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World File Search System电荷状态
能量
本文介绍了一种新型体系结构，称为基于融合 - 融合优化（FUFI），具有双长期记忆网络（FUFI-CNN-BI-LSTM），以增强电荷状态（SOC）估计性能。所提出的FUFI-CNN-BI-LSTM模型利用卷积神经网络（CNN）和Bi-Long短期存储网络（BI-LSTM）的功能，同时利用FUFI优化来有效调整网络的超参数。这种优化技术通过找到模型的最佳配置来促进有效的SOC估计。对基于FUFI算法的模型进行了比较分析，包括FUFI-CNN-LSTM，FUFI-BI-LSTM，FUFI-LSTM和FUFI-CNN。比较涉及评估SOC估计任务的绩效并确定模型的优势和局限性。此外，提出的FUFI-CNN-BI-LSTM模型在各种驱动周期测试中进行了严格的测试，包括HPPC，HWFET，UDDS和US06在-20至25摄氏度的不同温度下进行。使用良好的评估索引在不同的现实工作条件下评估模型的鲁棒性和可靠性，包括相对误差（RE），平均绝对误差（MAE），R Square（R 2）和Granger因果关系测试。结果表明，所提出的FUFI-CNN-BI-LSTM模型可在较高和较低范围的广泛温度上实现有效的SOC估计性能。这一发现表明该模型在各种操作条件下准确估算SOC的功效。
金属 - 有机络合物的瞬态自组装
汽车行业在过去100年中经历了快速发展，并为人们的生活带来了极大的便利。1然而，全球电动汽车（电动汽车）无疑是解决环境问题增加的解决方案，2随着高能量密度，低成本和耐用的储能系统的发展，一个关键的推动剂。电动汽车的早期电池技术包括铅酸和镍金属氢化物化学，以及诸如氢燃料电池和超级电容器之类的技术。3然而，锂离子电池（LIBS）是电动汽车的当前首选技术。在这里，常见的阴极化学分配包括氧化锂（LCO），氧化锰锂（LMO），磷酸锂（LFP），锂镍钴氧化铝（NCA）和锂镍 - 锰镍 - 锰 - 少量氧化物（NMC），并有效地相比之下。电池化学。由于用法依赖性降解和LIB的不稳定性，在某些操作窗口之外，实时嵌入电池管理系统（BMS）对于维持安全性和可靠性至关重要。4 BMS的关键目标是监视关键状态，最小化降解状态，5个平衡单元6并检测故障。7 LIB中的研究和开发传统上专注于多个长度尺度的电极和电解质开发，但是8将这些见解与BMS的设计联系起来仍然是迫切的需求。9电荷状态（SOC）10是关键状态之一，表示细胞中的剩余能力，而状态为
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。
带有混合能源管理系统支持电动汽车充电系统的基于可再生能源的直流微电网
摘要：种植电动汽车（EV）所有权导致充电站的增加，这增加了负载需求并在高峰时段引起电网中断。微电网可以通过实施有效的能源管理方法来重大解决电气分配系统中的这些问题。建议的混合优化方法旨在提供恒定的力量，无论产生差异如何，并应防止存储设备的早期恶化。这项研究建议使用基于模糊的拼音搜索算法（SSA）的动态控制系统为微网（MG）操作提供可靠的功率平衡。设计和评估了所提出的DC微电网整合可再生能源（RES）和电池存储系统（BSS）（BSS），并使用MATLAB Simulink Simulation进一步验证了发现。将混合SSA策略与最广泛使用的粒子群优化（PSO）的功率管理进行比较时，观察到混合SSA方法在收敛速度和稳定性方面是优越的。使用两种不同的模式，太阳照射的变化和电池电荷状态的变化，确保了微电网的成本效益的操作，评估了给定能量管理系统的有效性。增强的响应特征表明，模糊SSA可以优化DC微电网的功率管理，从而更好地利用能源。这些结果表明，与PSO相比，DC微电网中算法配置对DC微电网中具有成本效益的电力管理的相关性，因为它可以节省大约7.776％的电费。
