਨਾ ਕਰੋ। ਬੈਟਰੀ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰਸਾਇਣਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ &39;ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਨਾ ਕਰੋ, ਸਿਰਫ਼ ਢੁਕਵਾਂ ਨਮੂਨਾ ਚੁਣੋ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ, ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਇਸਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਓਨੀ ਹੀ ਉੱਚੀ ਹੋਵੇਗੀ; ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਚਾਰਜ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿਧੀ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਨਮੂਨਾ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਨਮੂਨਾ ਵੰਡ, ਨਮੂਨਾ ਸਮਰੱਥਾ, ਅਤੇ ਨਮੂਨਾ ਵੰਡ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਬੈਟਰੀ &39;ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਤੀਜਾ, ਇਸ ਪੇਪਰ ਨੂੰ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਿਥੀਅਮ-ਆਇਨ ਬੈਟਰੀ ਚਾਰਜਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਫਾਇਦਿਆਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਏਕੀਕਰਨ ਵਿਧੀ ਅਜੇ ਵੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਥਿਤੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਧੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਿੰਦੂ ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਸਨੂੰ ਅਕਸਰ ਲਿਥੀਅਮ-ਆਇਨ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚਾਰਜ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਓਪਨ ਸਰਕਟ ਵੋਲਟੇਜ ਅਤੇ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਲਿਥੀਅਮ-ਆਇਨ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਚਾਰਜਡ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਕਾਰਕ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਆਪਕ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਢੰਗ ਅਕਸਰ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਉਪਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਲਿਥੀਅਮ-ਆਇਨ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਸਰਕਟ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਚਾਰਜ ਕੀਤੀ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
iFlowPower is a leading manufacturer of renewable energy.
