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BQ25186 1 节、1A I2C 线性电池充电器，带电源...
• 1A 线性电池充电器 – 3.0V 至 18V 输入电压工作范围，适用于电池到电池充电、USB 适配器和高阻抗源。 – 可配置电池调节电压，精度为 0.5%，范围为 3.5V 至 4.65V，步长为 10mV – 兼容锂离子、锂聚合物和磷酸铁锂化学成分 – 5mA 至 1A 可配置快速充电电流 – 115mΩ 电池 FET 导通电阻 – 55mΩ 电池 FET 导通电阻 – 高达 3A 的放电电流以支持高系统负载 – 可配置 NTC 充电配置文件阈值，包括 JEITA 支持 • 电源路径管理，用于为系统供电和为电池充电 – 除电池电压跟踪外，调节系统电压 (SYS) 的范围为 4.4V 至 5.5V。 – 适用于高阻抗输入源的电池跟踪输入电压动态电源管理 (VINDPM) • 超低静态电流 – 15nA 关断模式 – 3.2μA 带按钮唤醒的运输模式 – 仅电池模式下为 4μA – 睡眠模式下为 30μA 输入适配器 Iq • 一个按钮唤醒和复位输入 • 集成故障保护 – 输入过压保护 (VIN_OVP) – 电池短路保护 (BATSC) – 电池过流保护 (BATOCP) – 输入电流限制保护 (ILIM) – 热调节 (TREG) 和热关断 (TSHUT) – 电池热故障保护 (TS) – 看门狗和安全定时器故障
图形神经网络，用于有效的交流电源电网预测
本文提出了一种使用图神经网络（GNN）的新方法来解决电网中的交流功率流问题。AC OPF对于在满足电网的操作限制的同时，对最小生成成本至关重要。传统求解器与可扩展性斗争，尤其是在具有续签能源的大型系统中。我们的方法将功率网格建模为图形，其中总线是节点，传输线是边缘。我们探索包括GCN，GAT，SageConv和GraphConv在内的不同GNN架构，以有效地预测AC功率流解决方案。我们在IEEE测试系统上进行的实验表明，GNN可以准确地预测功率流解决方案并扩展到较大的系统，从而在计算时间方面优于传统求解器。这项工作突出了GNNs对实时电网管理的潜力，并计划将模型应用于更大的网格系统。
智能建筑物DC电源分配和与Cisco和Panduit FMP
我们处于基础设施开发中的关键时刻：DC电源系统将取代许多商业建筑中的传统AC基础设施。这种过渡有望获得重大的好处，包括节能和改进的数字功率控制。此外，直流电源分布自然与可再生能源和能源存储系统一致，它们固有地生成或存储了直流电源。。随着可再生能源成本在许多领域继续降低，达到或超过电网奇偶校验，直流电源分配和清洁能源之间的协同作用将改变我们的动力和管理现代商业建筑的方式。Cisco领导了二十年来的Ethernet（POE）的发展，将其确立为网络设备的主要远程供电技术。
多电源EM免疫的实验表征
Johannes W. M. Osterrieth，James Ramper，David Madden，Nakul Rampal，Luke Skoric，Bethany Connolly，Mark。 Santos，Xian-He Sun，Hana Bunzen，Sateh C. Moreton，Jessica C. Moreton。 M. D'Alessandro，Patrick W. Dohenn，MirceaDincă，Chenyue Sun，Christian Doonan，Michael Thomas Huxley，Jack D. Evans，Paolo Falcaro。 Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sujit K. Ghosh, Soumya Mukherjee, Matthew R. Hill, Muhammed Munir Sadiq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu北川。Johannes W. M. Osterrieth，James Ramper，David Madden，Nakul Rampal，Luke Skoric，Bethany Connolly，Mark。 Santos，Xian-He Sun，Hana Bunzen，Sateh C. Moreton，Jessica C. Moreton。 M. D'Alessandro，Patrick W. Dohenn，MirceaDincă，Chenyue Sun，Christian Doonan，Michael Thomas Huxley，Jack D. Evans，Paolo Falcaro。 Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sujit K. Ghosh, Soumya Mukherjee, Matthew R. Hill, Muhammed Munir Sadiq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu北川。A. Dewitt，免费V. Lotsch。拉玛·奥克塔维安（Rama Octavian），俄罗斯莫里斯（Morris），保罗·圣惠特利（Paul St. Wheatley），纳瓦尔（Navarre Cyderius，Randall Q. Snurr，Rebecca B. Concalves，Shane Telfer，Seok J. Lee，Valska P. Ting，Van Speybroeck，Sven M. Rogge，Krista，Christ。 St. Luke W. Bingel，Stefan Wuttke，Andreo Jacopo，Omar Yaghi。
移动电源弹性
