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World File Search System电池模型
对基于物理的电池模型的全面综述，并比较各种化学的不同物理模型
从消费电子到电动汽车，电池在各个领域的重要性越来越重要，强调了精确电池模型的关键必要性。本评论描述了电池模型的四个主要类别：经验，等效电路，数据驱动和基于物理的模型。像Nernst和Shepherd模型这样的经验模型提供了简单性，但缺乏精确度。等效电路模型在简单性和准确性之间取得了平衡，尽管有验证约束。数据驱动的方法利用机器学习来准确预测电池性能，但需要高质量的数据集。基于物理学的模型集成了基本的电化学过程，以详细理解，尽管计算复杂性增强。比较分析以锂离子电池为重点，揭示了计算效率和准确性之间的权衡。具有电解质动力学的单个粒子模型及其扩展单粒子模型作为有效的选项出现，带有电解质动力学的单个粒子模型显示出有希望的精度，类似于单个粒子模型。此外，在不同的电池化学分子上进行比较，公布了不同水平的建模精度。本文比较了跨化学的不同电化学建模技术和辨别最佳方法。是电池建模技术之一的电化学模型，已在本研究中进行了详细研究和研究，并为文献提供了有关化学模型如何与哪种电化学模型一起使用的文献。此外，这项研究在Pybamm中使用优化技术有助于现有的铁磷酸锂化学建模。综合提供了对各种建模方法的见解及其对电池研究和开发的影响，从而指导未来的调查，以针对特定应用的更量身定制的建模策略。
电池模型的参数确定的强化学习：文献研究和实施
电池建模的中心步骤是识别模型参数。但是，参数的确定是时间耗尽，通常是次优的。强化学习提供了一种有希望的替代方案，其中代理通过交互和目标奖励来学习最佳参数。本学士学位论文的目标是对基于RL的参数确定的全面搜索和一个简单示例的实际实现。
PyBOP：用于电池模型优化和参数化的 Python 包
Python 电池优化和参数化 (PyBOP) 包提供了估算和优化电池模型参数的方法，提供确定性和随机性方法以及示例工作流程来帮助用户。PyBOP 支持从各种电池模型的数据中识别参数，包括流行的开源 PyBaMM 包 (Sulzer et al., 2021) 提供的电化学和等效电路模型。使用相同的方法，PyBOP 还可用于在用户定义的操作条件下针对各种模型结构和设计目标进行设计优化。PyBOP 通过多种方法促进优化，并通过诊断来检查优化器的性能以及成本和相应参数的收敛。识别出的参数可用于预测、在线估计和控制以及设计优化，从而加速电池的研究和开发。
分数阶PNGV电池模型的参数估计方法
在不同类型的电池中，锂离子电池因其性能和安全特性而成为最受欢迎的类型。需要电池管理系统来从这种电池中获得便捷的性能并尽可能延长电池的使用寿命。因此，良好的电池管理系统需要一个准确的电池模型。在本研究中，以代表开路电压变化的新一代汽车合作伙伴 (PNGV) 等效电路电池模型为基础，并基于 PNGV 等效电路电池模型创建分数阶电池模型。创建电池模型后，最重要的主题之一是模型参数的确定。在此阶段，为了简化问题，使用分层方法将测量的电池数据集划分为子层，并通过对每个子层进行分析和数据提取来确定参数，以反映不同的充电状态水平。这种方法有助于获得准确的电池模型，在每个电流脉冲期间，稳态误差小于 5 mV，瞬态误差小于 30 mV。
具有电动动力学的锂离子电池模型预测控制的基于神经网络的近似
摘要 - 锂离子电池是复杂的系统，需要合适的管理策略才能正常工作，实现快速充电，减轻老化机制并确保安全。在不同的基于模型的充电策略中，使用预测控制已显示出令人鼓舞的结果，因为它可以处理受安全限制的非线性系统。然而，尽管文献中已经提出了许多实施，但很少关注其实际可行性，这受到在线所需的高计算成本的限制。在本文中，我们首次在电池字段中利用了通过使用深神经网络获得的预测控制的近似。提议的解决方案适用于实时电池充电，因为大多数计算负担都脱机解决。结果突出了提出的方法在近似标准模型预测控制解决方案中的有效性。
使用基于物理的电池模型模拟电动车电池降解⋆
在这里，推动力（F PR）是一个可控的组件，它源自通过电动机或制动器的传输系统。重力（F G）可能会导致加速或减速，具体取决于道路倾斜度；它的行为由（3）描述，其中g是重力加速度，θ是道路的角度。阻力和滚动电阻（分别为F阻力和F RR）是电阻力，始终作用于速度方向。阻力是由空气阻力引起的；它是通过（4）描述的，其中ρ是空气密度，A是车辆的额叶区域，C D是空气阻力系数。滚动阻力是由轮胎和道路之间的轮胎变形和摩擦引起的。它由（5）描述，其中c r是滚动电阻系数（Oliveira等，2023; Alcantara，2022）。f g = k m mg·sin（θ）（3）f drag = 1
