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通过机器学习预测 Micro-LED 显示器的温度分布和 LED 退化，预测其亮度衰减
尊敬的编辑和工作人员，请查阅附件中的手稿，标题为“通过机器学习预测 Micro-LED 显示器的亮度衰减，以了解温度分布和 LED 退化情况”。该论文已提交给 2023 年 ISPS 会议的《微系统技术杂志》特刊发表。它既没有发表，也没有提交给其他期刊。非常感谢您的时间和帮助。我们非常期待听到
用于效率和退化分析的兆瓦时级电网电池系统的数字孪生
大规模并网锂离子电池正越来越多地被部署，以支持可再生能源在电网中的推广。这些电池系统由数千个单个电池和各种用于监测和控制的辅助系统组成。尽管许多研究都集中在单个锂离子电池的行为上，但系统设计选择和辅助系统控制对这些包含数千个电池的系统长期退化和效率的影响却很少被详细考虑。在这里，我们模拟了一个 1 MWh 电网电池系统，该系统由 18,900 个单个电池组成，每个电池都由一个单独的电化学模型表示，以及热管理系统和电力电子转换器。对电池间变异性、热效应和退化效应的影响的模拟运行了长达 10,000 次循环和 10 年。结果表明，电接触电阻和电池间初始容量和电阻的变化对性能的影响比以前认为的要小。相反，单个电池的退化率变化在整个生命周期内主导着系统行为。证明了谨慎的热管理系统控制的重要性，比例控制比开关方法提高了 5% 点的整体效率，并且在 10 年后将电池的总可用能量提高了 5% 点。
电池尺寸为48 V插入式混合动力车，考虑日历和循环退化
插电式混合动力电动汽车（PHEV），其电池组适合驾驶用例，可以帮助减少运输部门的环境足迹。与常见的高压系统相比，基于低压水平的PHEVS显示出更高的燃料消耗，但作为回报，较低的零件成本受益，并允许使用较便宜的高能电池。在本文中，优化了48 V PHEV概念的电池大小，以最大程度地降低操作成本，同时考虑到电池降低，并确保终身强大的系统布局。为了研究高能电池的适用性，在日历和循环老化研究中对31个汽车级细胞进行了研究。结果表明，日历老化对整体容量损失的显着贡献为17.5％，应在电池设计过程中考虑。循环退化模型集成在具有各种实地驾驶速度和坡度轮廓的动态编程模拟环境中，这些速度和斜率轮廓是从测得的全年驾驶轮廓中提取的。模拟结果表明，考虑到能源管理策略中的退化会减少容量损失，但在整个车辆寿命中会导致更高的运营成本。将轻度混合动力汽车扩展到PHEV可以将运营成本降低18.5％。如果不收取车辆，则成本增加了6％，强调了对PHEV频繁充电的需求。
使用早期电池退化数据进行可解释的电池循环寿命范围预测
摘要 — 使用早期退化数据进行电池循环寿命预测在整个电池产品生命周期中具有许多潜在应用。因此，已经提出了各种数据驱动方法来对电池循环寿命进行点预测，而无需对电池退化机制有最少的了解。然而，以较低的经济和技术风险管理迅速增加的报废电池数量需要对循环寿命进行量化的不确定性预测，而这仍然缺乏。这些先进的数据驱动方法的可解释性（即高预测精度的原因）也值得研究。这里引入了一个分位数回归森林 (QRF) 模型，该模型的优点是不假设任何特定的循环寿命分布，除了高精度的点预测之外，还可以进行循环寿命范围预测，其中不确定性量化为预测区间的宽度。使用提出的 alpha-logistic 加权标准优化 QRF 模型的超参数，从而校准与预测区间相关的覆盖概率。通过两种全局模型不可知方法，即排列重要性和部分依赖图，探索最终 QRF 模型的可解释性。
研究论文 控制能带退化和晶格应变以实现非凡的 PbTe 热电材料
事实证明，最大化能带简并度和最小化声子弛豫时间对于推进热电学是成功的。与单碲化物合金化已被公认为是收敛 PbTe 价带以改善电子性能的有效方法，同时材料的晶格热导率仍有进一步降低的空间。最近有研究表明，声子色散的加宽衡量了声子散射的强度，而晶格位错是通过晶格应变波动实现这种加宽的特别有效的来源。在本研究中，通过精细控制 MnTe 和 EuTe 合金化，由于涉及多个传输带，PbTe 价带边缘附近的电子态密度显著增加，而密集的晶内位错的产生导致声子色散有效加宽，从而缩短声子寿命，这是由于位错的应变波动较大，这已由同步加速器 X 射线衍射证实。电子和热改进的协同作用成功地使平均热电性能系数高于工作温度下 p 型 PbTe 的报道值。
使用随机森林预测具有有限退化历史的锂离子电池的剩余使用寿命
