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使用AC-DC的电池充电器系统设计的EEEE ...
带有自动电流调节器Muhammad Fathurrahman Rustam 1，Asmarashid Ponniran 1 * 1电气和电子工程学院的转换器，马来西亚，马来西亚86400，马来西亚Johor，马来西亚 * https://doi.org/10.30880/eee.2023.04.01.028 2023年1月17日收到； 2023年3月2日接受； 2023年4月30日在线可用：本文着重于锂离子电池充电器系统的电源转换器的设计。将电池用作电源成为高需求，这是良好的电池充电器的铅。为此，提出了使用电池管理系统的电池充电器系统。该系统实现了CC-CV充电方法，用于控制充电过程中电压和电流阶段。pi控制器参与获得恒定电流是密切的循环系统，使用Arduino uno对微控制器进行了编程。该项目结果观察到输出电压和电流并进行分析。此电池充电器系统的功能具有保护机构的电池组平衡，以确保锂离子电池组的安全可靠操作。此充电器适用于各种锂离子电池，可用于电动汽车，便携式电子设备和可再生能源系统等应用。总体而言，该充电器提供了一种可靠，高效且安全的方法，可以使用电源转换器为锂离子电池充电。关键字：电池充电器，CC-CV，锂离子，电源转换器
使用自学习的增量模型对锂离子电池的健康状态和终身预测
锂离子电池是代表至关重要的技术，以实现零碳的目标。因此，必须监视其条件，以使使用这些组件的系统的安全可靠操作。此外，锂离子电池的进程和健康管理政策必须应对电池降解的复杂电 - 化学动力学的非线性和时变性质。本文提出了一种基于学习的算法，以估算基于测量数据流的锂离子电池的健康状况（SOH）和剩余的使用寿命（RUL）。为此，根据SOH的增量建模提出了两个层框架。在第一层中，从部分充电和放电周期的电压和当前数据中提取了一组代表性特征。然后，这些功能用于在递归程序中训练提出的模型，以估计电池的SOH。第二层使用容量数据来逐步学习SOH自动型（AR）模型，该模型将通过时间来传播电池的降解，以使RUL PREDICTION进行降解。提出的方法应用于两个数据集进行实验评估，一种来自Calce，另一种来自NASA。所提出的框架能够估算所有情况下的8种不同锂离子细胞的SOH，平均百分比误差低于1.5％，而寿命模型则预测了该单元的RUL，最大平均值为25％。
长期提出建议的要求...
“储能系统”是指一家商业上可用的技术，该技术与拟议的海上风能发电设施配对，并能够吸收能源，将其存储一段时间，然后派发能源，并且可以由电力公司拥有。但是，前提是储能系统应：（i）减少温室气体的排放； （ii）减少对峰值发电的需求； （iii）推迟或代替对发电，传输或分销资产的投资；或（iv）改善电气传输或分布网格的可靠操作；并进一步规定，储能系统应：（1）使用机械，化学或热过程来存储以后生成的能量； （2）将热能存储在以后的时间内以直接加热或冷却的方式，以避免在以后使用电力的方式； （3）使用机械，化学或热过程来存储从可再生资源产生的能源，以供以后使用；或（4）使用机械，化学或热过程来捕获或利用浪费电力，并存储从机械过程中产生的浪费电力，以便在以后的时间交付的机械过程中产生的浪费。4“环境属性”意味着“环境属性”的所有当前和将来的属性，在任何和所有国际，联邦，地区，地区，州或其他法律或其他法律或其他方面，包括未来的所有信用或证书，包括所有限制的行动，包括限制的行为，都不限制，这些属性不限于限制，这些委托，包括限制的范围，包括限制的行动，这些属性是限制的，这些属性是限制的，这些行动是限制的，这些行动是限制的，这些行动是限制的，这些属性是限制的。 C.M.R.7.75和G.L.c。 25a，§17。
审查微电网中整合储能系统的最新策略
摘要：电力网络的能源安全和弹性最近成为研究主题的关键动力。满足不断增长的电能需求以及减轻气候变化影响所需的脱碳工作的挑战，突显了微电网对有效整合可再生能源的重要性。微电网一直是研究的重点。但是，仍然需要解决许多未解决的挑战。储能系统是基本要素，可在可再生能源渗透高的微电网中提供可靠性和稳定性。本研究对微电网应用的控制和管理储能系统的最新发展进行了系统的综述。在早期部分中，给出了最近文献中发现的微电网拓扑和体系结构的摘要。对于微电网应用中的能源存储系统的主要贡献和针对性的应用是针对每种情况定义的。由于目前正在集成各种类型的储能系统以用于微电网的可靠操作，因此本文分析了最近文献中提出的解决方案的特性和局限性。与使用简单的电池储能系统相比，与使用简单的电池储能系统相比，混合储能系统在微电网稳定性和可靠性方面的性能更好。因此，在MATLAB/SIMULINK中对具有混合储能系统的直流微电网进行了研究。提出的结果显示了DC微电网中混合储能系统的优势。