从基于物理的锂离子电池模型中提取和解释电化学阻抗谱 (EIS)
本文实现了一种高效算法，用于从基于物理的电池模型（例如 P2D 模型）中提取电化学阻抗谱 (EIS)。该数学方法与 EIS 的实验方法不同。在实验中，电压（电流）在很宽的频率范围内受到谐波扰动，并测量相应电流（电压）的幅度和相移。该实验方法可以在仿真软件中实现，但计算成本很高。此处的方法是从完整物理模型中确定局部线性状态空间模型。作为状态空间模型基础的四个雅可比矩阵可以通过对物理模型进行数值微分而得出。然后使用计算效率高的矩阵操作技术从状态空间模型中提取 EIS。该算法可以在瞬态过程中的某一时刻评估完整的 EIS，而与电池是否处于静止状态无关。该方法还能够分离全电池阻抗以评估部分 EIS，例如仅评估电池阳极。尽管这种部分 EIS 很难通过实验测量，但部分 EIS 为解释全电池 EIS 提供了宝贵的见解。© 2024 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，只要正确引用原始作品。[DOI：10.1149/1945-7111/ad4399]
Doyle-Fuller-Newman锂离子电池模型的反馈解释
I.简介锂离子电池的经典Doyle-Fuller-Newman（DFN）电化学模型[10，14，30]，其中包括反馈结构和状态空间。通过将快速双层电容动力学分为模型[31]来得出公式。识别非线性电池模型的固有反馈结构为使用输入输出系统理论[9，19]开辟了其分析的可能性。模型分析的关键特征是它是可靠的，因为它不依赖于模型非线性（例如开路电位（OCP）曲线）的确切知识。因此，该公式可以允许“广义”分析，该分析适用于被动非线性的所有实例。本文的重点是通过考虑其模型方程中的结构，而不是通过提出新的电化学来促进基础DFN模型的使用。希望此处开发的结果能够使DFN模型用于更广泛的应用，例如在单个粒子模型[8]中观察到，并将揭示该模型的关键特征，以促进其开发并了解其对内部电化学的预测。锂离子电池是一种近乎无处不在的能量进程技术，可将出色的功率和能量密度结合到一种设备中。这导致了他们在许多领域的成功应用，包括混合动力汽车，个人电子产品和网格存储。但是，这些电池仍然不受几个局限性的影响，包括几百个电荷周期后的衰老开始，稳定性问题
创建一种多功能的NIMH电池模型
为了促进从化石到可再生能源的转移，需要存储以应对太阳，风能和波浪功率等技术的间歇性质。一种存储替代方案是基于电池的固定能量存储。有许多电池类型可供选择，但是镍金属氢化物（NIMH）是特别适合的类型。这些电池具有高的能量密度，一个较大的温度操作窗口，是大规模存储的安全替代方案。在本文中，研究了NIMH电池的行为，目的是开发动态电池模型，该模型能够复制电池电压和压力，也用于动态使用。这种模型可用于促进NIMH电池的开发，改进电池管理系统（BMS）中使用的算法，质量控制以及储能系统的尺寸。这些改进可以导致固定的能量存储，并具有更高的效率和更长的可用寿命。为了提高对电池功能的理解，对NIMH电池典型的两种行为进行了更深入的研究，并被认为对电池有很大的影响：开路电压（OCV）磁滞和电池气体相的行为。OCV磁滞会使建模复杂化，因为它会导致电池休息电压在一定程度上取决于到达那里所需的充电/排放路径。OCV磁滞对于所有电池都不明显，对于NIMH电池来说尤其突出。然后将氧气在负电极处重新组合到水中。NIMH电池中的气相是有效的，因为电解质是水性的，并且在操作过程中的电压窗口会导致正电极处的氧气演化。由于对负金属氢化物电极上氢平衡压力的依赖性和氢平衡压力的依赖性，气相中的氢量在周期内有所不同。分别开发了两个模型以研究这些行为。模型显示出良好的定性生殖能力。还使用结构分析方法研究了磁滞现象。在相同的电荷状态下的两个阳性电极材料样品之间的材料结构中发现了差异，但滞后状态不同。这些差异是
基于二维单位电池模型的氧化还原流量电池的物理信息
氧化还原流量电池（RFB）近年来由于其在大规模储能系统中的有希望的应用而引起了越来越多的关注[1-3]。rfb的特征是它们具有脱钩的能力和功率能力，较长的周期寿命和高效率，这使其成为整合间歇性可再生能源（例如风能和太阳能）的理想选择[4，5]。然而，RFB的广泛范围受到了几个挑战，包括能量密度有限，复杂反应动力学和高系统成本[6，7]。RFB性能的准确有效的预测模型对于应对这些挑战并实现电池系统设计和操作的优化至关重要。在这项工作中，我们专注于全面氧化还原流量电池（VRFB）的性能的预测[8，9]，这是最受欢迎和最成熟的RFB技术之一[10]。