深度分析动力电池冷却系统3大技术路线
?动力电池的冷却性能的好坏直接影响电池的效率，同时也会影响到电池寿命和使用安全。由于充放电过程中电池本身会产生一定热量，从而导致温度上升，而温度升高会影响电池的很多特性参数，如内阻、电压、SOC、可用容量、充放电效率和电池寿命。
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?在电动汽车中，冷却系统主要分为两部分：一是对动力系统的驱动电机、车辆控制器和DC/DC等部件冷却，二是对供电系统的动力电池和车载充电器冷却。本篇探讨动力电池冷却系统。
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?目前，电动汽车动力电池为锂离子电池，锂离子动力电池的性能对温度变化较敏感，车辆上的装载空间有限，车辆所需电池数目较大，电池均为紧密排列连接。当车辆在高速、低速、加速、减速等交替变换的不同行驶状况下运行时，电池会以不同倍率放电，以不同生热速率产生大量热量，加上时间累积以及空间影响会产生不均匀热量聚集，从而导致电池组运行环境温度复杂多变。
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?动力电池的冷却性能的好坏直接影响电池的效率，同时也会影响到电池寿命和使用安全。由于充放电过程中电池本身会产生一定热量，从而导致温度上升，而温度升高会影响电池的很多特性参数，如内阻、电压、SOC、可用容量、充放电效率和电池寿命。
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Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(10), 1503-1509 Published Online October 2018 in Hans. https://www.doczj.com/doc/0511861402.html,/journal/csa https://https://www.doczj.com/doc/0511861402.html,/10.12677/csa.2018.810163 Overview on Big Data Kaiyue Liu China University of Mining & Technology (Beijing), Beijing Received: Oct. 1st, 2018; accepted: Oct. 11th, 2018; published: Oct. 19th, 2018 Abstract As a current popular technical, big data has received wide attention from every industry. In order to further understand big data, this paper comprehensively describes big data from the six aspects: The basics of big data, the origin and development status of big data, big data processing, big data application, big data challenges and the future of big data. The basics of big data include the con-cepts and differences between big data and traditional databases, and the characteristics of big data. The big data processing includes generating and getting data, preprocessing data, data sto-rage, analyzing and mining data. This article is a systematic review of big data, and can establish a good knowledge system for scholars who are new to big data. Keywords Big Data, Data Storage, Data Mining, Data Visualization, Big Data Application 大数据综述 刘凯悦 中国矿业大学(北京)，北京 收稿日期：2018年10月1日；录用日期：2018年10月11日；发布日期：2018年10月19日 摘要 大数据作为当今的热点技术，受到了各行各业的广泛关注。