XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统寿命
能源转换与管理
对提供空间供暖、制冷、生活热水和电力的太阳能冷热电联产 (S-CCHP) 系统进行了详细的“从摇篮到坟墓”的生命周期评估 (LCA)，遵循两种不同的方法（ReCiPe 2016 Endpoint (H/A) v1.03 和碳足迹 IPCC 2013 100 年）。创新的 S-CCHP 系统目前正在位于西班牙萨拉戈萨的一座工业建筑中运行，开发的用于估算年能量产出的瞬态模型已经过验证。该系统由混合光伏热 (PV-T) 收集器组成，通过两个并联的储热罐与空气-水可逆热泵 (rev-HP) 集成。另一个贡献是，还对传统的 PV 系统和基于电网的系统进行了详细的 LCA 分析，即由电网供应的建筑用电量（基线配置）。结果表明，根据 ReCiPe 2016 Endpoint (H/A) 和 IPCC GWP 100a 方法，拟建的 S-CCHP 系统对环境的影响仅为电网系统的一半（分别为 4.48 kPts vs 8.87 kPts，82.4 吨二氧化碳当量 vs 166.9 吨二氧化碳当量）。光伏系统对环境的影响比电网系统小 30%。另一项新颖和贡献是进行敏感性分析，以评估系统寿命、太阳辐照度和发电结构（也称为电力结构）对 LCA 结果的影响。结果表明，在所有考虑的太阳辐照度水平和电力结构情景中，即使在低辐照度水平的气候条件或电力供应高度脱碳的国家，拟建的 S-CCHP 系统似乎是一种减少建筑物对环境影响的新兴替代方案。
高压电池系统
基本描述 高容量可扩展电池储能系统 (BESS)，容量从 186 kWh 到 1.118 MWh，存储在根据每个客户的性能要求量身定制的技术容器中，并配有自己的集成转换器。我们的 BESS 由全球最大的电池制造商 CATL（占全球电池产量的 37.1%）的方形 LFP（LiFePo）电池组装而成，该公司还提供 BMS（电池单元控制系统）。转换器在交流侧以 3x400V 的电压连接，CATL 280Ah 方形电池以 52 个串联连接，形成一个容量为 46.57 kWh 的电池模块。这些模块由乙二醇溶液冷却，可将每个单独的电池单元的温度控制（冷却/加热）到相同的温度，这是影响电池储能系统寿命和效率的最重要因素之一。 REMAVY GROUP 通过其 IT 部门开发了自己的控制软件，使 BESS 可用于所有已知的最终用例。REMAVY BESS 存储和容器的目标客户包括各种规模的光伏电站的所有者和运营商、大小型工业公司、区域供热厂、LDS 的运营商和所有者、沼气站、水电和风力发电厂等。然而，那些不拥有发电厂或工业设施的人也会购买电池容器。其中包括使用它们在日内市场上进行电力交易或将其电池存储用于平衡服务或灵活性（市场聚合器）的交易者。后一种使用模式目前提供最快的投资回报，而不仅仅是储存光伏能源（节能）或平滑消费峰值（削峰）。
机器学习辅助识别具有不确定性的精确电池寿命型
降低的电池寿命模型由各种老化模式的代数表达式组成，被广泛用于外推降解趋势，从加速老化测试到现实世界中的老化场景。识别高准确性和低不确定性的模型对于确保模型外推可以可信至关重要，但是，很难构成准确预测多元数据趋势的表达式。对文献的循环退化模型的回顾揭示了各种功能关系。在这里，一种机器学习辅助模型识别方法用于在一个出色的LFP-gr衰老数据集中降级，并通过Bootstrap重新采样量化了不确定性。这项工作中确定的模型导致了人类专家模型的平均绝对误差的一半。模型通过转换为状态方程式并比较在不同负载下对细胞衰老的预测进行验证。参数不确定性被带入一个储能系统模拟中，以估计衰老模型不确定性对系统寿命的影响。此处使用的新模型识别方法可将人寿预测的不确定性降低3倍以上（人类杂货模型10年时的相对容量为86％±5％，机器学习辅助模型为88.5％±1.5％），赋予能力储存系统生命周期的更耐心估计的能力。©2022作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/ac86a8]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
锂离子电池在储存条件下的高效电化学健康状态模型
摘要：电池容量衰减会对电池组的使用寿命以及电动汽车的剩余价值产生负面影响。开发一种用于预测存储条件下健康状态 (SOH) 的衰减模型是开发算法以最大限度延长这些系统剩余使用寿命的关键方面。众所周知，与更多经验或数据驱动的模型相比，电化学衰减模型具有更出色的预测能力，但这些模型在计算效率方面仍需改进。因此，在这项工作中，我们引入了一种简单的降阶锂离子电池电化学衰减模型。该模型考虑了三种关键的老化机制，能够预测各种日历老化条件下的 SOH。集中模型结果与基于单个粒子的衰减模型进行了验证，结果显示出接近的一致性，即使模拟时间减少了 2 个数量级。这表明在实际应用中，考虑和纠正存储对电池性能和寿命的影响具有巨大的潜力。 ■ 简介 近年来，通过最大限度地提高电池利用率来最大限度地节约能源和减少排放已成为电动汽车 (EV) 行业关注的话题。此外，随着可再生能源发电和能源生产的增加，研究储存这种能源的方法和技术变得更加重要。锂离子电池因其更高的功率和能量密度、安全性和可靠性，在电动交通和储能解决方案领域发挥着关键作用。尽管锂离子电池表现出优于其他电化学系统的可靠性，但性能下降是不可避免的。电池性能的不可逆衰减将影响整个系统的剩余价值。因此，锂离子电池的健康状态 (SOH) 一直是电池管理系统的一个关键主题。1 SOH 本质上表示电池的当前性能与新电池测得的标称值之比。电池的容量、功率能力和阻抗都决定了电池的 SOH。为了保证系统寿命的延长，有必要开发能够在考虑各种老化过程的同时操作电池的电池管理系统。对于锂离子电池，老化过程可分为两种模式，即日历老化和循环老化。当施加外部电流时，电池会经历循环老化过程