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电池10-00113.pdf
摘要：随着电动汽车（EV）获得市场优势，确保电池使用过程中的安全性至关重要。本文提出了一种新的热管理方法，可以通过新颖的复合相变材料（CPCM）与液体冷却系统的新型组合来应对电池热量积累挑战。开发了一种优化的混合冷却模型，以评估在高温和高功率条件下提出的电池热管理系统（BTM）。基准研究是为了评估入口位置，入口流量和流通道分布对冷却性能的影响，以实现电池内均匀的温度分布。The optimised BTMS, consisting of a five-cell battery pack, demonstrates a maximum temperature of 41.15 ◦ C and a temperature difference of 4.89 ◦ C in a operating condition at 36 ◦ C with a discharge rate of 3 C. The BTMS outperforms the initial model, reducing the maximum temperature by 1.5%, temperature difference by 5%, and liquid fraction by 13%, with a slight (1.3%) increase in weight.在0.1 m/s的液态流速下，冷却性能最有效，最大程度地减少了能耗。使用CPCM-3的拟议BTM也足以使电池组保持在热失控事件下。总体而言，理论模拟突出了BTM有效控制电池温度和温度差异的能力，从而确保在实用EV使用中在高温和高功率条件下进行安全操作。
并网微电网储能系统的强化学习：在线与离线实施对比研究
摘要：由可再生能源、电池存储和负载组成的并网微电网需要适当的能源管理系统来控制电池的运行。传统上，使用离线优化技术，利用 24 小时的负载需求和可再生能源 (RES) 发电预测数据来优化电池的运行，其中电池操作（充电/放电/空闲）是在一天开始之前确定的。强化学习 (RL) 最近被建议作为这些传统技术的替代方案，因为它能够使用真实数据在线学习最佳策略。文献中提出了两种 RL 方法，即离线和在线。在离线 RL 中，代理使用预测的发电和负载数据学习最佳策略。一旦实现收敛，就会实时发送电池命令。这种方法类似于传统方法，因为它依赖于预测数据。另一方面，在在线 RL 中，代理通过使用真实数据实时与系统交互来学习最佳策略。本文研究了这两种方法的有效性。将具有不同标准差的高斯白噪声添加到真实数据中以创建合成预测数据来验证该方法。在第一种方法中，离线 RL 算法使用预测数据。在第二种方法中，在线 RL 算法与真实流数据实时交互，并使用真实数据训练代理。当比较这两种方法的能量成本时，发现如果真实数据和预测数据之间的差异大于 1.6%，则在线 RL 比离线方法提供更好的结果。
20220824_Premix电池行业手册-Permix搅拌机
电池电池组装的第一步是悬浮液的沉积，该悬浮液中包含活性材料，将材料和聚合物粘合剂在溶剂上引导到铜线或铝制纤维（浆料制备和涂层）上。这是电极的干燥，日历和尺寸。要提供理想的电化学性能，需要密切控制电池电极的多步制造过程。浆液是一个非常复杂的悬浮系统，其中包含高度粘性介质中不同化学物质，尺寸和形状的大量固体颗粒。彻底混合浆料对于同质性至关重要。浆液的流变特性会影响重要属性：浆液稳定性，易于混合和涂料性能，这会影响完成的电极。组成和应用处理条件可能会影响所得悬浮液的流变。密度和粘度量化了流量的性能，并表征样品内的结构程度以及固体或液体样行为主导的程度。在电极制造过程中，进程成分的粘度尤其重要，并且在电池制造过程（例如涂层）中起关键作用。聚合物粘合剂溶液的粘度会影响涂料性能。它影响了粉末分散在其中的便捷性，混合所需的功率和均匀涂层的施用速度。多孔电极理论（PET）提出了通过实验验证的阳性电极密度与锂离子电池细胞整体性能的相关性。高正电极密度的细胞在低电流速率下显示出略高的放电能力，但在高电流速率下，低正极密度的细胞显示出更好的性能。
热传播保护策略
提供了一项全面的分析，该分析有助于电池技术的进步。[4]与锂离子电池中热安全有关的挑战和见解。作者探讨了围绕热管理的当前问题，并提供了增强安全措施的观点。该研究为持续的电池安全性论述提供了宝贵的见解，这是推进储能技术的关键方面。[5]设计电池管理系统（BMS）的综合方法，重点是基于汽车锂电池的功能安全性。他们探索了关键方面，例如可靠性，故障检测和缓解策略，为电动汽车安全领域提供了宝贵的见解。[6]现有的安全策略，强调了解决迅速发展的能源存储领域中安全问题的重要性。[7]增强了安全措施，旨在减轻与热失控事件相关的风险。结果阐明了这些间隙材料在抑制和控制电池模块中的热传播方面的可能性，从而为电池安全领域提供了宝贵的见解。[8]先前的研究重点是确定过度充电的风险，例如热不稳定性和潜在的火灾危害。探索了各种方法，用于预测和防止锂离子电池中的热失控。[9]先前的研究重点是确定过度充电的风险，例如热不稳定性和潜在的火灾危害。探索了各种方法，用于预测和防止锂离子电池中的热失控。[10]探索用于储能的磷酸锂电池中热失控警告的关键域。专注于安全管理系统，作者提出了见解和方法，以解决与这些电池相关的固有风险。[11]温度监测和防火机制的整合对于确保电池的安全性和最佳性能至关重要。这项研究为该领域正在进行的研究增添了宝贵的见解，强调了先进的BMS功能对电动汽车的有效和安全运行的重要性。[12]作者精心探索BMS的各个维度，提供
PEAT 太阳能电池充电方法研究...
