儲能科學(xué)與技術(shù)(2024年09期)
Energy Storage Science and Technology

目 錄

• AI輔助電池材料表征與數(shù)據(jù)分析
• 人工智能在長時(shí)液流電池儲能中的應(yīng)用：性能優(yōu)化和大模型
• 大語言模型在儲能研究中的應(yīng)用
• 基于大數(shù)據(jù)的電池新材料設(shè)計(jì)
• 機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化的電化學(xué)阻抗譜技術(shù)及其在鋰離子電池研究中的應(yīng)用
• 基于簡化阻抗模型和比較元啟發(fā)式算法的鋰離子電池參數(shù)辨識方法
• 面向?qū)嵻噾?yīng)用的磷酸鐵鋰電池容量辨識及特異性優(yōu)化方法研究
• 基于多特征量分析和LSTM-XGBoost模型的鋰離子電池SOH估計(jì)方法
• 適用于寬溫度范圍的鋰離子電池SOC估計(jì)方法
• 融合多項(xiàng)式特征擴(kuò)展與CNN-Transformer模型的鋰電池SOH估計(jì)
• 考慮能量和溫度特征的鋰離子電池早期壽命預(yù)測
• 基于電熱耦合模型的寬溫域鋰離子電池SOC/SOP聯(lián)合估計(jì)
• 基于RUN-GRU-attention模型的實(shí)車動力電池健康狀態(tài)估計(jì)方法
• 基于多時(shí)間尺度建模自動特征提取和通道注意力機(jī)制的鋰離子電池健康狀態(tài)估計(jì)
• 基于等效電路模型融合電化學(xué)原理的鋰離子電池荷電狀態(tài)估計(jì)
• 基于條件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)子交換膜燃料電池的老化性能預(yù)測
• 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的鋰離子電池快速壽命預(yù)測
• 能源電池單體層級數(shù)字孿生技術(shù)
• 基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的鋰電池剩余壽命預(yù)測研究進(jìn)展
• 鋰金屬負(fù)極固態(tài)電解質(zhì)界面膜形成和生長機(jī)理的理論研究進(jìn)展
• 人工智能與儲能技術(shù)融合的前沿發(fā)展
• AI for Science時(shí)代下的電池平臺化智能研發(fā)
• 電池大數(shù)據(jù)智能分析平臺的研發(fā)與應(yīng)用
• 基于大語言模型RAG架構(gòu)的電池加速研究：現(xiàn)狀與展望
• 鋰電池百篇論文點(diǎn)評（2024.06.01—2024.07.31）
• 不同負(fù)極材料對LiFePO₄高功率儲能器件循環(huán)性能的影響
• 基于COA-LSTM和VMD的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測
• 斜坡式重力儲能系統(tǒng)機(jī)械與電氣聯(lián)合仿真的多軟件協(xié)同建模方法
• 儲能鋰離子電池模組暫態(tài)過電壓防護(hù)設(shè)計(jì)與電路研發(fā)
• 天然氣余壓發(fā)電透平發(fā)電機(jī)組控制特性研究