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World File Search System放电过程
双重用途的热存储性能...
放电方法。如图5所示，在放电过程的早期，由恒定入口温度产生的放电速率高于恒定热通量，但在放电过程结束时接近零。在两种测试中，在2.5小时排放过程结束时，出口水温约为14°C。然而，第一次测试（恒定入口温度）中的累积冷却输出为251.5 kJ，在第二次测试中低于280.7 kJ冷却输出（具有恒温通量）。如图4所示，当出口温度在第一次测试中达到14°C时，大多数内部储罐的温度比第二个测试中的温度凉。相反，在第二次测试中，出口温度接近内罐中最低温度。这些结果表明，用恒定的热通量排放内部储罐可以充分利用存储的能量，因为进水水温随着出口温度的升高而升高，因此在内部水箱中的水和PCM之间保持了很大的温度差异。
高性能锂的全有机硝酸电解质...
锂氧（Li-O 2）电池被认为是下一代储能系统的预期继任者。但是，通常使用的有机盐电解质的全面特性仍然不令人满意，更不用说它们的昂贵价格，这严重阻碍了Li-O 2电池的实际生产和应用。在此，我们提出了一个低成本的全有机硝酸盐电解质（lino 3-kno 3-dmso），用于Li-O 2电池。与有机盐电解质相比，无机硝酸盐电解质具有更高的离子电导率和更宽的电化学稳定窗口。K +的存在可以稳定O 2-中间体，从而通过溶液途径扩大能力来促进放电过程。即使在0.01 m的超低浓度下，K +仍然可以保持稳定以促进溶液放电过程，并且还具有通过静电屏蔽抑制树突生长的新功能，从而进一步增强了电池稳定性并有助于长周期寿命。结果，在0.99 m的Lino 3 - 0.01 m KNO 3 -DMSO电解质中，Li-O 2电池表现出延长的循环性能（108个循环）和出色的速率性能（2 A·G-1），比有机盐的含量明显优于有机盐。
活性污泥生物碳制备及其锂氧电池性能研究
n，通过直接碳化制备具有介孔结构的杂种掺杂的活性污泥生物炭，然后通过腌制修改将其应用于非含锂氧气电池的正极电极。其在阴极中的应用可以以200 mA/g的电流密度提供7888 mAh/g的特定容量。锂氧电池的放电过程将产生
直流电源管理和电压调节...
摘要 — 光伏是满足日益增长的能源需求的最重要可再生能源之一。这导致了微电网的出现，揭示了许多问题，其中最重要的是管理和监控其运行，本研究主要通过使用依赖于人工神经元的最大功率跟踪算法并将其与独立直流微电网中的能量管理算法相结合来做出贡献，以控制功率分配并维持直流总线电压水平。使用基于 ANN+PID 的最大功率点跟踪 (MPPT) 算法。其中 ANN 通过使用温度和太阳辐射等实时数据估计参考电压来跟踪最大功率点。PI 控制器减少了测量电压和参考电压之间的误差，并进行了必要的调整以控制连接到光伏板的升压转换器。而控制直流总线电压水平的过程是通过电源管理算法控制电池充电和放电过程并根据电池的充电状态控制双向转换器开关来完成的。利用MATLAB Simulink进行仿真结果表明,所采用的MPPT算法实现了最大功率和最小波动,效率为99.92%,准确度为99.85%,并且电源管理算法成功控制了电池的充电/放电过程,并在不同的工作场景下将直流电压水平维持在指定值。
根据BET方程计算的表面积如何可重现？基于离子电活性聚合物的三层微型演员的建模，分析和表征
在本文中，基于离子电活性聚合物（IEAP）的三层微型激活器的电响应考虑了在微实施行为中出现的某些现象。分析了对充电和排放过程中测得的电流的详细研究。研究了简化的等效电路的电荷，时间构成，电容和电阻。结果表明，微型演员表现出低于1 V的施加电压的线性行为。除此之外，非线性出现并与放电过程有关，尤其是以非线性方式增加的相应电阻。在此阶段，取决于先前施加的电压的累积电荷在放电过程中未完全恢复。这项研究的结果通过实验和理论结果进行了说明。
了解钒氧化还原液流电池
所有因素至少取决于参与反应的物质的浓度，从而导致电池的典型非线性充电和放电曲线。对于 VRFB，这意味着充满电的电池的开路电压约为 1.6 V，放电状态下约为 0.8 V。充电和放电过程的速度直接取决于电流。但是，电池总是有极限，出于各种原因，这些极限不能超过。对于 VRFB，与所有基于水性电解质的电池一样，充电电压受水的电化学稳定性限制。根据电极材料和 pH 值，水在特定电位下分解为氢和氧。在铂电极（标准电位）处，电位差为 1.23 V。因此，除了成本之外，使用这种电极的 VRFB 甚至无法以合理的效率充电半满，因为在充电过程中会产生越来越多的氢和氧。不幸的是，其他金属
对具有州依赖性过渡概率的电池储能系统的Bernoulli模型的初步调查
1。简介现代电力系统中可再生能源的渗透不断增加，导致了在电网稳定性和能源管理方面的新挑战（Zhao等人。2012）。太阳能和风的间歇性和不可预测的性质要求采用灵活的资源，例如储能系统，以实时平衡供求（Fernandez-Blanco等人。2017）。在这种情况下，电池储能系统（BES）的管理已成为一项至关重要的任务，这是由于可再生生成和负载需求的固有不确定性而复杂化，从而使充电和放电周期的精确安排变得困难（Ghiassi-farrokhfal等人。2016）。文献中已经提出了几种方法来解决此问题，从确定性优化方法（Wu等人2014）到随机动态编程（Zhang等人。2013）。但是，这些技术中的大多数都依赖于简化的电池模型，并且没有完全捕获存储过程的复杂动力学，例如充电和放电效率对电荷状态的依赖（SOC）（Rao等人2005）。 在本文中，我们为BES提出了一个随机模型，该模型解释了更新和负载需求的不确定性。 所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲，具有状态依赖性充电和放电效率。 该模型的关键特征是加入重新启动级别，该级别可以控制输入能量。2005）。在本文中，我们为BES提出了一个随机模型，该模型解释了更新和负载需求的不确定性。所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲，具有状态依赖性充电和放电效率。该模型的关键特征是加入重新启动级别，该级别可以控制输入能量。通过设置电池再次开始充电的最低充电阈值，该模型旨在降低以低效率值充电BES的可能性，从而提高整体系统效率