钠离子电池健康状态估计是其安全高效应用的基础,也是钠电池规模化储能应用的关键。然而,钠离子电池即用即衰,衰退机理不明晰,老化过程受工况和场景影响,准确的健康状态估计极其困难。为此,提出了数据驱动的钠离子电池健康状态估计方法,探究了钠离子电池的充电数据与容量衰退的映射关系,提出了结合方差筛选、灰色关联分析和递归特征消除的特征选择方法,应用多元线性回归、支持向量机、高斯过程回归和误差反向传播神经网络4类机器学习方法估计钠离子电池的健康状态。验证结果表明,4类方法的健康状态估计均方根误差小于1.6%,其中高斯过程回归的误差小于0.8%,实现了钠离子电池健康状态精准估计。

在新能源发电占比不断提高的当下,一个具有高效率宽输入范围的大功率变换器的提出十分有必要。在现有研究的基础上,提出了由Buck-boost LLC和LLC-DCX两个变换器共同构成的Sigma结构变换器,能够很好地实现高效率、宽输入范围的需求。Buck-boost LLC通过桥臂集成能够有效地减少元器件同时降低损耗,但是其Buck-boost电感上流过的是全部输入电流,在大功率场合这会造成很大的损耗。因此采用Sigma结构和部分功率传输的理念,减小了Buck-boost LLC变换器所产生的损耗。最后实验证明了所提出拓扑优越的调压特性和高效率。

环保和代步的便利性使得电动自行车在人们的出行交通工具中所占比例越来越高,然而充电的安全性和便利性却成为电动自行车广泛应用的瓶颈,电动自行车无线充电成为未来可供选择的发展方向。首先简述了电动自行车有线充电的现状,进而引出电动自行车的无线充电技术,并从国内外的研究现状进行综述;然后介绍了电动自行车无线充电的相关标准及产业现状;最后探讨了电动自行车无线电能传输技术亟待解决的关键问题和发展趋势,从而为电动自行车无线充电的研究和发展提供技术参考。

随着电动自行车需求量的增大,且传统有线充电存在安全隐患,电动自行车的无线充电技术因其安全、可靠、灵活等优势具有极大的发展空间。然而如何设计满足消费者需求的电动自行车无线充电设备,进而逐渐取代传统有线充电依旧具有很大的挑战性。从电路拓扑、磁耦合机构、恒流恒压控制及异物检测等方面剖析电动自行车无线电能传输技术,指出了未来该技术的研究方向。