使用非...优化量子操作的性能
使用时间相关哈密顿量控制量子系统对于量子技术至关重要 [1] ，它可以实现状态转移和门操作。一项重要任务是确定如何使此类过程实现最佳性能。在理想的封闭量子系统中，只要有足够的时间，就可以实现完美的操作 [2] 。由于物理哈密顿量是有界的，因此会出现速度限制，因此能量-时间不确定性会导致时间演变的最大速率，从而导致最短操作时间。然而，除了这种理想情况之外，还会出现其他考虑因素。其一是在无法保证精确控制时希望实现可靠操作；这可以通过使用鲁棒控制技术 [3] 或绝热过程 [4,5] 来实现。另一个是退相干和耗散的影响。在标准马尔可夫近似中，此类过程会随时间累积丢失信息。因此，人们通常认为快速操作是减少信息损失的理想选择，但也有明显的例外，即较慢的操作可以访问无退相干的子空间 [6] 。在本文中，我们表明，快速操作在非马尔可夫系统中并不总是理想的，因为较慢的操作可以利用信息回流来提高保真度。为了具体证明非马尔可夫系统中速度和保真度之间的权衡，我们使用数值最优控制来探索由驱动量子比特与玻色子环境相互作用组成的系统可实现的性能。最优控制 [7] 涉及确定一组时间相关的控制场，以最大化目标函数（例如保真度）。在这里，我们表明这可以在
能量化学杂志
锂离子电池的安全可靠操作需要准确预测剩余使用寿命（RUL）。但是，由于各种老化机制，各种操作条件和有限的测量信号，此任务具有挑战性。尽管将数据驱动的方法视为一种承诺解决方案，但它们忽略了内在的电池物理学，导致准确性损害，效率低和低解释性。在回应中，本研究将领域知识纳入深度学习，以增强规则预测的绩效。我们仅使用单个充电曲线来证明准确的RUL预测。首先，开发了一个可普遍的基于物理的模型，以提取与年龄相关的参数，可以描述和解释电池充电数据中的电池降解。参数为深度神经网络（DNN）告知以高精度和效率来预测RUL。考虑到充满电和部分充电的案件，训练有素的模型在3种情况下的3种电池下进行了阀门。仅使用来自一个周期的数据，所提出的方法的平均平方误差（RMSE）为11.42循环，平均为3.19％的平均绝对相对误差（MARE），与两种最新数据驱动的方法相比，平均为3.19％，低于45％和44％。除了其准确性外，所提出的方法还优于现有方法，从效率，输入负担和健壮性方面。进一步揭示了模型参数与电池降解机制之间的固有关系，证明了该方法的内在优势。2024年科学出版社和达利安化学物理研究所，中国科学院。由Elsevier B.V.和科学出版社出版。这是CC下的开放式访问文章（http：//creati- vecommons.org/licenses/4.0/）。
辅助服务的电池储能系统...
全球对能源的需求将在今天和2040年中增长30％[1]。与最近的过去相比，增长率正在降低，但远非停止。同时，Horizon World人口预计将增加到90亿人口。需求增长既是人口增长又是人均消费量的增加：能源需求通常与财富和社会健康有关，因此其人均增加不应感到困扰。担心应该具有清洁能力来满足能量的需求。在国际能源机构（IEA）预见的新政策方案中，新的负载将在很大程度上由可再生能源（RES）供电，并且主要由Wind和PV供电。由于这些是不可编程的间歇来源，因此为电力系统安全带来了新的问题。电力系统需要保持生产和能源消费之间的稳定平衡。在交流系统中，电力网络的最常见类型，网格平衡的主要标记是频率的稳定性。频率必须具有准确对应于名义值的平均值（欧洲50 Hz，在美国60 Hz），并且始终保持尽可能接近此值。RES在电力网络中的较大份额由于其非编程性和预测错误的可能性而导致更多的不平衡。此外，作为风和PV发电机的基于逆变器的系统的升高会导致惯性损失，从而影响网络通过保持频率变化较小而对不平衡做出反应的能力。网络的惯性与直接由变压器直接连接的旋转涡轮机的整体质量成正比。因此，充满活力的情景进化将越来越受到所谓辅助服务的有效管理。辅助服务为保证电力网络的可靠操作提供了支持。
基于物联网的电池管理的设计和分析...
