ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਬੈਟਰੀ SOC ਅਨੁਮਾਨ ਵਿਧੀ?
ଲେଖକ: ଆଇଫ୍ଲୋପାୱାର - 휴대용 전원소 공급업체
ਬੈਟਰੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, SOC ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਤੇ ਜਾ ਚੁੱਕੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਸਿਰਫ਼ ਰਵਾਇਤੀ ਕਰੰਟ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਢੰਗ, ਬੈਟਰੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ, ਡਿਸਚਾਰਜ ਟੈਸਟ ਢੰਗ, ਓਪਨ ਸਰਕਟ ਵੋਲਟੇਜ ਢੰਗ, ਲੋਡ ਵੋਲਟੇਜ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਢੰਗ ਹਨ। ਫਜ਼ੀ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਥਿਊਰੀ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ, ਆਦਿ।
ਇਹ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਬੈਟਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਆਮ SOC ਅਨੁਮਾਨ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਸਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬੈਟਰੀ ਦੇ SOC ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਬਿਜਲੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ ਜਾਂ ਡਿਸਚਾਰਜ ਕਰਕੇ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ ਜਾਂ ਡਿਸਚਾਰਜ ਕਰਕੇ। ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਡਿਸਚਾਰਜ ਦਰ ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਤਾਪਮਾਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ। ਅਨੁਮਾਨਿਤ SOC ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮੁਆਵਜ਼ਾ।
ਜੇਕਰ ਬੈਟਰੀ ਨੂੰ SOCT0 ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਬੈਟਰੀ ਚਾਰਜ ਅਤੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ T ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਬਾਕੀ ਬਚੀ ਸਮਰੱਥਾ SOC ਹੈ: q, Q ਬੈਟਰੀ ਦਰਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ, ਅਤੇ N ਚਾਰਜ ਅਤੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਕੂਲੰਬ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਮੁੱਲ ਬੈਟਰੀ ਚਾਰਜ ਅਤੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਦਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, I T ਦਾ ਕਰੰਟ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਿਧੀ ਹੋਰ SOC ਅਨੁਮਾਨ ਵਿਧੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਰਲ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੈ, ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਦੇ SOC ਮੁੱਲ ਦਾ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀਆਂ ਦੋ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵੀ ਹਨ: ਇੱਕ, ਮੌਜੂਦਾ ਅਟੁੱਟ ਵਿਧੀ ਲਈ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ SOC ਮੁੱਲ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਵਹਿ ਰਹੇ ਕਰੰਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਅਨੁਮਾਨ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਛੋਟਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ; ਦੂਜਾ, ਇਹ ਵਿਧੀ ਸਿਰਫ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਬਾਹਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ &39;ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਸਵੈ-ਡਿਸਚਾਰਜ ਦਰ, ਉਮਰ ਵਧਣ ਦੀ ਡਿਗਰੀ, ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ SOC ਦੇ ਚਾਰਜ ਅਤੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਅਣਡਿੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਪ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਵੀ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੁਧਾਰ ਗੁਣਾਂਕ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸੰਚਵ ਗਲਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। (2) ਡਿਸਚਾਰਜ ਟੈਸਟ ਵਿਧੀ ਡਿਸਚਾਰਜ ਟੈਸਟ ਵਿਧੀ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਕੱਟਆਫ ਵੋਲਟੇਜ ਤੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਰੰਤਰ ਕਰੰਟ ਡਿਸਚਾਰਜ ਡਿਸਚਾਰਜ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਸ ਡਿਸਚਾਰਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਡਿਸਚਾਰਜ ਕਰੰਟ ਦੇ ਆਕਾਰ ਮੁੱਲ, ਯਾਨੀ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਬਾਕੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਆਮ ਤੌਰ &39;ਤੇ ਇਸ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਬੈਟਰੀ SOC ਦੇ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਵਜੋਂ ਜਾਂ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਦੇਰ ਨਾਲ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵਿੱਚ ਵਰਤਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਬੈਟਰੀ SOC ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਜਾਣੇ ਬਿਨਾਂ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਹੀ ਹੈ।
ਸਭ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡਿਸਚਾਰਜ ਟੈਸਟ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਦੋ ਕਮੀਆਂ ਹਨ: ਪਹਿਲਾ, ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਟੈਸਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ; ਦੂਜਾ, ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਵਾਹਨ ਤੋਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬੈਟਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਪਾਵਰ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ। (3) ਓਪਨ ਸਰਕਟ ਵੋਲਟੇਜ ਵਿਧੀ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਓਪਨਿੰਗ ਵੋਲਟੇਜ ਅਤੇ OCVOTAGE, OCV) ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਲਿਥੀਅਮ ਆਇਨ ਗਾੜ੍ਹਾਪਣ ਵਿਚਕਾਰ ਬਦਲਾਅ ਸਬੰਧ &39;ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ &39;ਤੇ ਇਸਦੇ ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ SOC ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਅਸਲ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਬੈਟਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਡਿਸਚਾਰਜ ਅਨੁਪਾਤ (ਆਮ ਤੌਰ &39;ਤੇ 1c) ਨਾਲ ਭਰ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਡਿਸਚਾਰਜ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਡਿਸਚਾਰਜ ਬੰਦ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ, ਅਤੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ OCV ਅਤੇ SOC ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ। ਜਦੋਂ ਬੈਟਰੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਦੋਵਾਂ ਸਿਰਿਆਂ &39;ਤੇ ਵੋਲਟੇਜ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ OCV-SoC ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਟੇਬਲ ਲੱਭ ਕੇ ਮੌਜੂਦਾ ਬੈਟਰੀ SOC ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬੈਟਰੀਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਵੈ-ਨੁਕਸ ਵੀ ਹਨ: ਪਹਿਲਾਂ, OCV ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬੈਟਰੀ ਨੂੰ 1 ਘੰਟੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਲਈ ਖੜ੍ਹਾ ਰਹਿਣ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਅੰਤ ਵੋਲਟੇਜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬੈਟਰੀ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਲਾਈਟ ਨੂੰ ਇੱਕਸਾਰ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਦੂਜਾ, ਬੈਟਰੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਾਪਮਾਨਾਂ &39;ਤੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜੀਵਨ ਦੌਰਾਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਓਪਨ ਸਰਕਟ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ SOC ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਪ ਨਤੀਜਾ ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਓਪਨ ਸਰਕਟ ਵੋਲਟੇਜ ਵਿਧੀ ਡਿਸਚਾਰਜ ਟੈਸਟ ਵਿਧੀ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ, ਚੱਲ ਰਹੀ ਬੈਟਰੀ SOC ਅਨੁਮਾਨ &39;ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। (4) ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮ ਦਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸਵੈ-ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ 1960 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ "ਲੀਨੀਅਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ" ਵਿੱਚ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ।
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਸਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮੱਧਮਾਨ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਾਲਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸਿਸਟਮ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਇੱਕ ਸਟੇਟ ਸਪੇਸ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਰੇਖਿਕ ਹੋਣਗੇ। ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਦੇਖੇ ਗਏ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਦੇਖੇ ਗਏ ਮੁੱਲ ਨਾਲ।
"ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ - ਮਾਪ - ਸਹੀ" ਮੋਡ, ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਭਟਕਣ ਅਤੇ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਪਾਵਰਟ੍ਰੇਨ ਦੇ SOC ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਬੈਟਰੀ ਨੂੰ ਪਾਵਰ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਟੇਟ ਸਪੇਸ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ SOC ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਸਟੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਥਾਪਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਇੱਕ ਰੇਖਿਕ ਡਿਸਕ੍ਰਿਟ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਬਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸੰਚਾਲਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਵਾਹਨ ਪਾਵਰ ਬੈਟਰੀਆਂ ਦੇ SOC ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਮੁੱਲ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਦੋ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੁਕਸ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਹਨ: ਇੱਕ, ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ SOC ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਬੈਟਰੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ &39;ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਖੁਦ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਪਾਵਰ ਬੈਟਰੀ ਹਨ, ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਰੇਖਿਕੀਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਅਟੱਲ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਨਤੀਜਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ &39;ਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਦੂਜਾ, ਸ਼ਾਮਲ ਵਿਧੀ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਗਣਨਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਗਣਨਾ ਦੀ ਮਿਆਦ ਲੰਬੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ। (5) ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿਧੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿਧੀ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਨਿਊਰੋਨ ਦੇ ਐਨਾਲਾਗ ਹੈ ਜੋ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਤਰ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬੈਟਰੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਰਨ ਵਿੱਚ SOC ਮੁੱਲ ਦਰਜ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਥਾਪਿਤ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਕਰੋ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਬਾਅਦ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਰਲ ਹੈ, ਯਾਨੀ ਕਿ, ਇਹ ਬੈਟਰੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਰੇਖਿਕੀਕਰਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦੀ ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਚ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਮਾਪਦੰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿਧੀ ਦਾ ਪ੍ਰੀ-ਵਰਕਿੰਗ ਵਾਲੀਅਮ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਵੱਡਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਟੀਚਾ ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਤਰੀਕਾ SOC ਦੀ ਅਨੁਮਾਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ &39;ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਤਾਪਮਾਨ, ਸਵੈ-ਡਿਸਚਾਰਜ ਅਨੁਪਾਤ ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਉਮਰ ਵਧਣ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਿਰਿਆ ਦੇ ਤਹਿਤ, ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਬੈਟਰੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕੋ ਸੈੱਟ ਦੇ SOC ਮੁੱਲ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵੀ ਵੱਡੀ ਛੋਟ ਵਾਲੀ ਹੋਵੇਗੀ।
ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਪਾਵਰ ਬੈਟਰੀ ਦੇ SOC ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੈ।
iFlowPower is a leading manufacturer of renewable energy.
