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基于落后的价格信号的启发式调度 -
摘要 - 幕后（BTM）光伏电池系统的经济潜力在很大程度上取决于电池的发货方式。不同的效用率，系统大小，生成和负载填充物都需要不同的调度策略。本文介绍了价格信号调度，这是一种用于自动经济派遣的新算法，用于使用24小时的PV和负载预测，退化数据和公用事业率。该算法与系统顾问模型（SAM）工具集成在一起，并通过非线性通用电动机电池模型进行了测试。价格信号在需要收费管理和能源套利之间保持平衡的情况下，并且在电池降解会施加显着费用的情况下，Prictals Dispaths Pristals优于SAM的现有算法。索引项 - Solar Plus存储，电池，电池调度，系统顾问模型，SAM，幕后
使用数据预测电池的当前和未来状态...
机器学习是人工智能的特定应用，它允许计算机通过一组算法从数据和经验中学习和改进，而无需重新编程。在储能领域中，机器学习最近成为了电池建模的一种新方法，不仅是为了确定电池的当前充电，而且还可以预测其未来的健康状况和剩余使用寿命。在这篇评论中，我们首先讨论文献中研究的两种类型的电池模型，以进行电池状态预测：等效电路和基于物理的模型。基于这些模型的当前局限性，我们展示了机器学习技术的前景，以快速准确的电池状态预测以及所涉及的主要挑战，尤其是在高吞吐量数据生成中。此外，我们建议将物理学和领域知识纳入，以开发更容易解释和可解释的机器学习模型。总体而言，我们将数据驱动的机器学习视为一种有希望的建模技术，它可以在将来打开电池制造，使用和优化的新的，令人兴奋的机会。
Alok Kumar Chaudhary 的帖子
我衷心感谢 Log9 Materials：印度首个商业电池生产线对我作为电池建模和仿真团队新成员的热烈欢迎。我很高兴踏上这段新旅程，贡献我在电池技术方面的技能和专业知识，为印度制造、服务全世界的高性能电池的开发做出贡献。我感谢 Akshay Singhal、Kartik Hajela、Pankaj Sharma、Hemant Charaya 和 Robin George 给我机会在电动汽车领域做出贡献，以实现更清洁、更环保的未来和联合国可持续的可负担清洁能源目标。我还要特别感谢 Sheelaa Chaarles、Amulya Kulkarni Kanade、Akash Varma、simran vohra、Shreyas Mp 和所有人员团队，欢迎我加入并让我感觉自己是这个充满活力的家庭不可或缺的一部分。 #电池技术 #电动汽车 #不可持续发展目标 #AffordableandCleanEnergy #Log9 #电池模型 #电动汽车 #青年力量
充电状态 (soc) 和健康状态 (soh) 概述...
文献中介绍了不同的估算方法以预测该参数，在 (Chang, 2013) 中，Wen-Yeau Chang 对文献中用于预测电池 SOC 的不同数学方法进行了分类。然而，仅有这个变量不足以正确使用电池，因为电池会受到不同的老化机制的影响，所以跟踪电池的健康状况非常重要。电池老化会导致内阻增加和容量下降，从而影响性能，提供相同能量的能力也会下降。因此，可以通过跟踪这两个指标之一的变化来估算电池的 SOH。不同作者研究了这种电池状态，他们使用不同的估算算法和不同的电池模型来提供准确的估算。 (Ungurean, Cârstoiu, & Groza, 2016) 详细回顾了文献中用于估算电池剩余使用寿命 (RUL) 和 SOH 的最相关模型、算法和商用设备。
能量
摘要：偏远地区（主要是哥伦比亚等发展中国家）的能源供应已成为一项挑战。混合微电网是这些地区可靠的本地能源，因为这些地区的电网接入通常有限或无法使用。这些系统通常包括柴油发电机、太阳能模块、风力涡轮机和电池等存储设备。电池寿命估算是混合微电网优化的一个重要因素，因为它决定了系统的最终成本，包括未来的电池更换成本。本文对混合微电网中的不同技术和电池模型进行了比较。优化是使用 iHOGA 软件实现的，基于哥伦比亚实际微电网的数据。模拟结果允许比较混合微电网中铅酸电池和锂电池寿命计算的预测模型，结果表明，最准确的模型通过紧密估计较短的实际寿命来更真实地预测电池寿命，而其他简化方法则无法获得更长且不切实际的寿命。
