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adafruit-bq25185-usb-dc-太阳能锂离子聚合物充电器...
USB Type C 连接器带有 5.1k CC 电阻，因此它可以与任何计算机或电源配合使用，以获得 5V 和高达 1A 的独立直流或太阳能输入 - 侧面的两个垫可用于连接 5 ~ 18V 电源，可以代替 USB 使用。如果输入是太阳能电池板，充电芯片将调整电流消耗，使电压不会低于电池电压，从而优化太阳能输入。无需大电容来稳定它，并且您可以获得近 MPPT 功能，而无需 MPPT 的成本和复杂性。默认充电速率为 1A，但您可以切断正面的 IS 跳线并在背面焊接任一跳线以将速率设置为 500mA 或 250mA 所有现代单节 LiPoly 或 LiIon 电池的默认 3.7V 标称/ 4.2V 最大电池化学性质/电压。您可以通过切断正面的 VS 跳线并在背面焊接跳线，将 LiFePO4 电池的电压设置为 3.2V/3.65V 负载电源路径 - 如果在连接 USB/DC/太阳能电源时负载连接器正在吸收电流，则它将默认从充电器吸收电流，任何剩余电流都将流向电池。这样可以防止电池不断充电/放电，从而缩短电池寿命。来自 USB/DC/太阳能的最大吸收量仍然为 1A，如果您需要更多电流，它将来自电池，并且芯片可以提供从电池到负载输出高达 3A 的电流尖峰！受调节的 4.5V 最大负载输出 - 无论 USB 或 DC/太阳能输入端的电压是多少，由于内部电压调节器，负载输出端口都不会超过 4.5V。但是，在处理大电流和高直流电压时请记住这一点，因为 LDO 会使电路板开始过热并限制电流。三个状态 LED - 橙色充电 LED、红色故障 LED 和绿色电源良好 LED。充电/故障引脚也位于左侧分线板上。热敏电阻 - 切断 TH 走线，您可以将 10K 热敏电阻连接到 TH 焊盘，这将调整充电速率以防止电池过热。芯片启用可禁用充电器。安装孔！
锂离子爆发
Li-Power电池组18 V; Li-Power电池组12 V; Li-Power电池组36 V; Li-Power电池组14.4 V; Li-Power插件电池组； LIHD电池组18 V; LIHD电池组DS 18 V用于秋季保护； LIHD电池组12 V; LIHD电池组36 V; 625026000/321001450（WH 36）; 625596000/321000550（WH 36）; 625027000/321001470（WH 72）; 625028000/321001490（WH 94）; 625406000/321001120（WH 24）; 625453000/316046040（WH 54）; 625529000/321000130（WH 187）; 625590000/321000390（WH 58）; 625595000/321000540（WH 29）; 625438000/316045190（WH 24）; 625585000/321000270（WH 48）; 625367000/321001000（WH 72）; 625368000/321001040（WH 99）; 625369000/321000980（WH 144）; 625549000/321001600（WH 180）; 625349000/321001140（WH 48）; 625344000/321000810（WH 223）; 624989000/321001640（WH 72）; 624990000/321001650（WH 99）; 624991000/321001660（WH 180）Li-Power电池组18 V; Li-Power电池组12 V; Li-Power电池组36 V; Li-Power电池组14.4 V; Li-Power插件电池组； LIHD电池组18 V; LIHD电池组DS 18 V用于秋季保护； LIHD电池组12 V; LIHD电池组36 V; 625026000/321001450（WH 36）; 625596000/321000550（WH 36）; 625027000/321001470（WH 72）; 625028000/321001490（WH 94）; 625406000/321001120（WH 24）; 625453000/316046040（WH 54）; 625529000/321000130（WH 187）; 625590000/321000390（WH 58）; 625595000/321000540（WH 29）; 625438000/316045190（WH 24）; 625585000/321000270（WH 48）; 625367000/321001000（WH 72）; 625368000/321001040（WH 99）; 625369000/321000980（WH 144）; 625549000/321001600（WH 180）; 625349000/321001140（WH 48）; 625344000/321000810（WH 223）; 624989000/321001640（WH 72）; 624990000/321001650（WH 99）; 624991000/321001660（WH 180）
考虑电池间差异的锂离子电池性能退化建模
摘要 电池组既表现出固有的电池间差异，也表现出温度和其他应力因素的时空差异，从而影响电池退化路径的演变。为了解释这些变化和退化或电池扩散的差异，我们提出了一种利用 3 参数非齐次伽马过程对锂离子电池退化进行建模的方法。该方法可预测任何电池架构的容量衰减或故障时间，并使用加速因子调整电池拟合退化数据的分布。在电池组级别，使用并联和串联配置的伽马分布变量组合对电池进行建模。将不同热条件下的容量衰减或故障时间的实际值与预测值进行比较，显示相对误差在 1 – 12% 范围内。我们还提出了一种通过分析样本量对估计不同电池组退化的影响来估计建模扩散和退化路径演变所需的最少电池数量的方法。这种采样策略对于降低设计电池组、电池管理系统和电池热管理系统所需的运行模拟的计算成本特别有用。
基于锂离子电池的剩余使用寿命预测...
