XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System内阻
ICS 系列 6ICS200
标称电压 6 V 电池数量 3 额定容量（25 ℃ ） 200 Ah - 20A 持续 10 小时至 1.80V/cell 浮充电压 2.25Vpc @ 25 ℃ 循环和均衡充电电压 2.35Vpc @ 25 ℃ 内阻 1 . 60 m Ω（符合 IEC 60896-21） 短路电流 5598A（符合 IEC60896-21） 最大充电电流无限制，否则如果 T>25 ℃ 则最大为 50A 25 ℃ 时自放电率每月小于 3%
电动汽车的 AI 增强型电池管理系统：提高安全性、性能和使用寿命
摘要。电动汽车 (EV) 对于降低碳排放和解决全球环境问题至关重要。电池为电动汽车提供动力，因此电池管理对于安全性和性能至关重要。作为一种自检系统，电池管理系统 (BMS) 可确保运行可靠性并消除灾难性故障。随着电池老化，内阻会增加，容量会降低，因此 BMS 会实时监控电池的健康和性能。电动汽车储能系统 (ESS) 需要复杂的 BMS 算法来保持效率。使用考虑充电时间、电流和容量的电池效率计算，这种方法应该可以可靠地预测电池的 SoC 和 SoH。随着电池老化，内阻会增加，从而缩短恒流 (CC) 充电时间。通过分析这些变化，可以更准确地预测 SoH。用于估计 SoC 和增强 BMS 性能的传统方法（例如深度神经网络）用于最大限度地降低错误率。然而，随着电池老化，AI 方法因其提供精确诊断、故障分析和热管理的能力而备受瞩目。这些 AI 驱动的技术显著提高了充电和放电周期的安全性和可靠性。为了进一步确保安全，BMS 中集成了故障诊断算法。该算法主动解决潜在问题，从而保持电池的效率和安全性。通过在 ESS 中的成功应用证明了所提出的 BMS 算法的有效性，验证了其管理电池状态、提高性能和确保电动汽车运行可持续性的能力。
充电状态 (soc) 和健康状态 (soh) 概述...
文献中介绍了不同的估算方法以预测该参数，在 (Chang, 2013) 中，Wen-Yeau Chang 对文献中用于预测电池 SOC 的不同数学方法进行了分类。然而，仅有这个变量不足以正确使用电池，因为电池会受到不同的老化机制的影响，所以跟踪电池的健康状况非常重要。电池老化会导致内阻增加和容量下降，从而影响性能，提供相同能量的能力也会下降。因此，可以通过跟踪这两个指标之一的变化来估算电池的 SOH。不同作者研究了这种电池状态，他们使用不同的估算算法和不同的电池模型来提供准确的估算。 (Ungurean, Cârstoiu, & Groza, 2016) 详细回顾了文献中用于估算电池剩余使用寿命 (RUL) 和 SOH 的最相关模型、算法和商用设备。
材料化学A
密度并促进锂离子在电极之间的传输，从而降低降解和故障率。2 多孔电极结构以及电极涂层的物理、机械和电化学性能对于保持 LIBs 的良好一致性极为重要。电极的物理化学性质由混合、涂层，最重要的是干燥和随后的压延工艺控制，而这又与干燥过程 (DP) 期间的各种参数/变量有关。3 – 5 三阶段干燥机制如图 1 所示。众所周知，温度在 DP 中起着重要作用，是影响干燥速率的关键参数。例如，高温会导致粘合剂迁移（通常迁移到上部自由表面），从而降低涂层和集流体 (CC) 之间的粘合强度。这可能导致涂层与 CC 分层、电极收缩和涂层成分偏析； 7 – 10 这反过来又会通过较差的粘附性和内聚性增加电极的内阻 7,11 并降低电池容量。12
基于功率可调的生物电微生物燃料电池的可再生能源收集升压电路
微生物燃料电池 (MFC) 是一种基于微生物的燃料电池 (MFC)，可通过细菌活动产生可再生能源。通过使用产电细菌作为催化剂，这种生物电化学燃料电池能够将化学能直接转化为电能。产电细菌通过一系列细胞外电子转移 (EET) 机制（称为阳极呼吸）将电子转移到 MFC 的阳极，产电细菌专门通过氧化提取电子。产生的电子随后被转移到阴极，在阴极上用于氧化化合物的还原反应（即电能（或者，在空气阴极MFC的情况下，是氧气）[1]。通过添加营养物质作为能源，可以同时实现可再生能源的生产。因此，人们认为利用有机废物发电的MFC技术前景广阔。然而，由于MFC的内阻大、输出电压低，单个MFC产生的能量实际上是无用的，这是主流的MFC技术（它甚至不能直接激活低功率电子设备）
基于多目标优化的非支配排序遗传算法对风能潜力的评估 III
摘要：风能是一种丰富的可再生能源，近年来在世界范围内得到广泛应用。本研究提出了一种新的基于多目标优化 (MOO) 的风能系统遗传算法 (GA) 模型。所提出的算法包括非支配排序，其重点是最大化风力涡轮机的功率提取，最小化发电成本和电池寿命。此外，还分析了风力涡轮机和电池储能系统 (BESS) 的性能特征，特别是扭矩、电流、电压、充电状态 (SOC) 和内阻。完整的分析是在 MATLAB/Simulink 平台上进行的。将模拟结果与现有的优化技术（如单目标、多目标和非支配排序 GA II（遗传算法 II））进行了比较。从观察结果来看，非支配排序遗传算法 (NSGA III) 优化算法提供了卓越的性能，特别是更高的涡轮机功率输出、更高的扭矩率、更低的速度变化、更低的能源成本和更低的电池退化率。该结果证明，与传统的优化工具相比，所提出的优化工具可以从自激感应发电机（SEIG）中提取更高的功率。