为了进一步认识大数据，本文从大数据的基础、大数据的起源和发展现状、大数据的处理流程、大数据的应用、大数据面临的挑战、大数据未来展望六个方面对大数据进行了综合性描述。其中大数据基础包括大数据和传统数据库的概念和区别、大数据的特性，处理流程包括数据生成和获取、数据预处理、数据存储、数据分析挖掘。本文是大数据的系统性综述，可以对初次接触大数据的学者建立了良好的知识体系。
冷却系的维护与保养
发动机冷却系统的保护 实习指导教师：闫英 一、引言： 如果一台发动机,冷却系统的维修率一直居高不下,往往会引起发动机其他构件损坏,特别是随着车辆行驶里程的增加,冷却系统的工作效率逐渐下降,对发动机的整体工作能力产生较大影响,冷却系统的重要性在于维护发动机常温下工作,尤如人体的皮肤汗腺,如果有一天,人体的汗 腺不能正常工作,那么身体内的热量将无法散去,轻则产生中暑,重则休克。 二、冷却系统的作用 冷却系统的功用是带走发动机燃烧所产生的热量，使发动机维持在正常的温度范围内。发动机冷却的方式可分为风冷式发动机及水冷式发动机，水冷式发动机是靠发动机冷却水在中循环来冷却。 三、冷却系统的组成 水冷却系统一般由散热器、节温器、水泵、水道、风扇等组成。散热器负责循环水的冷却，它的水管和散热片多用铝材制成，铝制水管做成
扁平形状，散热片带波纹状，注重散热性能，安装方向垂直于空气流动的方向，尽量做到风阻要小，冷却效率要高。散热器又分为横流式和垂直流动两种。 发动机是由冷却液的循环来实现的，强制冷却液循环的部件是水泵，它由曲轴皮带带动，推动冷却液在整个系统内循环。一般冷却液对发动机的冷却，要根据发动机的工作情况而随时调节。当发动机温度低的时候，冷却液就在发动机本身内部做小循环，当发动机温度高的时候，冷却液就在发动机—散热器之间做大循环。实现冷却液做不同循环的控制部件是节温器。可以将节温器看作一个阀门，其原理是利用可随温度伸缩的材料（石蜡或乙醚之类的材料）做开关阀门，当水温高时材料膨胀顶开阀门，冷却液进行大循环，当水温低时材料收缩关闭阀门，冷却液小循环。 为了提高散热器的冷却能力，在散热器后面安装风扇强制通风。以前的轿车散热器风扇是由曲轴皮带直接带动的，发动机启动它就要转，不能视发动机温度变化而变化，为了调节散热器的冷却力，要在散热器上装上活动百页窗以控制风
电力大数据关键技术下的智能电网应用研究 发表时间：2017-07-17T10:01:23.700Z 来源：《电力设备》2017年第8期作者：刘延博眭冰[导读] 摘要：本文简单概述了电网大数据的基本特点，同时阐述了智能电网、大数据以及云计算的关系，最后总结了大数据智能电网的关键技术，旨在促进智能电网的发展，为社会提供更高效的电力服务。 (国网辽宁省电力有限公司辽宁省沈阳市 110000) 摘要：本文简单概述了电网大数据的基本特点，同时阐述了智能电网、大数据以及云计算的关系，最后总结了大数据智能电网的关键技术，旨在促进智能电网的发展，为社会提供更高效的电力服务。 关键词：电力大数据；关键技术；智能电网；应用研究 一、智能电网大数据概述 （一）智能电网信息数据来源 智能电网系统在运行中的数据主要包括电力企业内部数据和外部数据。内部数据的主要来源是系统对电力信息的采集、分析、管理以及客服中产生，外部数据则主要是在地理信息系统或气象系统，以及互联网中产生，由于数据庞大且分布不集中，各个系统对数据的管理手段也有所差异。 （二）智能电网平台的构成 由于社会的学习、工作和生活对电力的需求越来越大，传统的电网系统无法满足日益增长的需要，智能电网也应运而生。智能电网借助计算机网络技术来进行数据信息的收集、分析、管理等功能，实现电力的科学化管理工作。当前比较成功的智能电网大数据平台有Hadoop服务平台系统和基于分布式文件技术的平台，能够实现海量数据的搜集和存储，提高了电网的工作效率，同时也推动了电力行业的有效发展。 （三）智能电网大数据特征 智能电网大数据的主要特征是信息庞大、分散、多样性。信息数据的来源一般比较分散，信息采样的周期和频率各不相同，也就造成了非结构或半结构数据的比例越来越大，例如，在客服中的语音数据、监控视频或图像等都属于非结构化的数据信息。 