可持续发展故事
除了已经工业化的技术外，几种液流电池模型还探索了创新的电解质化学，包括基于金属和有机氧化还原物质的化学。目标是制造一种使用寿命长且超越电池技术平均能力的液流电池。事实上，液流电池的整体可持续性在很大程度上取决于用作氧化还原物质的成分。文献中描述了 50 多种电解质变体。1,2 对于基于金属的液流电池，广泛研究的化学物质包括铁/铬 RFB、锌/铁 RFB、锌/溴化物 RFB，然而，钒 RFB (VRFB) 是能源市场上商业化程度最高、开发程度最高的。3 与此同时，有机（无金属）液流电池的市场进入也在迅速推进。4 迄今为止使用的最常见的有机氧化还原物质是羰基（醌/蒽醌）、茂金属（如二茂铁衍生物）、氮氧自由基、紫罗碱衍生物等。 5
电动汽车锂聚合物离子电池动态行为充电识别及建模方案
锂离子电池被认为是电动汽车 (EV) 的重要电存储元件。电池模型是电池监控、高效充电和安全管理的基础。非线性建模是表征电池及其动态内部参数和性能的关键。本文提出了一种智能方案，用于对锂聚合物离子电池进行建模，同时监测其在不同环境条件（温度和相对湿度）下的当前充电电流和端电压。首先，建议的框架使用恒流恒压 (CC-CV) 充电协议研究了温度和相对湿度对充电过程的影响。随后，将监测电池周围的工作温度和相对湿度。因此，使用 Hammerstein-Wiener (HW) 模型对 EV 电池动态行为进行有效的非线性建模。HW 模型被认为是一种黑盒模型，它可以表示电池而无需任何数学等效电路模型，从而降低了计算复杂度。最后，该模型确定了不影响电池寿命的充电过程的边界。应用并进行了几个动态模型的实验测试，以确保
通过扭转和压缩下的增材制造产生的晶格结构的机械表征
摘要在本文中，研究了晶格结构的扭转和压缩行为。PLA（聚乳酸）材料用于组装中，并通过增材制造方法产生。在实验研究中，通过数字图像相关系统（DIC）系统研究了结构和晶格行为。使用三个不同的单元电池模型创建的模型，作为trunch八浓度，trunch八光线，带有节点的身体对角线以及两个不同的，70 mm和140毫米，总长度大小。通过压缩和扭转实验研究了单位细胞模型的影响，细胞大小对结构的强度进行了研究。获得了最大压缩应力和最大扭转，并提出了其变形。由于细胞模型的结构与扭转兼容，因此在带有节点细胞模型的身体对角线和140 mM的身体对角线中确定了最高最大扭矩。在Trunch Octa Light细胞模型和140 mM细胞长度中确定最高的压缩应力。
实施社区规模的电池
我们的利益相关者报告发现，行业专业人士看到了社区规模的电池的巨大潜在好处[2]。利益相关者同意，需要进行更多的公共审判来证明福利的运营交付。尽管DNSP拥有的电池试验将需要对当前规则进行豁免，以便将电池用于受监管的网络服务以外的任何事物，但我们的调查表明，这些试验和示威活动可以在当前的规则和法规中进行。在这种情况下，我们不建议开发监管沙箱，以演示社区规模电池模型。，我们将鼓励项目支持者实施与当前规则和法规一致的模型，而不是为这些示威活动开发监管沙箱，而不是花费大量时间和精力，并可以更快地支持对社区规模的电池的采用。我们确实建议项目支持者在必要时寻求相关的豁免，以扩大社区规模的电池运营模型的范围，这些模型将能够为所有能源用户带来福利。
考虑等效SOC的分布式混合储能系统控制
混合储能系统 (HESS) 由两种或两种以上类型的储能组件以及连接它们的电力电子电路组成。因此，该系统的实时容量高度依赖于系统状态，不能简单地用传统的电池模型来评估。为了应对这一挑战，本文提出了一种等效充电状态 (ESOC)，它反映了特定运行模式下 HESS 单元的剩余容量。此外，所提出的 ESOC 还应用于分布式 HESS 的控制，该 HESS 包含多个具有自己本地目标的单元。为了在这些单元之间最佳地分配总功率目标，提出了一种基于稀疏通信网络的分层控制框架。该框架从功率输出能力和 ESOC 平衡两个方面考虑了 HESS 中的分布式控制和最佳功率分配。基于一次下垂控制，根据每个单元的最大输出容量分配总功率，并使用二次控制从 ESOC 平衡的角度调整功率。因此可以控制每个储能单元来满足微电网局部的功率需求，基于MATLAB/Simulink的仿真结果验证了所提等效SOC应用的有效性。