简介:以乙酸镁为镁源,用LiOH.H2O、Fe(NO3)3.9H2O、NH4H2PO4为原料,通过水溶液法制备了掺杂Mg2+的LiFePO4/C正极材料。用XRD、SEM、恒流充放电测试、循环伏安(CV)和交流阻抗谱(EIS)方法,研究了Mg2+掺杂对LiFePO4/C的结构、形貌及电化学性能的影响。研究结果表明:Mg2+掺杂没有改变LiFePO4橄榄石型的结构;在0.1C(1C=170mAh/g)的充放电倍率下,Mg2+掺杂使正极材料首次放电比容量从153mAh/g提高到159mAh/g,经20循环次后,容量几乎无损失;电化学交流阻抗表明,掺杂后材料阻抗Rct从463.1Ω减小到322.8Ω。
简介:综合考虑分布式电源、电动汽车充放电和分布式储能运行的协调配合,并与不同类型无功补偿装置输出无功功率的协同控制,以配电网有功网损及电压波动量最小化为目标函数,建立配电网无功优化的多目标优化模型。考虑风速的概率特性、日照强度的不确定性、荷电状态和充放电特性以及运行效率,构建分布式风电机组出力、光伏发电系统出力、电动汽车充放电功率以及储能装置充放电功率的随机模型。选择DG、DS和EV等无功功率作为控制变量,采用遗传算法对优化问题进行求解。仿真计算表明了本文构建的无功优化模型的适应性和所提算法的可行性和有效性。
简介:水泥回转窑熟料制作过程中主传动电机电流不稳定、波动范围大,文章结合粗糙集、最小二乘支持向量机原理对水泥回转窑主传动电流进行预测。首先介绍粗糙集、最小二乘支持向量机的原理,通过搜集影响水泥回转窑主传动电流变化的数据建立信息决策表并对其进行预处理,使用粗糙集对样本数据进行约简,包括属性约简、属性值约简,利用LS-SVM理论对约简后的数据进行处理及预测,并将其他数据用于训练测试,验证测试结果。融合后的方法克服了LS—SVM对冗余信息和关键信息识别的局限性,补偿RS理论对输入数据信息缺乏抗干扰能力的缺点,通过实验研究证明该方法有较强的泛化能力,且预测准确率高。
简介:以磷酸铁锂(LiFePO4/C)为正极活性物质、石墨为负极物质组装成动力锂离子电池。详细研究了该电池的循环性能以及过充电对电池安全性能的影响。对电池充放电容量、循环性能和电压衰减进行测试。研究表明:LiFePO4/C电池在常温下具有较好的循环性能,但大电流放电性能欠佳;在低温状态下电池的容量和循环性能明显下降;频繁的过充电会导致LiFePO4/C电池的循环性能降低;大电流、高电压过充电对电池的性能影响最大,电池存在的安全隐患最多。以3C2A电流过充电时对电池的影响最大;使用LiFePO4/C材料做为动力电池的正极材料时须避免过充电现象发生。