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World File Search System放电率
一种诱导异步随机神经活动的仿生电刺激策略
摘要 目的。电刺激是人工调节神经系统活动的有效方法。然而，目前的刺激模式无法重现自然神经活动的随机性和异步性。在这里，我们介绍了一种克服这些限制的新型仿生刺激 (BioS) 策略。方法。我们假设高频幅度调制刺激脉冲可以通过在脉冲持续时间内分配募集来诱发异步神经放电，而不会牺牲精确控制神经活动的能力。我们使用计算机模拟和离体实验测试了这一假设。主要结果。我们发现 BioS 脉冲会诱发异步、随机但可控的神经活动。我们确定，改变 BioS 脉冲的幅度、持续时间和重复频率可以对募集的纤维数量、它们的放电率及其反应的同步性进行分级调节。意义。这些结果证明了对人工诱导神经活动的控制达到了前所未有的水平，使得设计下一代 BioS 范式成为可能，对神经刺激领域产生深远的影响。
忆阻突触连接大脑和硅尖峰神经元
大脑功能依赖于脉冲神经元回路，其中突触在融合传输与记忆存储和处理方面发挥着关键作用。电子技术在模拟神经元和突触方面取得了重要进展，而将大脑和受大脑启发的设备连接起来的脑机接口概念也开始实现。我们报告了大脑和硅脉冲神经元之间的忆阻连接，这些连接模拟了真实突触的传输和可塑性。与金属薄膜氧化钛微电极配对的忆阻器将硅神经元连接到大鼠海马的神经元。忆阻可塑性解释了连接强度的调节，而传输则由通过薄膜氧化物的加权刺激介导，从而产生类似于兴奋性突触后电位的反应。反向大脑到硅的连接是通过微电极-忆阻器对建立的。在此基础上，我们展示了一个三神经元脑硅网络，其中忆阻突触经历由神经元放电率驱动的长期增强或抑制。
技术策略评估 - 超级电容器
电化学电容器是商业上称为超级电容器或超级电容器的电容器。超级电容器不需要两个电极之间的固体介电层，而是通过将电荷积聚在充满电解质溶液的多孔电极上，并通过绝缘多孔膜分离来存储能量。超级电容器提供大型电容和高功率输出。可以非常快速地充电和排放，提供出色的循环寿命和长期的运行寿命，并在较大的温度范围内运行。超级电容器的主要缺点是低能量密度和高自我放电率。例如，超级电容器一个月内被动排放量从100％到50％，而锂离子电池仅为5％[1]。超级电容器的高资本成本和低能密度使存储的能源成本（$/kWh）比电池等替代品高。它们的属性使它们对经常需要小额电荷/放电的用途有吸引力（例如，确保电源质量或提供频率调节）。它们的属性和成本使它们对长期储能的吸引力降低了，这有利于自我释放低的技术，其成本较小，每单位存储的能源的成本较小。
存储创新的发现2030：超级电容器
电化学电容器是商业上称为超级电容器或超级电容器的电容器。超级电容器不需要两个电极之间的固体介电层，而是通过将电荷积聚在充满电解质溶液的多孔电极上，并通过绝缘多孔膜分离来存储能量。超级电容器提供大型电容和高功率输出。可以非常快速地充电和排放，提供出色的循环寿命和长期的运行寿命，并在较大的温度范围内运行。超级电容器的主要缺点是低能量密度和高自我放电率。例如，超级电容器一个月内被动排放量从100％到50％，而锂离子电池仅为5％[1]。超级电容器的高资本成本和低能密度使存储的能源成本（$/kWh）比电池等替代品高。它们的属性使它们对经常需要小额电荷/放电的用途有吸引力（例如，确保电源质量或提供频率调节）。它们的属性和成本使它们对长期储能的吸引力降低了，这有利于自我释放低的技术，其成本较小，每单位存储的能源的成本较小。
li-ion电池和车队电气化
摘要锂离子（锂离子）电池已经开始在整个美国海军，商业运输以及许多其他海军环境中扩散。海军工程师在设计新容器时必须考虑锂离子电池，以确保电池安全并足够将电池整合到船舶电气系统中。t是文章，研究了当前的锂离子电池使用情况和预测2035年和2045年美国海军运营力量的电池需求，并从任务工程的角度来调查电池化学，能量密度，充电/放电率，安全问题等。在2035年和2045年开发了对运营力量的未来电池需求的预测，这清楚地表明，几类船只将在未来的电池上有李离子电池的显着增长。但是，锂离子电池的作用可能仅限于运行特定的子系统或设备，并且不会替代船舶发生器。t将保持真实，如果可能的话，这是多年的。随着近期在平民船上的较高的锂离子电池燃料，这项研究清楚地表明，在未来20多年的船舶上，锂离子电池将变得更加普遍，并且海军工程师现在必须开始考虑现在的锂离子电池。
整体日前分布式能源管理方法：客户博弈的均衡选择
摘要。本文提出了一种具有理想均衡选择能力的智能配电网新型整体日前分布式能源管理方法。客户与配电公司之间的互动被建模为单领导者多追随者的 Stackelberg 博弈。客户之间的互动被建模为非合作广义纳什博弈，因为他们面临着共同的约束。客户将总负荷的平均值保持在适当的范围内以重塑它并提高负荷系数 (LF)。配电公司的策略是通过最大化利润进行日前能源定价，在风险优化中将其制定为随机条件值，以考虑批发市场电价的不确定性。客户的策略基于可延迟负荷的每小时消耗和储能设备的预定充电/放电率以响应价格。广义纳什博弈具有多个均衡。因此，本文提出了分布式近端 Tikhonov 正则化算法来实现理想均衡。仿真结果验证了所提算法的性能，LF 提高了 31.46%，最大总需求和总计费成本分别降低了 45.89% 和 14.23%。
