10、二次生命电池的数学建模与实验分析案例研究

二次生命电池的数学建模与实验分析案例研究

1. 引言

交通运输行业是全球最大的行业之一,在英国,它约占温室气体排放总量的 27%。由于电动汽车(EV)具有零排放的特点,各国政府通过补贴和资助等方式鼓励其发展和销售。预计到 2030 年,全球电动汽车的累计数量将达到 8500 万辆。

电动汽车的电池对车辆动力系统至关重要,当电池的健康状态(SoH)降至约 80%时,就不再适合用于电动汽车。这催生了一个新的锂离子电池市场,这些电池仍保有 80%的容量,可在其他行业进行二次利用。锂离子电池有多种化学体系,多数电动汽车制造商选择镍锰钴(NMC)化学体系,因其能量密度高且成本低。

2. 二次生命电池在住宅建筑中的应用

固定储能是二次生命电池(SLB)最常用且研究最多的应用领域之一,因为它对从电动汽车电池中获取的电池单元要求较低。相关文献虽未完全聚焦于住宅应用中电池的离网使用,但提供了从电池寿命终结判定到放电深度对使用寿命影响等关键信息。

许多研究人员认为,二次生命电池的寿命终结点为 SoH 降至 60%,即从初始的 80% SoH 下降 20%。电池的使用寿命受放电深度(DoD)、电池容量和使用场景等因素影响。例如,Cusenza 等人的研究表明,9 kWh 容量的电池储能系统(BESS)使用寿命为 3 年,19 kWh 时为 6 年,容量增加可减轻电池压力,从而延长使用寿命。也有研究提到,在最大自消费光伏住宅场景下,二次生命电池的使用寿命在 5.5 至 10.5 年之间。

3. 实验分析

为开发准确的二次生命电池模型,需要实验数据来验证和评估其准确性。构建数学模型需对二次生命电池进行两种测试:混合脉冲

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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