铝空气电池用6061和7075铝合金阳极电化学性能

研究了工业6061铝合金（6061）、航空7075铝合金（7075）和纯铝作为铝空气电池阳极材料的电化学性能,分析其作为阳极的可行性及适用环境。进行了阻抗、极化曲线和恒电流放电实验并进行了表面表征,计算了在40～120mA/cm²电流密度下连续恒流放电的阳极能量密度。用电子探针显微镜（EPMA）对电极表面形貌进行了研究,用波谱分析仪（WDS）进行表面分析。研究结果表明,合金元素在电池放电过程中会改变阳极的表面特性。6061中合金元素含量对电池阳极材料的性能产生了积极影响,使得合金的表面放电面积变大,放电均匀,更适合作为铝空气电池阳极材料。     

铝空气电池废电解液生产超细氢氧化铝工艺条件研究

以铝空气电池的废电解液为原料, 采用种分法生产氢氧化铝。结果表明, 当种分时间为24 h、晶种系数为2%~4%时, 可生产出超细氢氧化铝, 且粒径分布宽度窄, 阻燃性能优良, 达到HG/T4530-2013氢氧化铝阻燃剂ATH-1一等品的要求。     

Al-Ga-Mn-Ca-Cu合金电极碱性体系电化学性能

通过熔铸、压延、退火等一系列工艺制作了新型Al-0.017Ga-0.885Mn-0.038Ca-0.048Cu (wt.%)阳极合金,并通过了EIS、极化曲线分析研究了其在不同浓度NaOH溶液中的腐蚀行为和电化学性能。结果表明,随着NaOH浓度的增加,合金阳极的自腐蚀速率在逐渐增加,Al-0.017Ga-0.885Mn-0.038Ca-0.048Cu合金在4mol/LNaOH溶液中的腐蚀速率增长速度明显降低,放电电压在电流密度为120mA/cm2下仍能维持在1 V左右,阳极能量密度也最高,达6.056kW?h/kg,更适合不同电流密度下的连续恒流放电。且合金的恒流放电和EIS结果与腐蚀特性吻合较好。     

发电厂竞价上网决策支持系统设计

介绍了发电厂竞价上网决策支持系统在电力市场运作中的重要性,设计了决策支持系统结构,并以此完成了系统的功能模块设计,包括电力市场信息分析管理、电力市场数据接收、负荷预测、安全性分析、调度计划管理、成本分析、报价决策、电价申报、结算与经济性分析、敏感性分析、风险管理等.通过接口程序建立各功能模块的连接,可进行发电厂竞价上网决策分析计算.     

热处理工艺对Al—In—Mg—Sn—Ce阳极材料性能的影响

制备了Al—In—Mg—Sn—Ce五元铝合金阳极,通过极化曲线(Tafel)、电化学阻抗(EIS)、自腐蚀速率、放电性能等研究手段,研究了不同热处理工艺对铝合金阳极电化学性能及自腐蚀性能的影响;用电子探针显微分析仪对合金放电后的元素成分和表面微观形貌进行检测,并探讨了热处理工艺对铝阳极组织结构的影响.结果表明,退火处理...     

Zn?In LDHs在Zn?Ni二次电池中的电化学性能

采用水热法制备Zn?In LDHs,并且将其作为锌镍二次电池的新型负极材料。利用扫描电镜（SEM）和X射线衍射仪（XRD）对制备的Zn?In LDHs进行了形态和微观结构的分析。通过循环伏安（CV）、Tafel极化曲线和恒电流充电放电测试研究了Zn?In LDHs作为锌镍电池负极材料的电化学性能。形貌表征发现制备的Zn?In LDHs呈现出六边形片状结构,电化学性能研究结果表明Zn?In LDHs应用到Zn–Ni二次电池中具有很好的循环可逆性能和抗腐蚀性能,恒电流充电放电测试结果分析可知,Zn?In LDHs电极表现出了较为优异的循环稳定性以及充放电特性。经过100次循环后,循环保持率可以达到92.25%。      

Ce(OH)3包覆Zn-Al-LDHs在Zn-Ni二次电池中的电化学性能

采用共沉淀法制备Ce(OH)3包覆Zn-Al-LDHs,并且将其作为锌镍二次电池的新型负极材料.利用X射线衍射仪(XRD)和扫描电镜(SEM)对Ce(OH)3包覆Zn-Al-LDHs进行形貌和微观结构的表征,结果表明,Ce(OH)3成功包覆在Zn-Al-LDHs表面.通过循环伏安曲线(CV)、Tafel极化曲线、交流阻抗曲线(EIS)和恒电流充电放电测试研究了其作为锌镍电池负极材料的电化学性能,结果表明,Ce(OH)3包覆Zn-Al-LDHs表现出很好的循环可逆性能和抗腐蚀性能,Ce(OH)3包覆Zn-Al-LDHs电极在Zn-Ni二次电池中的循环稳定性和充放电特性得到了明显提高,经过80次循环后,其循环保持率可以达到94.5％.     

游梁式抽油机节能控制

国际石油资源危机频繁加剧,消费持续增长与储量不足的矛盾日益激化,促使石油的销售价格平稳上升。各个国家为了长久的能源安全,不得不加大对石油企业在各个环节上的资本投入。因此,优化产业结构,加快产业转型,促进抽油机节能控制,在当下企业发展改革中,格外关键,是实现其可持续发展的重中之重。     

电价与负荷的相关性分析及其在电价预测中的应用

为解决传统电价预测模型需要对周末等电价波动较大预测日单独建模,以及模型不加区分地引入负荷因素影响预测精度的问题,提出了利用电价与负荷的相关系数判定是否将负荷因素引入粒子群-BP神经网络模型的新方法,将相关系数作为输入样本的阈值,判定是否在模型输入样本中引入负荷因素.在电价变化平稳、电价与负荷相关性较弱时,在电价预测模型中不引入负荷因素,解决了粒子群-BP神经网络模型由于非关联输入样本过多而影响学习效率、导致预测精度降低的问题.仿真结果表明,新的预测模型对电价相对平稳和波动较大的预测日预测精度明显提高,可用于电力市场的短期电价预测.