二、智能电网、大数据以及云计算三者的关系 （一）智能电网和大数据的关系 智能电网技术就是输配电技术与计算机技术、网络技术和通信技术有效结合的新电网系统，具有高效、安全、科学、低损耗和低污染的传输能力。智能电网的主要目的就是通过传统输配电技术与科学技术有效结合，不断提高电力的传输效率，不断优化输配电系统，减少电力的损耗，实现高效的数据信息交流和共享，满足不同状态下的电力数据信息的收集、分析和存储等功能，使电网系统更加科学化、智能化。也就是说，职能电网就是大数据在电力行业的实际应用。 （二）云计算与大数据的关系 云计算的理念就是利用网络技术实现各个平台之间数据信息的按需共享和交流。我们可以简单地认为云计算是大数据的基础，利用云计算技术来实现大数据的收集、分析和存储，但是相对应的，大数据又为云计算技术寻找到更多的应用平台，使得云计算有发挥的空间。但是，二者关注的重点又有所差异，云计算的重点工作是进行数据计算，而大数据的工作重心是信息数据的分析。智能电网、大数据和云计算三者之间有一定的联系，具体关系如下图所示： 三、智能电网大数据关键技术分析 （一）集成管理技术 智能电网大数据的集成管理技术是将多个系统中的数据整合，具有多功能的数据管理技术。多源异构的管理模式就是指数据来源、数据结构、数据格式以及特点存在差异，但是能够将这些数据进行统一存储，这样的数据集合具有集成、稳定、反应系统变化的功能，实现更安全的数据共享和交流。电力行业的集成管理技术主要有数据抽取技术、过滤技术、剔除技术、融合技术。这种管理技术能够满足不同的电力环境下的数据管理，对多样化、复杂化的数据进行分析。当前已有的管理技术已经能够实现关系型数据的去杂化，将管理数据化繁为简，实现更加灵活的数据管理，例如当前的NoSQL数据库技术。
深入浅出史上最易懂的动力电池系统 设计讲解 2 [摘要]动力电池系统设计要以满足整车的动力要求和其他设计为前提，同时要考虑电池系统自身的内部结构和安全及管理设计等方面。 动力电池系统指用来给电动汽车的驱动提供能量的一种能量储存装置，由一个或多个电池包以及电池管理（控制）系统组成。动力电池系统设计要以满足整车的动力要求和其他设计为前提，同时要考虑电池系统自身的内部结构和安全及管理设计等方面。 比如整车厂会针对要设计的整车，在考虑安全设计、线束连接线设计、接插件设计等相关要求后，形成一个有限的动力电池系统空间大小。然后在有限的空间约束下，进行电池模组、电池管理系统、热管理系统、高压系统等布置，保证电池单体及模块均匀散热，保证电池的一致性，提高电池系统的寿命与安全。设计时要考虑到的一些整体和通用性原则包括安全性好、高比能量、高比功率、温度适应性强、使用寿命长、安装维护性强、综合成本低等。
一种典型的动力电池系统 由于不同种类电动汽车的结构和工作模式的不同，导致对动力电池的性能要求也不一样。纯电动汽车行驶完全依赖于动力电池系统的能量，电池系统容量越大，可以续航里程越长，但所需电池系统的体积和重量也越大。虽然混合动力汽车对动力电池系统的容量要求比纯电动汽车要低，但要能够在某些时候提供较大的瞬时功率。而串联式和并联式混合动力汽车对电池系统的要求又有所区别。 因此动力电池系统的设计流程一般如下：（1）先确定整车的设计要求；（2）然后确定车辆的功率及能量要求（3）选择所能匹配合适的电芯（4）确定电池模块的组合结构形式（5）确定电池管理系统设计及热管理系统设计要求（6）仿真模拟及具体试验验证。
大数据的技术路线 想要大数据需要学习什么呢？需要掌握哪些技术才能够从事大数据的工作。今天为大家讲解下大数据的技术路线，让大家对于大数据有一个详细的了解。 需要学习的大数据技术 1、hadoop：常用于离线的复杂的大数据处理 2、Spark：常用于离线的快速的大数据处理 3、Storm：常用于在线的实时的大数据处理 4、HDFS：Hadoop分布式文件系统。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。 5、Hbase：是一个分布式的、面向列的开源数据库。该技术来源于Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache 的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于
