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World File Search System原电池
德国鱼雷和微型潜艇用原电池的发展，
最初计划在 13 T 电池托盘中安装 40-50 个电池，这些电池可以做得很小，由于 Mg-C 电池具有高电流容量，现在足以提供动力。电池供电鱼雷中的第二个托盘的空间需要用于放置所需的硝酸和铬酸以及循环泵。铝板电池壳每个用于容纳两个碳电极和三个镁电极。然而，由于外壳盖中的电流引出困难，导致 1941 年 10 月初放弃了这种电池结构。决定根据伏打电堆原理制造 Mg-C 电池。TVA 制造了这种电池，其中直径为 400 毫米的圆盘堆叠在一个 pertinax 管上，该管同时用于承载电解质。均匀的
Maxell|Maxell 将在小野工厂建立新生产线，以提高原电池的生产能力
小野工厂于 1992 年开业，主要生产碱性纽扣电池、氧化银电池、硬币型锂电池等原电池。这些电池用于连续血糖监测 (CGM) 和胶囊内窥镜等小型医疗设备。医疗设备用原电池预计将在全球市场扩大，并且需要供应更高质量的产品。麦克赛尔的原电池通过其精心培育的密封技术和长寿命技术，实现了医疗设备电池所需的高可靠性。
基于氧化还原电池的混合储能系统：最新的发展，挑战和未来的观点
摘要：最近，混合储能系统（HESS）的吸引力在多个应用领域中一直在增长，例如充电站，电网服务和微电网。hesss由两个或多个单个单一存储系统（ESS）的集成，以结合每个ESS的好处并改善整体系统性能，例如效率和寿命。关于HESS的最新研究主要集中在电源管理和不同ESS之间的耦合，而对特定类型的ESS而没有特别兴趣。在过去的几十年中，氧化还原流量电池（RFB）由于其吸引人的功能而受到了显着关注，尤其是对于固定存储应用，并且杂交可以改善有关短期持续时间和峰值功率可用性的某些特征。本文介绍的是基于RFB的HESS的主要概念的全面概述。从简短的描述和针对与RFB混合杂交的常见电化学存储技术的关键性能指标（KPI）的规范开始，HESS是基于面向电池的和面向应用程序的KPI进行了分类的。此外，通过数值模拟提出并评估了包括RFB和SuperCapacitor（SC）组合的HESS的最佳耦合结构。最后，对能源管理系统（EMS）进行了深入研究。提供了EMS以及可能的应用程序场景的一般结构，以识别常用的控制和优化参数。因此，将面向系统和面向应用程序的参数的分化应用于文献数据。之后，讨论了最新的EMS优化技术。作为最佳EMS的特征是对系统的未来行为的预测以及合适的控制技术的使用，对先前实施的EMS预测算法和控制技术进行了详细分析。这项研究总结了RFB的电杂交的关键方面和挑战，因此对新需要的优化和控制算法给出了未来的观点。
基于深钢筋学习方法的氧化还原电池模拟模型的优化
摘要：钒氧化还原电池（VRFB）在过去几十年中在混合储能系统（HESS）中发挥了重要作用，这是由于其独特的特征和优势。因此，对VRFB模型的准确估计在大规模存储应用中非常重要，因为它们对于在嵌入式能源体系结构中纳入了储能系统和控制算法的独特特征是必不可少的。在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，该方法结合了基于模型的和数据驱动的技术来预测电池状态变量，即电荷状态（SOC），电压和电流。我们的建议利用增强了深层增强学习技术，特别是深层Q学习（DQN），通过将Q学习与神经网络相结合以优化VRFB特异性参数，从而确保真实数据和模拟数据之间的稳健拟合度。我们提出的方法在电压预测中的现有方法优于现有方法。随后，我们通过纳入了第二种深度RL算法（Dueling DQN）来增强所提出的方法，这是DQN的改进，结果提高了10％的结果，尤其是在电压预测方面。所提出的方法导致了准确的VFRB模型，该模型可以推广到几种类型的氧化还原流量。