锂离子电池以高能量密度、高功率密度和长使用寿命的特点被广泛应用于储能系统中。在长期运行状态下,可用容量的准确估计是储能系统参与电力调节的关键。为了解决这一问题,提出了一种基于奇异值分解的双自适应无迹卡尔曼滤波算法(singular value decomposition-double adaptive unscented Kalman filter, SVD-DAUKF)的锂离子电池可用容量损失估计方法。构建了考虑老化的电池可用容量表达式;利用SVD-DAUKF算法结合等效电路模型,进行模型参数辨识和电池荷电状态估计;结合参数辨识结果和可用容量定义,在1 C下进行可用容量损失估计结果的验证,可用容量损失估计误差低于4%。

锂离子电池(LIB)因其能量密度高、循环寿命长而被广泛用于移动储能。然而,锂资源的有限严重限制了其在大规模储能领域的应用。近年来,钠离子电池(SIB)由于成本低、安全性高等优点,成为了LIB有前途的替代品。硬碳具有较低的氧化还原电位、稳定的结构、较大层间距和相对较低的成本,被广泛用作SIB的负极材料。然而,硬碳负极较差的倍率性能和较低的首次库仑效率限制了SIB的性能。综述了钠离子电池硬碳负极的研究进展,包括硬碳储钠机理、前驱体选择以及制备工艺对硬碳性能的影响。

锂离子电池主导了便携式电子产品和电动汽车市场、储能市场,锂的成本和资源可用性也越来越受到关注。钠离子电池被认为是电网级能量存储系统的理想选择。然而,在钠离子电池实现商业化应用之前,仍有各种挑战需要克服,其中,初始库仑效率低是制约钠离子全电池实际能量密度提升的关键问题。分析了钠离子电池低初始库仑效率的影响因素,包括在初始循环过程中因电解液分解形成的固体电解液界面膜、较差的钠离子嵌入/脱出可逆性、缺陷和表面官能团影响等。总结了结构/形貌设计、表面改性、电解液优化等提高钠离子电池初始库仑效率的策略,对于推动与实现高能量密度钠离子电池的实际应用具有重要意义。

硅基负极材料存在体积膨胀、表面稳定性差和导电性低的问题。通过硅形貌调控、立体导电网络构筑、多孔结构构造和碳包覆的方法,制备了多孔硅碳复合材料。基于硅不同晶面离解能的不同,球磨获得硅纳米片。将含硅纳米片、碳纳米管(CNT)和石墨的浆料,喷雾干燥,获得硅纳米片和CNT自组装形成多孔结构。对多孔结构进行液相碳包覆,使多孔结构内的纳米硅和整个多孔结构表面形成碳包覆层,获得多孔硅碳复合材料。扣电测试显示,该材料可逆比容量为1 000.8 mAh/g,首次循环效率高达93.9%,全电测试显示优异的1 C特性和较好的循环稳定性,这主要得益于立体导电网络的构建、多孔结构的构造和双重碳包覆的形成,提高了硅基材料的导电性,缓解了体积膨胀,提高了表面稳定性。

针对硅基负极体积膨胀大,在电池循环过程中易从集流体上脱落的问题,提出了石墨烯涂层改性铜箔集流体的创新思路。石墨烯涂覆增加了集流体表面的粗糙度,从而使集流体与活性物质的粘附力增强,抑制硅基负极中集流体与活性物质脱离的现象发生。与使用商业铜箔集流体的电池相比,使用石墨烯涂层改性铜箔集流体的电池在倍率性能和循环稳定性方面均有明显提升。使用石墨烯涂层改性铜箔集流体的电池在2 C高倍率下,硅基负极放电比容量为467.2 mAh/g;在0.2 C循环80次后,容量保持率仍超过50%,而使用常规铜箔作为集流体的电池容量保持率仅为18.2%。

采用高镍三元正极材料和硅碳复合负极材料,通过对负极材料选型、电极面密度参数优化,成功制备出容量大于3.6 Ah的18650型锂离子电池。该18650电池体积比能量达到751 Wh/L,可3 C放电,工作温度范围为–40~60 ℃。电池具备良好的倍率性能、循环性能、低温放电性能、高温放电性能,综合性能良好,能满足用电设备的宽温域、长循环使用要求。

