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电池梯次利用是处理动力电池庞大退役量的有效手段之一.针对退役电池梯次利用过程中分选技术进行研究,主要从退役电池SOC关键参数分布特性以及退役电池一致性控制策略分析两方面展开.提出主动被动协同均衡策略考虑电池参数的相关性,弥补了单一均衡方式的不足.同时提高充放电均衡控制的可靠性,实现了均衡效率的最优化.分析退役动力电池荷... 相似文献
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电网侧储能有效增加了电网的调节手段和能力,有助于电网安全稳定运行。 随着新能源高比例渗透和特高压电网的快速发展,系统波动等电网安全问题日益严重,电网需要构建高比例、泛在化、可广域协同的储能形态。因此,针对储能在电网侧应用的技术研究意义重大。介绍了电网侧储能技术国内外研究现状以及商业示范工程;梳理了项目选址以及优化配置方面的研究方法;通过理论以及时序指标分析电网侧储能需求;阐述了储能优化规划技术和经济性评估指标;指出了推广应用存在的难点。最后对电网侧储能技术的发展应用给出相应的建议和展望,为今后挖掘储能应用的效益价值,创新储能应用商业模式提供一定参考意义。 相似文献
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随着电动汽车动力电池的第一个退役高峰期的来临,废旧动力电池的后续处理对环境和社会资源提出严峻挑战,储能电站是退役动力电池梯次利用的有效途径,研究退役动力电池梯次利用关键技术及其发展现状具有重大现实意义。针对梯次利用电池面临的主要问题及技术难点,首先详细介绍了国内外一些梯次储能示范工程,总结梳理了当前行业内存在的相关政策与标准。在此基础上,对退役电池梯次利用过程中的电池分类筛选、重组、热失控特征、均衡控制及电极材料回收等关键技术展开研究,并着重分析不同方法及控制策略的优缺点。最后结合国内外电动汽车发展趋势,对梯次利用电池的商业应用模式进行探讨与展望。 相似文献
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我国电动汽车动力电池退役高峰来临,电池梯次利用技术备受学术界和产业界的高度关注。与新电池相比,退役电池(retired battery,RB)一致性差、性能离散度高、安全隐患大,并且从电池单体、模块、电池簇到储能系统逐层集成过程中,上述问题会叠加、放大,导致系统整体性能不确定性增大。为实现退役动力电池安全可靠、规模化、多场景梯次利用,研究基于RB衰退机理的特征提取及健康状态评估技术非常关键。该文基于退役电池的性能衰退规律、电池安全状态演变机理,重点对RB健康状态特征参量表征和残值评估方法进行综述,分别从数据驱动方式以及模型驱动2个维度对提取RB特征和健康评估进行总结分析,提高基于RB衰退规律的退役电池健康状态和残值评估模型精度,对RB特征提取以及健康状态评估未来的研究方向进行展望。 相似文献
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在远程监督(Distant Supervision,DS)实体关系抽取任务中,采用远程监督的方式虽然可以产生大量的标注数据,但是这种方法产生的数据集充满大量的噪声数据,从而会降低关系抽取的性能.为此,我们针对现有深度学习使用浅层和单一深层神经网络模型提取特征的局限,设计了一个融合注意力机制的密集连接卷积神经网络模型——DenseCNN-ATT,该模型采用五层卷积深度的CNN,构成密集连接卷积模块作为句子编码器,通过增加特征通道数量来提高特征传递,减少了特征梯度的消失现象;此外,为进一步减少噪声影响,论文将网络的最大池化结果融合注意力机制,通过强调句子权重,来提升关系抽取性能.该模型在NYT数据集上的平均准确率达到了83.2%,相比于目前效果较好的浅层网络PCNN+ATT和深层网络ResCNN-9提升了9%~11%.实验证明,该模型能够充分利用有效的实例关系,在综合性能上明显优于目前效果较好的主流模型. 相似文献
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目的 对5种泸州高山绿茶进行品质评价后,选择综合品质最佳的茶,优化其提取物提取工艺.方法 用乙醇溶液分别浸提5种泸州高山绿茶后,福林酚法检测提取液中茶多酚含量,苯酚-硫酸法检测提取液中茶多糖含量,高效液相色谱法检测提取液中茶氨酸含量,对其进行品质评价.通过单因素试验和正交试验,结合生产实际综合考虑优化出最佳提取物提取工艺.结果 与分析通过方法学验证,提取物中3种成分的检测方法均稳定可靠.经工艺提取后,5种茶提取物中茶多酚质量分数为18.90~22.48 mg·mL-1,茶多糖质量分数为4.26~5.58 mg·mL-1,茶氨酸质量分数为0.42~1.19 mg·mL-1,其中古蔺产花茶提取物综合品质为最佳,将优化其提取工艺.乙醇浓度60%,提取温度80℃,提取时间80 min,料液比1:30(g·mL-1)为其最佳提取工艺,古蔺产花茶提取物中茶多酚质量分数为24.51 mg·mL-1,茶多糖质量分数为5.85 mg·mL-1,茶氨酸质量分数为1.12 mg·mL-1.结论 古蔺产花茶的综合品质为最佳,经优化的提取工艺稳定可行,可用于古蔺产花茶中茶多酚、茶多糖和茶氨酸等成分的联合提取. 相似文献