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一个钒 - 铬氧化还原流动电池朝着可持续的能量存储
摘要随着间歇性可再生能源的升级利用，对耐用和强大的能源存储系统的需求增加了以确保稳定的电力供应。氧化还原流量（RFB）已受到越来越多的关注，作为网格应用的有前途的能力存储技术。然而，他们的广泛市场渗透仍然受到许多挑战的阻碍，例如高资本成本和劣等的长期稳定。在这项工作中，设计和制造了全瓦纳邦和铁奇异RFB系统的优点，钒 - 铬RFB（v/cr rfb）。该提出的系统具有1.41 V的高理论电压，同时通过使用便宜的铬作为反应性物种来实现成本效益。在实验上，该系统在50 c时达到了超过900 mW cm 2的峰值密度，并且对于50个周期的稳定性能，其能量效率超过87％，将该系统作为大型能源存储的有前途的候选者。
可持续发展故事
除了已经工业化的技术外，几种液流电池模型还探索了创新的电解质化学，包括基于金属和有机氧化还原物质的化学。目标是制造一种使用寿命长且超越电池技术平均能力的液流电池。事实上，液流电池的整体可持续性在很大程度上取决于用作氧化还原物质的成分。文献中描述了 50 多种电解质变体。1,2 对于基于金属的液流电池，广泛研究的化学物质包括铁/铬 RFB、锌/铁 RFB、锌/溴化物 RFB，然而，钒 RFB (VRFB) 是能源市场上商业化程度最高、开发程度最高的。3 与此同时，有机（无金属）液流电池的市场进入也在迅速推进。4 迄今为止使用的最常见的有机氧化还原物质是羰基（醌/蒽醌）、茂金属（如二茂铁衍生物）、氮氧自由基、紫罗碱衍生物等。 5
在本文中，我们描述了巴西联邦税务特别秘书处 (RFB) 2019 年的人工智能计划。RFB 涵盖巴西的海关部门和国税局，这两个领域都有人工智能计划。其中之一是全国范围内成熟的人工智能，其核心技术由 RFB 创建和开发：通过机器学习的海关选择系统 (Sisam)。在海关领域，我们还有其他正在生产的人工智能，如 Aniita 系统中的专家系统和 Iris 人脸识别系统。其他一些计划已部分实施、处于测试或开发后期。海关和国税局都有此类计划。越来越多的计划正处于起步阶段。
在本文中，我们描述了巴西联邦税务特别秘书处 (RFB) 2019 年的人工智能计划。RFB 涵盖巴西的海关部门和国税局，这两个领域都有人工智能计划。其中之一是全国范围内成熟的人工智能，其核心技术由 RFB 创建和开发：通过机器学习的海关选择系统 (Sisam)。在海关领域，我们还有其他正在生产的人工智能，如 Aniita 系统中的专家系统和 Iris 人脸识别系统。其他一些计划已部分实施、处于测试或开发后期。海关和国税局都有此类计划。越来越多的计划正处于起步阶段。
氧化还原液流电池的改性膜——综述
摘要：本综述介绍并批判性地讨论了为提高氧化还原液流电池 (RFB) 的性能而开发和应用的改性膜的最新进展。本综述首先介绍了储能化学原理以及在工业和运输相关领域的能源转型中使用 RFB 的潜力。接下来简要介绍并比较了常用的膜改性技术。然后批判性地讨论了在不同 RFB 化学中应用改性膜的最新进展。概述了给定的膜改性策略、相应的非原位特性及其对电池性能的影响之间的关系。已经证明，需要进一步专门研究以开发最佳改性技术，因为改性通常会减少氧化还原活性物质的交叉，但同时会导致膜电阻增加。使用类似于水净化应用中采用的替代先进改性方法的可行性尚待评估。此外，仍必须研究改性膜在 RFB 循环过程中的长期稳定性和耐用性。最后强调了剩余的挑战和潜在的解决方案以及有希望的未来前景。
基于氧化还原液流电池的混合储能系统：最新发展、挑战和未来前景
