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搜索资源列表

  1. 全钒液流电池性能及其电极材料的研究

  2. 应用循环伏安法研究石墨板、柔性石墨和PAN基碳布经双氧水处理又经热处理后在钒盐硫酸溶液 中的电化学性能，并以处理过的上述电极组装成流动型钒电池．结果表明，电极经处理，其表面反应可逆性增 强，峰电流增大，电化学性能明显得到提高．用处理过的石墨电极组装的钒电池其充电电流可达20 mA,／cm2以 上，放电电流达15 mA／cm ．扫描电镜显示，石墨电极经处理后表层结构发生改变，比表面积增大．

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-05-25
    • 文件大小：205824
    • 提供者：yjgzfl

  1. 全钒液流储能电池介绍.pdf

  2. 详细全面介绍了液流储能电池的原理及应用技术，技术特点及应用，是一个很好材料。希望对大家有用。

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2012-07-19
    • 文件大小：239616
    • 提供者：wujichaoyue

  1. 全钒液流电池用SPFEK/PPy复合膜

  2. 全钒液流电池用SPFEK/PPy复合膜，陈少云，王拴紧，为了降低磺化聚芴醚酮（sulfonated poly (fluorenyl ether ketone），SPFEK) 质子交换膜在全钒液流电池应用中的钒离子渗透率，本文采用氧化法在SP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-05
    • 文件大小：458752
    • 提供者：weixin_38638292

  1. 储能技术的现状与发展_施祖铭

  2. 储能技术是智能电网的重要环节，是智能电网关键支撑技术之一。可再生能源发电和 电动汽车的快速发展，给储能产业带来了新的发展机遇。介绍抽水蓄能、压缩空气储能、飞轮储能、 超导磁储能、超级电容器储能、钠硫电池、全钒液流电池和锂离子电池的原理、特点和应用。对它们 的储能技术进行比较。我国储能产业发展前景是: 抽水蓄能电站进入高峰期，动力电池市场不断扩 大，应用于电网的储能技术快速发展和开发大容量电池等

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2015-06-30
    • 文件大小：202752
    • 提供者：qq_29426935

  1. 全钒液流电池

  2. 全钒液流电池是目前电动汽车储能研究的一个重要方向。

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2013-03-10
    • 文件大小：239616
    • 提供者：martian828

  1. 全钒液流电池的稳态充电数值模拟

  2. 为研究大容量蓄电储能全钒液流电池的充电能力,建立基于电池内部传递与反应相耦合的机理模型,模拟电池二维、等温、稳态、充电的状态,得到电池极化的比重数据,并从机理出发深入分析极化的主要来源.通过数值模拟碳毡电极电导率对电极过程的影响,给出反应区域的二维分布特点及规律.研究结果表明:欧姆极化约占总极化电压的50%,浓差极化约占30%,动力学极化占20%;反应区域的分布与多孔电极电导率及电解液电导率的相对大小有关,电流总是选择电阻较小的方式传导.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：433152
    • 提供者：weixin_38746574

  1. 对钒电池磁力驱动泵进行安全监控的电流传感器

  2. 钒电池全称全钒液流电池，是一种新型清洁化学能源存储装置。随着风能、太阳能等新能源的崛起，以电池为主要表现形式且不受自然条件限制的化学储能迎来了增长的机遇。并且由于全钒液流电池具有使用寿命长、规模大、安全可靠等优势，因而成为大规模储能的首选技术之一。作为一优良的储能装置，钒电池性能的发挥取决于正常工作的情况，在监测钒电池运行中，电流传感器是一种必不可少的测量元件。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-13
    • 文件大小：67584
    • 提供者：weixin_38653664

  1. 大容量液流电池系统数学模型与仿真

  2. 大容量液流电池系统LCFBS（Large Capacity Flow Battery System）的内电阻特性与锂电池、铅蓄电池有较大差异。基于100 kW全钒液流电池系统的试验数据，采用多元高次多项式拟合的方法得到内阻的精确解析式，再根据电动势和荷电状态SOC（State Of Charge）的理论解析式，构建了大容量液流电池系统的数学模型；利用MATLAB／Simulink搭建了具有一定精度的容量液流电池系统单元的仿真模型，通过仿真验证了数学模型的精确度，使内阻的相对误差控制在4.5 %以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：974848
    • 提供者：weixin_38623255

  1. 模块化VRB-EC混合储能系统配置与控制的优化

  2. 提出了一种适用于全钒液流电池-电化学电容器（VRB-EC）混合储能系统（HESS）的控制策略，分析了EC的最优配置数量及HESS的最小成本。根据风电预测数据设计HESS总充放电功率，通过设定EC的动作区间以降低对VRB的损耗，通过排序法实现对VRB各单元充电任务的合理分配。基于某风电场30 d实测及预测数据，仿真分析了EC配置数量对HESS成本的影响，得到了HESS的最优配置及最小成本，为工程应用中VRB-EC混合储能系统运行方式的制定和配置的选择提供了参考依据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1041408
    • 提供者：weixin_38741540

  1. 基于RLS和EKF算法的全钒液流电池SOC估计

  2. 针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：538624
    • 提供者：weixin_38694141

  1. 基于熵权法和Elman神经网络相结合的储能系统SOC估计

  2. 电池荷电状态（State of Charge， SOC），也称电池剩余电量，是表征电池特性的关键参数。该文提出基于熵权法（Entropy Weight Method， EWM）和Elman神经网络相结合的储能系统SOC状态估计方法。针对神经网络输入参数选择通常依靠经验的问题，使用熵权法计算储能系统运转参数的权重并排序，形成待评价特征集。通过Elman神经网络对不同输入特征参数进行仿真测试，挑选功效最优的一组特征集作为Elman神经网络的输入，使用思维进化算法（Mind Evolutionary

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38656297