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World File Search System充电周期
使用超级电容器的智能混合动力汽车
抽象 - 由于世界面临着更绿色运输的巨大需求，因为我们在车辆中使用的化石燃料是温室排放的重要贡献者。幸运的是，电动汽车（电动汽车）引起了希望的浪潮，并且我们正在远离化石燃料，并采用与化石燃料相比的混合型汽车，氢燃料电池汽车和电动汽车等更环保的选择。，但是传统的电动汽车面临着一些挑战，尤其是在电池中，例如充电速度，寿命有限，范围有限。在内燃烧车辆中也很明显这种类似的挑战（例如，汽油 /柴油 /压缩天然气）主要通过将其转换为混合系统来解决。同样，在电动汽车中，我们可以通过将其转换为混合动力汽车来解决电池寿命有限（充电周期）和低范围的车辆。因此，为了解决这个问题，我们提出了使用超级电容器辅助燃料来源以及传统的锂离子电池作为主要燃料来源的智能混合动力系统。我们将使用再生制动来收费超级电容器银行（即多个超级电容器，并通过使用桥梁整流器为超级电容器库充电，并以串行平行的组合连接，该库最终将在快速加速时为电动机提供额外的必需电流。
混合电动汽车充电站中可再生能源跟踪和优化
摘要：增加的电动汽车电流需要升级和扩展可用的充电基础设施。不受控制的充电周期极大地影响了电网，因此，可再生能源和电池存储已被整合到混合充电站解决方案中。在充电站添加可再生源和电池可以帮助“缓冲”网格所需的功率，从而避免峰值和相关的网格约束。迄今为止，尚未追踪来自电池的能量的来源。在本文中，提出了混合动力汽车充电站的解决方案，并提出了小规模的光伏系统和电池能量存储，以消除不受控制的电动汽车充电的不良影响，并准确地计算了来自电池中能量的可再生能源共享。电池和电动汽车充电水平的充电/放电时间表进行多准则优化的方法是基于多属性效用理论。优化标准包括最小化充电成本，可再生能源的最大化（来自太阳能电厂和电池）以及电池降解的最小化。使用遗传算法优化程序解决了该问题，该过程适合多准则优化函数。在一个说明性示例中测试了该方法，并且证明决策者的偏好极大地影响了最佳策略和最佳电池容量的选择。
评估健康指标，以检测通过基本电化学循环
摘要：达到某些限制后，将更换电池，并可能在各种应用中找到第二次寿命。但是，这种电池在衰老和安全方面的状态何时进入二人市场时仍然不确定。这些电池内的老化机制涉及过程的组合，从而影响其安全性和性能。目前，使用直接健康指标（他）的健康状况（SOH）和内部阻力增加来评估电池老化，但它们并不总是提供电池健康状况的准确指示。这项研究的重点是分析通过基本的充电周期获得的各种他所获得的，并评估其对衰老的敏感性。测试了具有不同老化历史的商业50 Ah袋细胞，并评估了其。他在31分中的十三位被证明对老化敏感，因此是很好的指标。也就是说，在充电和排放后，SOH，库仑的效率，恒定的电流放电时间，电压松弛趋势，放电后的电压 - 充电面积，磁滞性开路电压HIS和充电后选项卡之间的温度差。这些发现提供了有价值的见解，可用于开发二线电池的可靠资格算法和可靠的电池健康监测系统，从而确保在多样化的二人应用中安全且有效的电池操作。
尼日利亚农村电气化微电网规模
摘要 电力需求研究的结果主要表明，发展中国家目前的供需缺口已经非常大，在“一切照旧”的情况下，这一缺口将变得更加严重。没有电，企业或家庭很难运转，而那些幸运地接入电网的人通常会发现电力不稳定且不可预测。因此，非洲人使用污染严重的离网替代能源自行发电，其发电成本是电网发电成本的两倍多。在非洲，大多数国家的电气化率极低，因此建立了微电网，试图将电力输送到农村居民。分布式发电带来了一些问题，如电能质量保证（来自几个发电站）、平衡能源供需、安全、电费管理的智能计量等。本文对发展中国家农村电气化的微电网进行了规模估算。本研究采用的方法包括测试台的特性描述、测试台的尺寸确定以及从测试台收集数据，以便高效设计微电网。本研究采用的程序表明，它有助于消除尺寸过大、能源浪费的问题，降低电池存储成本，提高电池的放电深度和电池组的能量充电周期。这是因为这项研究工作采用了测试台的实时现场测量，还捕获了使用区域特有的太阳能数据读数。关键词：微电网、智能电网、ELDI、电气化、智能城市
