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回收用过的锂离子电池的新策略是基于中性溶液中的水均铝过程。正如中国研究小组在《 Angewandte Chemie International Edition》杂志上报道的那样,这允许以环保,高效且廉价的方式提取锂和其他有价值的金属。通过称为电池效应的固体还原机制以及添加氨基酸甘氨酸,浸出效率提高了。
Savitribai Phule Pune University,Pune,Maharashtra,印度摘要:该项目更多地侧重于“遥控无人驾驶的河流清洁机器人”。在印度,水污染日益增加,水污染是一个重大的环境问题,河流经常充当废料的主要载体,例如塑料,碎屑和其他污染物。当前的手动清洁方法效率低下,昂贵和其他污染物。当前的手动清洁方法效率低下,昂贵,无法进入某些水域。本文介绍了旨在应对这些挑战的移动控制河流清洁机器人的开发。机器人可以通过移动应用程序进行远程操作,从而可以精确控制其导航和清洁操作。它配备了废物收集机制和传感器,可检测和清除河流表面的碎屑。该研究涵盖了在现实情况下的设计,硬件和软件组件以及机器人的测试。结果表明,移动控制的机器人提供了一种有效,成本效益和环境可持续性的解决方案,可维护清洁水道。这项创新有可能彻底改变河流清洁过程并大大减少水污染。关键字:移动控制,河流清洁,机器人
摘要:RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一,它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是,其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成(VLSI)设计来解决这些挑战,重点是加速模块化凸起过程,这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法,以消除时间密集型的分裂操作,从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道,并行处理和随身携带加盖之类的技术,以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的,该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的,在速度,区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时,可以实现高速操作,使其适用于实时的加密应用程序,例如安全通信,数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进,将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字:RSA算法,Verilog,FPGA
戴安·王(Dian Wang)。基于光伏能量的微电网,用于为电动汽车站充电:与智能电网通信的充电和放电管理策略。电力。Decologie deCompiègne大学,2021年。英语。nnt:2021 comp2584。tel-03292806
1。引言传统的电池充电方法通常会因效率,安全性和多功能性而困难。该项目使用半导体设备晶闸管介绍了一种新颖的方法,以精确调节各种电池的充电电流,包括在汽车,摩托车和太阳能电池板系统中常见的12V铅酸电池。这种创新技术可确保最佳效率,在传递所需功率的同时最大程度地减少浪费能量。晶闸管控制还通过精心调节充电过程,防止过度充电,过热和潜在的电池损坏来促进安全。此外,这种方法的灵活性允许针对各种电池类型和尺寸量身定制,使其适用于广泛的应用。自动功能(例如计时器和电压监视)通过在达到满容量时自动停止充电,从而进一步提高了安全性和便利性。尽管存在初始组件和设计成本,但由于优化的充电过程和延长电池寿命,长期成本效益是不可否认的。总体而言,基于晶闸管的充电是一种可靠,高效且安全的解决方案,用于在各种应用中为电池充电[1]。2。使用晶闸管实施可充电电池适配器的文献综述一直是许多已发表论文的主题。R. K. Aggarwal和V. K. Gupta的一篇论文名为“ Thyristor Controled电池充电器”,描述了晶闸管控制的电池充电器的设计和实现。此外,显示了电池充电器上进行的试验结果[2]。本文讨论了在电池充电器中使用晶圆器的好处,包括它们调节充电电流和防止过度充电的能力。此外,还提供了在电池充电器上进行的实验结果[1]。S. K. Pandey和A. K. Mishra撰写的“电动汽车的电池充电器”详细介绍了用于电动汽车的基于晶闸管的电池充电器。文章中讨论了为电动汽车创建电池充电器的困难,包括提供高充电电流并防止电池过度充电的要求。晶闸管,包括硅控制整流器(SCR),门关闭晶闸管(GTOS)和
b“全球对化石燃料枯竭和相关环境恶化的担忧刺激了人们对可再生和清洁能源的探索和利用进行了大量研究。能量存储和能量转换是当今可持续和绿色能源科学中最重要的两项技术,并在日常应用中引起了极大的关注。迄今为止,大量新型纳米材料已被广泛探索用于这些与能源相关的领域,然而,每种材料都有自己的问题,限制了它们满足高性能能量存储和转换设备要求的能力。为了满足未来与能源相关的应用的高技术要求,迫切需要开发先进的功能材料。在此,本期特刊旨在涵盖原创研究成果、简短通讯和多篇评论,内容涉及先进异质结构材料的合理设计和可控合成的创新方法及其在能源相关领域(如可充电电池、超级电容器和催化等)的吸引人的应用。”
10个EPA包括9个风力项目和一个太阳能项目,每年的总合同数量约为4,830 gwh。BC Hydro预测这些EPA与委员会最终确定的需求是其对2021 IRP更新的决定的一部分,并且是通过2024年获得权力呼吁收到的最具成本效益的建议。2024年的权力呼吁是通过与原住民,独立权力生产者(IPP)和利益相关者互动设计的竞争过程,并由独立的公平监控器确定,以透明和公平的方式进行操作。这10个EPA的级别出价价格为74美元/MWH,2级别的价格比2010年清洁电力通话的价格低约45%,该价格与通货膨胀进行调整后,与Hydro Quebec的最新可比较呼叫相比,对新的可再生能源项目发布。10个EPA包括原住民在49%至51%不等的IPP项目中的股权。
