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期刊信息/Journal information
储能科学与技术
化学工业出版社
储能科学与技术

化学工业出版社

丁玉龙

双月刊

2095-4239

energystorage_cip@163.com;esst_edit@126.com

010-64519601/9602

100011

北京市东城区青年湖南街13号

储能科学与技术/Journal Energy Storage Science and TechnologyCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《储能科学与技术》（Energy Storage Science and Technology）是化学工业出版社、中国化工学会联合主办的国内唯一的储能专业期刊，由中国石油和化学工业联合会主管，国内统一刊号CN 10-1076/TK，中国科学引文数据库核心期刊（CSCD）、中国科技核心期刊，中国化工学会及储能工程专委会会刊。目前已被美国《乌利希期刊指南（网络版）》（Ulrichsweb）、英国科学文摘数据库（INSPEC）和美国《化学文摘（网络版）》（CA）收录，荣誉主编为英国伯明翰大学丁玉龙教授。
正式出版
收录年代

    基于计算机大数据的化学储能网络安全防范措施

    白雪岩阿日木扎
    3616-3618页
    查看更多>>摘要：化学储能相关控制系统的网络安全问题,一直是能源应用领域一项较为热门的研究.大数据技术的应用为化学储能系统的安全监测和防护提供了全新的视角和方法.本文综述了大数据下的化学储能网络安全技术创新,首先分析了当前储能网络安全技术类别,包括物理安全防护、网络安全防护、数据加密以及入侵检测防御等;然后客观分析了当前化学储能网络安全常规问题,以及影响和不足;最后综述了大数据对化学储能网络安全技术的提升以及未来二者的发展趋势.以期为化学储能网络安全技术发展提供一些启发.

    大数据网络安全化学储能

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    人工智能在中国新能源领域中的应用与前景分析

    任苗苗舒晓斌
    3619-3621页
    查看更多>>摘要：随着全球对环境保护和可持续发展的日益关注,新能源行业正逐步成为经济增长的新动力.人工智能技术的不断发展,导致其在新能源领域同样被广泛应用.对此,本文结合我国新能源发展的实际情况,对人工智能在中国新能源领域中的应用进行了分析综述.本文首先阐述了人工智能在新能源领域的各方面运用情况,包括智能电网管理、智能光伏发电系统以及智能能源储存系统等,然后对其进行前景分析,包括当前所面临的挑战与发展前景分析等.通过本次的深入研究,可以确定人工智能与中国新能源领域结合关系密切,二者相互促进具有广阔的发展前景.

    新能源光伏发电电网

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    锂离子电池均质化电化学模型的电极颗粒半径分布拓展

    曹昕李棉刚侯宇程贡晓旭...
    3622-3629页
    查看更多>>摘要：锂离子电池的仿真对电池研发和评估具有重要作用.当前锂离子电池仿真所使用的经典伪二维模型采用恒定电极颗粒半径假设,无法满足对仿真精度的需求.本工作通过对电极颗粒半径分布的累积分布函数进行逆变换采样,并开展电极颗粒活性比表面积校正,在维持伪二维模型均质化特性的基础上成功引入了电极颗粒半径分布,从而提升了仿真精度.首先,从数学上推导了在伪二维模型中引入电极颗粒半径分布的理论方法,将由伪随机函数生成的关联电极空间坐标的均匀分布数代入电极颗粒半径分布的累积分布函数中,以逆变换采样获得不同电极空间坐标的电极颗粒半径.然后,推导和论证了在引入电极颗粒半径分布后电极颗粒活性比表面积的校正方式,并给出了常见电极颗粒半径分布在伪二维模型中的拓展方程.最后,通过对正极和负极是否进行电极颗粒半径分布拓展的四种组合建立的伪二维模型进行了相同条件的仿真对比,并基于实验数据对无拓展的和含电极颗粒半径分布拓展的伪二维模型开展仿真验证,结果表明本工作提出的电极颗粒半径分布拓展方法能够更准确地仿真电池内部的极化变化,尤其是对弛豫过程的仿真结果更接近实际电池表现,因而具有更高的仿真精度.

