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World File Search System电池故障
储能杂志
电池预测和健康管理预测模型是电池管理系统框架中安全性和可靠性协议的重要组成部分。总体而言，开发与当前文献相一致的稳健而高效的故障诊断电池模型是确保电池功能安全的重要步骤。为此，提出了一种多物理、多尺度确定性数据驱动预测 (DDP)，它仅依赖于数据的现场测量，并根据从系统中提取的曲率信息估计故障。与需要明确表达守恒定律来表示系统行为的传统应用不同，所提出的方法在每个数据点的邻域中设计了一个局部守恒定律，该函数表示为系统中曲率的最小化。采用这种确定性方法，DDP 消除了离线训练方案的需要，只需考虑两个连续的时间实例即可进行预测，这足以提取系统的行为模式。然后使用开发的框架通过监控性能和检测系统行为中的故障来分析锂离子电池的健康状况。根据结果，DDP 在检测异常和预测电池故障方面表现出良好的效果。
实现超高率平面和无树枝状锌电镀，用于水性锌电池阳极
对未来的网格级存储应用有吸引力。金属Zn作为AZB的理想阳极，具有最高的理论能力（5851 mAh ml -1）。它也是无毒的，不可易变的，丰富的，并且具有良好的电导率和水稳定性。[1-5]然而，循环过程中的召开金属锌阳极遭受严重的树突形成，造成了严重的问题，例如较差的可逆性，电压滞后，寄生反应增加，缩短了电池损坏造成的电池故障以及其他问题。[1,3,6]这些树突状结构，稀有的针或非平面血小板沉积物，在电极的不规则或有缺陷区域偏爱形成，在该区域中，局部电流密度最高，初始核核事件最有可能[7]，并且在高电流和coscAcs cocclities和coscling cancling cancling and coscling and cancliesitions [7]。[8,9]控制和抑制树突状增长的策略围绕着操纵电力，通常是通过包含添加剂[10-15]，或通过将电极设计到高面积的海绵中[16-18]，[16-18]或保护表面涂料，[19]以供应，[19]以抑制构建dendrite。
基于贝叶斯优化的Informer锂离子储能电站电压异常预测方法
1 新疆大学可再生能源发电与并网教育部工程研究中心，乌鲁木齐 830049，新疆，中华人民共和国。2 新疆电力有限公司电力科学研究院，乌鲁木齐 830049，新疆，中华人民共和国。通讯作者：吴嘉辉 (wjh229@xju.edu.cn)。摘要：随着储能电站领域的蓬勃发展，电池系统状态和故障的预测受到广泛关注。电压作为各类电池故障的主要指示参数，准确预测电压异常对确保电池系统的安全运行至关重要。本研究采用基于 Informer 的预测方法，利用贝叶斯优化算法对神经网络模型的超参数进行微调，从而提高储能电池电压异常预测的准确性。该方法以1分钟为采样间隔，采用一步预测，训练集占总数据的70%，将预测结果的均方根误差、均方误差和平均绝对误差分别降低至9.18mV、0.0831mV和6.708mV。还分析了实际电网运行数据在不同采样间隔和数据训练集比例下对预测结果的影响，从而得到一个兼顾效率和准确性的数据集。所提出的基于贝叶斯优化的方法可以实现更准确的电压异常预测。
在线锂离子电池智能感知热量...
- 将锂离子电池配备合理的热故障诊断可以避免热失控，并确保电池安全可靠。这项研究构建了一个锂电池热故障诊断模型，该模型基于参数和结构的电池数据集优化了原始掩模区域的Con Volutional Volutional Network。模型处理电池表面的热图像，确定有问题的电池并找到有问题的区域。骨干网络用于处理电池热IM年龄并提取功能信息。通过RPN网络，对热功能进行了分类和回归，并使用蒙版分支最终确定电池故障的位置。此外，我们还基于电池数据集优化了基于掩码区域的卷积神经网络，这既是参数和结构。在大多数情况下，改进的LBIP-V2的性能优于LBIP-V1。我们测试了单细胞电池数据集，13S电池组数据集和扁平的1P3电池组数据集上LBIP的性能。结果表明，LBIP的识别精度超过95％。同时，我们在0 - 15分钟内模拟了13S电池组的故障，并测试了LBIP在实时电池故障诊断中的有效性。结果表明，LBIP可以有效响应在线故障，置信度超过98％。
智能电池管理
摘要 智能电池管理系统 (IBMS) 是一种先进的解决方案，旨在优化电动汽车和储能系统中的电池性能、寿命和安全性。通过利用先进的传感器和机器学习算法，该系统可实时监控和控制电池参数。该应用程序非常适合消费电动汽车和工业储能应用。一个突出的功能是预测性维护系统，它可以在电池故障发生之前检测到它们。它的智能界面可确保最佳电池性能，同时提供全面的监控功能。该系统注重可持续性，旨在延长电池寿命并提高能源效率，确保用户能够在保持安全的同时最大限度地利用电池投资。1.简介 由于电动汽车 (EV) 和储能系统 (ESS) 的复杂性，这些系统的电池管理面临着重大挑战。这些挑战通常源于需要对充电周期、温度控制和使用模式等因素做出最佳决策。无法有效管理这些参数可能会导致电池效率下降和使用寿命缩短，从而导致运营成本增加和潜在的安全问题。例如，考虑一位电动汽车车主，他的电池开始意外退化。出现的直接问题至关重要：
开发2 in -1传感器进行安全评估...
