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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。
电池分离器研究中的博士后研究员
成功的申请人将为3S电池项目工作：“电池应用程序的超级选择性分离器”。该项目由挪威研究委员会通过技术融合呼叫资助。Sintef行业（挪威）和乌普萨拉大学（瑞典）是项目合作伙伴。3S电池项目的目的是开发和设计量身定制的分离器，可在Li-S电池中进行高电化学性能和长期的环状寿命。成功的申请人将参与具有纳米级体系结构和功能的分离器的设计，制造和表征，以应对LI-S电池中的挑战。任务可能需要膜和薄膜制造，表征，纳米复合设计以及电池组件和测试的经验。
欧盟电池储能已准备好迎接光明时代 - Ember
丰富的可再生能源发电将成为欧盟的一大资源，但现在需要仔细规划系统才能充分发挥其优势。 Ember 模型表明，到 2030 年，风能和太阳能发电量可能超过所有成员国的需求 183 TWh，这相当于波兰 2023 年的电力消耗，约占去年欧盟化石天然气发电总量的 40%。如果欧盟国家能够及时转移这些过剩电力，使用储能或空间、使用互连器来取代化石天然气发电，它们将减少对进口天然气的依赖，并避免 90 亿欧元的天然气购买成本。
syensqo用最大的电动汽车电池材料设施加速了清洁能源过渡
开创性巩固了Syensqo对美国电动汽车电池供应链的关键支持，并在佐治亚州奥古斯塔（Augusta）的新生产设施（美国电池带的核心）
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。