    锂离子电池电化学模型电极颗粒半径分布仿真

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    基于递归图多尺度特征的储能锂离子电池剩余寿命预测方法

    谢毓广李金中邹文豪毛磊...
    3630-3641页
    查看更多>>摘要：锂离子电池在长期循环使用过程中不可避免地会出现性能退化,这直接影响储能锂离子电池系统的稳定运行.为此,本工作提出基于递归图多尺度特征的锂离子电池剩余寿命预测方法,用于解决从一维状态信号中提取关键退化特征的局限性.鉴于递归图像内蕴含丰富的时空退化特征,首先,构建深度学习多尺度特征提取架构,通过可变大小的感受野,识别同一电压区域在多个周期内的时间维度变化以及相邻电压区域之间空间维度的递归图像时空演变,进而提取深层多尺度特征,用于实现从多尺度特征到RUL的映射建模.再次,通过开展综合评估实验,对所提出方法的预测效果进行系统验证.研究结果表明,该方法使用有限数量的充电过程递归图作为输入,能实现模型快速收敛和准确预测.此外,在跨倍率预测场景中,相较于浅层指标,可实现在2C倍率下将绝对误差和均方根误差的指标性能提升约7倍和5.7倍.最后,通过开展与一维序列输入的对比实验,进一步验证基于递归图多尺度特征进行锂离子电池剩余寿命预测的有效性,实现了各评价指标约50%和43%的性能提升,同时成像所需时序电压采样点数据量相对较小.

    锂离子电池剩余寿命预测递归图多尺度特征提取

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    冲击荷载下圆柱型动力锂离子电池的响应特性研究

    黄晟贤徐会升王起鹏宋禄...
    3642-3652页
    查看更多>>摘要：随着新能源汽车行业的快速发展,动力锂离子电池作为新能源汽车的核心部件之一,其安全性受到广泛关注,研究冲击荷载下动力锂离子电池的力学响应特性和热失控特性是有效防控新能源汽车发生碰撞导致火灾事故的关键.本工作选取21700圆柱型动力锂离子电池作为研究对象,通过自行搭建的电池撞击实验平台研究电池在平面撞击和圆柱面撞击下的安全性能,并记录锂离子电池的温度、电压和冲击荷载等表征数据,分析撞击高度、电池SOC对锂离子电池力学响应特性及热失控行为特征的影响.结果表明,随着电池SOC的增长,电池的抗冲击能力得到了提升;对于平面撞击实验,可认为电池的极限应变为-0.206,极限冲击应力为13.49 MPa,对于圆柱面撞击实验,可认为电池的极限应变为-0.253,极限冲击应力为33.58 MPa;电池热失控的剧烈程度与落锤形状、撞击高度及电池自身荷电状态明显相关,圆柱面撞击对电池造成的破坏性更强,随着撞击高度和电池SOC的增加,电池热失控反应越剧烈,本研究为电池的安全性设计和新能源汽车火灾防控提供有效的数据支撑.

    锂离子电池热失控电池撞击响应特性

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    基于大数据和人工智能的储能系统故障预测与诊断方法研究

    李根刘珊珊
    3653-3655页
    查看更多>>摘要：随着储能式电网技术和新能源电动汽车技术的快速发展,全球储能系统需求日益增大.然而应用环境的复杂化和电池组成的大型化增大了储能系统发生故障的概率.本文从大数据技术和人工智能技术两种视角上分别阐述了其在储能系统故障预测和诊断中的研究.大数据技术可以对大量能源数据进行分析,从而可以提高储能系统的生产和利用效率,减少能源的浪费和损失.人工智能技术可以挖掘大数据背后隐藏的有价值的信息,对能源数据进行训练,并对储能系统进行预测和诊断分析.而将大数据技术和人工智能技术进行融合,可以对大量的能源数据进行处理和分析,从而提高储能系统的效率,并对储能系统是否发生故障进行预测和诊断,促进储能系统的智能监控和管理.

