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美国陆军工程兵团 (USACE) 附属职责安全官 (CDSO) 任命书
3. 根据 OSHA 1960.58 的要求，此表格上指定的 CDSO 满足以下最低 EM 385-1-1 培训和经验要求；熟悉美国陆军工程兵团 SOH 计划；其报告、评估和消除危险的程序；报告和调查事故和报复指控的程序、危险情况和环境的识别；SOH 标准的识别和使用，以及其他适当的规则和规定。
用于浅循环下商用锂离子电池健康状态评估的自注意知识领域自适应网络
图1：现有的以全循环训练的监督数据驱动模型对浅循环电池的估计性能较差。a、不同SOC范围内的CALCE数据集中的电池SOH衰减曲线。b、基于全循环部分充电曲线的浅循环电池SOH估计示意图。c、不同SOC范围内电池的充电过程随循环的演变和概率分布。
电化学
抽象准确的电池健康状况（SOH）评估是电池系统安全稳定操作的关键之一。基于洛伦兹图（LP）提出了一种新型的锂离子电池模块的快速SOH评估方法。在某个SOC间隔中，模块的平均Lorenz半径（ALR）作为该模块SOH的健康因素提取。研究结果表明，随着电池模块年龄的增长，模块的ALR值逐渐增加了充电曲线的低SOC范围或放电曲线。当将20％SOC的ALR值作为健康因素提取时，ALR-SOH评估模型表示线性负相关，其优点超过0.99。当提取包含20％SOC的任何SOC间隔的电压数据以计算模块的ALR值时，基于放电电压的ALR-SOH评估模型的准确性通常比基于充电电压的高度更好。使用从排放期间10％SOC开始的任何SOC间隔的电压数据计算模块的ALR值时，基于放电电压数据的ALR-SOH评估模型的效果高于0.97，这表明基于LP的SOH评估方法的稳健性。这将为此方法的实际应用提供充足的选择。
使用随机森林回归的数据驱动方法准确评估电动汽车电池的健康状态
摘要 - 需要准确评估电动汽车 (EV) 电池的健康状态 (SoH)，以管理其性能、安全性和使用寿命。本研究旨在提出一种使用随机森林回归 (RFR) 模型的数据驱动方法来准确预测 SoH。该方法基于历史电池性能数据来训练 RFR 模型，该模型对于捕获输入特征和 SoH 指标之间的复杂非线性关系特别有用。基于模型的方法需要电化学模型，而数据驱动的方法通常依赖于广泛的实验室测试，而我们的方法展示了一种计算高效、灵活且准确的方法，该方法适用于多种电池类型和用例。它使用电压、电流、温度和充电/放电速率等关键特征作为预测因子，从而可以全面检查当前和以前的电池行为。该模型已根据各种基准数据集进行了评估，并显示出高水平的准确性和稳健性。
通过电化学阻抗光谱
摘要：在工业4.0时代，实现生产优化并最大程度地降低环境影响已经变得至关重要。能源管理，尤其是在智能电网的背景下，在确保可持续性和效率方面起着至关重要的作用。锂离子电池由于其多功能性和性能而成为储能的领先技术。但是，准确评估其健康状况（SOH）对于保持网格可靠性至关重要。虽然排放能力和内部电阻（IR）通常使用SOH指标，但电池阻抗也为老化降解提供了宝贵的见解。本文探讨了电化学阻抗光谱（EIS）定义锂电池SOH的使用。通过分析不同频率的阻抗光谱，可以获得对电池降解的全面理解。使用EIS测量和等效电路模型（ECM），在各种放电条件下对圆柱LI -MN电池进行了生命周期分析。这项研究强调了衰老对电池特性的不同影响，强调了不同生命阶段的变化以及阻抗频谱每个区域的行为变化。此外，它证明了EIS的功效和该技术的优势与随着时间的推移跟踪SOH所使用的仅IR测量值相比。这项研究有助于促进对锂电池降解的理解，并强调EIS在确定其健康状况对智能电网应用方面的重要性。
使用带有阻抗奈奎斯特图的卷积神经网络评估锂离子电池的健康状态
摘要：为使锂离子电池保持安全运行状态并优化其性能，迫切需要对健康状态（SOH）进行精确评估，该状态指示锂离子电池的退化程度。本文提出了一个回归机器学习框架，该框架结合了卷积神经网络（CNN）和电化学阻抗谱（EIS）的奈奎斯特图作为特征来估计锂离子电池的SOH，显著提高了SOH估计的准确性。结果表明，基于EIS特征的奈奎斯特图比简单的阻抗值提供了有关电池老化的更详细信息，因为它能够反映阻抗随时间的变化。此外，与使用DNN模型的简单阻抗值以及其他传统机器学习方法（如高斯过程回归（GPR）和支持向量机（SVM））相比，CNN模型中的卷积层在从EIS测量数据中提取不同级别的特征和表征锂离子电池的退化模式方面更有效。
标签A 22 FY22 DOD会议报告DOD主持...