评估电动汽车的储能技术
摘要。在追求可持续交通解决方案的过程中，电动汽车 (EV) 已成为一种有前途的替代方案。本研究论文深入探讨了电池管理系统 (BMS) 所发挥的关键作用，并对电动汽车的各种储能技术进行了全面的比较分析。本文首先通过说明性框图阐明了 BMS 的复杂组件和功能，强调了其在确保电池安全和最佳运行方面的重要性。然后，该研究对关键电池属性进行了细致的分析，包括能量密度、功率密度、容量、充电/放电率、生命周期和每千瓦时成本。在模拟数据的支持下，比较分析揭示了不同类型电池（锂离子 (Li-Ion)、磷酸铁锂 (LiFePO4)、镍氢 (NiMH) 和超级电容器）的独特性能特征。结果提供了对其优势和权衡的全面视角，为选择合适的储能解决方案提供了宝贵的见解。通过将复杂的技术信息转化为有意义的见解，这项研究使电动汽车行业利益相关者能够做出明智的决策，从而提高电动汽车的性能、经济可行性和可持续的电动汽车移动性。
文章基于神经网络的锂离子电池老化模型在加速的C率
摘要：锂离子（锂离子）电池被广泛用于电动汽车（EV），因为它们的能量密度很高，自我释放率低和卓越的性能。尽管如此，锂离子电池的性能和可靠性变得至关重要，因为它们会因电荷增加和排放周期而失去容量。此外，由于排放量的负载变化，锂离子电池会在电动汽车中衰老。以各种排放速率监视电池周期寿命将使电池管理系统（BMS）能够实施控制参数以解决老化问题。在本文中，提出了电池寿命降解模型，以加速的电流速率（C率）。此外，提出了标准C率和C率之外的理想寿命放电率。在加速的C率上排放对电池循环寿命的结果得到了彻底研究。此外，通过基于深度学习算法的馈电神经网络（FNN）和具有长短期记忆（LSTM）层的经常性神经网络（RNN）研究了电池降解模型。对开发模型的性能进行了比较评估，并且表明LSTM-RNN电池老化模型与传统的FNN网络相比，在加速C速率方面具有出色的性能。
能量转换和管理
锂离子电池存储已成为各种能源系统的有前途的解决方案。但是，复杂的退化行为，相对较短的寿命，高资本和运营成本以及电力市场波动是挑战其实际生存能力的关键因素。因此，为了确保锂离子电池在现实生活中的持续盈利能力，考虑到关键影响因素的智能和最佳管理策略对于实现有效的电池利用至关重要。本研究提出了两天的电池行为感知操作计划策略，以最大限度地提高盈利能力和寿命，并使用动态电力定价来实现住宅电网连接应用。每个场景采用独特的方法来做出最佳决策，以实现最佳电池利用。第一种方案通过将收入率在三个收费/放电率（高，中，低）下优先级优化短期盈利能力，将每日收费和放电时间视为决策变量。相反，第二种情况提出了一种智能策略，能够在广泛的变量上做出明智的决策，以同时最大化收入并最大程度地减少退化成本，从而确保短期和长期利润能力。决策变量包括每个特定日期的周期频率，每个周期充电和排放的时间以及持续时间。为了确保有效的长期评估，两种情况都可以准确估计电池性能，日历和周期性降解，剩余的寿命以及在实际操作条件下的内部状态，直到电池达到其寿命末期标准为止。使用各种指标对情景进行经济评估。此外，还检查了电池价格和尺寸对优化的影响。关键发现表明，在第一组方案中，电荷/放电率低的策略最有效地扩展了电池寿命，估计为14。8年。但是，事实证明它是最少的利润，导致负利润为-3欧元 /千瓦时 /年。另一方面，尽管电池寿命较短，估计分别为10.1岁和13。6年，但较高和中度充电/放电的策略的正利润为8.3欧元/千瓦时/年和9.2欧元/千瓦时/年。此外，从回报的角度来看，快速收费/放电能力的策略导致回报期比中等利率策略短1.5岁。发现的结果表明，第一组方案限制了该战略在实现可持续性和盈利能力方面的灵活性。相比之下，第二种情况获得了令人印象深刻的利润（18欧元/年），最短的投资回收期（7。5年），值得称赞的寿命（12。5年），与以收入为中心的相反的情况相反，强调了收入增长和降级的利润的最佳平衡和推动利润的最佳平衡的重要性。这些发现为决策者提供了宝贵的见解，实现了明智的战略选择和有效的解决方案。
基于基因编程的锂电池的行为模型
摘要本文提出了一种基于遗传编程（GP）的新方法，以得出描述电池末端电压的瞬时演化的行为模型。这些模型在分析上将电池电压与其充电状态，充电/放电率和温度联系起来。与流行的基于等效电路的模型相比，主要优点之一是显着减少了生产识别模型参数所需的实验数据集的努力。GP生成了一个最佳的“候选”分析模型的家族，每个家族都与量化诸如简单性和准确性之类的性能指标的合适指标相关联。考虑到在现实的工作条件下，该方法用于描述磷酸锂（LifePO4或LFP）电池的短暂放电阶段，考虑到付费量在20％至80％之间，排放率在0.25C和1C之间，以及在5°C到35°C的范围内的温度之间的排放率在5°C到35°C的范围内可以提供不同的解决方案。选择两个模型并根据实验结果进行验证。所选模型在分析范围内保证了相对均方根误差（分别为0.31％和0.22％）的相对均方根误差（分别为0.31％和0.22％）。