无人管理的水下车辆通常部署在深海环境中，这些环境呈现出独特的工作条件。锂离子电池对于为水下车辆供电至关重要，至关重要的是要准确预测其剩余使用寿命（RUL）以保持系统的可靠性和安全性至关重要。我们提出了一个基于完整集合经验模式分解的残留寿命预测模型框架，并具有自适应噪声 - 时空卷积网（Ceemdan-TCN），该卷积网（Ceemdan-TCN）利用了扩张的因果汇报来提高模型捕获局部容量再生的能力，并增强了整体预测准确性。ceemdan被用来确定数据并防止由局部再生引起的Rul预测错误，并利用特征扩展来扩展原始数据的时间维度。NASA和CALCE电池容量数据集用作训练网络框架的输入。输出是当前预测的剩余容量，它与实际剩余电池容量进行了比较。MAE，RMSE和RE用作RUL预测性能的评估索引。在NASA和CACLE数据集上验证了所提出的网络模型。评估结果表明，我们的方法具有更好的寿命预测性能。同时，证明特征扩展和模态分解都可以提高模型的概括能力，这在工业场景中非常有用。
锂离子电池和其他对消防安全的威胁由Gordon F. Tomaselli编写的证词，医学博士
4 Mozaffarian，D.，Benjamin，E.J.，Go，A.S.，Arnett，D.K.，Blaha，M.J.，Cushman，M.，Turner，M.B。（2015）心脏病和中风统计 - 2016年更新：美国心脏协会的报告。循环，133，E268-E278。5患有先天性心脏病的成年人的心律不齐，第一部分：JACC最先进的评论，F。Bessiere等。J Am Coll Cardiol 2023卷。82第11页第1108-1120页登录编号：37673512 doi：10.1016/j.jacc.2023.06.06.034 6 Hazinski，M。F.，M.F.，Markenson，D.，Neish，S.，Gerardi，M.，M.，Hootman，J.，Nichol，Nichol，Nichol，G。，Smith，Smith，S.（2004）。aha科学陈述：对心脏骤停的反应和选择威胁生命的医疗紧急情况。学校的医疗应急响应计划：医疗保健提供者，政策制定者，学校管理人员和社区领袖的声明。同时发行的流通，109，278-291;儿科，113，155-168;急诊医学年鉴，43，83-99。7 Link，M.，Atkins，D.，Passman，R.，Halperin，H.，Samson，R.，White，R.，Kerber，R。（2010）。第6部分：电疗法。自动化的外部除颤器，除颤，心脏vers和起搏：2010年美国心肺复苏和紧急心血管护理指南。流通，122（补充3），S706 – S719。8 Mell HK，Mumma SN，Hiestand B，Carr BG，Holland T，Stopyra J.农村，郊区和城市地区的紧急医疗服务响应时间。JAMA Surg。 2017年10月1日; 152（10）：983-984JAMA Surg。2017年10月1日; 152（10）：983-984
文章锂离子电池储能系统的钴供应链和环境生命周期的影响
摘要：在电池储能系统（BESS）中部署的锂离子电池（LIB）可以降低发电部门的碳强度并改善环境可持续性。这项研究的目的是使用生命周期评估（LCA）建模，使用来自同行评审的文献以及公共和私人资源的数据，以量化钴的供应链沿供应链沿供应链量化，这是许多类型的LIB中的关键组成部分。该研究试图了解在生命周期阶段的位置，环境影响最高，从而强调了可以提高自由链供应链可持续性的行动。该LCA的系统边界是摇篮到门的。影响评估遵循食谱中点（H）2016。我们假设一个30年的建模期，并在第3年，第7和14年结束时进行了增强，然后在第21年完全替换。在场景中使用了三个炼油厂（中国，加拿大和芬兰），一系列矿石等级（NMC111，NMC532，NMC532，NMC622，NMC811和NCA），以更好地估计其对生命周期的影响。的见解是，根据与矿石等级的逆权法关系，几乎所有途径的影响都会增加；在中国以外的精炼可以将全球变暖潜力（GWP）降低超过12％； GWP对NCA和其他NMC电池化学中使用的钴的影响分别比NMC111低63％和45-74％。按单分析进行分析，海洋和淡水生态毒性是突出的。对于0.3％的矿石等级，加拿大路线的GWP值以58％至65％的速度降低，而芬兰路线的GWP值则下降了71％至76％。统计分析表明，电池中的钴含量是最高的预测因子（R 2 = 0.988），其次是矿石等级（R 2 = 0.966）和精炼位置（R 2 = 0.766），当分别评估相关性时。这里提出的结果指向可以减少环境负担的地区，因此它们有助于政策和投资决策者。
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
白皮书：用Airscwo.Docx销毁锂离子电池电解质
抽象锂离子电池（LIB）在包括运输，电子和太阳能在内的众多主要行业中起着至关重要的作用。虽然使用量和多氟烷基（PFAS）添加剂可以提高性能和寿命，但通过电池制造和回收操作将这些添加剂的偶然释放到环境中可能会对环境，人类健康和财务成果产生负面影响。当前的电池制造和回收废物处理方法并非旨在消除PFA，从而强调了对高级解决方案的需求。超临界水氧化（SCWO）已被证明可以在各种复杂的废物流中破坏PFA，从而使其成为有前途的解决方案。374Water的AirScWo技术用于处理含有HQ-115的解决方案，该解决方案是锂离子电池中商业使用的添加剂。HQ-115，也称为BIS（三氟甲磺酰基）酰亚胺（LITFSI），是一种双氟烷基磺酰亚胺（BIS-FASIS）的一种类型秒。这些结果表明，374Water的AirScWo技术可用于快速破坏基于PFA的LIB添加剂，并可能提高一旦商业化的LIB制造和回收利用的可持续性。
需要了解指南RE2锂离子电池使用和存储
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