研究合作：LANXESS和IBU-TEC开发用于LFP电池材料的铁氧化物
•协作旨在提高LFP阴极材料的性能•通过使用本地原材料来减少电池的碳足迹•专注于Cologne/Weimar的欧洲价值链，2024年1月23日 - 专用化学品公司Lanxess和电池材料制造商IBU -TEC高级材料已进入电池台上的研究合作。两家德国公司的目标是开发创新的氧化铁，以生产LFP电池的阴极材料，从而提高该电池类型的性能。公司旨在优化LFP电池的电化学性能，例如能量密度，充电速度和充电周期数。越来越多的汽车制造商越来越依赖于其电子车辆的LFP（锂/铁/磷酸盐）电池，尤其是对于体积模型。与NMC（镍/锰/钴氧化物）和NCA（镍/钴/氧化铝）细胞化学系统相比，LFP技术可提供高达50％的成本优势，并承诺安全使用，因为该系统使电池几乎不可能点燃。加强欧洲价值链预计欧洲对LFP的需求预计每年将增长20％，直到2030年。到目前为止，这一需求几乎完全由非欧洲供应商满足。随着他们的发展，两家公司都旨在为在欧洲LFP电池市场中建立独立，健壮的价值链做出贡献，同时减少电池的碳足迹。
在IC制造中化学清洁期间，重金属污染的表面光电压监测
摘要：近年来，由于对可靠的能量存储的需求不断增加，锂离子电池的建模和模拟引起了人们的关注。准确的充电周期预测是优化电池性能和寿命的基础。这项研究比较了对商用锂离子电池进行建模时的粒子群优化（PSO）和灰狼优化（GWO）算法，强调了电压行为以及传递到电池的电流。生物启发的优化调音参数可以减少模拟和实验输出之间的均方根误差（RMSE）。在MATLAB/SIMULINK中实现的模型集成了电化学参数并估计各种条件下的电池行为。与非优化模型相比，对末端电压的评估通过PSO和GWO算法在模型中揭示了显着的增强。GWO优化的模型表现出卓越的性能，与PSO在PSO优化的模型相比，RMSE的RMSE降低为0.1700（25°C； 3.6 C，455 s）和0.1705（25°C； 3.6 C，10,654 s），与PSO优化模型相比，达到了42％的平均RMSE RMSE降低。电池电流被确定为影响模型分析的关键因素，其优化模型，尤其是GWO模型，比PSO模型具有增强的预测能力，RMSE值略低。这为电池集成到能源系统中提供了实际含义。分析PSO和GWO不同人群值的执行时间提供了对计算复杂性的见解。pSO表现出比线性的更大的动力学，表明O（n K）的多项式复杂性，而GWO暗示基于10至1000。
桑蒂库珀 IRP 利益相关者流程 2024-2026
o AES Indiana (AES IN) 在其 IRP 优化模型中为 BESS 分配了所有年份的 95% 容量认证。 o AES IN 在其 IRP 之前于 2023 年发布了全源征求建议书 (RFP)，以对 BESS 进行定价。 平均投标成本得出的近期成本为 1,130 美元/千瓦。 • 这与彭博和 Wood Mackenzie 的价格预测非常一致。这些预测显示成本随着时间的推移而下降，到 2031 年将降至 800 美元/千瓦以下（名义上）。 根据 RFP 中的冬季容量需求和冬季太阳能的容量认证接近 0（而夏季的容量认证为 50%），开发商开始将投标从太阳能转向储能。 o AES IN 利用 Encompass 进行 IRP 建模，不限制模型在规划期的后几年内可选择的 BESS 数量，但根据 RFP 结果和 Midcontinent Independent System Operator (MISO) 互连队列的准备时间，限制前 5-7 年可再生能源和 BESS 的最大容量增加量。 它们包括 4 小时和 6 小时存储，并计划在未来的 IRP 中包括更长时间的存储。对于 6 小时存储，他们按比例增加了 4 小时存储的成本，就像建造一个更大的电池一样。 BESS 被分配了 16% 的容量系数，每天大约进行一次充电周期。 AES IN 将需求侧管理 (DSM) 建模为可选资源，并正在考虑在未来的 IRP 中添加分布式 BESS 作为可选资源。
