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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。
污染如何影响电动电动电池性能
金属颗粒是活性材料，可以产生自我释放或其他法拉第反应，尤其是在阴极上。此外，当电极和分离器在组装过程中将电极和分离器压在一起时，它们非常困难，并且众所周知，它们会产生短路，并且颗粒穿过分离器，从而使两个电极可以进行电气接触。这些颗粒会导致电池中的主要短路，导致热跑道（也称为“用火焰排气”（图5）和随后的爆炸或火灾。一个小的短路只会导致自我释放升高，从而影响电池性能。由于放电能量非常低，因此产生的热量很少。
锂离子电池阴极中离子扩散的纳米级映射
在锂离子电池阴极N. Balke 1，S。Jesse 1，A。N. Morozovska 2，E。Eliseev 3，E。Eliseev 3，D。W. Chung 4，Y. Kim 5，L。Adamczyk 5，R。E. E. Garcia 4，N。Dudney 5和N.Dudney Internal Interge Nation Interge N.实验室，田纳西州橡树岭，美国37831，2，乌克兰国家科学学院半导体物理研究所，乌克兰41，PR。nauki，03028乌克兰，乌克兰3，材料科学问题研究所，乌克兰国家科学学院，乌克兰3，乌克兰3，Krjijanovskogo，Krjijanovskogo，03142基辅，乌克兰，乌克兰，4材料工程学院，Purdue University，Purdue University，Purdue University，Purdue University，West Lafayette田纳西州37831，美国。实现Li进出阴极的运动是新电池设计的关键组成部分，但由难以识别的纳米级工艺主导。我们开发了一种基于扫描探针显微镜的方法，电化学应变显微镜（ESM），以研究薄膜licoo 2电极材料中的电偏置诱导的锂离子传输。ESM利用了偏置控制的锂离子浓度和电极材料摩尔体积之间的固有联系，从而为具有纳米计精度的新型研究提供了能力。使用ESM，可以在相关的长度尺度上研究局部电化学过程，以揭示结构，功能和液压电池性能之间的复杂相互作用。这项工作表明了如何使用ESM来研究分层阴极材料（例如Licoo 2）中的锂离子运输。N.B.N.B.通过其分层结构，锂离子传输和相应的体积变化很大程度上取决于Licoo 2晶粒的晶体学方向。使用ESM，可以鉴定具有增强锂离子动力学的晶粒和晶界。显着性的可再生能源需求日益增长与对当前未按照许多应用所需的性能执行的高级储能技术的需求密切相关。储能系统的功能（例如锂离子电池）基于并最终受到离子流的速率和定位，以不同的长度尺度从原子上的原子到晶粒到接口。在这些长度尺度上理解离子运输过程的根本差距极大地阻碍了当前和未来电池技术的发展。ESM的开发已经打开了以前从未达到的水平来了解锂离子电池的途径。有关用ESM获得的本地锂离子流的独特信息将不可避免地导致电池应用材料开发的突破。了解离子流，材料属性，微结构和缺陷之间的相互作用是电池操作的关键，可用于优化设备属性并了解电池褪色过程中发生的情况。信用研究是作为流体界面反应，结构和运输（第一）中心的一部分，这是一个能源边界研究中心，由美国能源部基本能源科学办公室资助，基础能源科学办公室，奖励编号ERKCC61（N.B.，L.A.，L.A.R.E.G.R.E.G.以及美国能源部基础能源科学办公室的一部分，美国能源部CNMS2010-098和CNMS2010-099（N.B.，S.J。）。还承认亚历山大·冯·洪堡基金会。和D.W.C.感谢NSF Grant CMMI 0856491的支持。“纳米尺度的电化学插入和锂离子电池材料的扩散映射” N。Balke，S。Jesse，A。N. Morozovska，E。E. Eliseev，D。W. Chung，Y。Kim，Y。Kim，L。Adamczyk，R。E. E.García，N。Dudney和S.V.kalinin，nat。纳米技术。5，749-754（2010）。5，749-754（2010）。