非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 6、Hive：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 7、Kafka：是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka 的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消费。 8、redis：redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、 zset(sorted set–有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持 push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 那么除了这些核心的技术内容，还需要具备以下的数学基础： 1.线性代数； 2.概率与信息论； 3.数值计算 大数据技术书籍推荐
面向智能电网应用的电力大数据关键技术寇明姝 发表时间：2018-03-13T10:40:02.833Z 来源：《电力设备》2017年第29期作者：寇明姝[导读] 摘要：智能电网的发展离不开电力大数据的支持，其中所涉及到的大数据、云计算等内容不仅关乎电网智能化的实现效果，同时也与电力行业的未来发展产生着密不可分的联系。（中国能源建设集团广东电力工程局有限公司广东广州 510735）摘要：智能电网的发展离不开电力大数据的支持，其中所涉及到的大数据、云计算等内容不仅关乎电网智能化的实现效果，同时也与电力行业的未来发展产生着密不可分的联系。电力大数据关键技术现已被广泛运用于电力生产领域中，针对关键技术的应用研究因而也成为人们日益关注的话题。由此，本文便从电力大数据的内涵出发，并结合智能电网关键技术间的关系对运用技术展开深入探讨，以期为各 位读者提供参考。 关键词：智能电网；电力大数据；关键技术电力大数据关键技术在智能电网中的应用有着巨大优势与广阔前景，该技术能够实现对信息数据的搜集、存储、处理，并为电力企业的管理提供真实可靠的参考依据。据此，针对电力大数据在智能电网中的应用方法分析，也便具有了较为深刻的现实意义。 一、电力大数据关键技术相关概述（一）电力大数据的内涵当前的电力大数据是在云计算与基础设备层上形成的数据平台，通过云计算服务访问层与应用软件的结合使用，从而为供电系统内部实现分层管理创造基础条件。电力大数据具有较好的通用性，因而绝大多数的电力企业也能够在大数据规划管理中获得较好的适用效果。当前的大数据规划主要是通过对分布式计算技术进行利用，保证数据查询、存储、处理等任务能够得到顺利完成。除此之外，提升智能化水平，将先进的智能设备运用到数据库构建与操作系统中，也成为拓展系统服务性能的可行手段。电力大数据平台的构建应当包括存储框架、调度框架、分析框架等部分，在调度框架内部序列化的传输工具、数据信息存储库、日志收集系统以及分布锁设备等也应加强注意。只有重视数据的组织与调度工作，让数据信息的准确性、效率性得到保证，才能为储存系统、访问系统等功能发挥创造前提条件。（二）大数据、云计算以及智能电网之间的联系智能电网同大数据、云计算有着不可分割的重要关联，智能电网可以将计算机技术、通讯技术、信息技术进行整合。加之原有输配电设施的协调配合，从而为提高电网安全性、效率性、经济性，缓解环境因素给供电带来的不利影响创造条件，继而打造出先进的新型电网。而大数据、云计算也是借助于网络技术的不断发展而形成的能够实现信息采集、监测、控制等功能的技术手段。其中，大数据的建立需要依托云计算功能的发挥，云计算的存储管理以及数据分析等强大的功能又能为大数据业务开辟更为便捷的路径，因而云计算也成为大数据得以实现的前提条件。总的来说，云计算、大数据与智能电网三者之间存在着相辅相成的关系，在各自发展的基础上又能促进其他技术性能的提升。 二、电力大数据技术在智能电网中的应用（一）集成管理技术 集成管理技术是对不同应用领域的系统数据进行集成的专项技术，使用该项技术能够使管理程序得到更好的运用。集成管理技术的运用原理指的是能够对来源不同、性质功能各异、格式特点不同的数据按照一定的逻辑书序进行存储管理，这些被存储在介质中的数据信息能够被赋予稳定性特征，并且通过数据的集合还能够对历史变化规律予以反映。以某工程为例，其以建成“一体化企业级信息集成平台”的目标，通过对电网数据保证，从而实现“一处录入，全网使用”，为保障信息真实、一致、完整夯实基础。涉及电力生产、服务的各个电力数据服务行业均会产生众多的环节数据，而包含能源基准参数、电能生产、运行监控和设备检修、用户资料、电力市场人才物资、协同办公、资本运作等等海量数据的集成，从而达到建立多源、异构、多维、多形式电力数据资源的任务。