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如何计算电池储能系统（BESS）的终生避免排放量（LAE）？
负载曲线（浅绿色）表示电池的价格优化充电和放电负载曲线，红色曲线表示电力结构的 LCA 排放因子。当负载曲线为正时，电池充电。当电池放电时，电网电力被替换，并避免排放，因为放电电力的碳强度较低。运营阶段的总体排放平衡是在资产的整个生命周期内计算出来的，使用未来几年的可用价格情景来插入结果。该方法还考虑了电池的退化，并根据每年预期的退化程度缩小容量。
Doel-4 和 Tihange-3 反应堆寿命延长的风险
新核电站最重要的安全目标是排除早期和高释放的堆芯熔化事故。到目前为止，Doel-4 和 Tihange-3 尚未满足这一安全要求。新核电站必须满足这一基本安全目标。另一方面，对于现有核电站，人们承认实施这些要求可能“不合理可行”。因此，监管机构的任务仍然是检查计划的措施在多大程度上足以满足对民众的必要保护要求。民众和政界人士有权知道 Doel-4 和 Tihange-3 与当前安全要求相比存在哪些不足之处。此外，他们应该收到有关哪些升级在技术上可行但出于经济原因不应进行的信息。
实现高度稳定的钙钛矿光电探测器，其寿命很长，可以通过全效沉积过程
摘要：混合有机 - 无机金属卤化物钙钛矿（HOIP）由于其出色的光电特性，已成为一种有希望的可见光感应材料。尽管有优势，但克服商业化的稳定问题仍然是一个挑战。在此，通过全瓦库姆工艺证明了一个极为稳定的光电探测器，并用CS 0.06 fa 0.94 pb（I 0.68 BR 0.32）3 per-Ovskite制造。在标准的一个太阳太阳照明下，光电探测器达到的电流密度高达1.793×10-2 a cm -2，同时在零偏置电压下保持电流密度低至8.627×10-10 - 10 a cm -2。线性动态范围（LDR）和瞬态电压响应与基于硅的光电探测器（Newport 818-SL）相当。最重要的是，该设备在一个太阳太阳照明下不断暴露后，保持了95％的初始性能的95％。这些出色的结果的成就促成了全面的沉积过程，从而提供了具有很高稳定性和良好均匀性的薄膜，从而延迟了退化过程。通过阻抗光谱法进一步研究了降解机制，以揭示在不同暴露时间下光电探测器中的电荷动力学。关键词：钙钛矿，光电探测器，稳定性，特定探测率，热蒸发</div
多服务电池储能系统的寿命限制
摘要：基于可再生能源的可靠电网系统是限制气候危机的关键一步。固定式电池储能系统 (BESS) 具有巨大的潜力，可以在不同时间范围内抵消电网中的功率波动。但是，为了可靠地运行和估算成本，需要了解电池的退化情况。我们对 NCM532/Gr 锂离子电池单元的单服务应用和多服务应用进行了加速电池退化研究。频率调节 (FR) 对电池的危害最小，预期寿命为 12 年，而峰值调节 (PS) 的预期寿命为 8 年。联合循环 (FRPS) 加速了容量损失，并且从循环开始就会引起正极的退化，导致仅在 870 个等效全循环 (EFC) 后功率受限。跟踪 1C 速率放电容量被证明是加速电池极化的良好指标，并且可以作为评估内部电池健康状态 (SOH) 的有用方法。
基于加速机械测试和有限元分析的焊点寿命建模
焊料疲劳是电力电子模块中观察到的主要故障模式之一。在使用条件下，电力电子部件会受到由电阻加热引起的反复温度波动。由于热膨胀系数不匹配，材料互连处会产生热机械应力。尽管如此，高可靠性应用要求使用寿命长达 30 年。因此，需要加速测试方法。然而，由于非弹性变形的应变率依赖性，理论寿命建模对于将加速测试方法的结果与通常的使用条件进行比较是必要的。本研究报告了一种在 20 kHz 超声波频率下运行的机械测试方法。在测试过程中，样品会受到反复弯曲变形，直到焊点最终断裂。确定了从室温到 175 ◦ C 的不同温度下裂纹萌生的循环次数。此后，对疲劳实验进行 FEM 计算机模拟，其中粘塑性 Anand 模型用作焊料的材料模型。用损伤累积模型评估焊料中裂纹的起始时间，该模型结合了 Coffin-Manson 模型和 Goodman 关系的多轴版本。结果表明，该模型可应用于焊料合金 PbSnAg、Sn3.5Ag 和 SnSbAg。
