Matlab代码实现-机器学习-电池SOC估计-电动车

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视频内容 标题: 【SOC估计】基于Matlab扩展卡尔曼滤波EKF锂电池SOC估计【含Matlab源码2769期】.mp4上传者: CSDN佛怒唐莲 代码信息 主函数: main.m 调用函数: 其他m文件 运行环境: Matlab 2019b 运行步骤: 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中。 步骤二：双击打开main.m文件。 步骤三：点击运行，等待结果。 额外服务 如需其他服务，欢迎私信博主或扫描博客文章底部的QQ名片。- 完整代码提供- 期刊或参考文献复现- Matlab程序定制- 科研合作

电动汽车负载对系统运行的影响，特别是在最佳潮流（OPF）优化中，是本项目的重点。本报告详细介绍了使用GAMS模型来最大限度减少馈线损耗的方法。研究评估了插电式电动汽车（PEV）充电需求对电力配送系统的多方面影响，并提出了相应的排队模型。该报告还包括了技术细节、GAMS建模源代码、优化问题解决方案、OPF结果和数据可视化，以及对BCB模型的描述。

该SQL文件包含电动车智能充电服务平台所需的数据库表结构及相关数据。适用于数据库课程设计或毕业设计，可作为搭建该平台数据库的基础。

利用模糊控制算法研究了电动车直流电机的调速系统，包括外环（速度环）和内环（电流环）的控制。在MATLAB/SIMULINK环境下进行了仿真实验，结果显示该系统有效减小了超调现象，改善了动态特性，达到了较好的控制效果。

随着电动汽车的普及，如何有效安排充电站成为一大挑战。现在，利用充电时间智能规划充电站位置，能够最大化电网利用率，减少能源浪费，提升充电效率。削峰填谷策略在此过程中发挥关键作用，为城市能源管理带来新的解决方案。

该代码库包含与Coursera MOOC《机器人技术：估计与学习》课程中项目相对应的MATLAB代码。主要包括：1. 多元高斯模型学习、检测和跟踪黄色球的Kalman滤波器实现；2. 2D地图的机械手占用网格映射算法；3. 使用粒子滤波器实现的机器人姿势跟踪。详细内容请参见相关结果视频。

扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种高效的递归滤波器，被广泛应用于估算电池的状态-of-charge（SOC）。这里提供了其在matlab中的实现。

机器学习算法Python实现目录一、1、代价函数其中：下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去实现代码： #计算代价函数def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(Xtheta-y))(Xtheta-y)/(2m) #计算代价J return J注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法代价函数对求偏导得到：所以对theta的更新可以写为：其中为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3.....为什么梯度下降可以逐步减小代价函数假设函数f(x)泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)△x+o(△x)令：△x=-αf'(x) ,即负梯度方向乘以一个很小的步长α将△x