当这些集合数据能够面向主题，为系统运行提取出所需信息，那么集成管理技术则得到了发挥。通常在电力大数据集成管理中，所打造的数据信息共享平台往往更具备综合性、全面性的特点。而这些信息数据一方面能够为电力企业解决系统间因相互孤立而产生的集成难题，同时大数据所具有的多样性特点也能使数据清洗、数据过滤等技术也在管理过程中得到充分的发挥。总之，复杂的数据环境使得系统处理面临更大的挑战，而集成管理技术的运用，则可以对数据进行快速而准确的集成和抽取，并从中获取关键信息数据。接着通过数据关联的整合与统一结构下的数据集成，也使得数据源可靠性、准确性的提升能够有所保证。（二）信息分析技术 电力大数据中的信息数据分析是其中的一项关键性技术，大数据技术的应用能够将信号转变为数据，然后通过对此类信息的联想、综合、预测、评估等全面分析，便可以完成对信息的加工提炼，以此为智能电网的行动决策提供依据。从大数据的分析技术来看，分析技术是基于统计学与计算机科学的发展而建立起来的，所以实现大量的统计、分析、类比、归纳甚至是完成逻辑推理等任务，也成为智能电网运行中电力大数据技术的重要表现。在分析数据的过程中，通过找出关联数据，能够保证数据的支持度与可信度，再通过在庞大的信息资源库中建立信息样本，从而为智能电网运行实现准确程度更高、计算效率更快的分析带来便利。（三）信息处理技术 信息处理技术通常是指信息系统技术、数据库技术以及检索技术，智能电网中的电力大数据处理则囊括了内存计算、流处理、分布式计算等计算技术。其中内存计算指的是能够对数据信息进行快速的读取与处理，对数据计算的问题实时予以解决。流处理的计算技术主要可以不受计算速度与计算规模的控制，这种计算方式满足实时计算的需求。分布式计算则主要针对较大规模的存储问题所使用的处理方式，分布式具有高效迅速的特征。其作为新兴的数据计算方法，在对部分问题进行计算的过程中，能够将小部分问题分配给计算机进行处理，然后再将这些小部分问题的处理结构予以综合，最终形成结果。所以分布式的计算方法在面对较大规模的计算时，其运算性能也较为突出。对于需要以待处理的部分，分布式处理可以先对其展开分块，然后将这些所分部分再交由不同任务区域完成处理。接着将数据信息结果储存至本地硬盘，从而为电力企业之后的数据采集和数据分析提供依据。（四）安全防范相关技术
大数据电力系统管理课程大纲内容 第1章大数据简介 1.大数据产生的历史背景 2.大数据的定义 3.数据的内涵 4.数据价值链 5.大数据的4V特征 第2章大数据带来的思维变革 1.随机样本与全体数据 2.更杂：不是精确性，而是混杂性 3.不是因果关系，而是相关关系 第3章大数据时代的商业变革 1.数据化：一切皆可“量化” 2.数据创新 3.移动运营商与数据再利用 4.微软与谷歌的拼写检查 5.大数据决定企业竞争力 第4章电力大数据技术体系 1．电力大数据技术架构 2．电力大数据关键技术 3．数据集成管理技术 4．数据存储管理技术 5．高性能计算技术 6．分析挖掘技术 第5章电力大数据的应用场景 1．配电网低电压实时监测 2．配电设备负载估算及重过载预警 3．线损计算与分析 4．实际案例：基于大数据的短期负荷预测 5.客服语音记录数据辅助提升服务质量 6.视频及红外数据辅助电网输变电设备检修 7.案例：基于大数据技术的电气设备红外图像处理 第6章提升企业价值的电力大数据
1数据作为资产驱动公司运营 2量化企业决策，提升决策能力和决策效率2.1物资物料采购计划的定量分析 2.2战略指标关联分析与战略决策优化制订3基于数据的电力增值业务服务 4创新现有业务模式 4.1营业厅人流量统计与服务行为分析 4.2综合信息分析解决电能分配不均衡 5实现部门间的业务数据共享，促进业务融合 6. 精益思想与营业厅排班 7.大数据时代的线损分析 7.1线损预测 7.2查窃电 8综合利用外部数据，提升公司业务的能力8.1舆情监测与分析 8.2极端天气与自然灾害监测预警 8.3配网状态的全面监测与设备故障预警