1 马来西亚敦胡先翁大学工程技术学院电气工程系，84600 巴莪，柔佛，马来西亚 * 通讯作者名称 DOI：https://doi.org/10.30880/peat.2021.02.02.050 收到日期：2021 年 1 月 13 日；接受日期：2021 年 3 月 1 日；2021 年 12 月 1 日在线发布 摘要：本文提出了一种使用主要分立元件的简单电池充电控制器，旨在保护电池免于过度充电和深度循环放电。该设计包括三个阶段，包括电流增强器、电池充电控制器和电池电量指示器。太阳能电池板产生的电流经过电流增强器以使该值最大化。电流增强器能够控制电流以确保它获得最大值电流。LM317 稳压器用于保持电压恒定。电池充电器控制用于控制电池的充电。该电路使用集成电路 LM358 来控制充电过程。电池电量指示器用于指示电池是否已充满电。该电路使用运算放大器和发光二极管 (LED) 来指示电池。电压在电路的三个阶段进行测量。根据通过电路检测值的时间测量电压。在 12 点时，电流增强器、电池充电器控制器和电池电量指示器的输出电压分别为 0.18 V、0.27 V 和 0.22 V。通常，阳光的热量越高，产生的输出电压就越高。电池从 7.00 V 到 12.34 V 大约需要 5 小时才能充满电。这项研究使用本地采购和可用的组件，开发了一种低成本、可靠且实用的太阳能充电控制器。关键词：太阳能电池板、电流增强器、电池充电器控制器、电池电量指示器、可充电电池
Karthikeyan Palanichamy 1*，Jatin Soni 2 1*产品所有者，Karthikeyanpalanicham@yahoo.com 2软件开发人员，jatinsonii@yahoo.com引用：ka
文章信息摘要互联车辆的开发开发以及人工智能，机器学习和深度学习计算机制在车载电子设备中有助于现代综合且复杂的车辆环境，其中越来越多的车辆组件需要电动电力供应以执行其特定作用和功能。电力需求需求的增长在瓦特中加权，即使简单的灯泡不再仅仅是灯，而是车辆的电子部分。电子车辆零件的这种增加导致对电池/石墨功率电池的需求增加，并担心会减少环境足迹，还关注着创新的制造工艺，以支持电池数量的指数增加。尽管如此，热/电气市场现实对电池施加了一些限制，尤其是在需要高度重复和/或适应非常特定的热需求的使用情况下，电池的热功能始终是提高效率，有效性和相关性能指数的关键点。电池热开关在冷却和加热电池时会对电池热舒适度和长期健康产生重大影响。智能充电可以有助于暴露和增强电池性能结果，并依赖于电池加热和冷却的不同计算。同时控制电池中能量热重排的能力，在充电和/或放电期间提高功率性能，变得越来越重要。带有车载电池的小型和大型系统都可以从这种知识和管理中受益，从而导致额外的能源节省，并为能源和功率效率的范式做出贡献。通过智能电池充电范围融合计算体系结构，并最好地揭示功能管理和功能保护注意事项。关键字：有效电池电源管理的AI解决方案，行业4.0，物联网（IoT），人工智能（AI），机器学习（ML），智能制造（SM），计算机科学，数据科学，车辆，车辆，车辆可靠性
混合电动汽车能源管理系统的基于学习的最先进的收费评估模型
收到：2022年12月13日修订：2023年1月14日接受：2023年1月21日发布：2023年1月29日摘要 - 促进电动汽车使用（EVS）是鼓励碳公正性和侵犯环境问题的实用方法。政府法规和用户体验与电动电池电池和电池管理改进直接相关。替代发动机技术在近年来解决传统汽车问题方面变得越来越重要。为了使运输行业脱碳，电动汽车是实用的解决方案。从传统的房屋以及从传统的转变为EV或HEV车辆也至关重要。电动汽车最重要的部分之一是电池。在满足更大的容量和高功率需求时，必须提供电池组（由许多电池组成）。这些大型电池组容易被充电和排放时过热，这可能会导致很多问题。因此，必须采用电池管理系统。它可以优化电池组，以便更有效，安全地发挥作用。本文的主要目标是模拟电池管理系统（BMS）模型，并检查电池管理系统参数估计的几种方法。它还为BMS最有效，最经济的实施策略提供了建议。有效的电池管理系统（BMS），主要用于信号电池电量水平，仍然是众多HEV技术（SOC）的关键组成部分。由于过度充电和放电总是会损坏电池，因此BMS必须提供准确的SOC估计。尽管有几种SOC预测策略可以控制电池电池SOC，但HEV需要提高SOC估计能力。从这个角度来看，用安全能源管理技术的Soc估算模型的建造独特的深度学习模型是本文的主要重点。所提出的模型使用具有长度短期内存（HCL）模型的混合卷积神经网络来精确估计SOC。HCl模型用于促进建模，并提供了电池模型的输入和输出关联的准确表示。一项详细的实验研究表明，所提出的模型在几种方面都优于其他当前方法。
可用性通知/采取减轻负面影响的意图......