增强基于吸附的碳存储系统的功效：有限元分析方法
鉴于国际能源机构（IEA）2020特别报告，该报告估计全球二氧化碳（CO 2）存储的能力在8,000至55,000千兆的范围内，这是提高碳存储效率并开发出色分销系统的必要性。本研究的重点是通过全面的系统分析优化基于吸附的碳储存单元，在Comsol Multi-physics™框架中采用有限元方法，以根据热力学约束来整合能量，质量和动量保护原理的能量，质量和动量保护原理。分析需要在指定的压力为9 MPa和302 K的初始温度下检查存储单元的充电和放电过程，并用冰水提供冷藏。从模拟中发现的结果强调了在操作阶段观察压力和温度波动的重要性，显示出充电周期结束时储罐中部区域的温度较高，与排放完成后温度较低相比。此外，观察到速度的梯度，从沿储罐轴的入口点下降。该研究强调了存储CO 2的可行性明显高于IEA到2055年IEA“可持续发展”方案所预测的100 GT，而陆上存储的可能性可能超过近海能力。研究通过在整个吸附 - 吸附周期中为新颖的CO 2吸附剂开发预测模型，涵盖所有相关的运输现象。该模型可针对H 2存储的现有数据验证，从而促进了不同储罐位置的压力和温度变化的预测。这项工作不仅通过增强对碳储存单元内热效应的理解的理解，而且还强调了高级建模技术在通过改进的液体碳存储解决方案来加强环境保护工作中的作用。
基于迭代优化和学习的物联网系统，用于互联建筑的能源管理
摘要 —建筑物占一次能源的近 40% 和温室气体排放的 36%，是推动气候变化的主要因素之一。减少建筑物能耗，实现零能耗建筑是确保实现未来气候和能源目标的重要支柱。然而，由于建筑负荷和客户舒适度需求的高度不确定性，以及建筑热特性的极端非线性，开发有效的零能耗建筑能源管理 (BEM) 技术面临着巨大的挑战。本文提出了一种基于学习的新型迭代物联网系统来应对这些挑战，以实现互联建筑 BEM 的零能耗目标。首先，基于物联网的 BEM 系统中的所有建筑都与聚合器共享其运行数据。其次，聚合器使用这些历史数据训练基于深度确定性策略梯度方法的深度强化学习模型。学习模型生成预冷或预热控制动作，以实现建筑供暖通风和空调 (HVAC) 系统的零能耗 BEM。第三，为解决暖通空调系统与建筑内部热增益负荷之间的耦合问题，开发了一种迭代优化算法，将基于物理和基于学习的模型相结合，通过合理安排建筑负荷、电动汽车充电周期和储能系统，最大限度地减少现场太阳能光伏发电量与实际建筑能耗之间的偏差。最后，考虑客户的舒适度要求，制定最佳负荷运行计划。然后，所有连接的建筑物根据聚合器发布的负荷运行计划运行其负荷。通过使用来自 Pecan Street 项目的真实建筑数据进行模拟，验证了所提出的基于学习的迭代物联网系统。
使用ESP8266和Arduino IoT Cloud Platform
至关重要的是要确保电池在电动和混合动力汽车中的寿命，以巩固其在市场上的地位。监视电池组的寿命，容量和健康已成为用户的主要问题。电力和混合动力汽车电池的正常功能和长期耐用性取决于准确评估其性能。在这项研究中，使用NCR18650pf 3300mAh 3.7 V Li-ion电池创建了一个6S电池模块，该电池越来越多地用于电动和混合系统中。在500个电荷隔离周期内收集电池模块的电池电压，电流和表面温度数据。获得了电荷分配概况，可保留的容量变化率以及电池的健康和充电状态。收集的数据显示了文献中记录的预期电荷放电概况的预期减少。达到500个充电周期后，与初始状态相比，电池模块的可维护能力降低了70％，这表明电池模块已达到其寿命的终结。使用Arduino IoT云系统开发了一个程序，该程序基于电荷分配概况和可持续的容量变化数据从电池特性获得。根据收集的传感器数据进行处理，对电池健康的预测和状态进行处理，并以允许最终用户可视化的方式传输到界面。因此，获得了可以在锂离子电池组上提供物联网通信的成功模块。电池SOC，SOH，温度，充电电流和端子电压数据通过Arduino IoT云平台显示在移动应用程序中，并在日常使用电池模块的情况下使用ESP8266 Arduino卡。多亏了开发的模块，只要连接到互联网，就可以远程监视锂离子电池组的预期寿命。