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World File Search System电池模型
心力衰竭成人的基于运动的心脏康复
摘要：由于已知锂离子电池的快速充电方案导致电池容量的减小，因此需要在充电过程中避免锂电池。本文为电池模块设计了阳极潜在的观察者和无电镀充电方案，以避免模块中所有单元的锂镀层的风险。观察者是使用电化学细胞模型和电舱电池模型设计的，以估计平行连接的电池模块中所有细胞的阳极电位。由于其简单性和低计算负载，观察者在电荷管理系统中易于实现。结果表明，设计的观察者和充电方案可以准确估计模块中所有细胞的阳极电位。在无电镀充电方案中使用了观察者的估计结果。与常规充电方法相比，提出的方案增加了一个额外的阶段，以估算和控制阳极电位，从而降低了在充电过程中锂电池的风险。它还将电池的峰值温度降低了约9.8％，并将整体充电时间降低了18％。
全电源海洋应用中模块化混合电池储能系统的设计和评估框架
摘要：在海上运输部门电力的背景下，电池杂交已被确定为满足能量和功率密度以及寿命和安全性的关键要求的一种有希望的方式。今天，已经确定了多个有前途的电池杂交拓扑，而没有一个水平的播放场可以比较不同的拓扑之间的比较。本研究通过提出通用混合电池储能系统（HBESS）设计和评估框架，直接弥合了此差距，该框架是全电源海洋应用程序，该框架涉及系统拓扑概念化阶段的关键设计要求。在这样做时，建立了广义关键组件模型，例如电池电池模型，老化模型，功率转换器模型和热模型。此外，鉴于本研究所选的关键要求，比较了一种基线单型设计和两个HBESS拓扑的案例研究表明，电池杂交的明显优势。此外，我们发现，根据拓扑选择和所考虑的特定负载方案，电源转换器设备也可能会使关键性能索引恶化。
纸张ID：107电池系统的技术经济评估，该电池系统集成到住宅电网连接的PV系统中，考虑到电池降解
固定电池存储成为提高可再生能源系统灵活性以平衡功率生产和需求波动的有前途的解决方案。但是，每个应用程序都有特定的操作策略，因此是一个特定的动态操作配置文件，由于电池容量在应用程序中的运行中的降解，导致电池寿命不同。关于电池寿命的准确知识以及在不同操作条件下的电池健康状况对于确保可行的技术经济评估很重要。本文介绍了集成到住宅电网连接的PV系统中的电池系统的技术经济评估，考虑到有和没有电池降解的两个电池模型。电池生命周期成本，自给自足的比率和电池寿命进行了分析，以评估住宅网格连接的混合动力电池系统的技术经济评估。结果表明，与电池降解的建模相比，没有电池降解的仿真降低了生命周期成本31.43％，自给自足率的比率提高了7.4％。这证明了电池老化模型在评估集成到可再生光伏系统中的电池的重要性。
![arxiv：2405.03093v1 [Quant-ph] 2024年5月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8fb46dbda2ba0686d4d632c4f2d2a5f035dab517.webp)
arxiv：2405.03093v1 [Quant-ph] 2024年5月6日
作为一种储能系统，电池在行业和日常生活中都扮演着重要的角色。随着量子技术和信息科学的发展，量子电池已经出现，预计将平衡小尺寸，大容量，宽敞，可移植性，快速充电等的优势。R。al-icki和M. fannes第一次正式在信息理论构造中正式引入了量子电池的概念，通过表征可以从单一操作下从量子系统中提取的最大能量[1]。从那时起，就量子电池进行了大量的理论[2-53]和实验[54-58]螺柱。例如，已经提出了许多理论方案，例如通过纠缠操作[6，7，7，9，14，29，36]，以耗散性[29，30]充电，并并行收取[10，30]。多体相互作用和能量流量[11，13，25-27，37，38，48]。Ferraro等人[10]提出了可以在固态结构中设计的量子电池的第一个模型。还提出了许多其他混凝土量子电池模型[11，19，52]。然而，量子电池物理学的许多原理仍然不可用，关于量子电池的实验性工作仍处于起步阶段，并且尚未证明完全操作的原理证明。要审查量子电池，我们参考了参考文献。[50]。
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。
AI辅助重新配置电池组，用于延长驱动运行时