纤维状锂离子电池作为柔性电子设备的核心储能元件,表现出高灵活性、轻量化、可编织的优点。传统工艺制备的电极材料通常采用金属集流体涂覆活性物质的形式,在多种形变下容易造成活性物质龟裂、脱落等现象,影响储能性能的稳定。碳纤维(CF)具有电导率高、柔性好、机械性能强、可编织等优点,将其作为电极的导电骨架应用于柔性自支撑电极受到了广泛的关注。而碳纳米管(CNT)是常用在电极领域并具有大长径比、大比表面积的导电纳米材料,阵列碳纳米管(VACNTs)还能够提供高度有序的传导结构以及提高电极的机械强度。通过在CF上原位生长VACNTs作为柔性自支撑导电骨架,水热负载磷酸铁锂、钛酸锂分别作为正极、负极,组装成纤维全电池。在0.2 C的充放电倍率下,初始放电线比容量达到1.38 mAh/cm,线能量密度高达2.62 mWh/cm。

无负极锂金属电池因极高的理论容量、能量密度和低成本的优势成为学术热点。但由于铜箔的疏锂性和金属锂的高活性,导致了锂沉积/剥离不均匀,从而产生锂枝晶和锂消耗过快等诸多问题,限制了实际应用。对无负极锂金属电池的优势、挑战以及解决方案进行了全面梳理,从修饰集流体、构筑稳定固态电解质界面(SEI)膜、引入补锂技术以及优化电解液四个改进策略进行了详细论述,并讨论了负极侧影响金属锂沉积/剥离的机制、正极额外锂源的优势以及电解液对无负极锂金属电池可逆性的影响,总结了四种策略的优缺点和未来的发展方向。

锂金属负极因具有极高的比容量(3 860 mAh/g)和低电化学电势(–3.04 V),成为可充电电池领域的研究热点。然而,锂金属的不稳定性会促使枝晶形成,在充放电过程中发生不可控的界面反应,导致生成的固体电解质界面(solid electrolyte interphase, SEI)层不稳定,进而影响电池循环寿命。通过锂金属负极表面引入聚合物人工SEI (ASEI),改善机械性能和电化学性能,从而制备长循环寿命和高能量密度的锂金属电池(LMBs)。聚合物具有灵活度高及结构可设计等特点,是人工SEI的理想材料。概述了人工SEI的性质及作用,根据聚合物官能团类型和所起作用,系统总结了聚合物人工SEI的研究进展,并对未来的研究方向和发展前景作出展望。

热失控是影响锂离子电池向更高能量密度发展进而得到更大规模应用的主要问题之一。锂离子电池的热安全性不仅取决于电池材料和电池设计,还会随着其老化的方式和程度而变化。针对高温循环后的老化锂离子电池电化学性能的衰退和热失控行为进行了研究。将三元锂离子电池在72和25 ℃以1 C进行恒流恒压充放电循环老化,比较了新鲜和老化电池的电化学性能;采用加速绝热量热仪对新鲜和老化的电池进行热失控实验,探究高温循环下电池热安全性的变化规律;对老化电池进行拆解分析,以研究其老化机理。结果表明,高温循环使电池的电化学性能发生了严重衰退,这是正负极都发生了大量活性材料的损失导致的。在加速绝热量热测试中,新鲜和老化的电池都发生了热失控。分析表明老化电池中的电解液被大量消耗,减缓了其热失控动力学过程,老化电池热失控的整体危害性有所下降。