摘要：最近，混合储能系统 (HESS) 在充电站、电网服务和微电网等多个应用领域的吸引力日益增长。HESS 由两个或多个单个储能系统 (ESS) 集成而成，以结合每个 ESS 的优势并提高整体系统性能，例如效率和使用寿命。最近对 HESS 的研究主要集中在不同 ESS 之间的电源管理和耦合上，而对特定类型的 ESS 没有特别的兴趣。在过去的几十年里，氧化还原液流电池 (RFB) 因其吸引人的特性而备受关注，尤其是在固定存储应用中，混合可以改善某些短期持续时间和峰值功率可用性特性。本文全面概述了基于 RFB 的 HESS 的主要概念。首先简要描述并指定适用于与 RFB 混合的常见电化学存储技术的关键性能指标 (KPI)，然后根据面向电池和面向应用的 KPI 对 HESS 进行分类。此外，提出了一种由 RFB 和超级电容器 (SC) 组合而成的 HESS 最佳耦合架构，并通过数值模拟对其进行了评估。最后，对能源管理系统 (EMS) 进行了深入研究。提供了 EMS 的一般结构以及可能的应用场景，以确定常用的控制和优化参数。因此，将面向系统和面向应用的参数的区分应用于文献数据。之后，讨论了最先进的 EMS 优化技术。由于最佳 EMS 的特点是预测系统的未来行为并使用合适的控制技术，因此对以前实施的 EMS 预测算法和控制技术进行了详细分析。该研究总结了RFB电混合的关键方面和挑战，从而为管理系统新需要的优化和控制算法提供了未来前景。
基于氧化还原电池的混合储能系统：最新的发展，挑战和未来的观点
摘要：最近，混合储能系统（HESS）的吸引力在多个应用领域中一直在增长，例如充电站，电网服务和微电网。hesss由两个或多个单个单一存储系统（ESS）的集成，以结合每个ESS的好处并改善整体系统性能，例如效率和寿命。关于HESS的最新研究主要集中在电源管理和不同ESS之间的耦合，而对特定类型的ESS而没有特别兴趣。在过去的几十年中，氧化还原流量电池（RFB）由于其吸引人的功能而受到了显着关注，尤其是对于固定存储应用，并且杂交可以改善有关短期持续时间和峰值功率可用性的某些特征。本文介绍的是基于RFB的HESS的主要概念的全面概述。从简短的描述和针对与RFB混合杂交的常见电化学存储技术的关键性能指标（KPI）的规范开始，HESS是基于面向电池的和面向应用程序的KPI进行了分类的。此外，通过数值模拟提出并评估了包括RFB和SuperCapacitor（SC）组合的HESS的最佳耦合结构。最后，对能源管理系统（EMS）进行了深入研究。提供了EMS以及可能的应用程序场景的一般结构，以识别常用的控制和优化参数。因此，将面向系统和面向应用程序的参数的分化应用于文献数据。之后，讨论了最新的EMS优化技术。作为最佳EMS的特征是对系统的未来行为的预测以及合适的控制技术的使用，对先前实施的EMS预测算法和控制技术进行了详细分析。这项研究总结了RFB的电杂交的关键方面和挑战，因此对新需要的优化和控制算法给出了未来的观点。
氧化还原流量电池：浏览安全和法规问题
摘要：氧化还原电池（RFB）被认为是用于固定存储应用的最有希望的电化学能源存储技术之一，尤其是在长期持续时间的储能服务中。rfbs是电化学转换器，使用旋转介质作为或用活性材料，可以逆转电化学反应。了解技术标准和其他法规的知识为通过统一的说明和通常适用的规则成功和安全商业化的基础奠定了基础。文献中报道了有关RFB的安全性和法规问题的少量论文，主要是有两个原因。首先，因为这项技术被认为是安全的；其次，因为大多数出版物都仅限于化学材料的短期表征研究。本文旨在帮助填补这一差距，为研究人员和学生提供有关RFB的安全性和监管方面的入门知识，主要是从电气和水力的角度来看。读者被转称是针对更深入研究和分析的特定法规。
H2-Br2 氧化还原液流电池中局部电流分布的原位测量