摘要 — 预测具有有限衰减历史的锂离子电池的剩余使用寿命 (RUL) 至关重要，因为它可以确保及时维护电动汽车并有效重复使用二次电池。考虑到现实的电池运行条件，本文研究了在目标电池衰减历史有限的情况下在部分充电和放电条件下的 RUL 预测。鉴于其能够告知特征重要性，采用随机森林来帮助对不同的电池测量进行优先排序，并确定准确预测 RUL 所需的最少运行数据量。通过使用一个完整的充电和放电循环检查预测性能，结果表明充电和放电的持续时间、使用容量和电压信号包含与电池 RUL 相关的重要特征。在荷电状态 (SOC) 不确定性下，还研究了部分充电和放电下的预测性能，结果表明，在 SOC 范围 [0.2,0.8] 内收集的数据可实现令人满意的性能。与现有的使用四个完整充电和放电循环的卷积神经网络方法相比，验证了所提方法增强的板载可行性。对 SOC 范围的敏感性分析表明，SOC 范围 [0 . 1 , 0 . 2] 内的数据包含磷酸铁锂电池最丰富的 RUL 相关信息。对具有不同化学性质、环境温度和 C 速率的电池进行广泛验证进一步证明了所提方法的稳健性。
基于时变依赖退化模型的飞机公用系统旋转唇形密封可靠性评估及试验验证
摘要 旋转唇形密封件因其多种优良性能而被广泛应用于飞机公用系统中，其可靠性评估受到越来越多的关注。提出一种基于时变相关分析的可靠性评估方法。采用时变Copula函数建立旋转唇形密封件两项性能指标泄漏率和摩擦扭矩之间的依赖关系，以多项式表示时变参数，并采用有效的Copula选择方法选取最优Copula函数。基于贝叶斯方法进行参数估计，基于蒙特卡罗方法计算全寿命期间的可靠度。对旋转唇形密封件进行退化试验，并通过试验数据对所提模型进行验证。基于试验数据确定了最优Copula函数和多项式的最优阶数。结果表明，该模型可有效评估旋转唇形密封件的可靠性，且能获得较好的拟合优度。 � 2019 中国航空航天学会。由 Elsevier Ltd. 制作和托管。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )。
为高性能电动汽车设计电池超级电容器储能系统并考虑电池退化问题
本文介绍了电动汽车 (EV) 应用中电池-超级电容器 (SC) 混合储能系统 (HESS) 的尺寸指南和能源管理 (EM) 基准。我们解释了如何优化 HESS 尺寸以最大限度地减少 EV 的电池退化和财务成本。我们还说明了一种最佳 EM 基准，无论实施何种 EM 技术，都可以最大限度地减少电池退化。通过将 EM 问题与尺寸问题分离，我们揭示了电池退化随 HESS 尺寸变化的总体趋势，这与 EV 的设计参数以及电池和 SC 的规格无关。通过 HESS 尺寸确定方法讨论了车辆寿命内的电池更换和 HESS 成本。通过运动型电动汽车的案例研究，测试了所提出的尺寸指南和 EM 基准的有效性。结果表明，与仅使用电池的储能系统相比，尺寸优化的 HESS 可将电池寿命延长 37%，与未优化的 HESS 设计相比，可将车辆寿命 HESS 成本降低高达 39%。
通过智能调度电池储能实现能源套利，同时考虑电池退化和电价预测
摘要 — 随着电动汽车和用于缓冲光伏能源的家用电池市场的不断增长，电网一体化锂离子电池的数量在过去几年中不断增加。除了主要用途之外，这些电池还可用于为电网提供服务，如调峰或调频。然而，此类服务对电池所有者的盈利能力仍然是一个有争议的问题。特别是，由于能量吞吐量增加而导致的电池性能下降被认为是盈利运营的主要障碍。本文提出了一种调度方法，该方法考虑了电池老化与各种运行参数的非线性依赖关系以及实时价格和价格预测，以计算最佳充电/调度计划。该方法适用于从四个不同电力市场获得的价格数据。调查部分证实了现有的盈利能力问题，但进一步表明，明确考虑电池性能下降可以产生有利可图的结果。探索使用总边际价格和位置边际价格以及不同预测范围和时间分辨率的各种场景，以确定有利的运营条件。索引术语 — 电池、电池退化、电动汽车、电网整合、调度
考虑到退化和爬坡率限制要求，对 BESS 尺寸和运行进行技术经济优化。
在可再生能源渗透率较高的系统中，爬升率限制对于维持电网频率稳定性至关重要。开发方法来管理这一要求对于新发电厂的调试至关重要。这项工作提出了一种基于优化的电池储能系统 (BESS) 尺寸确定方法，同时满足爬升率要求。BESS 的一个关键关注点是估计其寿命，因此所提出的方法将退化计算作为主要贡献。该方法允许评估不同的场景，重点关注在 BESS 尺寸确定中包括退化的重要性、满足爬升率限制的技术要求、各种 BESS 技术的评估以及对不同运营策略、商业案例和市场框架的探索。使用基于西班牙南部太阳能数据的假设光伏发电厂来研究这些方面。