燃料供应不足会导致质子交换膜燃料电池膜电极电压反转,造成阳极催化层中的碳载体发生严重腐蚀,进而给燃料电池带来不可逆的损伤。为了解决该问题,采用双功能PtIr合金作为阳极催化剂制备膜电极,并对其进行了电极极化性能、反极和交流阻抗等测试。结果表明,PtIr/C电极的峰值功率密度可达1.49 W/cm²,较Pt/C- IrO₂(50%)电极(1.46 W/cm²)提高2.1%。反极结果表明, PtIr/C电极抗反极时间725 s,较掺杂IrO₂的Pt/C电极反极性能略差,但在整个反极过程中PtIr/C电极呈现出更低的绝对反转电压,以及反极后保持更高的结构稳定性。反极后PtIr/C电极峰值功率密度降为1.18 W/cm²,衰减约20.80%,而Pt/C- IrO₂(50%)电极的峰值功率密度降至1.09 W/cm²,衰减约25.34%。PtIr/C电极相较掺杂IrO₂的Pt/C电极具有更佳的初始极化性能和优异的抗反极能力。该研究结果对质子交换膜燃料电池高性能长寿命膜电极催化层设计具有重要的意义。

光伏等可再生能源快速发展的同时也给微网系统频率稳定带来了巨大挑战。为解决微网源-荷之间功率不平衡造成的频率稳定性问题,建立了基于孤岛光伏微网的双层多时间尺度频率优化调度模型,从系统规划和运行两方面综合考量了系统频率的优化调节问题,在上层模型中构建了以经济收益为目标的函数,对微网系统长期储能进行优化配置;在下层模型中建立了运行成本和频率偏差均方根的多目标函数,建立了光伏动态减载和储能协调调频的日前优化调度模型,并引入黄金搜索算法对多时间尺度双层优化模型进行求解,给出了最优储能配置以及各机组的运行特性。通过算例仿真验证了所提模型的正确性和有效性。

动力电池管理技术是保障新能源汽车高效、安全和可靠运行的核心和关键。动力电池的荷电状态(SOC)是动力电池管理技术的基础,然而动力电池SOC的不确定影响因素太多,如何精确估算动力电池的SOC成为关键问题。针对SOC难以精确获得的问题,搭建了动力电池测试平台,开展了动力电池的常规性能测试、寿命测试,建立了基于分数阶理论的动力电池分数阶模型,将多新息理论与分数阶模型无迹卡尔曼滤波算法结合,提出了分数阶模型多新息无迹卡尔曼滤波(FOMIUKF)算法,并采用该算法对动力电池进行SOC估算。在不同的环境温度、动态工况、SOC初始值条件下对基于不同算法的动力电池SOC估算精度进行了对比分析。结果表明：基于FOMIUKF算法对动力电池SOC估算结果的平均绝对误差和均方根误差的值最小。在不同的动态工况下,采用FOMIUKF算法对动力电池SOC估算结果的平均绝对误差的最大值约为1.04%,对SOC估算结果的均方根误差最大值约为0.858 6%,这表明采用FOMIUKF算法对动力电池SOC估算结果的精度高于EKF、UKF、FOUKF算法。

磷酸铁锂储能电池长时间处于调峰调频复杂工况下会引起电池电极活性降低和寿命衰减现象。开展了调峰调频工况下磷酸铁锂储能电池模组的充放电实验,对其弛豫行为进行分析,对比不同荷电状态(SOC)、不同充放电方式、不同充放电倍率下弛豫电压的变化,提出电压偏移率作为度量电压恢复能力的指标。实验结果表明：调频模式的电压恢复时间大于调峰模式,电流倍率越大,弛豫时间越长;调峰模式下每次充放电循环后间歇静置540~660 s,调频模式下每次循环后静置900~1 100 s,有利于电压的恢复。

以磷酸铁为铁源,通过碳热还原法制备出磷酸铁锂(LFP)材料,改变进料速度和粉碎压力对LFP进行粉碎,得到具有不同粒度分布的LFP成品。将LFP成品与导电剂、粘结剂一起匀浆并涂覆到集流体上,组装成电芯。结果表明：0.75 kg/h进料速度或21 m³/h粉碎压力下得到的LFP成品,D_max在20 μm以内,浆料细度在35 μm以下,极片压实密度≥2.44 g/m³,电芯0.1 C放电比容量≥159 mAh/g,兼具良好的加工性和电性能。

随着卫星的功率需求越来越大,电推进等高压大功率设备在卫星上广泛应用,传统的100 V母线架构难以满足卫星日益增长的需求。提出了一种适用于直驱霍尔电推进设备的高压母线变换模块,采用两级式架构,前级采用交错Boost电路,后级采用全桥升压电路,可以提供300 V的高压母线,同时实现最大功率点跟踪(MPPT)、电流恒流充电和母线稳压等功能。