电池回收报告
当涉及电池生产的碳足迹时，位置很重要。T＆E估计，2022年用欧盟网格生产的最常见的锂离子电池（NMC-622化学）将具有78 kgco2e/kWh的碳足迹。Producing a battery on a lower carbon grid, such as Sweden, results in a carbon footprint of 64 kgCO2e/kWh, whereas the footprint increases to 85 kgCO2e/kWh if produced in a higher than EU average carbon grid in Germany (in Hungary and Poland, where most batteries are produced in Europe today, the carbon footprint is 76 and 109 kgCO2e/kWh 分别）。使用中国平均电网生产的电池产生的碳足迹为105 kgco2e/kWh（尽管存在区域差异）。因此，至关重要的是，电池碳足迹的新计算和验证规则激励在低碳能源附近定位电池生产设施，或者在线带来新的可再生能源生成来源。
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当前的JRC报告将允许公司在整个欧盟市场和12个月的时间内基于购买原产地（GO）的绿色能源索赔。这可能是一个问题，因为当前的GO系统无法解释实时能源采购或消费和生产之间的实际能源进来，因此无法证明现实世界中的电池生产更清洁。根据拟议的规则，电池制造商可能会在碳密集型电网的区域内建立新的生产设施，然后通过可再生能源证书以人为低的碳足迹购买其方式，而没有时间或地理位置链接，而没有与生产地点的链接，而不是在这些国家 /地区的低碳能源生产设施中激发投资。
电池存储的技术环境分析-2020.pdf
随着越来越多的可再生能源 (RES) 进入电网，由于 RES 固有的间歇性和不可预测性，高峰时段的供需平衡将成为一个越来越大的挑战。当风能和太阳能发电过剩时，电网级电池可以储存能量，并将其放电以满足传统上由联合循环燃气轮机 (CCGT) 电厂提供的可变峰值需求。本文从技术和环境角度评估了电池储存取代 CCGT 以应对英国当前和未来能源情景 (FES) 的可变峰值需求的潜力。技术分析结果表明，假设电池的尺寸针对国家电网提出的不同供需情景进行了优化，则电池能够分别在 2016 年、2020 年和 2035 年满足总可变峰值需求的 6.04%、13.5% 和 29.1%，而 CCGT 电厂则满足其余需求。具体而言，为了在 2035 年逐步淘汰英国电网中的 CCGT 可变发电，风能和太阳能的电力供应需要增加到国家电网 FES 预测供应量的 1.33 倍。通过简化的生命周期评估 (LCA) 研究和比较了用电池替代 CCGT 的环境影响。LCA 研究的结果表明，如果用电池代替 CCGT，可以减少高达 87% 的温室气体排放，即估计 1.98 MtCO 2 当量，最佳供应量为 29.1%，即 2035 年可变峰值需求。
利用深度学习预测老化电池放电
电化学电池是我们社会中无处不在的设备。当用于关键任务应用时，在高度变化的操作条件下准确预测其放电终止的能力至关重要，以支持运营决策并充分利用整个电池的使用寿命。虽然有充电和放电阶段潜在过程的准确预测模型，但老化建模仍然是一个悬而未决的挑战。这种缺乏理解通常会导致模型不准确，或者每当电池老化或其条件发生重大变化时，就需要耗时的校准程序。这对在现实世界中部署高效、强大的电池管理系统构成了重大障碍。在本文中，我们介绍了 Dynaformer，这是一种新颖的深度学习架构，它能够同时从有限数量的电压/电流样本推断老化状态，并以高精度预测真实电池的全电压放电曲线。在评估的第一步中，我们调查了所提出的框架在模拟数据上的性能。在第二步中，我们证明了只需进行少量微调，Dynaformer 就能弥补模拟与从一组电池收集的实际数据之间的差距。所提出的方法能够以可控且可预测的方式利用电池供电系统直至放电结束，从而显著延长运行周期并降低成本。