电动汽车混合电池平衡系统
摘要：在电动汽车中，电池和模块电压均衡在电池管理系统 (BMS) 中起着至关重要的作用。电动汽车电池组的电池和模块中的容量、温度和老化不平衡限制了可输送到车辆的电量。受此问题的启发，我们提出了一种称为混合平衡的新型电池平衡系统，该系统能够同时均衡电池容量，同时实现电池级被动平衡和模块级主动平衡的成本效益，模块由多个串联连接的电池组成，电池级被动平衡在模块中执行，模块级开关电容器在模块之间执行主动平衡。该策略被称为混合平衡，因为它追求的目标超越了传统的充电状态均衡，包括温度和功率能力均衡，以及最小化能量损失。提供了在锂离子电池组上实施的混合平衡系统的设计细节和 MATLAB Simulink 仿真结果。关键词：电动汽车、混合平衡、电池平衡、汽车系统简介充电电池已广泛应用于电信行业、电动汽车和可再生能源存储系统等许多领域，以满足对能源存储系统的需求。由于大多数应用中单个电池单元的端电压较低，因此通常通过将电池串联来形成电池组以达到所需的电压水平。然而，电池组中的电池单元之间存在众所周知的不平衡。电池间充电状态 (SoC) 差异是一种众所周知的不平衡 (Aizpuru 等人，2013)。电池单元之间的差异由内在和外在原因造成 (Jonghoon 等人，2012)。内在差异主要是制造工艺变化造成的。不可能制造出两个具有完全相同属性的电池。由于容量、自放电率和内阻的差异，电池性能在运行过程中会有所不同。温度和外部电路的影响是外部变量。电池组温度分布不均匀会影响电池的特性，从而导致性能变化 (Belt et al., 2005)。电动汽车 (EV、PHEV、HEV) 使用高压 (HV) 牵引电池组，该电池组由多个串联的电池单元组成。各个电池单元的容量、内阻和运行时充电状态 (SOC) 各不相同，因此电池管理系统必须包括电池平衡 (BMS) (Smith et al., 2016)。在实践中，被动平衡被认为是电动汽车锂离子电池组中最具成本效益且最常用的方法 (Chan et al., 2001)。BMS 由一系列特殊的电池监控和被动平衡电路 (IC) 组成，这些电路可感测单个电池电压并通过 BMS 控制器发出的分流电阻命令激活电池放电。传统被动平衡系统的一个缺点是整个电池组的可用能量容量由最弱的电池决定 (Baumhöfer 等人，2014)。由于电池之间退化不均匀，最弱电池的问题会随着时间的推移而恶化，从而缩短电池寿命 (Smith 等人，2016)。
硅晶片中集成的双层金属螺线管 3D 用于动能收集器
摘要：研制了一种基于硅芯片的双层三维螺线管电磁动能收集器，可高效将低频（<100 Hz）振动能转化为电能。利用晶圆级微机电系统 (MEMS) 制造形成金属铸造模具，然后采用随后的铸造技术将熔融的 ZnAl 合金快速（几分钟内）填充到预先微加工的硅模中，在硅片中制作 300 匝螺线管线圈（内螺线管或外螺线管均为 150 匝），以便锯切成芯片。将圆柱形永磁体插入预蚀刻的通道中，以便在外部振动时滑动，该通道被螺线管包围。收集器芯片的尺寸小至 10.58 mm × 2.06 mm × 2.55 mm。螺线管的内阻约为 17.9 Ω。测得的最大峰峰值电压和平均功率输出分别为 120.4 mV 和 43.7 µ W 。电磁能量收集器的功率密度有很大的提高，为 786 µ W/cm 3 ，归一化功率密度为 98.3 µ W/cm 3 /g 。实验验证了电磁能量收集器能够通过步行、跑步和跳跃等各种人体运动来发电。晶圆级制造的芯片式螺线管电磁收集器在性能均匀、尺寸小和体积大的应用方面具有优势。
二次锂电池的合成电网存储占空比...
电动汽车 (EV) 是低碳排放和可持续交通未来的重要组成部分。电动汽车在交通运输中的应用正在迅速增长，全球电动汽车数量将从 2012 年的 12 万辆增加到 2021 年的 600 多万辆 [1]。目前电动汽车最主要的储能技术是锂离子电池 (LIB)。由于锂库存的损失、活性材料的损失以及循环过程中固体电解质中间相的形成，电动汽车 LIB 会随着时间的推移和使用而退化，表现为可用容量的损失、内阻的增加，最终导致设备可用能量和功率的降低 [2]。当 LIB 在电动汽车运行中无法再提供令人满意的性能时，它们就会退出使用。退役的电动汽车锂离子电池可以重新用作“二次生命”的储能系统 (ESS)，用于电网 [3]，支持间歇性可再生能源生产源，如太阳能光伏 (PV) 和风力涡轮机，以满足低碳排放电网的电力负荷消耗。二次使用后，锂离子电池可以被拆卸并回收成新的锂离子电池 [4]，形成锂离子电池的循环、低浪费经济 [5]。电网规模储能系统的需求和退役电动汽车锂离子电池的二次生命供应量都将扩大，尤其是随着电动汽车的大规模采用和电网电气化。到 2030 年，二次生命锂离子电池的供应量预计将超过每年 200MWh，以满足预计每年 183MWh 的电网规模储能系统需求 [6]。