钛酸锂电池平坦的电位平台(1.55 V),能够更有效地防止SEI膜的形成以及锂枝晶的产生,对于便携式电子、新能源汽车、生态环境等应用领域都有着重要意义。钛酸锂电池的固有离子电导率较低,因此提高钛酸锂的锂离子扩散系数是目前的主要研究方向。综述了钛酸锂电池的结构特征以及合成方法对钛酸锂材料电化学性能的影响,通过不同掺杂离子和表面包覆改性,获得了一系列钛酸锂电池的比容量、循环性能和锂离子扩散系数。其中铌的加入使其具有更高的锂离子扩散系数,包覆LMSO具有更高的容量保持率,有助于进一步提高钛酸锂电池的电化学性能。

水系锌离子电池(AZIBs)因具有较高的理论容量、较低的氧化还原电位、良好的安全性和低成本等优点,在便携式电子设备、储能器件和新能源汽车等领域有广泛的应用市场和前景。在AZIBs体系中,通过电解液中添加剂的优化可达到改善锌负极稳定性,减少负极枝晶生长和抑制析氢副反应发生等。因此,有必要系统地总结添加剂研究进展：对电解液添加剂对Zn²⁺的沉积行为影响机制进行了总结;基于锌负极所存在的问题,详细综述了近年来关于不同种类的单一添加剂在稳定锌负极方面的改性机制;对复合添加剂的研究情况进行了综述;针对添加剂发展方向和前景提出一些思考和研究策略。

固态锂金属电池以其突出的安全性与高理论比容量成为目前最具发展前景的锂电池技术。在构建高比能固态锂电池体系时,如何较好地解决正极与固体电解质之间的界面问题以及二者之间的兼容性,是高安全性和高比能量固态锂电池技术的痛点之一。通过对固体电解质膜机械特性改性、正极/电解质界面特性改性及其一体化制备技术、界面理论计算等介绍,总结综述了如优化固态电解质与正极材料的物理接触、加强正极/电解质渗透性、改善界面兼容性和正极/电解质固体界面相构建等正极/电解质界面改性技术进展情况,并对固态锂金属电池界面改性技术的发展趋势做了展望。

退役动力锂电池(额定容量80%以上)梯次利用可有效缓解电池回收和环境污染压力,提高资源利用率和经济效益,然而对其进行快速、无损和准确的状态评估仍是一个挑战。与其他已报道的方法相比,电化学交流电测量电池并收集数据绘制阻抗谱图是研究电池状态的核心方法,具有快速、无损这两种优势。通过这种方式检测的电池可以建立起内部阻抗和状态相关性,快速完成电池状态评测。电化学阻抗谱图的分析方法主要包括依靠测量数据和机器学习的方法进行阻抗的预测,依靠等效电路图对电路各个等效元件的变化情况进行分析,以及用积分算法将阻抗谱图转化为更直观的弛豫时间分布图谱。这些方法都提供了电池内部老化情况的分析方法,为电池内部阻抗和健康状态之间的联系提供了电化学方面的基础。基于此,综述了电化学阻抗谱结合机器学习评估动力锂电池状态在国内外最新研究进展,重点针对电化学阻抗谱、等效电路模型、弛豫时间分布和机器学习之间的关系进行总结和探讨。

锂离子电池(LIB)应用领域广泛,但其在低温条件下容量、倍率和寿命等指标严重下降,极大限制了LIB在低温领域的应用。造成LIB低温性能差的因素有很多,其中发生在电极/电解质界面附近的微观过程,特别是低温下固态电解质界面(SEI)附近锂离子(Li⁺)脱溶剂化能垒增大以及Li⁺通过SEI的缓慢传输对LIB的低温性能起着决定性作用。因此,低温电解液的改进与发展对低温LIB的进一步应用具有重要意义。从限制低温LIB动力学的因素着手,分析其低温速控步骤,并探讨了溶剂、盐、添加剂在不同电池体系中改善低温性能的机制和规律,期望从电解液设计的角度为下一代低温LIB的研究提供借鉴。

