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研究报告通过控制金属氧化物纳米结构实现高速充放电...
在750℃下烧成6小时以上，成为单斜晶WO 3 相。 P-2、P-3在烧成前为单斜晶系WO 3 、三斜晶系WO 3 、单斜晶系W 0.71 Mo 0.29 O 3 (PDF 01-076-1297)，但在750℃下烧成6小时以上，变为单斜晶系W 0.71 钼 0.29 O 3 (PDF 01-076-1297) 和矩形 W 0.4 Mo 0.6 O 3 (PDF 01-076-1280)。 P-4在750℃下烧制24小时之前，单斜晶系W 0.71 Mo 0.29 O 3 (PDF 01-076-1297)、矩形W 0.4 Mo 0.6 O 3 和单斜晶系MoO 3 混合，但经过100小时后。煅烧后，MoO 3 峰消失，单斜晶系W 0.71 Mo形成了0.29 O 3 和矩形晶体W 0.4 Mo 0.6 O 3 。 P-5在烧成前为单斜MoO 3 (PDF PDF 00-047-1081)，但烧成6小时以上后，变为具有层状结构的矩形MoO 3 (PDF 03-065-2421)。
人工智能在电动汽车充放电调度和动态定价中的应用：综述
摘要：如果电动汽车 (EV) 的充电和放电不能得到充分协调，其高普及率将给现有的电力输送基础设施带来负担。动态定价是一种特殊的需求响应形式，可以鼓励电动汽车车主参与调度计划。因此，电动汽车充电和放电调度及其动态定价模型是重要的研究领域。许多研究人员专注于基于人工智能的电动汽车充电需求预测和调度模型，并认为人工智能技术比传统的优化方法（如线性、指数和多项逻辑模型）表现更好。然而，只有少数研究关注电动汽车放电调度（即车辆到电网，V2G），因为电动汽车将电力放电回电网的概念相对较新且不断发展。因此，需要回顾现有的电动汽车充电和放电相关研究，以了解研究差距并在未来的研究中做出一些改进。本文回顾了电动汽车充电和放电相关研究，并将其分为预测、调度和定价机制。本文确定了预测、调度和定价机制之间的联系，并指出了电动汽车放电调度和动态定价模型的研究空白。
基于强化学习的城市轨道交通储能系统优化充放电调度算法节省电价
摘要 为节省韩国城市铁路电价，本文提出了基于强化学习的储能系统充放电优化算法。通过强化学习，按照电价单位对储能系统充放电计划进行优化，降低峰值电力需求，以节省电价。为此，对包括储能系统、电价以及根据储能系统运行而变化的电价的城市铁路系统进行了建模。还通过DQN算法对代理进行强化学习，以降低峰值电力需求。利用配备储能系统的城市铁路实际线路运行数据进行学习。在这次强化学习中，大约399个（45.3%）错误数据被删除，481个（54.7%）正常数据被提取。通过强化学习，最大峰值电力需求从2,982.4 kW降低了100 kW，达到目标值当峰值电力需求在2600kW以下时，在电价便宜的时候充电，在电价昂贵的时候放电，从而节省总电价。
启源绿色能源首款“充放电换电”一体化
双向换电站采用启元绿色能源自主研发的电池及车辆调度边端智能设备，实现车辆与换电站的实时互联互通。此外，与生态伙伴合作开发的双向充电系统，使充电效率提升3%，大大优化了能量转换过程，减少了充电过程中的能量损耗。例如，配备四块启元绿色能源自主研发的CTB-400汽车储能电池的换电站，每年可节省100MWh电能，节能减排效果显著。
CW1243
模块 1 ： 4 串电池组输入端， BAT- 为电池组最低端的负极， VC1 为第一节电池正端， VC2 为第 二节电池正端， VC3 为第三节电池正端， BAT+ 为第四节电池正端（即电池组的最高极）。 CW1243 没有上电顺序要求，但建议从低节到高节依次上电，避免出现接错，反接等现象。注意 BAT- ， BAT+ 在充放电过程中会有大电流，接在 BAT- ， BAT+ 上的导线最好能够足够粗。 模块 2 ： 电池组电压进芯片端滤波电路，电容尽量靠近芯片。 模块 3 ： R SENSE 电阻，通过检测其上的电压值，计算放电过程中的电流。 模块 4 ： 103AT NTC 电阻（ 3435 ）。 模块 5 ： 充放电负端。 模块 6 ： 充电正端，二极管是为防止充电器反接，如不需要，可以拆掉，用导线将两端短接。 模块 7 ： P+ ， P- 放电端口的稳压，续流二极管以及电容。 模块 8 ： CIT 电容，控制放电过流 1 ，过流 2 延时时间电容，可以根据需要自行更换。 模块 9 ： 充放电高温保护匹配电阻。 模块 10 ： VINI 处滤波电路 R 以及 C ，可以适当的调节过流保护延迟时间，同时提高电流检测 精度。
使用先进的循环测试揭示锂离子电池的容量衰减：一种实际方法
摘要 电池寿命估算对于有效的电池管理系统至关重要，可帮助用户和制造商进行战略规划。然而，准确估算电池容量非常复杂，因为容量衰减现象多种多样，与温度、充放电速率和休息时间长度等因素有关。在这项工作中，我们提出了一种创新方法，将现实世界的驾驶行为融入循环测试中。与缺乏休息时间并涉及固定充放电速率的传统方法不同，我们的方法涉及 1000 个针对特定目标和应用量身定制的独特测试循环，捕捉温度、充放电速率和休息时间对容量衰减的细微影响。这可以全面了解电池级电池的退化，揭示受循环测试参数影响的固体电解质界面 (SEI) 层和锂镀层的生长模式。结果产生了用于评估特定测试条件下容量衰减的关键经验关系。
广东力科新能源有限公司Guangdong Pow-Tech New Power ...
Constant current 0.2C charge to FC Voltage, then constant voltage FC Voltage charge to current declines to 0.02C, rest for 10min, constant current 0.2C discharge to 2.8V, rest for 10min. Repeat above steps till continuously discharge capacity higher than 80% of the initial capacity of the battery. 电池以0.2C 充饱，静置10 分钟，然后以0.2C 放空， 静置10 分钟。重复以上充放电循环直至放电容量低于初 始容量的80%。