摘要 — 混合风电电池系统的主要挑战是电池成本,包括投资和更换。因此,已经进行了大量关于成本最小化的研究。以前的研究通常侧重于电池尺寸,而电池性能也会对电池更换和电池成本产生重大影响。本文提出了一种提高电池性能和寿命的新方法。我们提出了一个扩展的双组电池模型,采用新的场景和公式来实现电池之间的平衡并在预测误差期间管理其功率。在这个模型中,浅充电/放电循环被消除,电池经历完整的循环。此外,电池可用性也得到了提高。给出了案例研究的模拟结果,结果表明,与传统模型相比,所提出的方法更有效。索引术语 — 风力发电、电池存储、电力调度、电力波动
1 1频道工程系,香港理工大学,香港,中国2号医学和工业超声中心,詹姆斯·瓦特工程学院,格拉斯哥大学,格拉斯哥大学,格拉斯哥大学,英国格拉斯哥,英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信:kwokho.lam@glasgow.ac.uk,中国香港香港理工大学电气工程系;詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院,格拉斯哥大学,格拉斯哥大学,英国苏格兰,格拉斯哥大学†同样贡献。 摘要:随着电动汽车(EV)的普及,可充电电池的电压和最新电压(SOC)估计具有重要意义。 SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池(LIB)的电能的指标,而电压已是监测所需的关键参数,以防止造成电池损坏的原因,尤其是在充电和放电过程中。 因此,研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。 具有避免重大估计误差的能力,使用间接测量值(例如电压和电流)获得的参数,已采用常规扩展卡尔曼过滤(EKF)来估计SOC的最佳值。 但是,该算法在SOC和电压估计中的精度有限,并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。 这项研究表明,常规的EKF算法会引起估计错误,尤其是当当前突然改变时。1 1频道工程系,香港理工大学,香港,中国2号医学和工业超声中心,詹姆斯·瓦特工程学院,格拉斯哥大学,格拉斯哥大学,格拉斯哥大学,英国格拉斯哥,英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信:kwokho.lam@glasgow.ac.uk,中国香港香港理工大学电气工程系;詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院,格拉斯哥大学,格拉斯哥大学,英国苏格兰,格拉斯哥大学†同样贡献。 摘要:随着电动汽车(EV)的普及,可充电电池的电压和最新电压(SOC)估计具有重要意义。 SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池(LIB)的电能的指标,而电压已是监测所需的关键参数,以防止造成电池损坏的原因,尤其是在充电和放电过程中。 因此,研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。 具有避免重大估计误差的能力,使用间接测量值(例如电压和电流)获得的参数,已采用常规扩展卡尔曼过滤(EKF)来估计SOC的最佳值。 但是,该算法在SOC和电压估计中的精度有限,并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。 这项研究表明,常规的EKF算法会引起估计错误,尤其是当当前突然改变时。1频道工程系,香港理工大学,香港,中国2号医学和工业超声中心,詹姆斯·瓦特工程学院,格拉斯哥大学,格拉斯哥大学,格拉斯哥大学,英国格拉斯哥,英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信:kwokho.lam@glasgow.ac.uk,中国香港香港理工大学电气工程系;詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院,格拉斯哥大学,格拉斯哥大学,英国苏格兰,格拉斯哥大学†同样贡献。摘要:随着电动汽车(EV)的普及,可充电电池的电压和最新电压(SOC)估计具有重要意义。SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池(LIB)的电能的指标,而电压已是监测所需的关键参数,以防止造成电池损坏的原因,尤其是在充电和放电过程中。因此,研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。具有避免重大估计误差的能力,使用间接测量值(例如电压和电流)获得的参数,已采用常规扩展卡尔曼过滤(EKF)来估计SOC的最佳值。但是,该算法在SOC和电压估计中的精度有限,并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。这项研究表明,常规的EKF算法会引起估计错误,尤其是当当前突然改变时。尽管可以通过诸如Double Kalman滤波等联合算法提高SOC精度,但是由于非线性误差的叠加,仍然需要优化EKF本身。在这项研究中,进行了修改后的扩展卡尔曼滤波(MEKF)算法的研究,以估算LIB的电压和SOC,并具有估计精度的极大提高。Yuasa Lev50单元在298 K处的标准放电率为0.2 c,以获取离线参数,然后使用新提出的新提出的动态估计数学电池模型(DBOFT)进行优化。这是第一次提出一种结合增益矩阵和噪声的方法,以减少当前转弯点的电压估计误差,从而大大提高了电压估计的准确性。具体来说,MEKF算法能够实时调整参数并减少SOC