a）在短时间内停电长达约1小时，大约三分之二的人口4将能够打电话。通过大约20％的英国所有桅杆站点的功率备份到至少一个小时，因此可以实现这种级别的保护，再加上手机将在可用的网络上漫游5，以进行紧急呼叫，因此不依赖他们的家庭网络。b）随着停电的持续时间增加，消费者的持续时间较少：只有[]在停电长达6个小时的情况下，只有在[]周围才能进行紧急呼叫。这是因为[]的备份设施至少为6小时，这是因为较少（5％）的站点。c）我们估计，升级移动网络的成本以确保几乎每个人都可以维持最多4小时的紧急服务访问费用约为10亿英镑。6的7个OFGEM数据表明，大多数（约90％）的停电持续3分钟至3小时。d）进一步的增强或网络硬化8，以增加保护的持续时间和/或允许更多服务（例如数据连接性或对任何数字进行调用而不是简单的999）的能力，将产生更高的成本。e）技术创新可以提供替代解决方案来维持连接性，例如“直接到设备”卫星通信的可用性不断增加。这种方法的地理范围，容量和时间表需要进一步研究，然后才能被视为当前移动备份措施的可行替代方案。f）在国际上，我们尚未看到关于如何确保在跑步上的弹性的共同共识，各个国家根据其情况采取不同的立场。例如，挑战天气条件促使澳大利亚和挪威实施移动网络备份，澳大利亚采取了自愿方法（有限的地点为12小时），挪威要求它（2个小时，在农村地区有4个小时），而瑞士则考虑授权高达72个小时的潜在服务限制的计划。
用于智能门驱动板的双向通信电源电路
摘要 - 在电源电路中，栅极驱动器需要提供功率半导体器件的最佳和安全切换。如今，栅极驱动器板包含越来越多的功能，例如短路检测、软关断、温度感应、通态电压监控……正在研究集成在线监控功能以实现预测性维护。栅极驱动系统的仪表假定集成了通信系统来传输监控数据。在高功率设计中，栅极驱动器板上必须进行电流隔离。隔离栅上的寄生电容在这些设计中至关重要，因为它可能导致切换期间共模电流的循环。因此，由于电磁干扰 (EMI) 的限制，在隔离栅上添加额外的光耦合器或变压器是有风险的。本文提出了一种用于驱动 1.2kV SiC 功率 MOSFET 的栅极驱动器的新型双向数据传输方法。所提出的方法可以在单个电源变压器上实现能量传输和双向数据交换。实验结果表明 TxD 为 1Mb/s，RxD 为 16kb/s。目标应用是使用栅极驱动器板对 SiC 功率 MOSFET 进行健康监测。
电池功能 - 自定义电源
只有最好的事情才能继续投资于设施和资源，以维持我们在自定义电池组件的最前沿。是提供现有的电池产品还是生产完整的定制电池组，我们有能力为您提供支持。如果您有电池组要求，请通过+44（0）1460 980100与我们联系，或发送电子邮件至sales@custompower.co.uk
DC和开关电源循环之间的IGBT功率模块的热应力分析比较
自数十年以来，PCT基本上是在直流模式下执行的，在DC模式下，仅通过传导损失（Joule效应）获得功率芯片的自加热。如今，此类可靠性测试也在高压下进行切换模式进行，其中通过传导和开关损耗的组合获得加热[3,9,10,11]。 在过去十年中，在切换模式下仅进行了相对少量的测试。 由于在最后一个模式中的应力条件更代表了运行中应用的压力条件，因此应有的应力和降解应与操作条件更好地相关。 无论测试模式如何，目标是评估组件，包装和互连的行为和寿命。 然而，可以根据传导和开关损耗之间的相对重量来修改芯片上的热应力分布。 因此，不仅有必要比较如今，此类可靠性测试也在高压下进行切换模式进行，其中通过传导和开关损耗的组合获得加热[3,9,10,11]。在过去十年中，在切换模式下仅进行了相对少量的测试。由于在最后一个模式中的应力条件更代表了运行中应用的压力条件，因此应有的应力和降解应与操作条件更好地相关。无论测试模式如何，目标是评估组件，包装和互连的行为和寿命。然而，可以根据传导和开关损耗之间的相对重量来修改芯片上的热应力分布。因此，不仅有必要比较
光伏发电与储氢混合微电网的电源管理
摘要：为了应对气候变化和全球平均气温上升导致的能源转型，光伏 (PV) 转换似乎是阳光充足地区的一种有前途的技术。然而，光伏发电与天气条件和昼夜循环直接相关，这使其具有间歇性和随机性。因此，将其与储能系统 (ESS) 相结合以确保非互联微电网的长期能源供应是有意义的。在所有技术解决方案中，可再生能源生产的电解氢似乎是一个有趣的候选者。在此背景下，本文提出了一种专用于微电网中氢存储集成的控制策略，以更好地利用光伏发电。目标是根据系统状态和光伏生产间歇性，优化质子交换膜燃料电池 (FC)、碱性电解器 (El)、锂离子电池储能系统 (BESS) 和光伏的微电网管理。首先，开发基于分布式显式模型预测控制 (DeMPC) 的控制策略，以定义 FC、EL 和电池的电流参考。其次，在仿真中验证控制策略的性能，并在电源硬件在环测试台上确认。
电动汽车混合储能系统电源管理策略
摘要 — 电池电动汽车 (BEV) 最初是应对石油汽车和公路运输能源需求持续增长导致的气候灾害的一种有希望的解决方案。然而，它们较弱的自主性加上过高的成本减缓了它们在全球市场的发展。然而，第二次过渡到由一组能量存储系统 (ESS) 组成的多源电动汽车，可能是通过显着减少对环境的污染排放来提高车辆的自主性和电池寿命的可能解决方案。事实上，本文提出了一种混合 SSE，它主要基于高能锂离子 (Li-ion) 电池和高功率电池为全电动汽车供电。这种主高能锂离子电池源与次高功率电池源的混合增加了 HEV 的自主性，但增加了能量管理系统 (EMS) 的复杂性。在这项工作中，主要目标是模拟基于确定性规则的策略，例如过滤方法 (MF) 和限制方法 (ML)，用于实时运行混合源电动汽车。首先选择 ML 和 MF 策略，因为它们在时间积分上很简单，但不幸的是，这些技术无法控制高功率电池在滚动循环期间的行为。为此，通过集成控制该次级电源的充电状态“控制 SOC”的技术，对这三种策略进行了改进，以便根据驾驶员的行为跟踪高功率电池的行为，从而确保在每个循环结束时为高功率电池充电。通过使用 Matlab-Simulink 进行的城市型滚动循环 (ARTEMIS) 实验测试，已连续验证了所提出的能源管理系统的这些策略。