电动汽车作为实现这种雄心勃勃的目标的潜在方式，即创造更清洁的环境并实现更好的运输方式。使用每个锂离子电池中的BMS和单元平衡可以解决此问题。当电动汽车的电池耗尽时，几乎不可能找到最接近的充电站。将GPS系统集成到我们的项目中，以通过移动设备链接传输最近的位置[1]。每个电池电池都经过跟踪并设法避免了电池的任何过度充电或过度收费。Power BMS，无论是硬件还是软件。适当的BMS对于确保在几种高电源应用中的安全和可靠操作（例如电动汽车（EV）和混合动力汽车（HEV）（HEVS）[2]至关重要。电池电池的电池可能以多种方式不平衡，包括充电状态（SOC），自我释放电流，内部电阻和容量。被动和主动平衡拓扑可用于广泛对平衡拓扑进行分类[3]。锂离子电池是实现可持续全球发展的公平和有效运输的最可行的选择。由于电池充电量不同，在不同温度下的电池充电行为以及电池温度会影响电池的循环寿命的事实，因此有必要检测和控制电池组的温度[4]。BMS已监视和调节电池组的充电过程。使用无线通信，研究人员为UPS创建了一个电池监控系统，以检测死电池[7]。在充电过程中，BMS设置了充电参数和充电模式，并且在放电过程中，电池BMS控制器接收电池组的电压和电荷[5]。电动电动电动汽车的电池组通常由数百个电池单元组成，这些电池单元串联或平行地满足车辆的高功率和高压要求[6]。
fem-circuit共同模拟超导同步风发电机，使用麦克斯韦方程的同质j-a配方连接到直流网络
摘要。高温超导体（HTS）非常有吸引力的高效和高能量密度功率设备。它们与需要轻型和紧凑型机器（例如风力发电）的应用特别相关。在这种情况下，为了确保超导器机器的正确设计及其在电力系统中的可靠操作，那么开发可以准确包含其物理功能但也可以正确描述其与系统的相互作用的模型很重要。为了实现这样一个目标，一种方法是共同模拟。这种数值技术可以通过有限元模型（FEM）带来机器的细几何和物理细节，同时处理整个系统的操作，该系统包含了机器，以及由外部电路代表的电网的子集。当前工作的目的是在涉及超导组件时使用这种数值技术。在这里，提出了一个案例研究，该案例研究涉及通过整流器及其相关滤波器与直流电流（DC）网络耦合到直流电流（DC）网络的15 MW杂交超导同步发电机（HTS转子和常规定子）。与风能应用有关的案例研究允许在使用与HTS机器的共同模拟时抓住技术问题。发电机的FEM是在商用软件COMSOL多物理学中完成的，该商品通过内置功能模拟单元（FMU）与电路模拟器Simulink进行交互。因此，它是在本研究中，引入了最新版本的最新版本J-与均化技术结合使用的配方，与T -A公式相比，计算时间更快。分布式变量和全局变量，例如前者和电压，电流，电磁扭矩以及后者的功率质量的电流密度，磁通量密度和局部损失，并进行了比较。这个想法是在计算速度，准确性和数值稳定性的标准下找到最适合的组合FEM电路。
开发基于机器学习的锂离子电池的剩余使用寿命预测
锂离子电池是使用最广泛的储能设备，对其剩余使用寿命的准确预测（RUL）对于它们的可靠操作和预防事故至关重要。这项工作彻底研究了基于过去十年中相关论文的客观筛选和统计数据，通过机器学习（ML）算法进行了统治预测的发展趋势，以分析研究核心和未来的改进方向。在本文中还探讨了使用RUL预测结果扩展使用锂离子蝙蝠寿命的可能性。在380篇相关论文中首次确定了用于RUL预测的十种最常用的ML算法。则提出了RUL预测的一般流以及对RUL预测中使用的四种最常用信号预处理技术的深入介绍。公共ML算法的研究核心以计时顺序以统一格式给出。还可以从精确度和特征的各个方面进行比较，以及新颖的和一般的改进方向或机会，包括改进早期预测，局部再生建模，物理信息融合，广义转移学习和硬件实施。最后，总结了电池寿命扩展的方法，并且使用RUL作为延长电池寿命的指示的可行性已被淘汰。电池寿命可以通过根据未来在线的准确的RUL预测结果来优化电荷式服务时间来延长电池寿命。2023作者。本文旨在为电池规则预测和终身扩展策略中ML算法的未来改进提供灵感。科学出版社和达利安化学物理研究所，中国科学院。由Elsevier B.V.和科学出版社出版。这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。