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生命周期基于锂电池的评估
本评论提供了一项对环境生命周期评估（E-LCA），生命周期成本（LCC），社交生命周期评估（S-LCA）和生命周期可持续性评估（LCSA）方法的全面研究。值得注意的是，该研究不仅通过整合了环境心理考虑因素，还将社会和经济方面的范围融合来区分自己，从而封装了维持能力的整体概念。概述了每种评估方法所特有的挑战，包括数据可用性（35％的审查研究中有公开访问的库存数据），方法论上的不一致，对未来成本的不确定性和社会影响。诸如数据不确定性，成本比较的挑战以及缺乏标准化措施等困难都得到了强调。该研究确定了LCA的关键未来方向，包括需要更好的数据质量，适应新技术以及与可持续发展目标（SDGS）保持一致。未来的研究方向提出 - 包括方法论的标准化以及促进跨学科合作。克服这些挑战具有推动电池行业可持续实践的潜力，并为清洁的能源未来做出了贡献。
用于固定存储的不易燃、非锂电池
Alsym Green 是一种长时储能 (WDES) 解决方案，其灵活性和可靠性是当前 LDES 解决方案无法比拟的。它可以通过软件配置，在 2 到 110 小时的任意时间内完全放电，并可在 4 小时内充满电。支持 2 到 24 小时的放电时间意味着您可以使用 Alsym Green 在高峰需求期间利用费率套利机会，并支持日内负载转移需求。
基于基因编程的锂电池的行为模型
摘要本文提出了一种基于遗传编程（GP）的新方法，以得出描述电池末端电压的瞬时演化的行为模型。这些模型在分析上将电池电压与其充电状态，充电/放电率和温度联系起来。与流行的基于等效电路的模型相比，主要优点之一是显着减少了生产识别模型参数所需的实验数据集的努力。GP生成了一个最佳的“候选”分析模型的家族，每个家族都与量化诸如简单性和准确性之类的性能指标的合适指标相关联。考虑到在现实的工作条件下，该方法用于描述磷酸锂（LifePO4或LFP）电池的短暂放电阶段，考虑到付费量在20％至80％之间，排放率在0.25C和1C之间，以及在5°C到35°C的范围内的温度之间的排放率在5°C到35°C的范围内可以提供不同的解决方案。选择两个模型并根据实验结果进行验证。所选模型在分析范围内保证了相对均方根误差（分别为0.31％和0.22％）的相对均方根误差（分别为0.31％和0.22％）。