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全球范围内日益增大的能量消耗使得各国愈发关注新能源的使用与研发,尤其是以欧洲及美国为代表的风力发电领域取得了显著进步。在此背景下,我国也大力推进并使用清洁电力来改善国家的能源构成,为提高效率并且实现持续性的经济发展目标作出巨大努力。风电场的集电线路是工程的重要组成部分,直接关系到项目的成本投入、建设速度以及运营的安全性能等。
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在我国风电和光伏发电的应用中,通常会面临以下问题:由于风电和光伏发电的间歇性、波动性等特点,会对电网造成一定影响。为了解决这个问题,就需在风电和光伏工程中应用储能技术[1]。由于风能和太阳能具有不稳定性的特点,会对电网造成了一定的影响,因此,在风电和光伏工程中应用储能技术具有重要意义。
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全球气候变化与环境问题是当前世界范围内的核心关注点,我国同样在不断寻求能源改革,相关政府部门高度重视新能源产业的发展,先后提出了一系列政策措施,推动新能源技术的研发和应用。人工智能技术与网络升级为现代能源产业革新提供了新的方向,也带来了新的发展机遇。
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化学电池极片制造过程中可能产生多种缺陷,这些缺陷不仅会降低电池的能量密度和循环寿命,还可能带来安全隐患。传统检测方法具有各类局限性,所以当前市场需要一种高精度高效率的检测方法。声纹技术与AI分析技术的结合为此提供了新的解决方案。声纹技术通过捕捉材料在特定条件下的声波信号并分析其特征来识别内部缺陷。
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随着全球能源结构的转型和可再生能源的快速发展,电池储能系统在现代能源网络中扮演着越来越重要的角色。然而,电池储能管理面临着诸多挑战,如何准确估计电池状态、预测电池寿命、优化充放电策略等,这些问题直接影响着储能系统的性能和经济效益。近年来,随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习在解决复杂系统建模和优化问题方面展现出巨大潜力。
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阀控式密封铅酸(VRLA)蓄电池在长期的使用过程中,会受到水分流失、阴极劣化、正极板腐蚀等的影响,导致放电电压下降、内阻增加、实际满电容量下降。作为一种备用电源,VRLA蓄电池的运行状态直接影响工业生产,因而需要设计远程诊断和维护系统,实时掌握其健康水平。
电池组作为电动汽车和储能系统的核心部件,其性能和安全性直接关系到整个系统的运行效率和可靠性。然而,在实际应用中,电池组中的单体电池由于制造差异、使用条件不同等因素,往往会出现性能衰退、内阻增加、容量衰减等异常现象。这些异常现象不仅会降低电池组的整体性能,还可能引发安全事故。
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风光储能技术利用风能和太阳能等可再生能源进行发电,并将其储存起来以供后续使用,有效缓解能源供应与需求之间的矛盾,同时减少对化石能源的依赖,对推动能源可持续发展具有重要意义。然而,风光储能技术也面临着一些挑战。
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储能系统作为核心技术,具备能量转化、储存与按需释放的能力,在储能电网和新能源电动汽车中扮演关键角色。锂离子电池因高能量密度、长寿命和低污染等优点,在微电网和新能源汽车等领域被广泛应用。
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在“碳中和”趋势的推动下,绿色低碳产业需求活跃,而风电产业是清洁能源的重要组成部分,全球风电正加速布局,风电产业的高速发展为风电机组控制系统行业带来了巨大的市场契机。
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质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)具有启动快、零排放、效率高等优点,然而其实际应用和商业化过程充满了挑战,水管理就是挑战之一,优化水管理是提高PEMFC性能和降低成本的重要举措.在PEMFC中,液态水的出现会导致通道内的压降增加,阻塞反应气体运输,反应气体分布不均匀。
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纯电动挖掘机由电池组供电,能量输出依靠电池系统的储能。电动挖掘机功率较大,需要电池具有较髙的容量。蓄电池的容量决定了工作续航时间;较大容量的电池可以维持较长的系统工作时间,但是大容量电池意味着较大的电池组重量及体积,会影响整机的续航能力。目前,安全性较高的磷酸铁锂(LFP)电池受到电动市场的青睐,内置蓄电池式电动挖掘机广泛采用LFP电池。
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新能源汽车市场的快速发展,使锂(Li)电池需求量急剧上升,带动锂电池相关材料产业的迅速扩张。锂电池胶带是在锂离子电池组装生产环节中,专用于电芯、极耳以及终止部位的胶带,起到绝缘、固定、防漏电的作用,被大量应用于锂离子电池上。在生产中胶带基材与复合绝缘材料之出现脱层、起泡等现象。
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电池充电是指电量累积到额定容量的过程。电量由外部进入电池元件内部时,变压器元件快速运行,将交流电量转化为可以长期存储的直流电量,但出于安全性考虑,充电量不会超过电池元件的额定电量存储水平。电池放电是指电量的持续输出。作为稳压型供电装置,电池只能提供直流传输状态的电量,且电池元件的最大供电能力与其额定电量水平相等。
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