2024年9月4日 · 提出优化控制策略,可抑制交流侧功率波动而不影响电池寿命,减缓电池老化速度19.8%。 在"双碳"目标的背景下,电化学储能由于可提高清洁能源消纳能力、能源电力供应保障和能源电力系统效率效益而得到快速发展,但由于储能锂离子电池内部结构和电化学反应比较复杂,使得锂离子电池状态估计技术还不完善,同时储能系统与电网之间的交互影响复杂,从而严
2024年10月25日 · 掌握锂电池衰变和剩余使用寿命(RUL)对于确保设备稳定运行、提高能源利用效率以及保障用户安全方位至关重要。 通过优化电池设计和使用策略,可以延长锂电池的使用寿命,降低更换成本,进一步推动锂电池的规模化应用。
2024年5月6日 · 为此,本工作提出基于递归图多尺度特征的锂离子电池剩余寿命预测方法,用于解决从一维状态信号中提取关键退化特征的局限性。 鉴于递归图像内蕴含丰富的时空退化特征,首先,构建深度学习多尺度特征提取架构,通过可变大小的感受野,识别同一电压区域在多个周期内的时间维度变化以及相邻电压区域之间空间维度的递归图像时空演变,进而提取深层多尺度特
2022年4月20日 · 精确估计锂离子电池荷电状态(state of charge, SOC)、电池健康度(state of health,SOH)以及预测电池剩余寿命(remaining useful life,RUL)是电池管理的重要内容,对延长电池寿命和确保电池系统可信赖性具有重要意义。
2024年10月30日 · 本工作研究了基于锂离子电池健康特征与深度学习的早期寿命预测方法,利用电池前100甚至更少周期的数据来达到在电池退化的早期就能够精确预测电池的寿命周期,所需的周期数据仅占电池全方位寿命周期的10%左右。
2024年9月4日 · 电网防灾减灾全方位国重点实验室（长沙理工大学）等单位的夏向阳、陈贵全方位等学者,针对储能系统直流侧纹波电流对磷酸铁锂电池寿命影响问题,通过分析磷酸铁锂电池寿命模型的变化机理和规律,发现纹波电流下影响磷酸铁锂电池寿命的关键因素是电池充放电状态
2024年11月26日 · 为此,本工作提出基于递归图多尺度特征的锂离子电池剩余寿命预测方法,用于解决从一维状态信号中提取关键退化特征的局限性。 鉴于递归图像内蕴含丰富的时空退化特征,首先,构建深度学习多尺度特征提取架构,通过可变大小的感受野,识别同一电压区域在多个周期内的时间维度变化以及相邻电压区域之间空间维度的递归图像时空演变,进而提取深层多尺度特
2023年12月19日 · 针对储能系统直流侧纹波电流对磷酸铁锂电池寿命影响问题,通过分析磷酸铁锂电池寿命模型的变化机理和规律,发现纹波电流下影响磷酸铁锂电池寿命的关键因素是电池充放电状态期间的电流平均值而非电流有效值,电池充放电状态期间电流的平均值越大,电池
2024年2月27日 · 北极星储能网获悉,12月17日,南网储能公司储能科研院与鼎和保险公司新型电力系统金融与保险研究院共同签署了《电化学储能产业链一体化服务
2023年10月24日 · 本文章重点从磷酸铁锂电池设计、生产、应用几方面分析了对储能系统寿命影的影响,识别延长储能系统寿命的最高佳参数,指导长寿命储能系统的开发和应用。