摘要：电池在实现零排放目标以及向更循环经济的过渡方面起着关键作用。确保电池安全是制造商和消费者的重中之重，因此是一个积极的研究主题。金属氧化物纳米结构具有独特的特性，使它们在电池安全性应用中具有很高的希望。在这项研究中，我们研究了半导体金属氧化物的气体感应能力，用于检测由常见电池组件（例如溶剂，盐或其脱气产物）产生的蒸气。我们的主要目标是开发能够早日检测到通过电池故障产生的常见蒸气以防止爆炸和进一步的安全危害的传感器。Typical electrolyte components and degassing products for the Li-ion, Li − S, or solid-state batteries that were investigated in this study include 1,3-dioxololane (C 3 H 6 O 2 DOL), 1,2-dimethoxyethane (C 4 H 10 O 2 DME), ethylene carbonate (C 3 H 4 O 3 EC), dimethyl carbonate (C 4 H 10 O 2 DMC),锂双锂（三氟甲磺酰基）（litfsi），硝酸锂（lino 3）盐中的DME和DME混合物中的盐，六氟磷酸锂（LIPF 6），氮基因二氧化物（No 2）和磷酸磷酸磷酸盐（No 2），氮（NO 2）。我们的传感平台基于由TIO 2（111）/CUO（1̅11）/CU 2 O（111）和CuO（1̅11）/Cu 2 O（111）组成的三元和二进制异质结构，分别具有各种CUO层（10、30和50 nm）。我们已经使用扫描电子显微镜（SEM），能量分散性X射线光谱（EDX），微拉曼光谱和紫外线 - 可见（UV- VIS）光谱分析了这些结构。我们发现，传感器可靠地检测到DME C 4 H 10 O 2蒸气，浓度为1000 ppm，气体响应为136％，浓度低至1、5和10 ppm，响应值分别为7、23和30％。我们的设备可以用作2英寸1传感器，在低工作温度下充当温度传感器，在高于200°C的温度下充当气体传感器。密度功能理论计算还被用来研究由电池溶剂或其脱气产品以及水的蒸汽产生的蒸气的吸附，以调查湿度的影响。PF 5和C 4 H 10 O 2显示出最放热的分子相互作用，这与我们的气体反应研究一致。我们的结果表明，湿度不会影响传感器的性能，这对于在锂离子电池恶劣条件下早期发现热失控至关重要。我们表明，我们的半导体金属氧化物传感器可以检测到具有高精度的电池溶剂和脱气产品产生的蒸气，并且可以用作高性能电池安全传感器，以防止在电池故障中爆炸。尽管传感器独立于电池类型而工作，但此处提供的工作特别值得监视固态电池，因为DOL是通常用于此类电池中的溶剂。关键字：CUO，TIO 2，异质结构，气体传感器，电池安全性，2合1传感器
支持 AI 的商业热监控（PHEV ... - ORBilu
锂离子电池的分布式温度分析提供了有价值的见解，有助于热管理并最大限度地降低电池故障风险。欧洲电池协会强调热监控对于电池安全至关重要，其进步对于持续安全地采用电池技术至关重要。深度学习技术最近已成为许多热映射应用中异常检测 (AD) 的有力工具。这些数据驱动的方法可以应对常见的挑战，例如数据不可用或环境变化。我们的研究设计了一种方法来利用深度学习和来自市售软包电池和红外摄像机的热数据。我们解释了 FAUAD（特征自适应无监督异常检测）的构建模块，它对输入数据的正态性进行建模并在其特征空间中合成异常。对生成的模型与一些最新的先进方法进行了基准测试，并实现了高异常检测能力；模拟数据的 ROC 曲线下面积 (AUROC) 得分为 0.971，受污染的真实数据得分为 0.990，真实干净数据得分为 1.0。同时保持 15 MB 的紧凑大小。FAUAD 在电池热监测的无监督异常检测方面取得了显着进步。所提出的方法与电池化学无关，并且适用于超出本文范围的使用场景。
