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公开(公告)号：CN114957829A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210365181.2
申请日：2022-04-08
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明涉及复合材料技术领域，提供了一种含有椰壳炭的氮化硼复合材料及其制备方法和应用；所述含有椰壳炭的氮化硼复合材料按质量百分比计包含：椰壳炭0.5％～5％，氮化硼1％～40％，高密度聚乙烯55％～97％。本发明通过椰壳炭、氮化硼和高密度聚乙烯搭配，具有协同作用，提升了复合材料的热导率和绝缘性能，以及部分力学强度。氮化硼片材和HDPE基体之间的界面热阻降低，同时椰壳炭可连接孤立的氮化硼片，形成了更有效的热传导路径，协同提升复合材料的热导率，该复合材料在绝缘电缆等领域具有良好的应用价值。
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公开(公告)号：CN114814628A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210364470.0
申请日：2022-04-08
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/382
Abstract: 本发明实施例涉及计算机技术，尤其涉及储能电池使用寿命的预测方法和装置。该方法包括：获取M个退役储能电池和N个待测储能电池的早期外特性数据；基于每个储能电池中早期外特性数据，确定与当前储能电池对应的第一健康因子；对所有储能电池中早期外特性数据进行主成分分析，得到每个储能电池的第二健康因子；将M个退役储能电池的第一健康因子和第二健康因子作为输入以及将M个退役储能电池的使用寿命作为输出，对预设的机器学习模型进行训练，得到预测模型；将与每个待测储能电池对应的第一健康因子和第二健康因子作为输入并输入到预测模型中，得到当前待测储能电池的使用寿命。本发明提供的方案能够实现对储能电池使用寿命的更高精度的预测。
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公开(公告)号：CN114814628B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202210364470.0
申请日：2022-04-08
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/382
Abstract: 本发明实施例涉及计算机技术，尤其涉及储能电池使用寿命的预测方法和装置。该方法包括：获取M个退役储能电池和N个待测储能电池的早期外特性数据；基于每个储能电池中早期外特性数据，确定与当前储能电池对应的第一健康因子；对所有储能电池中早期外特性数据进行主成分分析，得到每个储能电池的第二健康因子；将M个退役储能电池的第一健康因子和第二健康因子作为输入以及将M个退役储能电池的使用寿命作为输出，对预设的机器学习模型进行训练，得到预测模型；将与每个待测储能电池对应的第一健康因子和第二健康因子作为输入并输入到预测模型中，得到当前待测储能电池的使用寿命。本发明提供的方案能够实现对储能电池使用寿命的更高精度的预测。
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公开(公告)号：CN114957829B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202210365181.2
申请日：2022-04-08
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明涉及复合材料技术领域，提供了一种含有椰壳炭的氮化硼复合材料及其制备方法和应用；所述含有椰壳炭的氮化硼复合材料按质量百分比计包含：椰壳炭0.5％～5％，氮化硼1％～40％，高密度聚乙烯55％～97％。本发明通过椰壳炭、氮化硼和高密度聚乙烯搭配，具有协同作用，提升了复合材料的热导率和绝缘性能，以及部分力学强度。氮化硼片材和HDPE基体之间的界面热阻降低，同时椰壳炭可连接孤立的氮化硼片，形成了更有效的热传导路径，协同提升复合材料的热导率，该复合材料在绝缘电缆等领域具有良好的应用价值。
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