基于2800名与会者的成本估算。活动有2,905名注册与会者。pds提供DON Safety＆OCC Health（SOH）专业人员的低成本手段，以满足OPNAV M-5100.23所需的年度培训和继续教育单位（CEU）：全职SOH专业人员至少获得7个CEU @year。替代解决方案，以协助SOH见面CEU REQS：由非DOD供应商提供的主持人或在线会议。两个选项的ROI较低。面对面：由于成本限制，出勤率将受到限制。当前虚拟PD的费用只能涵盖约150名与会者的旅行，住宿和每日diem费用。场地允许〜1100个DON员工参加，再加上1700其他国防部。将PDS在线持有面对面，估计节省$ 892,994.38。基于从各个地方旅行的1100名与会者的旅行成本估算。使用替代方案，例如ASSP在线会议（3天$ 359），只有449名员工可以访问；每$ 119.67的费用@Day。虚拟PD的费用@Day
一种用于电池的自适应能量管理方法...
摘要。储能系统 (ESS) 在日常生活中不可或缺，有两种类型，可以提供高能量和高功率密度。混合储能系统 (HESS) 是通过组合两个或多个储能单元来获得，以使两种类型都受益。能源管理系统 (EMS) 对于确保 HESS 的可靠性、高性能和效率至关重要。EMS 最关键的参数之一是电池健康状态 (SoH)。对 SoH 的持续监控可提供有关系统状态的重要信息，检测异常的性能下降并实现计划维护，防止系统故障，有助于将效率保持在始终如一的高水平，并通过减少停机时间来帮助确保能源安全。SoH 参数取决于放电深度 (DoD)、充电和放电速率 (C-rate) 和温度等参数。这些参数的最佳值直接影响电池的寿命和运行性能。所提出的自适应能量管理系统 (AEMS) 使用电池的 SoH 参数作为控制输入。它通过动态更新 C 速率和 DoD 参数来提供最佳控制。此外，集成到系统中的超级电容器具有基于滤波器的功率分离功能，可防止电池深度放电。在所提出的 AEMS 控制下，据观察，HESS 比仅依赖电池的系统多产生 6.31% 的能量。由 AEMS 有效管理的超级电容器和电池之间的这种有益关系为从电动汽车到可再生能源存储系统等应用中的先进能源管理开辟了新的可能性。
基于遗传算法优化的随机森林的电池寿命预测
电池的健康状况通常定义为SOH。SOH的最典型定义基于电池容量。电池容量的变化趋势可以直接反映电池的健康状况，即电池寿命。当电池容量逐渐降低时，它代表了电池性能的降解。当容量达到给定的阈值（通常为工厂容量的70％至80％）时，这意味着电池故障。此阈值在此称为故障阈值。因此，如果我们可以根据电池的历史使用数据来预测电池容量趋势，我们可以提前了解电池寿命，然后及时进行调整和维护策略，以避免事故并降低维护成本。