电池的技术路线 磷酸铁锂电池因安全性被看好 动力电池的比能量与比价格是纯电动汽车普及的决定因素。镍氢、铅酸电池是比较成熟的电池，但比能量提高的空间比较小。铅酸电池的基本元素是铅，镍氢电池的基本元素是镍，两者都属于重金属，自重大；而锂电池的主要元素是锂，本身非常轻，可以与多种化合物搭配，通过提升正负极材料的质量和电池的结构等提高电池的储能量，因此锂电池具有很大的发展空间，而且我国锂资源储量达380多万吨，居世界第二位。在多种锂电池技术路线中，磷酸铁锂电池为电动车的推广起步提供了条件，磷酸铁锂电池之所以被看好，是因为它的安全性最好，而安全性是电池最基本的要求，只有在保证安全的情况下，才能谈电池的储能量。凡事都有两面，安全性最好的磷酸铁锂电池，在性能上却不是最好的。磷酸铁锂电池的比能量进一步提高在理论上存在困难，许多科学家在继续研究新的动力电池材料与结构，3~5年内磷酸铁锂电池比能量可望达到150Wh/kg以上，比价格达到1.5元/kg以下，这是电动汽车开始普及的基本条件。但是高比能量总是面临安全性的挑战，因此不能盲目地做大电池，电池容量越大，安全性就越差。不过，也不能排斥其他锂电池种类的发展，我们说的安全性是按百万分之几来统计的，只能说其他锂电池发生安全性的概率要比磷酸铁锂电池高一些，除了攒-理上的差异，电池的安全性还与生产工艺、电池管理系统等多方面有关。 锂电池和镍氢电池成为主要投资领域 2009年、2010年，国内在电池方面的投资将达到60.18亿元，这包括地方政府支持、国家科研项目拨款、企业投入以及风险投资等，这比以前的投资规模扩大了很多，其资金主要流向了镍氢电池和锂电池行业。2010年底，国内车用镍氢动力电池和锂离子动力电池的年生产能力将分别超过3.6亿瓦时和40亿瓦时以上，按每辆装30Kwh(约合A级轿车续驶里程200公里)电池计，2010年底可满足约15万辆电动汽车装车需求。2009年“十城千辆”示范车辆以混合动力公交车为主，2010年在向纯电驱动公交车转变，这样对车用动力电池的需求将提升。 3~5年内镍氢电池仍有市场 目前，用于电动汽车的电池主要有四种：铅酸电池、镍氢电池、锂离子电池和燃料电池。现阶段燃料电池的实用性较低，暂不做考虑。混合动力汽车所用电池体系中惟一被实际验证并被商业化、规模化应用的就是镍氢电池，全球已拒-批量生产的混合动力汽车几乎全部采用镍氢动力电池。传统的铅酸电池、镍镉电池和镍氢电池本身技术比较成熟，但作为汽车动力电池则存在较大的问题。目前，越来越多的汽车厂家选择锂电池作为新能源汽车的动力电池。对于动力电池的路线之争，业内普遍认为能量密度、衍-环寿命等性能占优的锂离子电池将成为发展趋势，而镍氢电池具有性能稳定、工艺成熟的优势，未来3~5年内仍将占有相当的市场份额。与其他类型的动力电池相比，锂离子电池具有多方面的优势：工作电压高；比能量高，体积小，重量轻；衍-环寿命长。 我国车用动力电池研发还存在三大问题。首先是制造的一致性问题，在制造工艺和设备上存在差距，制造标准还达不到一致性要求。其次是攒-材料的筛选问题，国内生产的攒-材料无法达到不同批次的一致性。第三是知识产权问题。虽然国内在磷酸铁锂电池的研究上已拒-取得了突破，但是国外在这方面拥有专利。 锰酸锂和磷酸铁锂电池应均衡发展 现阶段，行业对锰酸锂和磷酸铁锂电池有争议，我认为应该均衡发展，不能厚此薄彼。锰酸锂电池的优势在于掌握自主知识产权，比能量高，但是衍-环寿命没有磷酸铁锂电池长。而对于锰酸锂电池存在的安全性问题，我认为在这方面争论没有什么意思，锰酸锂电池的安全性可以通过提升电池系统的管理来解决。磷酸铁锂电池的优势就是安全性高，衍-环寿命长，但是它的比能量低，材料一致性相对较差。对于专利问题，我认为对电池体系的影响不
冷却塔系统日常维护与保养 一.冷却塔的工作原理 该设备是一种机力通风型冷却塔,其工作原理是把所需冷却处理的水压到冷却塔塔上部,再通过配水系统均匀地喷洒于填料上,热水从填料上部落下,同时不饱和空气从塔下部上升,在填料间隙的流动中,热水与不饱和各空气进行冷热交换,空气把热量向上传递,变成热空气,再由风机抽出塔外,从而达到水温降低的效果。 二.冷却塔运行规程 2.1冷却塔运行前准备 2.1.1清扫现场,保证塔内、塔上无零星杂物。 2.1.2复验各部件安装位臵是否符合安装要求,各紧固件有否松动。 2.1.3检查电动机绝缘电阻,以免电机运转时烧坏。 2.1.4冷却塔运行前必须清理管道内杂质,以免堵塞布水器上出水孔，造成配水不均匀。 2.1.5检查风机叶片处的叶尖与风筒壁间隙,保证叶尖与风筒壁间隙在252 mm之间,达不到上述要求应于调整。 2.2循环水系统试运行 2.2.1逐步打开进水总管闸,通过阀门将水量调至额定值。 2.2.2冷却塔采用旋转布水器,应观察布水器旋转情况,布水器应运转平稳,布水均匀,如有异常情况,按常见故障及排除的规定排除。 2.2.3冷却塔出水应保证畅通。 2.2.4检查冷却塔塔体有否渗漏,如有渗漏应及时密封。 