估算的准确度

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估算类型

Types of Estimate

准确度Accuracy

说明

其他称谓

Other Expressions

量级估算Order-of-Magnitude estimates

-50%-+50%

1.通常在概念形成与启动阶段

2.基于具有比例因子的某一工作范围

3.用于可行性研究

棒球场估算

Ball-park estimates

C概念估算conceptual estimates

可行性估算Feasibility estimates

SWAG估算

SWAG estimates

确定性估算

Definitive estimates

-10%-10%

1.最准确的估算

2.在计划编制阶段进行

3.用WBS进行自下而上的估算

详细估算

Detailed estimates

工作分解结构估算WBS estimates

工程设计估算engineering estimates

控制估算

control estimates

 

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针对动力电池管理系统(BMS)中电池健康状态(SoH)估算的准确性问题,我们可以通过分析和应用数据离散性来优化估算方法。在这一过程中,电压修正是一个关键步骤,尤其在电池单元间性能存在差异时。为了更精确地估算电池的SoH,建议参考以下步骤和方法: 参考资源链接:[大数据驱动的电池SoH估算:离散性影响与应用深度解析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/3rqc6z5stz) 首先,需要收集和分析大量的动力电池使用数据。这些数据包括但不限于电池充放电循环的电压、电流、温度以及充放电速率等参数。数据收集应该在不同环境条件和工况下进行,以确保数据的全面性和代表性。 其次,对于数据离散性问题,应该关注在电池充电和放电过程中的数据变化。尤其是在电池电压达到阈值时,系统需要能够准确识别单体电池之间的差异,并对单体电池进行分类处理。比如,可以建立电池单元性能数据库,用于记录和比较各个电池单元的性能指标。 接下来,通过电压修正技术,可以对电池单体进行容量校正。这一步骤涉及到对单体电池在不同状态下的电压进行监测和记录,特别是在电池充放电过程中的电压变化。通过电压修正,可以计算出由于电池单元间性能差异引起的实际容量衰减,并据此估算SoH值。 最后,通过应用大数据分析技术,结合电池的历史使用数据和实时监测数据,可以进一步提高估算的准确性。利用在线大数据平台,可以对不同维度的数据(如车辆品牌、地域、时间等)进行多维度的SoH比较分析。这样的分析不仅可以评估单个电池的健康状态,还可以对整个电池系统进行性能预测和健康管理。 在《大数据驱动的电池SoH估算:离散性影响与应用深度解析》中,作者详细探讨了上述问题,并提供了具体的算法和技术细节。这本书是解决动力电池容量衰减和一致性问题,以及提高BMS精确性和效率的理想资源。 参考资源链接:[大数据驱动的电池SoH估算:离散性影响与应用深度解析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/3rqc6z5stz)
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