基于AI的锂离子电池管理系统的估计
摘要 - 锂离子（锂离子）电池在电动汽车（EV）行业中由于其高能量密度，寿命更好和较高的名义电压而引起了极大的关注。然而，由于其老化和非线性行为，准确估计锂离子电池的电荷状态（SOC）和健康状况（SOH）仍然具有挑战性。本文探讨了电池管理系统（BMS）模型的潜在融合人工智能（AI）估计技术，尤其是深度学习（DL），以改善SOC和SOH模型估计。本研究论文通过确定现有研究重点的潜在差距，总结了当前的BMS方法，并提出了另一种在Ev Li-Ion电池中进一步探索的技术。目前，现有研究存在研究差距，尤其是在SOC和SOH估计中应用DL时。强调了对DL方法的更全面探索和完善的需求。未来的研究应解决这些差距，以将DL整合到BMS中，以确保强大可靠的SOC和SOH估计。由于它具有准确提高SOC和SOH估算健康模型的能力和能力，深度学习具有在BMS中研究SOC和SOH的很大潜力。因此，有机会进一步研究DL技术，以便清楚地检查BMS中SOC和SOH模型估计的正确性。索引条款 - 电池管理系统（BMS），锂离子，人工智能，充电状态（SOC），健康状况（SOH）
硅和锗中的量子点阵列
量子点中限制的电子和空穴为量子涌现、模拟和计算定义了极好的构建块。硅和锗与标准半导体制造兼容，并且含有具有零核自旋的稳定同位素，因此可作为具有长量子相干性的自旋的极好宿主。在这里，我们展示了硅金属氧化物半导体 (SiMOS)、应变硅 (Si/SiGe) 和应变锗 (Ge/SiGe) 中的量子点阵列。我们使用多层技术进行制造以实现紧密限制的量子点并比较集成过程。虽然 SiMOS 可以从更大的温度预算中受益，而 Ge/SiGe 可以与金属形成欧姆接触，但定义量子点的重叠栅极结构可以基于几乎相同的集成。我们首次在 Ge/SiGe 中实现了每个平台的电荷感应，并展示了功能齐全的线性和二维阵列，其中所有量子点都可以耗尽到最后的电荷状态。在 Si/SiGe 中，我们使用 N + 1 方法调谐五重量子点，以同时达到每个量子点的少数电子状态。我们比较了电容串扰，发现 SiMOS 中的电容串扰最小，这与量子点阵列的调谐相关。我们将这些结果应用于量子技术，并将工业量子位、混合技术、自动调谐和二维量子位阵列确定为四个关键轨迹，当它们结合在一起时，可以实现容错量子计算。
储能杂志 - RWTH出版物
大型电池存储系统（BES）可以为许多应用提供服务，并且已经广泛用于电网服务。快速增长的贝斯市场及其对部署的最新兴趣强调了对自动控制的安全，可靠且可用的能源管理系统（EMS）的需求。但是，EMS及其集成的功率分布算法（PDA）仍然可以优化以适应BES的各种特征。本研究调查了PDA的新版本，特别关注电池老化和系统效率。基于规则的PDA已在6 MW/7.5 MWH BESS系统上进行了验证，该系统具有五种电池技术，可为德国电网提供频率遏制储备。结果强调了PDA利用每种电池技术各个优势的能力。PDA设定了电荷状态，能量吞吐量和电池功率以延长电池寿命的目标。可以通过PDA的新实施来提前选择电池之间能量吞吐量的分布。同时，逆变器在最佳效率范围内激活和使用的频率较小，将整体系统效率提高到约82％。优化的切换行为会导致单个电池单元和更恒定功率的更长阶段之间的频率切换。此外，通过选择电池技术和硬件端的整体系统布局，可以提高BES的运营效率。与我们的基准测试相比，通过通过多用途操作增加总体功率请求的改进才能增加约6％。BESS运营商可以使用结果来增加由于电池寿命较长和效率损失较少而增加运营利润。
引用出版版本（APA）：Christian，M.，Curse，A.，Jensen，P.G.，Theodorescu，R。，＆Larsen，K。（2023）。 SOC/SOT双重平衡