2.3风机系统试运行 2.3.1清扫现场 2.3.2复验各部件安装位臵是否符合安装要求,各紧固件连接件有否松动。 2.3.3检查叶片安装角是否正确、一致,各叶片水平位臵误差是否在允许范围内。 2.3.4检查叶轮、叶片安装紧固螺栓是否牢固,轴端止动保险是否安全可靠。 2.3.5检查电机绝缘电阻是否达到标准。 2.3.6手工转动风机叶轮,整机运转应轻重均匀。 2.3.7点动电机,检查叶片旋转方向是否正确,本公司叶片旋转方向为顺时针方向。 2.3.8连续运转1小时,测定,记录电机电流值、电压值、振动值,检查减速机是否有不正常响声等其它异常现象。 2.3.9观察塔体震动状况 2.3.10如上述2.8条不在设计范围内,则关闭风机,调整叶片安装角直到符合要求。 2.3.11连续运行4小时停机后: 2.3.11.1复验各部件的位臵有否走动。 2.3.11.2检查各连接件,紧固件有否松动。 2.3.11.3检查各密封部件是否漏油。 2.3.11.4检查电机、减速机温度是否符合要求。
冷却塔维护保养方案 冷却塔的运行保养阶段 在冷却塔的使用过程中，可分为三个阶段维护及保养。停机后的清洗保养，开机前的检查调试，正式开机运行中的巡视检查。 （一）冷却塔停机后的清洗、保养 1、散水系统 ①检查冷却塔主水管、分水管、喷头有无破损松动，及时时行修补、固定。彻底清除布水管及喷头内部的污物，以保证水管畅通，喷头布水均匀。 ②彻底冲洗冷却塔水盘及出水过滤网罩，避免水垢污物积存堵塞管道。清洗完毕应打开泄水 阀门，放尽水盘内积水，以免冻坏。 ③检查水盘、塔脚是否漏水，如有漏点，及时补胶。 2、散热系统 ①清洗冷却塔所有换热材（填料），彻底清除掉热材表面、孔间的水垢污物，保证换热材的洁净。拆装换热材时行修补更换。装填时注意布放紧密，不留间隙。 ②清洗挡水帘、消音毯，去除污物。对破损处进行修补更换。挡水帘码放时要求紧密，防止漂水。将冷却塔充水，检查是否漏水（特别是塔体连接处），若漏则更换密封件。 3、传动系统
①电机：检查电机的接线端子是否完好，电机转动是否正常，电机接丝盒作密封，电机轴承加油润滑，电机外壳重新喷漆。长期停机，建议业主每个月至少运转电机3 个小时，保持电机线圈干燥，并润滑轴承表面。 ②减速器：检查减速器转动是否正常，如有异声，立即更换减速机轴承。 ③皮带、皮带轮：调节顶丝，松开皮带，延长皮带使用寿命。检查皮带有无破损、裂纹，必要时建议业主更换新皮带。校核皮带轮，马达架水平度，紧固松动螺栓，有锈蚀螺栓予以更换。 ④风扇：清洗扇叶表面污物，检查扇叶角度，扇叶与风胴间隙，并进行调整。 4、塔体外观 ①对风胴、塔、入风导板进行彻底清洗，保证外观清洁美观。 ②重新紧固各部位螺栓，并更换生锈螺栓。 ③检查塔体外观有无破损、裂纹，及时予以修补。 ④检查塔体壁板立缝处是否严密，必要时重新刷胶修补。 5、冷却塔附件 ①检查自动补水装置--浮球有无损坏、工作是否正常。发现异常及时修理、更换。 ②对冷却塔铁件螺栓重新紧固、更换生锈螺栓，对锈蚀铁件新刷漆。 ③检查进、出水管，补水管的塔体法兰盘有无破损、漏水、冷却塔清洗保养完毕，建议业主用彩条围挡布将冷却塔风胴包裹密封，以防杂物进入冷却塔内部 （二）冷却塔开机前的检查、调式
智能电网大数据处理技术现状与挑战项滦 发表时间：2018-07-09T15:16:50.990Z 来源：《基层建设》2018年第14期作者：项滦[导读] 摘要：随着我国科学技术的不断进步和我国社会经济的快速发展，给人们带来了方便，使我国资源利用问题日益严重。 广东卓维网络有限公司广东省佛山市 528200 摘要：随着我国科学技术的不断进步和我国社会经济的快速发展，给人们带来了方便，使我国资源利用问题日益严重。经过长时间的研究，我国智能电网数据处理技术取得了前所未有的研究成果。然而，在我国智能电网大数据处理的应用中仍存在着一些不好的因素，还有很大的发展空间。本文论述了智能电网大数据处理技术的特点，论述了智能电网大数据处理技术的现状和挑战。 关键词：智能电网；大数据状态；技术随着我国智能电网建设的不断深入，电网运行监测数据不断增加，电力行业进入大数据时代。如今，智能电网大数据已成为一个热点话题，各界主要是因为云计算的使用会产生大量的，丰富的异构数据，为了能够有效地处理这些数据，社会各界投资更努力。根据新华社的数据，2016年，中国的百度在中国的大数据业务上投资了1000多亿元人民币。为了能够更好地应用和处理智能电网产生的数据，我国智能电网在数据处理、智能电网、大数据处理技术等方面的研究已逐步步入成熟阶段。不可否认的是，中国的电网大数据处理技术仍有很大的发展空间和长期的发展道路。