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以LiNO3、Ni(NO3)2.6H2O、Mn(NO3)2、Al(NO3)3.9H2O及尿素为原料,用低温燃烧法合成了LiNi0.5Mn0.45Al0.05O2。通过正交实验对合成条件进行了优化,最佳条件为:在600℃点火使原料发生自蔓延燃烧反应,将燃烧产物在750℃回火处理12 h,原料中锂过量10%。XRD、SEM及充放电测试结果表明:此条件下所得产物具有-αNaFeO2型层状结构、球状形貌,以0.1C在2.5~4.6 V充放电,放电比容量在第2次循环时最高,为183.85 mAh/g,第50次循环时仍有167.27 mAh/g。 相似文献
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以LiNO3、Ni(CH3COO)2·4 H2O、Co(CH3COO)2·4 H2O和Mn(CH3COO)2·4 H2O为原料,采用共沉淀-燃烧法在空气中合成了LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2.采用原子吸收光谱仪(AAS)、扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)和充放电测试仪对合成产物的成份、形貌、结构和性能进行了表征.实验结果表明,所合成的正极材料LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2结晶良好,粒度适中,大小均匀,具有α-NaFeO2型层状有序结构和良好的电化学性能,在2.5~4.35 V电压区间充放电,其首次放电比容量达到169.05 mAh/g,第50次循环的放电比容量仍有152.83 mAh/g.在深度充电状态下具有良好的结构稳定性. 相似文献
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尊敬的各位领导、各位来宾、朋友们:大家下午好!作为博洛尼家居用品(北京)有限公司的代表站在这里,我感到非常荣幸,荣幸的是代表公司接受中国商业联合会及所有在场评委专家的认可,接受"全国售后服务十佳单位"、"全国售后服务特殊贡献单位"及"全国售后服务特殊贡献人物"三项荣誉;也很欣慰,我为博洛尼公司一直以来的坚持 相似文献
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针对大规模光伏并网给电力系统安全稳定运行带来的严峻挑战,考虑传统单一光伏场站功率预测的局限性,以区域性光伏集群功率为研究对象,提出一种基于BP神经网络的光伏集群功率的区间预测方法。通过互信息方法对变量进行相关性分析,提取关键解释变量作为输入变量,利用主成分分析进行数据降维,解决了光伏集群功率预测大数据处理的问题。利用神经网络在数据挖掘和非线性关系拟合方面的优越性,将神经网络和非参数概率预测相结合,量化光伏集群功率预测结果的不确定性。实验算例采用中国某地区10个光伏场站,利用未降维的原始数据与本研究所提出的数据降维方法进行对比,分别计算80%和90%预测区间,结果表明,本研究所提出的预测方法预测区间带更窄,具有更好的预测效果。利用本研究所提模型预测了某天超前72 h的80%和90%置信区间,验证了该方法的可行性和先进性。 相似文献