这是卡森市针对 Avocet 储能项目发出的可用性通知/采用初步研究/缓解否定声明 (IS/MND) 的意向通知，该通知根据加州环境质量法案 (CEQA)、CEQA 指南和当地实施程序制定。项目名称：Avocet 储能系统项目项目地点：23320 Alameda Street, Carson, CA 90746 (APN 7315020022) 牵头机构：卡森市社区发展部 – 规划司，701 East Carson Street, Carson, CA 90745 申请人：Avocet Energy Storage, LLC 项目描述：Avocet 储能项目（拟议项目）位于卡森市（City）23320 Alameda Street（项目地点）一块占地 6.96 英亩的土地上。拟议项目包括在项目现场内开发一个约 200 兆瓦的电池储能系统 (BESS)。拟议项目将包括安装在机架、逆变器、中压 (MV) 变压器、开关设备、集电变电站和其他相关设备中的锂离子电池（或建设时可用的类似技术），以连接到南加州爱迪生公司 (SCE) 的 Hinson 变电站。容器或外壳将配备电池存储架，以及继电器和通信系统，用于自动监控和管理电池以确保设计性能。将提供电池管理系统来控制电池的充电/放电，以及温度监控和使用集成冷却系统控制单个电池单元的温度。电池使用直流 (DC) 电，必须将其转换为交流 (AC) 才能与现有电网兼容。还将包括用于在交流和直流之间转换的电源逆变器以及用于升压的变压器。发电输电线路将把拟建项目与现有的 SCE Hinson 变电站连接起来。拟建的发电线路将跨越三个管辖区，包括：卡森市、洛杉矶市和长滩市。拟建项目将通过从 SCE 电力传输系统接收能量（充电）、现场储存能量，然后将能量（放电）输送回连接点（SCE Hinson 变电站）来为区域电网提供服务。SCE 将安装一根大约 130 英尺高的管状钢杆 (TSP)，其基础大约为 12 英尺宽、30 英尺深。SCE 将从 SCE Hinson 变电站机架位置到新的 SCE 拥有的 TSP 安装一条捆绑的 1590 千圆密耳 (KCMil) 导线，并跨越到客户拥有的所有权变更点 (POCO) TSP。发电机联络线和路线以及 SCE 功能和对现有 SCE Hinson 变电站的升级统称为与项目相关的场外改进。
OLA电动机有限公司 象限未来Tek Limited 最佳医生马哈拉施特拉邦 2024年5月3日，在： + W.P.（c）11799/2023，cm 在周转的风口浪尖上的农业化周期！
kuber chauhan kuberchauhan@rathi.com Company Description在2017年2月3日成立，Ola Electric是印度的纯电动汽车播放器，正在建立垂直集成的技术和为电动汽车和EV组件的技术和制造能力，包括电池。公司在Ola FutureFactory制造电动汽车和某些核心EV组件，例如电池组，电动机和车辆框架。公司的业务专注于捕获印度流动性电气化带来的机会，他们还寻求机会将未来在某些国际市场中的电动汽车出口。自2021年8月第一次发布以来，该公司已提供7种产品，并宣布了4种新产品。他们于2021年12月开始交付其第一ev模型Ola S1 Pro。随后是2022年9月的OLA S1，2023年8月的OLA S1空气和2023年12月的Ola S1 X+，Ola S1 X（2 kWh），Ola S1 X（3 kWh），Ola S1 X（3 kWh）和Ola S1 X（4 kWh），2024年5月。该公司在印度，英国（“ UK”）和美国（“ US”）进行研发活动，致力于设计和开发新的EV产品和核心EV组件，例如电池组，电动机和车辆框架。该公司在印度班加罗尔经营一个电池创新中心（“ BIC”），该中心专注于开发电池，电池技术以及在Ola Gigafactory即将进行的细胞制造的工艺过程。他们的体验中心网络是截至2024年3月31日，印度最大的公司拥有的经验中心网络。