使用LS-DYNA进行安全电池的多物理建模
摘要在全球朝着环境可持续性的推动下，锂离子电池是各种应用的主要电源，因为它们的高能量密度。因此，航空业越来越多地研究电气化，作为减少排放和对抗气候变化的潜在解决方案。然而，由于潜在的故障情况引起的安全问题阻碍了广泛的采用。对这些故障机制的全面理解对于提高锂离子电池安全性并为更可持续的航空未来铺平道路至关重要。本文在多样化的滥用条件下对锂离子电池故障机制的当前最新状态进行了批判性审查，其中包括热，电气和机械响应。它强调了在固有更安全的锂离子电池的设计中，整合结构，电和热响应的多物理模拟的重要性。此外，该论文专注于结构电池，这是一种新型技术，具有革新电动航空运输的潜力。结构电池通过无缝整合储能和承载能力来提供引人注目的解决方案。这种整合有可能减轻与电动飞机中常规电池组相关的重量罚款，从而扩大范围和有效载荷能力。本文分析了结构电池研究的挑战和未来方向。它强调了高级有限元分析模拟在滥用条件下结构电池的行为中的关键作用。这些模拟可以在预测内部短路发生，这是一个关键的安全问题。通过利用这种预测能力，可以加快更安全和更有效的结构电池的开发，为电动航空的更可持续的未来铺平道路。
研究NCM622/ Graphite System div>中锂离子电池材料的电热性能
锂离子电池的热逃亡引起的火灾甚至爆炸的现象对电动汽车安全构成了严重威胁。对核心材料热失控反应机制和反应链的深入研究是提出一种防止电池热失控并提高电池安全性的机制的先决条件。在这项研究中，基于24 AH商业LI（Ni 0.6 CO 0.2 MN 0.2）O 2 /Graphite软包电池，不同的电荷状态（SOC）阴极和阳极材料的热量生产特性，分离器，电解质及其组合，并使用不同的扫描量表来研究电池的组合。结果表明，负电极和电解质之间的反应是热失控的早期热量积聚的主要模式，当热量积累导致温度达到一定的临界值时，触发正极电极和电解质之间的暴力反应。电池托管材料的热量生产行为的程度和时机与SOC密切相关，并且在电解质含量有限的情况下，正极和负电极与电解质反应之间存在竞争关系，导致不同的社会电池具有不同的热量生产特性。此外，上述发现通过电池单体的加热实验与电池故障机制相关。本文对主要材料的电热特性的研究提供了一种策略，以实现预警和抑制电池中热失控的策略。
专业发展研讨会10月4日至6日，2024年...
该程序将帮助消防调查人员了解电池系统如何故障以及这些故障如何导致电池成为点火源和气态燃料源。主题包括电池系统架构，锂离子电池如何故障，识别受损的电池电池的部分和部分，查看火灾调查中的锂离子电池，以及如何帮助防止发生电池故障。Erik Archibald PhD，P.E。 是一位有执照的专业工程师，具有爆炸，锂离子电池和火力动态方面的专业知识。 他获得了德克萨斯大学的博士学位。 他的研究和咨询工作包括对火灾和爆炸的专家证人调查；以及锂离子爆炸，火和毒性危害的模型和实验。 Erik进行了锂离子电池火和爆炸实验，从单个电池到房间尺度，涉及储能系统，消费电子，电子机动设备和电动汽车。 Erik是德克萨斯特遣队1 Urban Search＆Rescue团队的结构专家。Erik Archibald PhD，P.E。是一位有执照的专业工程师，具有爆炸，锂离子电池和火力动态方面的专业知识。他获得了德克萨斯大学的博士学位。他的研究和咨询工作包括对火灾和爆炸的专家证人调查；以及锂离子爆炸，火和毒性危害的模型和实验。Erik进行了锂离子电池火和爆炸实验，从单个电池到房间尺度，涉及储能系统，消费电子，电子机动设备和电动汽车。Erik是德克萨斯特遣队1 Urban Search＆Rescue团队的结构专家。