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World File Search System电荷状态
通过基于最佳控制的主动平衡策略延长锂离子电池系统的寿命
摘要 - 本文章为由配备有主动平衡电路的串联连接电池制成的锂离子电池模块制定并解决了多目标快速充电最小降解最佳控制问题（OCP）。模块中的细胞会受到人体不屈服的缺陷和非均匀工作条件引起的异质性。每个细胞通过耦合的非线性电化学，疗法和衰老模型表达，直接搭配方法用于将OCP转录为非线性编程问题（NLP）。建议的OCP是在两种不同的充电操作方案下制定的：1）相同的充电时间（OCP-SCT）和2）不同的充电时间（OCP-DCT）。前者都假定所有细胞的同时充电，无论其初始条件如何，而后者允许细胞的不同充电时间来解释异质的初始条件。对于具有两个串联连接细胞具有内在异质性的模块，就电荷状态和健康状况解决了问题。结果表明，OCP-DCT方案为处理异质性，较低的温度升高，充电电流幅度和降解提供了更大的灵活性。最后，与长期骑自行车操作中恒定电流（CC）充电的共同实践的比较表明，在控制（OCP-SCT和OCP-DCT）方案下，有希望的节省在保留能力方面都是可实现的。
对电池电池性能预测和电动汽车管理的常用机器学习方法的比较分析
摘要：锂离子电池（LIB）在电动汽车（EV）中的重要作用强调了它们在能量密度，轻巧和环境可持续性方面的优势。尽管存在障碍，例如成本，安全问题和回收挑战，但在电动汽车的普及方面至关重要。电动汽车中LIB的准确预测和管理至关重要，并且已经探索了基于机器学习的方法，以估算诸如电荷状态（SOC），健康状况（SOH）和权力状态（SOP）之类的参数。已采用各种机器学习技术，包括支持向量机，决策树和深度学习，用于预测LIB国家。本研究提出了一种比较分析的方法，重点是经典和深度学习方法，并讨论了LSTM（长期短期记忆）和BI-LSTM（双向长期短期记忆）方法的增强。评估指标（例如MSE，MAE，RMSE和R平方）用于评估所提出的方法的性能。该研究旨在通过预测LIB的性能来促进电动汽车行业的技术进步。概述了其余研究的结构，涵盖了材料和方法，LIB数据准备，分析，机器学习模型的建议，评估和结论性评论，并提出了未来研究的建议。
绝缘体中与氢相关的缺陷
氢是绝缘子中的大量杂质，可以在半导体行业的生长和各种处理步骤中轻松引入。通过与不同的晶体缺陷反应，H可以钝化它们或形成新型的Elective elective Himctive H活性相关的复合物。[1,2]这些缺陷可能明显影响了微电子设备的电性能，对它们的控制是现代微电子的重要任务。在文献中，致力于研究h h h中与H相关缺陷的电和光学特性的研究相对较少。根据理论，孤立的间质h充当两性杂质，也可能是绝缘子中负电荷的来源。[3 - 5]通过使用第一个原理总计计算，kilic和Zunger [3]降低了间隙H应该根据Fermi水平在绝缘子带中的位置引入浅或深度状态。作者通过暗示存在H的过渡水平（þ /）的存在，应位于真空水平以下约3.0 0.4 eV。该级别的位置定义了绝缘子中孤立H的电荷状态。h应该是负（积极的）。浅氢状态也可以出现在绝缘体的带隙中。过渡级别的存在
使用电池电量状态的独立直流微电网能源管理策略