摘要 - 电动汽车中的电池包由电池管理系统管理，这些电池管理系统会影响包装中的电池状态，在这些系统中，此类系统在研究中受到了很多关注。最近，平衡细胞之间的脾气已成为研究主题。在我们的工作中，我们考虑了一个双平衡问题，我们旨在平衡充电状态和温度的两个参数。我们考虑一个智能电池组，可以绕过单个单元格，这意味着没有电流往返或从单元格，这使得单元在电池不充电或放电时冷却。此外，智能电池组可以估计每个单元的特性，进而可以用来定义单元格和电池组行为的模型。我们使用电池组的模型进行实验，其中每个细胞的配置都作为衰老的效果。对于具有异质细胞的这样的包装，我们在Uppaal Stratego中使用Q学习来合成一个控制器，该控制器最大化在平衡状态下所花费的时间，这意味着所有单元格的状态彼此之间都在特定的范围内。与两个基于阈值的控制器相比，我们在两个方面都有显着改善，这些控制器平衡了充电状态或温度状态。合成的控制器仅在1-4％的时间之间，温度在15-20％的时间之间是不平衡的。基于阈值的控制器的充电状态不平衡，多达37％的时间，或者在温度的时间内是44％的时间。最后，电荷状态和温度的最大变化减少。索引术语 - 启动电池组，数字双胞胎，SOC和SOT，双平衡，增强学习
锂离子电池阴极的电子特性，以离子门控晶体管构型研究
摘要电子和离子运输控制锂离子电池（LIB）操作。在不同电荷状态下锂离子过渡金属氧化金属（LMOX）阴极中电子传输的操作研究可以评估LIB的健康状况及其性能的优化。我们报告了在离子门控晶体管（IGT）构造中在Operando中控制的不同电荷状态的Lib阴极材料中的Electronic运输。我们考虑了LINI 0.5 MN 0.3 CO 0.2 O 2（NMC532） - 和LIMN 1.5 Ni 0.5 O 4（LNMO）基于常规Lib Cathodes中的配方材料，在有机电解质LP30中运行，并在有机电解质LP30中运行（1M Lipf 6中的LIPF 6中的LIPF 6中：乙烯碳酸烯基碳酸盐：Dimethylyyy基碳酸盐碳酸盐碳酸盐1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V/V）NMC532-和基于LNMO的阴极材料被用作转移通道材料，LP30用作离子门控培养基。超出了其对Lib的领域的影响，我们的工作将基于混合离子和电子传输（包括神经形态计算）的新型设备设计。
研究文章基于FPGA的电池管理系统，用于实时监控和瞬时SOC预测
电池管理系统（BMS）对于使用电池组的所有类型的电动汽车都至关重要。各种因素，例如电池温度和平衡，直接影响车辆中使用的电池的寿命，安全性和效率。对于安全性和鲁棒性，应立即监视和调整这些因素。今天，电池管理系统一直在使用不同的生产方法和算法开发。在研究中，计算是通过测量参数（如温度，电流，平衡，负载状态和电池电池的健康状况）以及电池组的控制，并通过这些计算提供了计算。即时，连续的测量和处理所有这些数据以及根据计算结果的创建控制算法的创建，可以使用强大的处理器。FPGA是可以提供BMS所需的速度和功能的处理器。在电池管理系统中，FPGA负责接收和处理电池单元的所有信号并产生结果。它立即从温度，电流和电压传感器处理数据，并应用平衡所需的控制阶段。此外，电池的充电和排放能力是通过立即测量电荷状态（SOC）来计算的。SOC在电池管理系统中非常重要，以确保电池组的安全性。因此，需要准确，实时估算SOC。由于其并行处理能力，FPGA可以同时读取传感器的数据并执行相关的计算。在这项研究中，在FPGA上进行了实时，高计算速度的多功能系统设计。在模拟环境中实时监测基于嵌入式系统的实验电池的电压和电流。实验结果表明，瞬时SOC估计是成功的，并且系统将即时结果返回到传入的传感器数据中。使用FPGA作为管理单元将在BMS中具有高度的工作速度，实时监控，低功耗和重新编程性。