    储能系统故障预测和诊断大数据技术人工智能

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    磷酸铁锂锂离子电池低温不可逆析锂及其对电池性能衰减的影响

    李义函卢世刚王晶查汪珺...
    3656-3665页
    查看更多>>摘要：锂离子电池低温充放电过程中发生锂的析出-溶解反应,由于不可逆析锂导致生成"死锂",对电池性能造成影响.本工作研究了磷酸铁锂锂离子电池在5～-12℃范围内0.1C充放电过程中锂的析锂-溶解行为,建立了总析锂量和可逆析锂量、不可逆析锂量与充放电温度之间的关联关系;拆解低温充放电后的电池,采用SEM、EDX和XPS分析了负极的形貌、元素分布和表面组成,明确了"死锂"在负极表面/内部的分布特征;研究了低温充放电后电池的充放电性能和循环性能,发现低温充放电后电池容量降低,5℃充放电后电池较原始样品0.5C循环容量衰减更快,而更低温度充放电后电池循环性能变好.研究得出,电池充放电温度越低,总析锂容量越高且不可逆析锂容量占比越大,而低温充放电后电池容量降低主要归因于不可逆析锂导致的活性锂损失,更低温度下充放电后电池循环性能更好归因于活性锂损失造成负极嵌脱锂最低电位的升高,而5℃时循环性能变差则归因于负极元素分布、孔隙结构和表面组成的改变.

    磷酸铁锂锂离子电池低温充放电不可逆析锂负极形貌与元素分布性能衰减

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    AI辅助下动态声纹分析策略在电池组异常识别中的应用

    范龙张见广
    3666-3668页
    查看更多>>摘要：本文综述了人工智能(AI)辅助下的动态声纹分析策略在电池组异常识别中的应用创新情况.首先概述了声纹识别理论的基础,随后详细介绍了AI的理论框架,包括机器学习、深度学习等关键技术,以及这些技术如何在复杂数据处理、模式识别等方面展现出强大的能力.重点探讨了基于AI和声纹技术的电池组异常检测策略.通过集成高精度的声音采集设备、先进的信号处理技术以及优化的AI算法,该策略能够实时监测电池组运行过程中的声音变化,并利用动态声纹分析技术提取出关键的声音特征,进行异常模式的识别与分类.新技术不仅提高了异常识别的准确性和实时性,还能够有效应对电池组运行过程中可能出现的复杂多变的异常情况.

    人工智能声纹异常检测

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    基于声纹与AI分析技术的化学电池极片缺陷识别

    李淼周凤颖崔惠珊方兰...
    3669-3671页
    查看更多>>摘要：随着新能源产业的快速发展,化学电池作为其核心部件,其性能和质量对整体系统的稳定性和安全性至关重要.化学电池极片作为电池的重要组成部分,其制备过程中的缺陷会直接影响电池的电化学性能和安全性.本文对声纹与AI分析技术的化学电池极片缺陷识别方法相关研究进行综述,通过这两种技术的结合,可以提高缺陷检测的准确性和效率,为电池生产过程中的质量控制提供有力支持.

    声纹技术电池缺陷

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    GB/T 31467-2023《电动汽车用锂离子动力电池包和系统电性能试验方法》标准解读与分析

    牛萍健郝维健苏智阳师盛坤...
    3672-3679页
    查看更多>>摘要：近年来,我国新能源汽车和动力蓄电池产业快速发展,相关标准的部分内容已不能适应产业发展需要,面向当前我国新能源汽车和动力蓄电池的使用场景需求,结合我国动力蓄电池电性能测试经验,充分参考相关国际标准,GB/T 31467-2023经修订后发布,为电动汽车用锂离子动力电池包和系统的电性能测试提供了方法.本文详细对比了GB/T 31467-2023与GB/T 31467.1-2015、GB/T 31467.2-2015以及ISO 12405-4:2018的测试项目与技术内容,并对通用测试条件、通用测试、基本性能测试等部分的修订内容进行了解释说明,可为相关动力电池产品研发和验证提供参考.标准在修订过程中,一方面考虑国内技术水平及整车对动力电池包和系统电性能的需求,增加了外观、极性、能量密度、充电性能以及工况放电的测试方法;另一方面,结合整车实际运行过程中的充放电电流以及运行环境,对所有测试项目的充放电电流进行修改,并对无负载容量损失、能量效率、高低温启动功率等测试项目的测试温度进行协调统一,有利于电动汽车用锂离子动力电池包和系统的研发和测试.

    电动汽车锂离子动力电池动力电池包和系统电性能标准解读

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