USAPPS 平民因数十年的志愿服务荣获总统终身成就奖
照片由莱昂纳德伍德堡公共事务办公室的 Brian Hill 拍摄 军人配偶 Shawna Hayes（右）与来自密苏里州黎巴嫩密苏里就业中心的 Trish Rogers 交谈，这是莱昂纳德伍德堡过渡援助计划于周五在 470 号楼举办的一次活动。此次活动旨在通过 MO Heroes Connect 计划为失业军人配偶提供有关可获得的免费资源的信息。更多信息请点击此处。
使用MATLAB/SIMULINK
摘要：本文介绍了一个能够通过终生预后扩展的私人家庭的能量系统的模型。该能源系统旨在使用由氢气单元和锂离子电池组成的混合储能系统完全覆盖私人家庭的全年能源需求。在夏季，由PV剩余用质子交换膜（PEM）产生氢，然后存储在氢气罐中。主要在冬季，就缺乏PV能量而言，氢被燃料电池转化为电和热量。该模型是在MATLAB/SIMULINK中创建的，并且基于实际输入数据。还考虑了热量需求，并被热泵覆盖。模拟期是解决能源生产和需求的季节性的整整一年。由于高初始成本，这种能源系统的寿命至关重要。因此，该模型是通过终生预测扩展的，以优化尺寸，目的是基于氢的能量系统的寿命延长。生命周期的影响因素是根据文献综述确定的，并将其整合在模型中。进行了一项广泛的参数研究，以评估有关三个组件的能量平衡和寿命的不同尺寸，即电机，燃料电池和锂离子电池。结果证明了整体建模方法的好处，并启用了有关系统使用资源，寿命和自助率的设计优化。
机器学习辅助识别具有不确定性的精确电池寿命型
降低的电池寿命模型由各种老化模式的代数表达式组成，被广泛用于外推降解趋势，从加速老化测试到现实世界中的老化场景。识别高准确性和低不确定性的模型对于确保模型外推可以可信至关重要，但是，很难构成准确预测多元数据趋势的表达式。对文献的循环退化模型的回顾揭示了各种功能关系。在这里，一种机器学习辅助模型识别方法用于在一个出色的LFP-gr衰老数据集中降级，并通过Bootstrap重新采样量化了不确定性。这项工作中确定的模型导致了人类专家模型的平均绝对误差的一半。模型通过转换为状态方程式并比较在不同负载下对细胞衰老的预测进行验证。参数不确定性被带入一个储能系统模拟中，以估计衰老模型不确定性对系统寿命的影响。此处使用的新模型识别方法可将人寿预测的不确定性降低3倍以上（人类杂货模型10年时的相对容量为86％±5％，机器学习辅助模型为88.5％±1.5％），赋予能力储存系统生命周期的更耐心估计的能力。©2022作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/ac86a8]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
机器学习辅助识别具有不确定性的精确电池寿命模型
降阶电池寿命模型由各种老化模式的代数表达式组成，广泛用于将加速老化测试中的退化趋势推断到真实老化场景中。确定具有高精度和低不确定性的模型对于确保模型推断的可信度至关重要，但是，很难编写准确预测多元数据趋势的表达式；对文献中的循环退化模型的回顾揭示了各种各样的函数关系。在这里，使用机器学习辅助模型识别方法来拟合突出的 LFP-Gr 老化数据集中的退化，并通过自举重采样量化不确定性。本研究中确定的模型的平均绝对误差约为人类专家模型的一半。通过转换为状态方程形式并将预测结果与不同负载下的电池老化进行比较来验证模型。参数不确定性被带入储能系统模拟中，以估计老化模型不确定性对系统寿命的影响。这里使用的新模型识别方法将寿命预测不确定性降低了三倍以上（人类专家模型 10 年相对容量为 86% ± 5%，机器学习辅助模型为 88.5% ± 1.5%），从而可以更自信地估计储能系统的寿命。© 2022 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是正确引用原始作品。[DOI：10.1149/1945-7111/ac86a8]