摘要。本文介绍了一种增强的能源管理策略，该策略采用了带有光伏（PV）模块的独立直流微电网中电池的电荷状态（SOC）。有效的能源管理对于确保微电网中负载单元的不间断电源至关重要。解决了外部因素所带来的挑战，例如温度波动和太阳辐照度的变化，可以部署能源存储系统，以补偿外部因素对PV模块输出功率的负面影响。所提出的方法考虑了微电网元素的各种参数，包括来自来源的可用功率，需求功率和电池SOC，以开发具有负载拆分能力的有效能量控制机制。通过考虑这些参数，该策略旨在优化可用资源的利用，同时确保可靠的连接负载电源。电池的SOC在确定最佳充电和排放曲线方面起着至关重要的作用，从而在微电网内实现了有效的能量管理。为了评估所提出方法的有效性，设计了算法并进行了模拟。所提出的算法通过结合功率和基于SOC的方法来有效控制来利用混合方法。通过分析仿真结果，发现所提出的方法能够传递预期的负载功率，同时以预定的SOC水平增加电池的生命周期。
融合算法启用的电动汽车电池的电荷估计，考虑到极端温度
使用扩展的Kalman滤波器（EKF）来估计锂离子电池（LIBS）的电荷状态（SOC），系统的噪声协方差矩阵和能量收集器的观察声音大多是随机给出的，这使得无法优化噪声问题。这会导致SOC估计的准确性和稳定性较低。为解决这些问题，提出了一种基于长期短期记忆 - 自适应的无知的卡尔曼滤波器（LSTM – AUKF）融合的方法来提高估计Libs Soc的准确性和稳定性。首先，从混合脉冲功率表征（HPPC）实验数据中鉴定出Thevenin模型的离线参数。然后，为电源LIB构建了SOC估计窗口的LSTM结构，并且电池SOC训练网络是通过电池电流，电压，温度和历史数据实时预测的。最后，设计了估计权力液体SOC的AUKF算法，然后提出了融合策略。实验验证表明，用于估计研究窗口中LSTM -AUKF混合动力锂电池的均方根平方误差（RMSE），最大（最大）和平均绝对误差（MAE）分别为1.13、1.74和0.39％。与窗口LSTM网络相比，融合算法提高了SOC估计功率LIB的准确性和稳定性。
锂离子电池中经验开路电压建模的性能分析，第1部分：性能度量
摘要 - 对电荷状态（OCV-SOC）特征的开路电压对于电池管理系统至关重要。使用OCV-SOC曲线，可以实时估算SOC和电池容量。准确的SOC和容量信息对于执行大多数电池管理功能很重要，以确保安全，高效且可靠的电池组电源系统。文献中已经报道了许多方法，以改善SOC估计和电池容量估计。这些方法着眼于各种估计和过滤技术，以减少由于滞后和放松效应而导致的测量噪声和不确定性的影响。即使所有现有的SOC估计方法都取决于OCV-SOC的表征，但很少关注OCV-SOC表征错误的可能性以及OCV-SOC曲线对SOC和容量估计的不确定性的影响。在本文中，这是一系列三篇论文的第一部分，讨论了整个电池管理系统中OCV-SOC建模误差的效果。OCV-SOC曲线中不确定性的不同来源包括细胞间变化，温度变化，老化漂移，周期速率效应，曲线拟合误差和测量/估计误差。建议的不确定性模型可以纳入电池管理系统中，以提高其安全性，性能和可靠性。索引项 - OCV-SOC建模，OCV建模，OCV-SOC表征，OCV表征，锂离子电池，电荷估计，电池管理系统。
基于深钢筋学习方法的氧化还原电池模拟模型的优化
摘要：钒氧化还原电池（VRFB）在过去几十年中在混合储能系统（HESS）中发挥了重要作用，这是由于其独特的特征和优势。因此，对VRFB模型的准确估计在大规模存储应用中非常重要，因为它们对于在嵌入式能源体系结构中纳入了储能系统和控制算法的独特特征是必不可少的。在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，该方法结合了基于模型的和数据驱动的技术来预测电池状态变量，即电荷状态（SOC），电压和电流。我们的建议利用增强了深层增强学习技术，特别是深层Q学习（DQN），通过将Q学习与神经网络相结合以优化VRFB特异性参数，从而确保真实数据和模拟数据之间的稳健拟合度。我们提出的方法在电压预测中的现有方法优于现有方法。随后，我们通过纳入了第二种深度RL算法（Dueling DQN）来增强所提出的方法，这是DQN的改进，结果提高了10％的结果，尤其是在电压预测方面。所提出的方法导致了准确的VFRB模型，该模型可以推广到几种类型的氧化还原流量。
