Какой метод лучше всего использовать при объединении литий-ионных элементов 18650 в комбинированные последовательные/пар ⇐ Python
Какой метод лучше всего использовать при объединении литий-ионных элементов 18650 в комбинированные последовательные/пар
Вот пример: У вас есть 78 отдельных бывших в употреблении элементов/элементов переменной емкости, каждый из которых индивидуально протестирован и рассчитан на свою емкость (в данном примере не учитывается внутреннее сопротивление) и, таким образом, промаркирован. Вы хотите создать батарею на 48 В для комплекта электронного велосипеда, который вы купили на Amazon. Чтобы получить напряжение 48 В, вам необходимо сложить 13 ячеек последовательно, а для расширения/увеличения емкости блока вы можете добавлять ячейки параллельно к каждой повышающей группе/уровне, так что в итоге у вас получится 13 групп x. количество ячеек, причем каждая группа имеет одинаковое количество ячеек, и тем самым одинаково повышают напряжение по емкости за шаг.
Теперь предположим, что вы хотите написать скрипт Python для автоматического упорядочения/сортировки порядка укладки при оптимизации емкости.
Вы знаете, что вам нужно 13 последовательно, чтобы получить 48 В, а при 78 ячейках у вас есть 6 ячеек на группу. Группа представляет собой несколько параллельно соединенных ячеек, изолированных между каждым повышением напряжения. Таким образом, группа 1 последовательно переходит к группе 2, затем последовательно к группе 3, в результате чего на аккумуляторе появляется напряжение 12 В, и так далее.
Какой подход лучше? - Инициализируйте 13 пустых массивов, отсортируйте список известных емкостей от большей к меньшей и для каждой ячейки (по одной, от наибольшей емкости к наименьшей) определите, какой массив имеет наименьшую общую емкость, и добавьте к ней ячейку, и, в конце концов, убедитесь, что в каждой группе просто одинаковое количество ячеек и чтобы общая емкость всех групп была как можно более похожей. - Инициализируйте 6 пустых массивов и используйте ту же процедуру. - Или вы просто оптимизируете равномерное распределение мощности по одной цепи за раз (схема состоит из 13 ячеек последовательно, без параллелей), а затем просто соединяете 6 последовательных цепей, как если бы они были отдельными блоками, в параллельную группу?
Совершенно уверен, что это первый подход, но различные источники утверждают, что последний подход является «правильным». Но я не понимаю, чем одна ячейка на последовательное повышение отличается от параллельно соединенной группы ячеек переменной емкости (изменения емкости игнорируются на уровне группы), поскольку наиболее устойчивый путь в схеме находится в переход между группами, верно?
Инициализировал 13 пустых массивов, отсортировал список известных емкостей от большей к меньшей и для каждой ячейки (по одной, от наибольшей емкости к наименьшей) определил, какой массив имеет наименьшую суммарную емкость, и добавил ячейку в это и в конечном итоге обеспечило, чтобы в каждой группе было просто одинаковое количество ячеек и чтобы общая емкость всех групп была как можно более похожей.
Конечный пользователь утверждал, что я был неправ.
Вот пример: У вас есть 78 отдельных бывших в употреблении элементов/элементов переменной емкости, каждый из которых индивидуально протестирован и рассчитан на свою емкость (в данном примере не учитывается внутреннее сопротивление) и, таким образом, промаркирован. Вы хотите создать батарею на 48 В для комплекта электронного велосипеда, который вы купили на Amazon. Чтобы получить напряжение 48 В, вам необходимо сложить 13 ячеек последовательно, а для расширения/увеличения емкости блока вы можете добавлять ячейки параллельно к каждой повышающей группе/уровне, так что в итоге у вас получится 13 групп x. количество ячеек, причем каждая группа имеет одинаковое количество ячеек, и тем самым одинаково повышают напряжение по емкости за шаг.
Теперь предположим, что вы хотите написать скрипт Python для автоматического упорядочения/сортировки порядка укладки при оптимизации емкости.
Вы знаете, что вам нужно 13 последовательно, чтобы получить 48 В, а при 78 ячейках у вас есть 6 ячеек на группу. Группа представляет собой несколько параллельно соединенных ячеек, изолированных между каждым повышением напряжения. Таким образом, группа 1 последовательно переходит к группе 2, затем последовательно к группе 3, в результате чего на аккумуляторе появляется напряжение 12 В, и так далее.
Какой подход лучше? - Инициализируйте 13 пустых массивов, отсортируйте список известных емкостей от большей к меньшей и для каждой ячейки (по одной, от наибольшей емкости к наименьшей) определите, какой массив имеет наименьшую общую емкость, и добавьте к ней ячейку, и, в конце концов, убедитесь, что в каждой группе просто одинаковое количество ячеек и чтобы общая емкость всех групп была как можно более похожей. - Инициализируйте 6 пустых массивов и используйте ту же процедуру. - Или вы просто оптимизируете равномерное распределение мощности по одной цепи за раз (схема состоит из 13 ячеек последовательно, без параллелей), а затем просто соединяете 6 последовательных цепей, как если бы они были отдельными блоками, в параллельную группу?
Совершенно уверен, что это первый подход, но различные источники утверждают, что последний подход является «правильным». Но я не понимаю, чем одна ячейка на последовательное повышение отличается от параллельно соединенной группы ячеек переменной емкости (изменения емкости игнорируются на уровне группы), поскольку наиболее устойчивый путь в схеме находится в переход между группами, верно?
Инициализировал 13 пустых массивов, отсортировал список известных емкостей от большей к меньшей и для каждой ячейки (по одной, от наибольшей емкости к наименьшей) определил, какой массив имеет наименьшую суммарную емкость, и добавил ячейку в это и в конечном итоге обеспечило, чтобы в каждой группе было просто одинаковое количество ячеек и чтобы общая емкость всех групп была как можно более похожей.
Конечный пользователь утверждал, что я был неправ.
-
- Похожие темы
- Ответы
- Просмотры
- Последнее сообщение
-
-
Pybamm 25.6.0 - Установка моделей деградации SEI и LAM для литий -ионных батарей
Anonymous » » в форуме Python - 0 Ответы
- 3 Просмотры
-
Последнее сообщение Anonymous
-