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World File Search System电池容量
药物发现与开发中的人工智能-IJRPR
电动汽车（EV）通常由于其高能量密度，缺乏记忆效应，寿命长以及多次充电和排放能力而使用锂离子（Li-ion）电池。改变天气状况和健康状况不佳的主要原因之一是汽车排放量急剧增加。此外，与天气有关的风险和供应链问题还影响可再生能源，包括太阳能，风能和生物燃料。电动汽车提供的能量（存储在电池中）是一种消除污染物和不确定性的有吸引力的方法。运输行业的脱碳化取决于范围更大，安全性和可靠性的高级电动汽车（EV）的创建和采用。然而，随着时间的流逝和使用，环境退化问题以及寿命终止的重复使用，容量降解会极大地阻碍锂离子电池的使用。平均正常运行6。5年后，电动汽车的电池容量将降低约10％。找到一种可靠的方法来预测剩余生命（RUL）和监控能力降解是一项艰巨的任务。在实际使用中，锂离子电池通过经过许多充电和放电周期逐渐失去容量，直到它们达到生命的尽头（EOL）。保质期的标准定义是额定容量的70％或80％。使用末端后电池容量较快降低，这会影响电池性能甚至会损坏电池的性能。有了这些知识，电动汽车所有者可以做出明智的决定以避免电池故障。如何预测未来的能力和RUL，以及如何传达围绕预测值的不确定性水平，是电池管理系统（BMS）涵盖的主题之一。由于电池容量降解的轨迹是复杂的，而且非常非线性，因此很难对容量和RUR进行准确的预测。使用ML预测电动汽车电池寿命有很多好处。它可以帮助电动汽车所有者更好地计划旅行并避免电池耗尽。此外，它可以帮助电动汽车制造商创建更长的电池并开发可减少电池损坏的充电技术。在这项研究中，使用ML随机孔，决策树，XG提升，KNN和天真的贝叶斯算法来预测电动汽车的电池寿命。使用机器学习预测电池寿命会提出许多道德问题。一些最重要的是准确性，公平性，客观性和问责制。
使用增压转换器延长电池寿命
尽管高能密度，低放电的硬币电池非常受欢迎，但其主要缺点是高等效串联电阻（ESR）和有限的电流功能。对于PWM负载应用，占空比很小，高电流脉冲增加了高弹性电流尖峰，该峰值远高于放电电流，并且对电池容量和电池寿命产生了不利影响，尤其是在使用超级电容器时。随着电池的增加，ESR增加，电流尖峰引起的功率损失也相应增加。
基于现代机器学习算法的电动汽车锂离子电池降解建模的一种新颖的智能功能选择策略
锂离子电池是电动汽车和可再生能源应用的关键存储技术。但是，电池的复杂降解行为会影响其容量和寿命。因此，电池容量损失预测对于确保电池的寿命，安全性和可靠操作至关重要。本研究提出了一个基于策略的智能功能选择（SFS），用于电池日历和循环损耗预测。提出的方法论从当前时间步的电池数据以及上一个时间步骤中选择输入参数，然后将其用于模型训练和测试。的结果表明，提出的SFS方法与ML算法结合使用，提高了预测准确性，并减少了本研究中应用的所有机器学习算法的平均绝对误差。提出的SFS方法能够挖掘有用的特征，因此在实际EV使用条件下提供了良好的概括能力和准确的预测结果，以造成锂离子电池的容量损失。此外，结果还描述了与SFS方法结合使用时，电池日历和周期损耗预测的ML方法的性能准确性会改善。与所提出的SF结合使用时，观察到高斯工艺回归（GPR），随机森林（RF）和XGBoost方法的电池容量损失的预测准确性更大。这是首个基于特征选择的ML应用程序，用于独立执行电池日历和环状损失预后。
基于锂离子电池的剩余使用寿命预测...
无人管理的水下车辆通常部署在深海环境中，这些环境呈现出独特的工作条件。锂离子电池对于为水下车辆供电至关重要，至关重要的是要准确预测其剩余使用寿命（RUL）以保持系统的可靠性和安全性至关重要。我们提出了一个基于完整集合经验模式分解的残留寿命预测模型框架，并具有自适应噪声 - 时空卷积网（Ceemdan-TCN），该卷积网（Ceemdan-TCN）利用了扩张的因果汇报来提高模型捕获局部容量再生的能力，并增强了整体预测准确性。ceemdan被用来确定数据并防止由局部再生引起的Rul预测错误，并利用特征扩展来扩展原始数据的时间维度。NASA和CALCE电池容量数据集用作训练网络框架的输入。输出是当前预测的剩余容量，它与实际剩余电池容量进行了比较。MAE，RMSE和RE用作RUL预测性能的评估索引。在NASA和CACLE数据集上验证了所提出的网络模型。评估结果表明，我们的方法具有更好的寿命预测性能。同时，证明特征扩展和模态分解都可以提高模型的概括能力，这在工业场景中非常有用。
LOCUST 定向能反无人机系统
LOCUST 系统可根据个人需求进行高度配置。该系统的模块化设计允许用户定制适合其需求的解决方案，包括系统功能，例如激光武器功率水平、电池容量、外部传感器集成和热管理系统。LOCUST 的重点是以合理的价格最大限度地提高其对客户任务的价值。我们不断投资和升级我们的能力，以确保我们的系统在日益复杂的防空环境中可靠地应对各种威胁。这确保了 LOCUST 的能力随着每次更新而不断提高。
对 18650 锂离子电池中的锂镀层进行建模，以了解其对电池退化和安全性的影响并开发最佳快速充电
石墨阳极上的锂镀层会显著降低电池容量、引发内部短路以及加剧锂离子电池的热失控。锂镀层的非侵入式检测方法对于锂离子电池的安全可靠运行至关重要。本研究提出了一种基于物理的伪二维 (P2D) 模型，该模型结合了锂镀层和剥离反应，以描述商用 18650 圆柱形电池在高电流速率和低温下的电化学行为，电池采用石墨和 LiFePO4 (LFP) 电极。
DirectPowerPS 多用途
电池组充当能量库，在低需求时段储存电力，并在高峰充电时间分配电力。此功能可确保高效的能源管理并减少对电网的依赖，从而节省成本。• 三种类型的电池组：186kWh、279kWh 或 372kWh • 每个电源单元最多 2 个电池组 • 这使得每个电源单元有 4 种类型的电池容量 • 1 个 186kWh 的电池柜 • 1 个 279kWh 的电池柜 • 1 个 372kWh 的电池柜 • 2 个 279kWh 的电池柜，共计 558kWh • 2 个 372kWh 的电池柜，共计 744kWh
平衡瑞典电网的潜力......
本文介绍了与光伏装置相结合的生产型消费者电池在瑞典满足全国频率平衡需求方面的潜力。如果允许进入平衡市场，光伏耦合家用电池在当今价格下是有利可图的。模拟基于 2040 年太阳能光伏生产的国家目标（5-10 TWh，占电力消耗的 5-10%）和当前住宅光伏在总安装光伏容量中的份额。研究中，电池连接率为 50%，15% 的单户住宅配备了 10 kW 光伏装置，电池容量为 6 kW/7.68 kWh。总体而言，到 2040 年，电池光伏系统占光伏总安装容量的 25%。结果表明，20% 的总电池容量足以分别提供每个频率储备的约 70-100%。当聚合电池提供主要频率储备 FCR-N 和 FCR-D 并增加光伏自用、调峰和能源套利时，家庭可获得最高节省。当提供频率支持时，配备电池的光伏系统投资回收期从 14 年缩短至 11 年，而仅安装光伏系统则不然。1 简介
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。'