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World File Search System电池容量
用于建模锂离子电池容量降解的量子神经网络回归
摘要 - 赋予高功率密度，低排放率和降低的成本，可充电锂离子电池（LIBS）发现了广泛的应用，例如电动机网级存储系统，电动汽车和移动设备。开发一个框架，以准确地建模LIB的非线性降解过程，这确实是一个有监督的学习问题，成为一个重要的研究主题。本文提出了一种经典的Quantum混合机学习方法，以捕获LIB降解模型，该模型评估了操作过程中的电池电池寿命损失。我们的工作是由量子计算机最近进步以及神经网络和量子电路之间的相似性所激发的。类似于调整常规神经网络中的权重参数，量子电路的参数（即Qubits的自由度）可以调整以以监督的学习方式学习非线性功能。作为概念文件证明，我们获得了由NASA提供的电池数据集获得的数值结果，这表明了量子神经网络在降级容量与操作周期之间非线性关系建模的能力。我们还讨论了量子方法的潜在优势与经典计算机中传统的神经网络相比，在处理大量数据时，尤其是在EV和储能未来渗透的背景下。关键字 - Quantum神经网络，锂离子电池，电池降解，电池寿命估算。
自动化功能提取和选择快速电池容量的数据驱动模型淡出和寿命末期
摘要 - 锂离子细胞可能会在以后的生活中经历快速降解，尤其是使用更多极端使用方案。快速降解的发作称为“膝盖点”，预测对电池的安全且经济上可行的用途很重要。我们提出了一种数据驱动的方法，该方法使用自动化特征选择为高斯工艺回归模型生成输入，该模型估计电池健康的变化，可以预测整个容量淡出轨迹，膝盖点和寿命。特征选择过程富有效地适应不同的输入，并优先考虑那些影响降解的输入。对于所考虑的数据集，发现在特定电压区域所花费的日历时间和时间对降解率的影响很大。该方法对1％以下的容量估计产生了中位根平方错误，并且还产生了膝关节中值和终止预测误差分别为2.6％和1.3％。
锂离子电池容量估算——一种辅助迁移学习的修剪卷积神经网络方法
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使用 PSO 优化微电网电池容量...
摘要 电力用于各行各业的各种活动。近年来，电力需求迅速增长，因此有必要采用更高效的发电方法。可再生能源和微电网为发电提供了综合的替代解决方案。在微电网系统中，储能设备是重要方面之一。电池是电力系统中广泛使用的一种储能技术，因此，必须确定其合适的容量才能开发有效的系统安装。在本研究中，电池容量的大小优化被建模为使用粒子群优化/PSO算法最小化微电网电池容量，同时考虑系统的孤岛运行以有效安装电池。结果表明，可以获得最佳电池容量，并且开发的计算模型为所研究的系统提供了令人满意的结果。关键词：电池、微电网、储能系统、PSO算法
充电策略对锂聚合物电池容量的影响
2020年8月21日收到；以修订的表格收到2020年10月27日； 2020年10月30日接受；自锂离子电池发明以来，在线在线摘要，充电策略已获得了多年来的认可和研究。在本文中，在各种操作和充电载荷期间，通过三种广泛使用的工具监视了带有锂聚合物电池的笔记本电脑。获得了几个钥匙值，以评估电池周期，充电百分比和排放深度之间的相关性。最终结果表明，应避免使用设备的大量放电和连续的操作，尽管高负载任务需要连接AC充电器。确保电池保持在安全温度和充电范围内可以延长细胞寿命和状态，并防止电池内部的锂沉积物。版权所有©2020国际能源与环境基金会 - 保留所有权利。关键字：锂；电池;细胞；国防部释放;周期；存款；笔记本电脑;容量;聚合物。1。简介锂离子电池是每种现代应用的强大产品。它们用于微电子，例如智能手机，笔记本电脑，相机，警报和电动汽车，基本上需要电池。由Akira Yoshino开发的，根据Goodenough的团队研究[1]，它们很快就在储能中占主导地位。研究人员大规模尝试降低成本并使其安全性[2]之后，索尼公司发布了第一个大型商业产品，因为高可易燃性，氧化和低充电周期。它们由铜阳极和铝阴极（后来在氧化锂上）组成，用液体电解质分离。工作原理很简单，如图1。锂离子的运动在阳极中产生自由电子，因此在阳性收集器处产生电荷。然后电流将负载流到负电流收集器。分离器阻止电池内的电子流[3]。从那时起，它们的演变就巨大[4，5]，测试不同的元素，以确保能量密度和成本节省[6]。2。锂聚合物电池即使锂离子电池足够，也需要提高电池寿命和能量密度将研究转向另一种形式的锂离子电池：锂聚合物或Li-Po电池。这种电池
b' 对锂离子电池的技术需求快速增长，促使人们开发具有高能量密度、低成本和更高安全性的新型正极材料。高压尖晶石 LiNi 0.5 Mn 1.5 O 4 (LNMO) 是尚未商业化的最有前途的候选材料之一。这种材料的两个主要障碍是由于高工作电压导致的较差的电子电导率和全电池容量衰减快。通过系统地解决这些限制，我们成功开发出一种厚 LNMO 电极，面积容量负载高达 3 mAh \xe2\x8b\x85 cm 2 。优化的厚电极与纽扣电池和袋式电池级别的商用石墨阳极配对，在 300 次循环后，全电池容量保持率分别高达 72% 和 78%。我们将这种出色的循环稳定性归功于对电池组件和测试条件的精心优化，特别注重提高电子电导率和高压兼容性。这些结果表明，精确控制材料质量、电极结构和电解质优化很快就能支持基于厚 LNMO 阴极（> 4 mAh \xe2\x8b\x85 cm 2）的无钴电池系统的开发，这最终将满足下一代锂离子电池的需求，降低成本，提高安全性，并确保可持续性。'
b' 对锂离子电池的技术需求快速增长，促使人们开发具有高能量密度、低成本和更高安全性的新型正极材料。高压尖晶石 LiNi 0.5 Mn 1.5 O 4 (LNMO) 是尚未商业化的最有前途的候选材料之一。这种材料的两个主要障碍是由于高工作电压导致的较差的电子电导率和全电池容量衰减快。通过系统地解决这些限制，我们成功开发出一种厚 LNMO 电极，面积容量负载高达 3 mAh \xe2\x8b\x85 cm 2 。优化的厚电极与纽扣电池和袋式电池级别的商用石墨阳极配对，在 300 次循环后，全电池容量保持率分别高达 72% 和 78%。我们将这种出色的循环稳定性归功于对电池组件和测试条件的精心优化，特别注重提高电子电导率和高压兼容性。这些结果表明，精确控制材料质量、电极结构和电解质优化很快就能支持基于厚 LNMO 阴极（> 4 mAh \xe2\x8b\x85 cm 2）的无钴电池系统的开发，这最终将满足下一代锂离子电池的需求，降低成本，提高安全性，并确保可持续性。'