过去几十年来，可再生能源的增长增加了对具有成本效益的电能存储系统 (ESS) 的需求，该系统将客户需求与能源生产分离开来，从而可以始终为消费者提供可靠的供应 [1、2]。大规模并网存储需要能够承受大量充电/放电循环、具有高能源效率（至少 70%）并且资本成本合理 [3]。氧化还原液流电池 (RFB) 是拟议的替代方案之一，因为它们具有在能量容量和功率方面可以单独扩展的特殊能力。氧化还原电池是一种电化学系统，以流动介质中存在的氧化和还原电活性物质的形式储存能量。氧化还原活性物质包含在电解质中，通常储存在外部罐中。因此，能量容量由溶液体积和电活性材料的浓度决定，而功率输出由电池活性面积和电池数量决定。钒氧化还原液流电池是迄今为止研究最多、商业化使用最多的系统。该系统在两个半电池中使用同种元素的不同氧化态的离子，从而最大限度地减少通过膜扩散引起的电解质浓度变化，这是早期对先驱系统的调查中普遍存在的问题 [4]。尽管在这个研究领域取得了重大进展，全钒 RFB 仍远未达到成本目标 [5]。与储能容量相关的主要成本驱动因素是钒电解质 [6]。替代化学方法已被研究作为可行的低成本解决方案。其中，全铁因储能材料的易得性而脱颖而出 [7]。与全钒 RFB 一样，使用相同的氧化还原活性元素可消除交叉污染问题（尽管仍有待考虑当前的低效率）。然而，沉积和溶解速度很慢，并且作为副反应的氢气释放带来了额外的挑战。氢溴氧化还原液流电池 (H2-Br2RFB) 有望成为一种高功率系统，且电解质成本相当低 [8]。反应物储量丰富，
无溶剂诱导的相分离启用设计师氧化还原流量电极
设备，RFB电解池很容易访问，可实现电解质缩放，维护和潜在的新氧化还原夫妻的交换（图1 A）。尽管具有优势，但对于许多新兴的网格应用来说，当前的RFB迭代被认为太昂贵了，[1,4,5]激励研究改进的电解质形式，[6,7]分离技术，[8-10]运营策略，[11]，[11]和材料设计。[12]特别是，增加的功率密度可以实现更紧凑的有效反应堆，可以满足运行需求，从而降低电化学堆栈尺寸和成本。在反应堆内，多孔碳电极支持几个重要功能，包括导电和热量，从而进行氧化还原反应发生的表面积，通过反应器分布电解质并调节操作压力下降。[13]因此，室内和微结构特性会影响电化学和流体动力学的表现，最终影响系统效率和成本。[14]从历史上看，常规的RFB电极已成为纤维垫，源自聚丙烯硝基烯（PAN）前体，并组装成连贯的结构，包括纸，布或毡。[15]由于其渗透性（K≈10-10-10至10-12 m 2），（电）化学稳定性和电子电导率，此类格式对于对流驱动的电化学技术有效。每个独特的纤维排列都会产生具有特质的构造
利用量子化学指导的多目标贝叶斯优化发现储能分子材料
氧化还原液流电池 (RFB) 因其灵活的设计、可扩展性和低成本而成为固定储能应用的一项有前途的技术。在 RFB 中，能量以可流动的氧化还原活性材料 (redoxmers) 的形式传输，这些材料存储在外部并在运行期间泵送到电池中。要进一步提高 RFB 的能量密度，就需要设计具有更宽氧化还原电位窗口和更高溶解度的氧化还原聚合物。此外，设计具有荧光自报告功能的氧化还原聚合物可以监测 RFB 的健康状况。为了加速发现具有所需特性的氧化还原聚合物，最先进的机器学习 (ML) 方法（例如多目标贝叶斯优化 (MBO)）非常有用。在这里，我们首先采用密度泛函理论计算，基于 2,1,3-苯并噻二唑 (BzNSN) 核心结构，为 1400 个氧化还原聚合物分子生成还原电位、溶剂化自由能和吸收波长的数据库。根据计算出的属性，我们确定了 22 种兼具所有所需属性的帕累托最优分子。我们进一步利用这些数据开发和基准测试了 MBO 方法，以快速有效地识别具有多种目标属性的候选分子。使用 MBO，与蛮力或随机选择方法相比，从 1400 个分子数据集中识别最佳候选分子的效率至少提高 15 倍。重要的是，我们利用这种方法从 100 万个基于 BzNSN 的分子的未知数据库中发现了有前途的氧化还原体，我们发现了 16 种新的帕累托最优分子，其性能比最初的 1400 种分子有显著改善。我们预计这种主动学习技术是通用的，可用于发现满足多种所需属性标准的任何一类功能材料。