基于BASOA-IEKF融合算法的电池SOC估计

标准扩展卡尔曼滤波是常用的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计算法,针对其系统线性化误差和噪声矩阵依赖问题会导致电池SOC估计的准确性下降的情况,提出了一种基于边界自适应人群搜索(boundary adaptive seeker optimization algorithm,BASOA)-迭代扩展卡尔曼滤波(iterated extended Kalman filter,IEKF)的融合滤波算法,通过状态估计值多次迭代和系统噪声矩阵智能寻优来提升SOC估计效果.结果表明:在静态工况下BASOA-IEKF算法的SOC最大估算绝对误差为3.74%,混合功率脉冲特性(hybrid pulse power characterization,HPPC)工况下SOC估算绝对误差小于3.00%,城市道路循环(urban dynamometer driving schedule,UDDS)工况下估算绝对误差小于2.50%,相较于单一IEKF算法,BASOA-IEKF算法的SOC估计精度更高,SOC误差曲线在收敛后波动更小,表现更稳定,全局鲁棒性更优.

C4二醇的发酵生产及其化学催化升级为高价值化学品的研究进展

化石资源的过度消耗导致能源和环境污染问题,迫切需要科研人员开发出可持续、低能耗、绿色低碳的化学品生产技术.生物技术利用“细胞工厂”,以生物质等可再生资料为原料生产基础化学品,是以化石资源为原料的合成方法的潜在替代方案.然而,利用生物技术生产全系列石化产品存在其自身的局限性,因此,人们对集成/混合方法越来越感兴趣,该方法先采用生物技术对生物质升级,再通过化学催化的途径使其转化为含有活性官能团的产物.本文主要综述了C4二醇的三种重要结构异构体,2,3-、1,3-和1,4-丁二醇的生物生产方法,目前这些异构体主要通过石化路线生产,全球市场需求不断增长.首先,从集成方法的原理出发,总结了上述二醇的生物法生产现状,包括底物、微生物、发酵技术和代谢/途径工程和发酵技术.然后,全面总结了C4二醇催化升级以生产系列产物的最新研究进展,讨论了催化剂中不同活性位点对催化活性、产物选择性和催化剂稳定性的影响.此外,给出了集成方法的具体实例,解决开发C4二醇生物生产工艺的相关挑战,强调通过直接催化转化方法对其升级所存在的困难.最后,对C4二醇的发酵生产及其化学催化升级为高价值化学品的相关研究进行总结,对未来发展进行展望,并指出将生物催化和化学催化方法相结合对于拓宽生物质升级转化产物范围具有重要作用.