电荷状态（SOC）细胞平衡是电池管理系统（BMS）最重要的作用之一。电池组的性能和寿命可以通过SOC中存在不平衡而显着降低和降低。最近，我们已经表明，基于可控开关网络的机器学习驱动的电池组重新配置技术，可以定期更改电池组拓扑，以有效地实现更好的单元SOC均衡。结果，通过更好平衡的电池组实现的驾驶运行时会增加。在本文中，我们以这些有希望的结果为基础，并研究用于预测重新配置期间最佳电池组拓扑的新型机器学习模型。此外，为了研究提出的电池重新配置技术的可伸缩性，我们对电池组进行了研究，其细胞数量是两倍。为了进行验证，我们开发了一个内部自定义电池组仿真工具，该工具集成了最先进的电池电池模型和扩展的Kalman滤波（EKF）算法，以进行SOC状态估计。使用几个电池放电工作负载的仿真结果表明，与以前的工作相比，机器学习算法可以实现更好的预测准确性，从而导致更好的电池平衡，从而使电池运行时长达22.4％。
电池状态估计的物理信息神经网络
摘要：锂离子电池的生命周期和降解机制的准确预测对于它们的优化，管理和安全性至关重要，同时预防潜在失败。然而，由于复杂和动态的细胞参数以及用法条件下的广泛变化，典型的状态估计是具有挑战性的。基于物理学的模型需要由于广泛的参数要求而导致的准确性和复杂性之间的权衡，而机器学习模型则需要大型培训数据集，并且在概括地看不见的情况时可能会失败。为了解决这个问题，本文旨在集成基于物理的电池模型和机器学习模型，以利用其各自的优势。这是通过应用称为物理信息的神经网络（PINN）的深度学习框架来实现的。通过整合FICK从单个粒子模型扩散定律的偏微分方程来预测锂离子细胞的电荷状态和健康状况。结果表明，PINN可以在0.014％至0.2％的范围内估计电荷状态，而健康状况的范围为1.1％至2.3％，即使培训数据有限。与常规方法相比，Pinn的复杂性不那么复杂，同时仍将物理定律纳入训练过程，从而产生了足够的预测，即使对于看不见的情况也是如此。
使用基于物理的模型对频率调节市场的电池系统进行多尺度模型预测控制
我们为固定电池系统提出了一种多尺度模型预测控制 (MPC) 框架，该框架利用高保真模型来权衡能源和频率调节 (FR) 市场提供的短期经济激励与长期退化效应。我们发现 MPC 框架可以大幅减少长期退化，同时正确响应 FR 和能源市场信号（与使用低保真模型的 MPC 公式相比）。我们的结果还证明，可以使用现代非线性规划求解器将复杂的电池模型嵌入闭环 MPC 模拟中（我们在 Julia 中提供了一个高效且易于使用的实现）。我们利用从模拟中获得的见解来设计一个低复杂度的 MPC 公式，该公式与使用高保真模型获得的行为相匹配。这是通过设计一个合适的终端惩罚项来实现的，该惩罚项隐式地捕获长期退化。结果表明，通过正确设计成本函数，可以在低复杂度 MPC 公式中解释复杂的退化行为。我们相信，我们的概念验证结果具有工业意义，因为电池供应商正在寻求参与快速变化的电力市场，同时保持资产完整性。
锂离子电池电化学模型的数值离散方法的比较性能分析
这项研究评估了锂离子蝙蝠模型的数值离散方法，包括有限差异方法（FDM），光谱方法，PAD“近似和抛物线近似值。评估标准是准确性，执行时间和内存使用量，以指导用于电化学模型的Numerical离散方法的选择。在恒定的电流条件下，FDM显式Euler和runge-kutta方法显示出明显的错误。FDM隐式Euler方法通过更多的节点提高了准确性。光谱法实现了5个节点的最佳准确性和转化。FDM隐式Euler和光谱方法都显示出较高的电流的误差减少。pad´e近似具有较大的误差，随着较高的电流而增加，而抛物线方法的误差高于收敛的光谱和FDM隐式Euler方法。执行时间比较显示抛物线方法是最快的，其次是PAD´E近似。频谱方法的表现优于FDM方法，而FDM隐式Euler是最慢的。记忆使用量对于抛物线和PAD´E方法是最小的，对于FDM方法中等，对于光谱方法而言最高。这些发现提供了在锂离子电池模型中选择适当的数值离散方法的见解。
电池建模，应用和技术
电池在各种储能系统中都是电化学存储设备，这些设备始终对固定应用和移动应用都有吸引力。多年来，已经开发了各种技术（铅 - 酸，镍含量，镍 - 金属氢化物，锂离子等。）和其他新型技术（金属 - 空气，固体状态电池，全固态电池等）仍在研究中。除了长长的生命周期外，这些设备具有高功率，能量密度和效率的最重要功能。，可以通过在电池本身的构建中开发新技术和/或控制它们在其最佳工作条件下运行的新技术来增加后者。为了实现这一目标，电池的建模及其参数的估计成为非常重要的挑战。的确，通过后者，可以研究，分析和预测具有不同目标的单个电池单元或整个电池组的行为。一方面，电池型号可用于分析电池本身，以提高其效率和生命周期，以构建电池管理系统或尺寸尺寸的电池组。另一方面，可以使用相同的型号来分析电池为一部分的整个系统的行为。本期特刊收集了许多有关电池化学，电气，热和老化模型，集成电池模型及其组成，电池参数估计方法以及电池的新颖应用和技术的文章。