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World File Search System铁锂
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
磷酸铁锂（LFP）48MPLhE100-16S
• 系统监控电池和模块的电压、电流和温度。内置放电和充电过流、过热、低温、低压和高压以及短路保护 • 通过 RS485 和 Modbus 进行 BMS 维护和服务通信，可与逆变器和其他设备轻松连接 • 通过干触点实现 2 级远程报警
中国储能用磷酸铁锂电池环境影响分析
部署储能系统可起到调峰调频的作用，解决我国清洁电力系统灵活性有限的问题，保证电网的稳定性和安全性。本文对用于储存和输送1kWh电能的磷酸铁锂（LFP）电池系统进行了全面的环境影响分析。将铜、石墨、铝、磷酸铁锂和用电量设置为不确定性和敏感性参数，变化范围为[90%，110%]。结果表明，全球变暖潜力为9.08E+01kgCO2当量，化石资源使用量为1.21E+03MJ，不确定性范围分别为[8.54E+01，9.23E+01]和[1.15E+03，1.23E+03]。生产安装过程中的电力消耗是气候变化的最大贡献者（CO 2 当量排放），占39.71%，主要来自不可再生能源，其次是正极材料（27.85%）和负极材料（18.36%）。处置和回收过程可以减少排放，但需要额外使用1.17%的化石资源。电量的Sobol T指数在酸化、气候变化、化石资源使用和电离辐射方面最高。通过考虑中国在《巴黎协定》2°目标下2020年至2050年电力结构的路径，评估该系统的环境减排潜力。结果表明，更绿色的电力结构可使酸化影响减少 24.59%，气候变化影响减少 35.74%，化石资源使用量减少 33.24%，电离辐射影响减少 44.13%。本研究全面介绍了与磷酸铁锂电池及其行业相关的环境影响减少情况。
磷酸铁锂电池用户操作手册
9 安装 ................................................................................................................................................ 18
磷酸铁锂电池在太阳能离网应用中的兼容性
各国都在进行太阳能收集，以保证能源安全和环境保护，从而减少对石油的过度依赖。通过光伏 (PV) 模块将太阳能转换为电能既可用于并网应用，也可用于离网应用。近年来，锂电池在并网应用中大放异彩，但其在离网应用中的作用却很少在文献中讨论。初步容量和 Peukert 的研究表明，电池质量良好，可以进行生命周期测试。1 A 放电电流下电池容量为 10.82 Ah，Peukert 研究中斜率为 1.0117，表明反应非常快且与放电速率无关。在本研究中，磷酸铁锂电池 (LFP) 在初始特性分析后接受了 IEC 标准中定义的特定于太阳能离网应用的生命周期测试。电池在室温下仅进行了 6 个耐久性单元，其容量就达到额定值的 75%。基于充电状态 (SOC) 操作窗口，讨论了离网应用中 LFP 电池的低寿命问题。在离网应用中，电池在高 SOC 和低 SOC 下运行，这两种情况都会损害锂电池的寿命。高 SOC 运行导致电池间差异，低 SOC 运行导致负极上出现锂镀层。建议为了使其更适合离网应用，默认情况下电池必须超过其额定容量的近 40%。