涂布机是锂电池浆料经过预计量上料装置通过挤压模头涂覆到基材表面的设备,是电池生产必不可少的关键工序设备之一。涂布设备的关键部件是烘箱,烘箱结构的合理设计直接影响正负极片生产质量和产能。本设计依据宽幅涂布的风室、风嘴结构的合理布局,对宽幅烘箱的横向射流进行了均匀性优化。通过仿真和实验,对烘箱的风室、风嘴结构设计改善进行验证,为超宽幅烘箱的设计提供实验数据,并验证了设计的可靠性与合理性。

为实现对动态工况下质子交换膜燃料电池(PEMFC)的老化预测,并提升门控循环单元网络(GRU)的预测能力,提出了一种将时间卷积网络(TCN)、注意力机制(Attention)和GRU结合起来的TCN-GRU-A预测方法,通过引入TCN层提升GRU特征提取能力,并用注意力机制对GRU输出特征进行加权以提升预测精度。采用PEMFC动态耐久实验数据集进行验证,通过与多种深度学习模型的预测结果对比表明：在对全电流负载数据和定电流负载数据进行的预测中,该预测方法均具有更小的预测误差和更好的拟合度。

锂离子电池(LIBs)自投入商用以来,其在低温环境下工作时容量衰退的问题广受学者关注。对低温环境下导致LIBs性能差的影响因素进行了分析与讨论,并从四个方面总结概括了近几年改善低温电池动力学的方法,分别为电解液设计,正极材料改性,负极材料改性和电池加热技术。最后,对改善低温LIBs性能的方法做出了总结并提出新的见解和方案,以促进高性能低温LIBs的持续发展。

为解决固态电解质与电极间的界面接触问题,实现锂硫电池固态化。用溶胶-凝胶法制备NASICON型Li_1+xAl_xTi_2-x(PO₄)₃氧化物固态电解质(LATP),用水基流延法制备固态电解质膜,将使用少量电解液润湿的LATP固态电解质膜组装成准固态锂硫电池。制备的LATP离子电导率为1.61×10^-4 S/cm。在30 ℃下,Li对称电池可稳定循环,循环时间超过500 h。该准固态电池室温下5 C放电,放电比容量340 mAh/g。在30 ℃、0.1 C下,初始放电比容量1 043 mAh/g,100次循环后放电比容量430 mAh/g。

反极产生的高电位会对微孔层造成不可逆的碳腐蚀损伤,严重缩短了PEMFC的寿命,因此研究由反极引发的微孔层中的碳腐蚀问题对强化PEMFC耐久性具有重要的科学意义。选择4种不同石墨化程度的商业化炭黑制成微孔层,分析其高电位腐蚀前后的性能。结果表明提高炭黑的石墨化程度、降低其比表面积,腐蚀后GDL表面亲疏水性、表面形貌、孔结构等物理性质的退化程度有所缓解,单电池性能的衰退程度也减轻。四种炭黑的抗腐蚀强度为乙炔黑>XC-72>科琴黑>BP2000,由乙炔黑制备的GDL经过电化学腐蚀后各项物理性质几乎没有退化,单电池性能衰退程度较低。这为开发具有优异抗反极能力的阳极微孔层,提高PEMFC耐久性提供重要的理论依据。

采用离心喷雾干燥法在氧化亚硅(SiO_x)表面包覆磺化石墨烯(SGPE),将包覆后的氧化亚硅负极材料(SGPE-SiO_x)制作成软包锂离子电池。结果表明,采用包覆了磺化石墨烯的氧化亚硅负极材料制备的软包电池,循环寿命显著提升,循环过程中的阻抗增长率也得到显著抑制,电池的热安全性能也得到显著改善。对循环100次后的负极片进行截面形貌分析可知,磺化石墨烯包覆层可以抑制循环过程中氧化亚硅负极材料表面SEI膜的厚度增长,从未包覆负极的800 nm降低至包覆负极的200 nm。

