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今日 22 条
10月11日周日
  1. arXiv · battery(eess.SY 系统与控制)32

    基于 Reset Consensus 的 BESS 网络分布式经济调度方案:考虑电网切换

    针对 BESS 网络在电网切换场景下的分布式经济调度问题,该研究在闭环误差中引入反馈耦合项,并采用带 reset 机制的 PI 控制器提升边际成本共识的速度与控制精度,通过矩阵特征值分析保证系统性能。测试覆盖电网切换、分时电价、负载切换、BESS/agent 即插即用及大规模系统应用。

  2. Advanced Materials26

    铝负极在碱性电解液中的低温界面转变机制

    原位 EIS 结合 DRT 分析发现,纯铝负极在 4 m NaOH 中于 5°C–0°C 区间出现极化急剧上升的拐点,低于该阈值时 DRT 谱短时间常数处出现新弛豫过程。该过程源于低温诱导界面从富 Al(OH)₃/Al(OH)₄⁻ 层转变为高度无序的富 Al₂O₃ 网络,据此提出"低温界面重构诱导阻抗"模型,指出性能衰减主因是界面结构与组分演变而非电解液电导率下降。

  3. Advanced Materials34

    凝胶聚合物电解质调控共溶剂化实现 Li+ 快速选择性传输,助力高倍率锂金属电池

    一种双调控弱配位凝胶聚合物电解质(DWGPE)通过匹配聚合物-溶剂共溶剂化状态,实现 Li+ 快速选择性传输。该电解质由含氟聚合物骨架、酰胺功能化交联剂和弱溶剂化己二腈液相组成,Li||DWGPE||LFP 纽扣电池在 6 C 下循环 10000 次后容量保持 65%,单圈衰减仅 0.003%。该电解质还可搭配高压 NCM811 正极并在安时级软包电池中稳定运行。

  4. Advanced Energy Materials34

    压实工艺如何影响 NMC/LMFP 混合正极的电化学与成本-能量权衡

    研究系统考察了 NMC 与 LMFP 按 70/30 和 50/50 wt.% 混合的正极在未压实、中度压实与硬压实下的表现。混合正极的倍率优势仅在未压实至中度压实时保留,硬压实会引发传质受限、丧失倍率收益并恶化循环性,且未带来可测量的循环寿命提升。Nb 稳定化 NMC 可改善 70/30 混合正极的循环性与能量保持,兼顾倍率能力与成本-能量平衡。

  5. Advanced Energy Materials15

    Ni-MOFs 调控 Ni2+/4+ 平衡并增强金属-氧共价性,实现高熵层状正极快速稳定储钠

    研究以 Ni-MOFs 为前驱体合成高熵 O3 型层状氧化物 NaNi0.3Mn0.3Cu0.1Fe0.1Ti0.1Mg0.1O2,实现活性镍含量与金属-氧键的原子级调控。所得 M-HEO 正极在 0.1C 下放电容量约 130 mAh g−1、首次库仑效率 92.6%,并在 1C 和 2C 下保持稳定循环性能。增强的 Ni-O 共价网络提供超快 Na+ 传输路径并抑制晶格衰减。

  6. Chemical Engineering Journal20

    表面活性剂辅助氧化浸出耦合膜电迁移从废旧 LiFePO₄ 电池选择性回收锂并制备 Li₂CO₃

    一项发表于 Chemical Engineering Journal 的研究提出表面活性剂辅助氧化浸出耦合膜电迁移工艺,用于从废旧 LiFePO₄ 电池中选择性回收锂并制备 Li₂CO₃。作者为 Xinsen Cai、Tianyu Li、Jiaxiang Ma、Yongde Yan、Huitao Lv、Yun Xue、Leqi Wang、Yiming Wang,论文刊于该刊第 549 卷。

  7. International Journal of Hydrogen Energy26

    强化学习增强的三层混合 BESS-氢储能:面向可再生能源微电网的自适应可靠性阈值与老化感知

    研究提出一种强化学习增强的三层混合 BESS-氢储能系统,用于可再生能源微电网,并引入自适应可靠性阈值与老化感知机制。该方案将电池储能与氢储能分层协同,通过强化学习优化调度,兼顾供电可靠性与电池老化影响。成果发表于 International Journal of Hydrogen Energy 第 282 卷。

10月10日周六
  1. Energy Storage Materials72

    物理信息数字孪生揭示锂离子电池拐点起始的机理阈值

    Mingyuan Zhao 等人提出一种物理信息数字孪生方法,用于揭示锂离子电池老化拐点起始的机理阈值。该研究发表于 Energy Storage Materials 第 92 卷,作者包括 Binghe Liu、Yongjun Pan、Huizhi Wang 和 Yongzhi Zhang。

    推荐理由:该工作用物理信息数字孪生定位锂离子电池拐点起始的机理阈值,为老化早期预警提供可迁移的建模思路。

  2. arXiv · battery(eess.SY 系统与控制)50

    面向微电网负荷与光伏不确定性的决策聚焦学习用于最优电池调度

    研究提出决策聚焦学习(DFL)框架,用 GRU 预测器直接以两阶段能源管理系统的实时运行成本为训练目标,通过隐式微分将梯度回传至预测器权重。在 Politecnico di Milano 的 MG2Lab 微电网实验平台上,DFL 在正常电网条件下降低运行成本 3.78%,在电网受限条件下降低 30.60%,并几乎消除切负荷事件。