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摘要：本发明涉及一种电动汽车协调充电优化调度系统。本发明训练模块根据数据储存模块中的历史电价数据和历史充电数据分别训练生成电价预测模型以及实时优化调度模型，并分别存放于电价预测模块和优化求解模块中。当有车辆到达，信息交互模块读取充电效率和电池数据，得到相应的充电特性，并将充电特性中的到达时间和离开时间输入优化调度系统中的电价预测模块，得到预测电价权重；优化调度模块根据预测电价权重和充电特性得到成本函数，并在满足充电需求的情况下求解其最小值，得到充电决策。本发明能够实时优化调度，在满足电动汽车充电需求的情况下，保证充电负载平衡和能量消耗。
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摘要：本发明公开了一种基于时空数据强化学习的自动驾驶速度控制框架，主要解决自动驾驶汽车难以及时对较远车辆的急剧变速行为做出反应的延时性问题。该控制框架包括离线训练：利用现实生活中的车辆驾驶数据对自动驾驶车辆的速度决策进行学习；在线模拟：使用已经训练好的网络来检测自动驾驶车辆在特定场景下的表现。采用本发明的速度控制框架的自动驾驶车辆能够在复杂的交通环境中有良好的表现，本发明综合考虑了交通安全性，驾驶员舒适度和交通效率，使用了长短期记忆神经网络(LSTM)，能够让自动驾驶汽车在进行速度决策时不只是考虑当前时刻的环境数据，可以同时考虑多个历史时刻的环境数据，让自动驾驶车辆能够在遇到突然的变速行为有更好的表现。
摘要：本发明属于汽车动力节能技术领域，具体公开了一种汽车动力节能装置，包括气缸整体、制氧机和传动盘，气缸整体的顶部左侧部位连通设置有预留进气口，气缸整体的左端连通设置有制氧机，制氧机的左下角固定连接有安装支架，气缸整体的左侧底部连通设置有喷油嘴，气缸整体的顶部两侧活动连接有气门组，气缸整体的顶部右侧连通设置有排气管，减震机构可通过这样的设置在制氧机受到外界震动力影响时，设置在制氧机内部的弹性支撑件以及充气囊和气囊可有效的对安装框架进行稳定抵触支撑，从而使得安装框架以及通过安装在安装框架内侧的零部件可更加稳定的安装固定在制氧机的内部投入使用，进而使得制氧机的使用寿命可更加长久。
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摘要：本发明公开了一种关于人工智能预测锂离子电池荷电状态的方法，涉及锂离子电池检测技术领域。该一种关于人工智能预测锂离子电池荷电状态的方法，具体操作步骤如下：S1、检测出锂电池的SOC值a、SOC值b以及SOC值c，S2、控制芯片根据预置参数对电动汽车内锂电池进行对比，S3、外部温度以及电流状态进行对比得到电动汽车荷电状态，S3、控制芯片将S4步骤得到的荷电状态发送至电动汽车的主控面板上。该关于人工智能预测锂离子电池荷电状态的方法，可以对不同电池运行时温度以及锂电池运行时电流的荷电状态进行估算，适用范围广，提高了预测的可靠性和准确度，大大节约了时间成本，提高了检测效率，便于快速准确估算电池的健康状态。
摘要：本发明公开了一种关于人工智能预测锂离子电池健康状态的方法，涉及锂离子电池检测技术领域。该一种关于人工智能预测锂离子电池健康状态的方法，包括主控CPU与锂电池组，所述锂电池组与主控CPU之间双向数据连接，锂电池组包括锂电池温度检测模块、外部环境温度检测模块以及降温模块，主控CPU包括预设数据记录模块、数据分析模块、报警模块、数据反馈模块、数据存储模块以及大数据分析模块。该关于人工智能预测锂离子电池健康状态的方法，在正常情况下也能够使用户实时了解锂电池的健康状态，用户可以及时对汽车内锂电池进行检修，避免了锂电池异常快速使锂电池老化，保障了锂电池的正常使用寿命，进一步降低了车主的维修成本。
