通过改性由酸蚀二维蛭石制备的二维二氧化硅,得到带正电荷的二维介孔二氧化硅(PSN+)纳米片,并将PSN+用作聚环氧乙烷(PEO)基固体聚合物电解质(SPEs)的填料。由于PSN+具有丰富的正电荷,PSN^(+)与锂盐解离的阴离子能够有效结合,从而促进锂...通过改性由酸蚀二维蛭石制备的二维二氧化硅,得到带正电荷的二维介孔二氧化硅(PSN+)纳米片,并将PSN+用作聚环氧乙烷(PEO)基固体聚合物电解质(SPEs)的填料。由于PSN+具有丰富的正电荷,PSN^(+)与锂盐解离的阴离子能够有效结合,从而促进锂离子的运输,获得较好的锂离子转移数。在50℃时,基于PSN^(+)的SPEs表现出较高的离子电导率(7.5×10^(-5)S·cm^(-1)),锂离子迁移数为0.30,稳定电压窗为4.41 V。因此,组装后的LiFePO_(4)锂电池在50℃、0.2C下具有优异的初始放电比容量(155.7 m Ah·g^(-1)),在循环100次后容量保持率为97.1%。展开更多
基于电化学储能监测平台的实时监测数据,针对储能电站的电池组一致性进行深入分析。首先,通过电化学储能监测平台对电池的运行数据进行收集和整理,明确锂离子电池电压、温度和SOC等关键参量,形成一致性关键参量的表征。其次,提炼反映电...基于电化学储能监测平台的实时监测数据,针对储能电站的电池组一致性进行深入分析。首先,通过电化学储能监测平台对电池的运行数据进行收集和整理,明确锂离子电池电压、温度和SOC等关键参量,形成一致性关键参量的表征。其次,提炼反映电池组一致性的评估特征数据。最后,研究运用基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法对异常单体电池进行筛选。实验证明,该算法能高效获取储能电站运行数据中的关键电气特征量,准确评估电池组一致性状况,同时能够迅速定位潜在故障的单体电池。此研究对于提升储能电站运行的稳定性,实现电池一致性的及时判断和异常单体电池的精准筛选具有显著的实际意义。展开更多
文摘通过改性由酸蚀二维蛭石制备的二维二氧化硅,得到带正电荷的二维介孔二氧化硅(PSN+)纳米片,并将PSN+用作聚环氧乙烷(PEO)基固体聚合物电解质(SPEs)的填料。由于PSN+具有丰富的正电荷,PSN^(+)与锂盐解离的阴离子能够有效结合,从而促进锂离子的运输,获得较好的锂离子转移数。在50℃时,基于PSN^(+)的SPEs表现出较高的离子电导率(7.5×10^(-5)S·cm^(-1)),锂离子迁移数为0.30,稳定电压窗为4.41 V。因此,组装后的LiFePO_(4)锂电池在50℃、0.2C下具有优异的初始放电比容量(155.7 m Ah·g^(-1)),在循环100次后容量保持率为97.1%。
文摘基于电化学储能监测平台的实时监测数据,针对储能电站的电池组一致性进行深入分析。首先,通过电化学储能监测平台对电池的运行数据进行收集和整理,明确锂离子电池电压、温度和SOC等关键参量,形成一致性关键参量的表征。其次,提炼反映电池组一致性的评估特征数据。最后,研究运用基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法对异常单体电池进行筛选。实验证明,该算法能高效获取储能电站运行数据中的关键电气特征量,准确评估电池组一致性状况,同时能够迅速定位潜在故障的单体电池。此研究对于提升储能电站运行的稳定性,实现电池一致性的及时判断和异常单体电池的精准筛选具有显著的实际意义。