电池 - CERES研究存储库
摘要：将电池保持在特定温度范围内对于安全性和效率至关重要，因为极端温度会降低电池的性能和寿命。此外，电池温度是电池安全法规的关键参数。电池热管理系统（BTMS）在调节电池温度方面是关键的。虽然当前的BTMS提供实时温度监测，但缺乏预测能力却构成了限制。本研究介绍了一种新型混合系统，该系统将基于机器学习的电池温度预测模型与在线电池参数识别单元相结合。标识单元不断实时更新电池的电气参数，从而提高了预测模型的准确性。预测模型采用自适应神经模糊推理系统（ANFIS），并考虑了各种输入参数，例如环境温度，电池电流温度，内部电阻和开路电压。该模型通过基于实时数据动态调整热参数来准确地在有限时间范围内准确预测电池的未来温度。实验测试是在一系列AMB温度范围内对锂离子（NCA和LFP）圆柱细胞进行的，以在不同条件下验证系统的准确性，包括电荷状态和动态载荷电流。提议的模型优先考虑简单，以确保实时的工业适用性。
dapagliflozin和心力衰竭的死亡模式，并改善了射血分数，均事事后分析
基于强化学习（基于RL）的能源管理策略（EMS）被认为是具有多种电源的电动汽车的能源管理的有前途的解决方案。正在出现强化学习和深度强化学习的研究和应用。但是，以前的研究尚未系统地检查基于RL的EMS的基本要素。本文介绍了插电式混合动力汽车（PHEV）和燃料电池电动汽车（FCEV）中基于RL的EMS的性能分析。绩效分析在四个方面开发：算法，感知和决策粒度，超参数和奖励功能。结果表明，与其他算法相比，在整个驾驶周期内有效地开发了更具燃油效率的解决方案。改善感知和决策粒度会降低基于表格的策略更新的频率，但可以更好地平衡电池功率和油耗。在训练中设置高初始SOC将有效地改善基于RL的EMS的绩效。应谨慎对待基于瞬时电荷状态（SOC）变化的基于RL的EMS的等效能量损失奖励函数。这种方法对参数高度敏感，更有可能导致违反SOC约束。相比之下，基于整体SOC变化的等效能量奖励函数是更安全的选择。
5s – 7s电池组参考设计带有低侧MOSFET控制
电池组的电池组和园林工具越来越多地使用锂离子，Li-Polymer或Li-rion-raphate细胞类型。这种化学的体积和重量能密度都很好。虽然该化学反应提供了高能量密度，从而降低了体积和重量作为优势，但化学物质与安全问题相关，需要更准确且复杂的监测和保护。这些担忧是细胞欠压（CUV）和细胞过压（COV），过度过敏（OT），均电荷（OCC）和放电（OCD）和短路放电（SCD），所有这些都会导致加速细胞降解，并导致热逃亡和爆发和爆发。因此，在某些不寻常的情况下，需要及时监视包装电流，电池温度和每个电池电压。必须保护电池组，以防止所有这些情况。始终需要良好的测量精度，尤其是细胞电压，包装电流和细胞温度。精度对于准确的保护和电池组的电荷状态（SOC）计算是必要的。由于平坦的电压，对于LifePo4电池组应用程序尤其如此。电池动力应用程序的另一个重要功能是当前消耗，尤其是在船舶模式或待机模式下。降低电流消耗可节省更多的能源，并提供更长的存储时间，而不会超过电池。