目前，在强大的数据资源背景以及人工神经网络、自然语言识别等关键技术 的支持下，人工智能已经能够执行以往必须依靠人类智能才能完成的任务，例如 图像识别、语言、语音识别、做出决策等，人工智能已经得到了高速的发展。人 工智能在各行各业的应用进程都在不断推进，教育领域作为生产生活中一个关键 部门，也在因为人工智能技术而处于转型之中
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
中服云方案库，涵盖大数据、AI、物联网、数字化、智能制造、智能家居、智能楼宇、智能建筑、智慧城市、智慧场景、安防、5G+、模型算法、技术软件、行业展望、行业报告等各行各业相关方案资源。
HPPC脉冲响应下锂电池二阶RC模型在线参数识别-递归最小二乘算法
目前的寿命模型更多地应用于电池性能评估，基本无法在线应用。——结论
电池系统管理 | 离散型卡尔曼滤波算法基础
基于LCC-S型补偿拓扑的磁耦合谐振式无线充电（MCR-WPT）系统，建立其数学模型，从工作频率、补偿电感和负载阻抗三个方面分析其对系统传输性能的影响。针对目前高阶补偿拓扑的参数难以达到最优配置的问题，以提高系统的传输效率为优化目标，以输出功率为约束条件，建立其优化模型，对高阶非线性参数最优配置问题进行优化。为避免优化结果陷入局部最优，提出一种基于种群进化的混合粒子群优化（HP？SO）算法，并基于LCC-S型无线电能传输（WTP）系统优化模型对传统的粒子群算法和改进的算法进行仿真对比。结果表明改进的粒子群算法可有效地避免优化结果陷入局部最优。最后，搭建了无线充电系统实验平台，对系统的工作频率特性和负载阻抗特性进行实验分析，实验结果与理论分析和仿真优化结果一致。
2024年5月24-26日，第二十一届中国电气自动化与电控系统学术年会在天津召开，会议邀请西安交通大学刘增副教授在会上作了《分布式储能中多变流器系统构网控制与振荡分析》的报告分享。此报告探讨了分布式储能中多变流器系统的构网控制与振荡特性，主要包括研究背景、系统架构、构网控制技术和系统振荡分析四个方面。在现代电力系统中，分布式储能广泛应用，而多变流器系统在实际运行中面临功率协调、稳定性及控制复杂度等挑战。为应对这些问题，报告从储能变流器的并联架构及构网控制基本原理出发，介绍功率分配、频率电压控制等核心技术，深入分析多变流器间的动态耦合关系，通过基于端口频率特性的系统建模和实验验证揭示系统振荡的成因及抑制方法。本文将对报告内容进行详细解读，帮助读者更好地理解和掌握这一领域的最新研究进展。
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