Ola Electric正在印度泰米尔纳德邦的Krishnagiri和Dharmapuri地区建造其EV枢纽，其中包括Ola Future Factory，他们即将到来的Krishnagiri地区的Ola Gigafactory和共同居住的供应商。除了OLA Electric网站外，该公司还经营着自己的直接客户（“ D2C”）全渠道分销网络，该网络包括935个体验中心和414个服务中心（截至2024年3月31日，410个服务中心位于经验中心内）。估值和Outlook OLA电动迁移率是EV空间中快速增长的细分市场。继续前进，预计EV将推动全球汽车市场的大幅增长。但是，我们认为OLA在未来几年内有有利的市场条件，监管规范和OLA Future Futurictory每年都有较高的能力利用来增长的重大空间。此外，他们开始在3月24日在Ola Gigafactory上制造4680形式的因子细胞，这可以更好地控制电池和电动汽车质量，供应和成本。尽管是一家损失实体公司，但在E2W领域的市场份额已获得34.8％。在高价乐队的公司中，市值为6.6倍，市值为3.3522亿卢比的股票股票。目前，全球最高的汽车实体在市场上的销售额上的交易在1-8倍之间。因此，在估值方面，我们认为公司价格富裕。因此，我们建议对IPO的“订阅 - 长期”评级，并具有较高的风险食欲。
“用于锂离子电池的BMS设计...
纳格浦尔摘要- 全球电力分配和使用格局的不断演变催生了对储能系统的需求，使其成为增长最快的电力系统产品之一。任何锂离子电池的一个关键要素是能够监控、控制和优化储能系统中单个或多个电池模块的性能，以及在发生异常情况时控制模块与系统的断开连接的能力。这种管理方案称为“电池管理系统 (BMS)”，是电气设备中必不可少的单元之一。电池管理系统 (BMS) 在确保光伏 (PV) 板中使用的锂离子电池安全高效运行方面发挥着重要作用。本文全面回顾了与光伏板中使用的锂离子电池的 BMS 开发相关的文献。本文讨论了在光伏系统中使用锂离子电池所面临的挑战，并强调了 BMS 在缓解这些挑战方面的重要性。此外，本文还介绍了一种用于评估 BMS 性能的研究方法，展示了研究结果，并讨论了该研究的管理意义、局限性和未来范围。电池管理系统板用于保护电池免受过充、过压、欠压、温度变化和不平衡情况的影响，还可以监测电池的充电状态、健康状态等。关键词：BMS、锂离子电池、电池平衡、充电放电、电池监控、MATLAB、Simulink 1. 简介近年来，光伏 (PV) 太阳能系统作为可持续清洁能源的应用显著增加。光伏太阳能系统利用太阳能电池板将阳光转化为电能，然后可储存在电池中以备后用。在各种电池技术中，锂离子 (Li-ion) 电池因其高能量密度、更长的使用寿命和更高的效率而成为一种流行的选择。然而，锂离子电池的性能、安全性和整体可靠性在很大程度上受到充电、放电和存储过程中管理的影响。为了解决这些问题并确保最佳性能，可靠的电池管理系统 (BMS) 至关重要。BMS 在监控和控制电池的各种参数（例如电压、电流、温度和充电状态 (SoC)）方面起着至关重要的作用。本论文的目标是设计一种高效、强大的 BMS，专门针对光伏太阳能系统中使用的锂离子电池。BMS 将集成各种硬件和软件组件，以提供对电池单元的准确和实时监控、保护和平衡。该设计旨在提高电池的整体性能、延长其使用寿命、提高其安全性，并最大限度地利用储存的能量。研究将首先全面回顾与锂离子电池管理、光伏太阳能系统和 BMS 设计方法相关的现有文献和最新技术。通过分析该领域当前的挑战和进步，论文将确定拟议的 BMS 有助于克服限制并提高整体系统性能的关键领域。设计过程将涉及选择和集成合适的传感器、控制算法和通信协议，以促进高效的电池监控和管理。将特别关注开发用于准确 SoC 估计、电池平衡和故障检测的先进算法，以确保电池组的安全性和可靠性。此外，将使用模拟工具和原型硬件实施和测试拟议的 BMS，以评估其在不同操作条件下的性能。实验将包括变化的太阳辐照度、温度波动和动态负载曲线等场景，以验证 BMS 设计的有效性。这项研究的成果将通过提供专门针对其需求的优化 BMS 设计，为锂离子电池技术和光伏太阳能系统的进步做出贡献。拟议的 BMS 将增强