基于数据驱动的锂离子电池寿命预测技术研究

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锂离子电池具有循环寿命长,比能量高,绿色环保等优点,被广泛应用到新能源汽车中。随着新能源汽车行业近年来的发展,社会对锂离子电池的循环利用提出了更高的要求。对电池的剩余寿命RUL(Remain Useful Life)进行有效预测,能够提高电池的可靠性和使用性能。本文采用数据驱动的手段,从电池寿命的间接预测和直接预测两个角度出发,结合机器学习算法,对锂离子电池寿命的可靠性进行评估。本文首先介绍了锂离子电池寿命预测的国内外发展现状,并简要分析锂离子电池衰减原理。针对RUL间接预测中,无法评估电池不确定性
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为了解决日益严重的能源短缺及环境污染问题,发展高效无污染的清洁能源成了世界各国的紧要课题。在各类清洁能源中,氢燃料电池以其高能量密度、无排放和高效率等特点正逐渐成为国际研究热点。氢燃料电池混合动力系统作为氢燃料电池的具体应用,已经在城市客车和其他公共交通领域得到了长足的发展。传统氢燃料电池混合动力系统能量管理策略大多仅考虑了系统的动力性和经济性,而未充分考虑氢燃料电池对工况敏感的工作特性。本文主要
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与其他二次电池相比,锂离子电池具有更高的能量密度。然而,目前商业化锂离子电池很难突破300 Wh kg~(-1)能量密度的限制。对于远程电动车辆,高级便携式电子设备以及许多其他应用,非常需要探索能量密度高于300 Wh kg~(-1)的储能设备。FeS_2因其具有高达894 m Ah g~(-1)的理论比容量及1671 Wh kg~(-1)的理论能量密度而被广泛研究,被认为是下一代高能量密度电池正
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当前,由于钾元素与锂元素具有非常相似的电化学性能,钾离子电池(potassium-ion batteries,PIBs)逐渐吸引了广泛的研究兴趣。相较于锂离子电池,钾元素地壳含量更高且无地域性限制。从经济角度上出发,钾离子电池是目前极具潜力的电池体系之一。由于钾离子半径更大等问题,目前用于钾离子电池的正负极材料有待更进一步的开发。据已有的报道,部分有机材料在钾离子电池中同样具有氧化还原活性。而且,
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自从1991年,第一个商业化锂离子电池(LIB)问世以来,其发展极为迅速,且目前已广泛应用于人类的生产生活之中,用以应对化石资源过渡消耗所带来的能源与环境危机。但有限的锂资源储量引起了人们寻找新型替代品的迫切渴望。钠元素由于其广泛的分布与丰富的储量,使得钠离子电池(SIB)成为有利的替代者之一。但是由于钠原子自身半径较大且充放电的动力学过程缓慢等问题,导致钠离子电池仍处在研究阶段。设计并发展钠离子
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