120 Ah磷酸铁锂电池在惰性气氛下的密封压力舱中进行热失控测试,记录电池本体温度、环境温度,分析产气组分占比,计算电池产气量、排气速率及可燃极限。作为对照,在空气气氛下开展相同条件的实验,以考察不同气氛对电池热失控过程的影响。电池热失控过程经历了“加热温升-开阀排气-热失控-冷却降温”多个阶段。热失控过程中,电池上方环境温度逐渐降低。两种气氛下的电池产气都具有较高的爆炸危险性,与惰性气氛相比,空气气氛下电池温度提高17.6%,热失控持续时间延长14%,产气量增加8.2%。

采用三种不同的乙炔炭黑为原材料,通过扫描电子显微镜(SEM)、比表面积(BET)、激光粒度仪等对乙炔炭黑进行表征与分析。测试加入不同乙炔炭黑的浆料的稳定性和粘度变化,通过凹版涂布工序制得涂炭铝箔并进行电性能测试分析,评估三种乙炔炭黑对涂炭铝箔性能的影响。结果表明：实验室所用的乙炔炭黑颗粒团聚粒度分布在8 µm左右,比表面积约为60 m²/g,SP-009和Li-2060表面粗糙,具有蓬松的孔状结构,有利于活性物质嵌入,增大活性物质与箔材的接触面积。配制成浆料后,SP-009在三者中沉降最少,分散性和稳定性较好。SP-009的涂炭铝箔电阻率最小且较为集中,均值为1.95 mΩ,电阻越小,性能最优。将三者制成的电池循环性能进行对比,SP-009的电池经过循环100次后容量保持率最高,为84.46%。SP-009乙炔炭黑性能较好,提高了浆料的稳定性和涂炭铝箔的导电性能。

采用高温固相合成法制备氧化镧掺杂的锰酸锂材料,研究了氧化镧不同掺杂比例(与二氧化锰的质量比分别为0%、0.5%、1.0%和1.5%)对样品性能的影响。实验结果表明：当氧化镧掺杂量为1%时,所制的锰酸锂材料在1 C下比容量最大,达到120.42 mAh/g;首次充放电效率最高,达96.76%;100次循环的1 C容量保持率最大,为90.28%。

为实现锂离子电池比能量提升,使用硅基材料提升负极的平均比容量是一种常用的方法。其中氧化亚硅由于循环性能优异,已经在动力电池中得到应用。然而氧化亚硅基负极颗粒在充放电过程中体积膨胀收缩率较大,会影响电池的循环寿命。探究硅颗粒在膨胀收缩过程中颗粒的粉化和SEI膜的过渡生长与预紧力的关系,有助于改善含硅高比能体系的循环寿命。通过研究不同应力条件下高比能量锂离子电池循环后硅负极颗粒的失效状态,分析氧化亚硅颗粒失效机理。

准确实时地监测锂电池内部温度对于预防电池热失控至关重要。然而,目前尚缺乏有效的在线监测电池内部温度的方法。基于小型化阻抗测试系统,对锂离子电池在不同温度和荷电状态(SOC)下进行阻抗测试实验,研究电池温度和SOC对阻抗的影响,寻找与温度强相关而与SOC弱相关的特征频率。在此基础上,提出了一种基于支持向量回归(SVR)算法的锂电池内部温度估计算法,无需额外传感器,实现对电池内部温度的无损准确估计。

在电动汽车井喷式增长的背景下,巨量退役的动力电池如何回收成为当前电动汽车行业亟待解决的问题。考虑到退役电池容量、内阻等性能会出现较大的不一致性,在对退役电池梯次利用前,有必要根据其性能状况进行一致性分选,以实现退役电池的经济效益和利用率最大化。提出了一种基于放电曲线和改进模糊C均值算法的退役电池一致性分选方法。该方法以退役电池单体为研究对象,借助1 C充放电实验选取放电曲线,进行特征参数提取;在此基础上,结合改进的模糊C均值算法构建退役电池高精度分选模型,基于简化的特征点提取过程,在不同容量梯度的退役电池下对分选方法的可行性进行了验证。

