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2022年4月20日 · P2D模型将锂电池等效为由无数球型固相颗粒组成的电极(正极和负极)、隔膜及电解液组成的结构,通过一系列偏微分方程(partial differential equation,PDE)描述电池内部动态机制,可以进行精确确的电池状态估计并具有通用性和可扩展性,适用于不同材料体系的
2024年7月22日 · 为了确保储能系统的安全方位稳定运行,精确预测锂离子电池的剩余使用寿命(Remaining Useful Life, RUL)至关重要。 本文提出了一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee
2024年7月22日 · 为了确保储能系统的安全方位稳定运行,精确预测锂离子电池的剩余使用寿命(Remaining Useful Life, RUL)至关重要。 本文提出了一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)和结合dropout技术的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)相结合的综合预测模型,可有效提高锂
2023年11月8日 · RUL(Remaining Useful Life,电池的剩余寿命)：即电池在当前状态下预计还能正常使用的时间。 它可以根据电池的性能特征和历史数据进行估计。 RUL的定义可以根据具体情况略有不同,但通常表示为一个时间段或一个循环次数。
5 天之前 · 文章浏览阅读836次,点赞11次,收藏29次。锂离子电池作为新能源汽车和储能系统等关键部件,其剩余寿命 (Remaining Useful Life, RUL) 预测至关重要。精确预测电池RUL能够有效提高系统安全方位性、可信赖性和经济性。本文提出一种基于蚁狮优化算法
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
2024年11月30日 · 精确预测锂电池的剩余寿命 (Remaining Useful Life, RUL) 对保障设备安全方位运行、优化电池管理策略以及降低维护成本至关重要。 传统的RUL预测方法,例如基于物理模型的
2024年10月25日 · 数字储能网讯： 本文亮点：综述了ML算法在RUL预测中的发展趋势,并探讨了未来的改进方向。探讨了利用RUL预测结果延长锂离子电池寿命的可能性。给出了常见ML算法精确性和特性方面的比较,并展望了可能的提升方向,包括早期预测、局部
2024年11月26日 · 数字储能网讯： 摘 要 锂离子电池在长期循环使用过程中不可避免地会出现性能退化,这直接影响储能锂离子电池系统的稳定运行。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。
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
2024年10月25日 · 斯坦福大学崔毅团队最高近发现了一种简单且低成本的电池延寿策略,只需让电池耗尽电量并静置几小时,不仅能恢复电池容量,还能提升整体性能。 热管理策略通过维持电池工作在适宜的温度范围内,防止过热导致的性能下降和寿命缩短。
2015年12月23日 · 技术：铅酸蓄电池剩余容量检测系统设计铅酸蓄电池的剩余容量和性能好坏是用户非常关心的一个问题,及时获知其剩余容量和质量在蓄
2023年11月8日 · RUL(Remaining Useful Life,电池的剩余寿命)：即电池在当前状态下预计还能正常使用的时间。 它可以根据电池的性能特征和历史数据进行估计。 RUL的定义可以根据具体情况略有不同,但通常表示为一个时间段或一个循环
2024年5月22日 · 精确的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测有助于制定合理的电池充放电计划,及时提醒用户更换或修复电池,降低潜在的安全方位风险。 为了提升锂离子电池RUL预测精确度,国内外学者提出了各种模型和方法来估算锂电池健康状态,主要可以分为基于物理模型
2023年12月19日 · 针对储能系统离子电池剩余寿命预测的相关理论问题进行研究,并联合储能数据预处理标准与计算机VMD-LSTM-GPR模型,计算锂离子电池的容量退化能力,从而评估剩余电池寿命,实现基于数据预处理和计算机VMD
2016年9月30日 · 化学能转换成电能的装置叫化学电池,一般简称为电池。放电后,能够用充电的方式使内部活性物质再生——把电能储存为化学能；需要放电时再次把化学能转换为电能。将这类电池称为蓄电池(StorageBattery),也称二次电池。
2023年12月19日 · 针对储能系统离子电池剩余寿命预测的相关理论问题进行研究,并联合储能数据预处理标准与计算机VMD-LSTM-GPR模型,计算锂离子电池的容量退化能力,从而评估剩余电池寿命,实现基于数据预处理和计算机VMD-LSTM-GPR的储能系统离子电池剩余寿命
2024年10月25日 · 斯坦福大学崔毅团队最高近发现了一种简单且低成本的电池延寿策略,只需让电池耗尽电量并静置几小时,不仅能恢复电池容量,还能提升整体性能。 热管理策略通过维持电池
2024年5月22日 · 摘 要 近年来,随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升,其安全方位性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本综述全方位面分析了锂电池剩余使用寿命预测领域研究现状,系统介绍了现有预测算法,并着重探讨了机器学习方法在该领域的应用。基于模型的方法包括电化学模型、等效电路模型和经验
2024年11月26日 · 中国储能网讯： 摘 要 锂离子电池在长期循环使用过程中不可避免地会出现性能退化,这直接影响储能锂离子电池系统的稳定运行。 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。
2024年5月22日 · 精确的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测有助于制定合理的电池充放电计划,及时提醒用户更换或修复电池,降低潜在的安全方位风险。 为了提升锂离子电池RUL预测精确度,国内外学者提出了各种模型和方法来估
"双碳"目标驱动下,电动汽车在交通能源转型中发挥关键作用,精确的剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测可以指导电动汽车电池定期维护和降低事故风险。
2024年11月30日 · 精确预测锂电池的剩余寿命 (Remaining Useful Life, RUL) 对保障设备安全方位运行、优化电池管理策略以及降低维护成本至关重要。 传统的RUL预测方法,例如基于物理模型的方法和简单的机器学习方法,往往难以捕捉电池复杂的退化机理以及数据中的非线性特征
2024年10月25日 · 关键词电池管理系统；电池剩余寿命；寿命预测；机器学习算法；寿命延长 随着规模储能、电动汽车用锂电池的循环寿命达到上千次、服役时间达到5年甚至8年以上,对锂电池的剩余寿命进行精确准预测评估成为影响锂电池应用的重要科研方向。
2022年4月20日 · P2D模型将锂电池等效为由无数球型固相颗粒组成的电极(正极和负极)、隔膜及电解液组成的结构,通过一系列偏微分方程(partial differential equation,PDE)描述电池内部动态机制,可以进行精确确的电池状态估计并具有
2024年11月26日 · 锂离子电池(lithium-ion battery,LIB)以其长循环寿命、高能量密度和易更换性等优点,自诞生之日起就迅速受到各行各业的关注,并在新型储能系统及电动汽车领域得到了广泛应用。