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化学工程博士论文锂离子电池在固定储能中的性能和退化
电气化是我们创建可持续能源系统和减少对化石燃料依赖的最有前途的战略。平衡的电网系统是电气化社会的支柱，它分配来自可再生能源的电力并为我们的车辆、工业和电子产品提供动力。锂离子电池是固定和移动储能的关键技术，应仔细考虑其最佳利用。各种退化机制都会导致锂离子电池性能下降。因此，电池研究的一个关键领域是检测和表征这些机制并预测它们对电池性能的影响。本文研究了电池在电池储能系统 (BESS) 应用中的性能。研究问题涵盖不同类型的电网平衡服务、评估电池健康状态 (SOH) 的方法以及导致容量和功率衰减的机制。结合基于物理的建模和电化学技术，并将结果结合起来以更好地理解退化及其后果。
安全固定电池的标准
IEC TC21 & SC21A Secondary Batteries • EN-IEC 62619 Requirements and tests for the safe operation of industrial lithium batteries, including stationary applications Note: different from requirements for EV batteries • EN-IEC 63056 Safety requirements for lithium cells and batteries for use in ESS • EN-IEC 62485-5 Part 5: Safe operation of stationary lithium ion batteries IEC TC120 Grid integrated EES systems • EN-IEC 62933-5-1 Part 5-1 Safety considerations for grid-integrated EES systems - General specification • EN-IEC 62933-5-2 Part 5-2 Safety requirements for grid-integrated EES systems – Electrochemical-based systems • IEC 62933-5-3 Part 5-3 Safety requirements when performing unplanned modification of electrochemical based EES systems • IEC 62933-5-4第5-4部分的安全测试方法和网格集成EES系统的程序 - 基于锂离子电池IECTC64电气安装•IEC 60364-5-57第5部分5：选择和勃起电气设备 - 第57条：架设固定的二级电池
用于固定存储的不易燃、非锂电池
Alsym Green 是一种长时储能 (WDES) 解决方案，其灵活性和可靠性是当前 LDES 解决方案无法比拟的。它可以通过软件配置，在 2 到 110 小时的任意时间内完全放电，并可在 4 小时内充满电。支持 2 到 24 小时的放电时间意味着您可以使用 Alsym Green 在高峰需求期间利用费率套利机会，并支持日内负载转移需求。
在光子时间晶体中的纵向光音子，该晶体包含固定
*这两位作者也同样贡献。†hli01@nankai.edu.cn‡jjxu@nankai.edu.cn§boris@physics.technion.ac.ac.il
通过新颖的热管理技术最大限度地提高固定应用中氢燃料电池的效率
预计，通过实施国家补贴和补助机制来促进供应链增长和批量生产，也可以实现降低成本的目标。例如，在美国，美国能源部利用高达 70 亿美元的公共资金创建了区域清洁氢中心计划 (H2Hubs) 6 。该计划将用于在全美建立七个区域清洁氢中心，为国家清洁氢网络奠定基础，这将为经济多个部门的脱碳做出重大贡献。这些中心旨在建立制造业和基础设施，以促进规模经济。
固定铅酸和锂离子电池的操作与应用相关的要求
但是，后一个系统需要一致符合制造商指定的电流，电压和温度限制，以避免对电池或电池系统的不可逆损坏。使用电池管理系统（BMS）与电池充电器的相关通信是强制性的，因此是当今的最新技术。为了确保在发生故障的情况下不会遭受存储系统的安全性，BMS还必须以这样的方式设计，例如，如果发生危险或电池系统，则在发生过电压或欠电压的情况下，充电电压会降低。同样适用于BMS和充电技术之间失去通信的损失。根据EN IEC 62485-5，相关的关闭设备必须重新设计或必须符合合适的SIL（安全完整性级别）水平。
固定应用电池 - Materinex
MateriNex 的主要目标是支持积极从事材料研究的佛兰德公司，同时考虑到欧盟的研究议程和佛兰德政府的政策重点。一项调查显示，这些需求位于高风险的长期研究领域。对于每个 MateriNex 创新主题，都制定了一个展望 2030 年的路线图，确定了未来几年与基础和应用研究相关的优先事项以及要考虑的资助工具，例如战略基础研究 (SBO) 和/或跨学科合作研究 (ICON)。该路线图将用于组织项目建议书征集和评估提交的项目建议书。然而，它是一个动态工具，将根据与广泛利益相关者（共同利益集团 (CIG)）的协商根据需要进行调整。
使用神经网络对退役地球静止卫星纵向演化进行建模
摘要：本研究使用神经网络探索退役地球静止卫星复杂的纵向进程。目标是建模和预测卫星在时间维度上的纵向动态。历史卫星经度数据经过彻底的预处理，以训练所有六颗退役卫星的单输入和三输入配置的时间序列神经网络，从而获得全面的纵向行为洞察。结果显示出令人印象深刻的结果：预测和测量经度之间的平均均方误差 (MSE) 为 1.55x10 -3 ，回归接近 1。这种收敛意味着所采用的神经网络方法与复杂的问题领域之间存在很强的一致性。这些结果强调了所选神经网络方法在解决退役地球静止卫星轨迹建模所带来的挑战方面的适用性和有效性。这项研究的影响涵盖了各个领域。深入了解长期轨道变化有助于理解卫星行为，增强轨迹预测和卫星管理和空间技术进步的决策。此外，该研究还强调了准确预测卫星退役后行为的重要性。这有助于更好地规划任务、优化资源，并制定更有效的空间垃圾处理策略。关键词：退役卫星、地球静止轨道、神经网络、纵向演化、轨道动力学。
非平稳强化学习的复杂性
在强化学习领域的持续学习问题（通常称为非固定强化学习）被确定为对强化学习的应用的重要挑战。我们证明了最坏情况的复杂性结果，我们认为这会捕捉到这一挑战：在强化学习问题中修改单个州行动对的概率或奖励需要几乎与状态数量一样大的时间以保持价值功能的最新功能，除非有强的指数时间假设（SETH）为false;塞思（Seth）是p̸= np猜想的广泛接受的加强。回想一下，在当前应用学习中的状态数量通常是天文学的。相比之下，我们表明，仅添加新的州行动对就更容易实现。关键字：非平稳加强学习，细粒度的复杂性