锂离子电池模组液冷条件下的安全性具有自身特点,对其开展实验研究具有重要的现实意义。在浸没式液冷系统测试平台上开展了280 Ah磷酸铁锂离子电池过充、外短路和过热三种诱发方式的热失控实验,以考察单体电池及模组液冷条件下诱发热失控过程中的热行为,并将其与自然对流条件下的热失控行为进行对比。研究发现：采用浸没式液冷,能降低过充诱发热失控时的产热起始温度、热失控诱发温度和热失控后峰值温度;能减弱电池短路诱发热失控时的过程温升速率和峰值温度,使电池热失控发生时刻后延。此外,采用浸没式液冷时,2 kW加热板贴合加热的过热诱发热失控实验中,电池最高温度为90 ℃,未发生热失控。

随着氢能产业的进步与发展,质子交换膜燃料电池(PEMFC)的运行压力和功率密度不断提高。基于FLUENT程序包,采用非饱和流动理论(UFT)建立了梯形流道的PEMFC三维稳态非等温两相流数值模型,针对PEMFC运行压力特别是高压高功率密度工况下的两相流行为进行了模拟分析。研究表明,高运行压力会明显提高电堆功率密度、液态水冷凝速率、液态水饱和度以及膜水含量。随着压力和电流密度的提高,水的冷凝、电拖拽和反渗透会产生强烈的非线性变化,导致液态水的积聚位置向入口侧偏移。

膜电极(MEA)是质子交换膜(PEM)电解堆的核心,是物质传输和电化学反应的场所,直接决定电解堆的性能、成本和寿命。综述了PEM电解制氢膜电极的制备方法,主要包括：多孔传输层表面制备催化层(PTE)、质子交换膜表面制备催化层(CCM)、有序化制备法(OME)及直接膜沉积法(DMD)。PTE工艺可避免质子膜溶胀,但对传输层孔隙结构要求较高;CCM工艺过程简单,具有良好的催化层/膜界面,但电极极化损失高、物质传输性能较低;OME工艺具有良好的导电性及物质传输通道,有助于增加三相界面;DMD工艺可改善催化层与质子膜界面,自由调节膜厚,提升膜电极的性能并降低成本。

采用电沉积的方法在三维铜集流体表面制备锡镀层,进一步在纯氩气氛中,分别对其进行300、400、500、600和700 ℃热处理,保温时间3 h。结果表明,热处理过程中表面镀层中的Sn原子逐步扩散到铜基体中,当热处理温度为600 ℃时,Sn元素均匀分布到铜基体中,此时,锂金属电池循环性能最佳,能够在高正极载量(17 mg/cm²)和低N/P比(0.6)的条件下,实现较大充放电倍率(0.5 C/3 C)下稳定循环130次。

传统光伏电池最大功率点追踪技术(MPPT)能追踪光伏系统的最大功率点(MPP)并使系统运行在MPP点。但是,在追踪过程中由于追踪速度和追踪精度的矛盾,使得系统在MPP点附近发生振荡。提出一种模型预测直接电流控制(MPC-DCC)和改进了的电导增量最大功率点追踪技术。系统采用Boost升压型电路进行DC-DC控制,先由改进了的电导增量法得到参考电流,再由MPC环节进行直接电流控制。对所研究的系统进行了Simulink仿真和硬件在环实验验证,结果表明该方法能够使用改进电导增量法快速准确找到MPPT最大功率点,并发挥MPC-DCC的控制器带宽及控制精度高的双重优点。

为提高光伏功率的短期预测精度,提出一种变分模态分解(VMD)与麻雀搜索算法(SSA)优化混合核极限学习机(HKELM)相结合的短期光伏发电功率预测模型。运用皮尔逊相关系数(PCC)选取与光伏发电功率相关性较强的气象因素作为预测模型的输入变量;以平方欧氏距离作为衡量样本相似性的依据,筛选出不同天气类型下的最优训练样本。为降低数据的非平稳性,利用VMD将原始光伏功率数据分解为一系列不同带宽的模态分量,对各模态分量分别建立HKELM模型,通过引入SSA算法对HKELM模型进行参数寻优。将各模态分量的预测结果进行求和重构,得到光伏功率预测结果。仿真结果表明,相比于反向传播神经网络(BPNN)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(VMD-KELM)和混合核极限学习机(VMD-HKELM)模型,VMD-SSA-HKELM模型具有更高的预测精度,验证了本文模型的精确性和有效性。