因此，我们需要了解智能电网大数据处理技术的发展现状和面临的挑战，从而进一步完善智能电网数据处理的相关技术。 1 智能电网大数据处理技术发展现状 1.1 智能电网中的大数据 智能电网主要由电力企业管理数据、电力企业营销数据、电网运行和设备检测数据三部分组成。其一，电力企业管理数据在整个智能电网数据处理内容中是十分重要的，但程序和内容方面较为复杂。其二，电力企业营销数据在智能电网数据中也是最为关键的一部分，为此，诸多企业都投入大量的研发资金。人们一般都将智能电网大数据划分为结构化数据和非结构化数据，随着智能电网建设和互联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。电力大数据的特性满足大数据的五个特性：数据量大、处理速度快、数据类型多、价值大、精确性高。第一部分结构化数据是如今电力系统主要的数据形式，也是关系数据库中的数据；第二部分非结构化数据，是通过数据库二维逻辑呈现的数据。这也是人们越来越重视非结构化数据处理的重要原因。 1.2 处理技术复杂性 智能电网大数据处理成为社会各界热议的话题，可以说成为科学技术界所密切关注和研究的问题。智能电网大数据处理与社会经济的发展密切相关。我国如百度、阿里巴巴等都投入了大量的资金进行研发和改进，促进了我国智能电网大数据处理技术的发展。智能电网大数据处理技术自身存在着复杂性，可以说，现今我们使用的智能电网大数据处理技术有喜也有忧。可喜之处是，随着我国社会各界投入大量的研发资金，智能电网大数据处理技术取得了巨大的研发成果，促进了相关技术进一步发展，在智能电网联网方面得到了一定的改善和提升。但智能电网大数据处理技术存在的复杂性决定了相关方面的发展还远远不够，据调查显示，我国数据处理能力还尚未很好地解决数据大幅度增长的问题。我们以阿里巴巴集团旗下的支付宝为例，支付宝每日交易的数量达到了15TB；而平台每日处理的数据高达200PB，这一数据是十分巨大的，为了能够更好地处理这些数据，阿里巴巴集团在相关方面投入了大量的资金，并且也取得了巨大的研究进展和成果，获得了相应的回报。但在如今数据多样化增多的情况下，依然造成了智能电网大数据处理技术更为复杂的现状。 2 智能电网大数据处理技术面临的挑战 2.1 数据处理时效性 对于智能电网大数据处理技术而言，数据处理的速度十分重要。通常情况下，数据规模越大、量越多，数据处理的时间就会越长。传统的数据处理存储方法是根据数据量的大小而设计系统，在设计数据量范围内的数据处理非常快，但是对于超过了设计数据处理量时，就会造成处理系统瘫痪的可能，未能够实现处理大数据的功能要求。在未来智能电网大数据时代下，需要从发电、输电、用电等各方面进行实时数据处理。 2.2 数据可视化技术 如何在有限的空间下，把海量的智能电网数据以一种容易理解、直观的方式呈现给用户是一项非常具有挑战性的工作。数据可视化技术已被证明为一种最有效的处理大规模数据的方法，在实践中也得到了很好的应用。数据可视化技术通过将数据绘制成高分辨率、高精度的图片，并通过交互工具，有效地利用人的视觉，还可以实时修改数据处理，实现数据进行定性和观察及定量分析的功能。 2.3 异构数据处理技术 未来智能电网大数据存在调度、用电、配电、变电、输电、发电等多个环节数据，需要实现信息高效处理、流畅传输、全面采集等技术，支撑业务流、信息流、电力流的一体化。因此，需要实现大数据多元化异构数据信息的整合，并且建设智能电网大数据集约化配置数据中心。针对海量的异构数据构建一个模型，如何实现数据融合及有效存储和高效查询成为智能电网大数据处理异构数据亟待解决的问题。 2.4 大数据传输存储技术 随着智能电网大数据发展，电力系统在设备监测和运行过程中的全部数据都被记录下来，数据量越来越大，给电网运行传输设备及存储系统造成了巨大的负担，对我国智能电网大数据处理发展形成了一定的影响。在智能电网数据存储方面，采用分布文件保存的形式，能够实现对大量数据进行存储，但对电力数据实时处理存在一定的限制。因此要对电网中大数据进行实时分析和分类存储在电网非结构化数据处理中占比非常大。目前智能电网大数据处理技术面临最大的问题就是将海量的非结构化数据转换成结构化数据。 结语 综上所述，通过以上的智能电网数据处理技术发展现状的研究表明，智能电网数据和非结构化数据和结构化数据两个部分，也有智能电网的特点，大数据处理技术负责性。对于智能电网，分析了大数据处理技术的挑战，我们知道智能电网面临数据处理时效性、可视化、异构处理和大数据存储技术挑战的数据处理技术。在相关方面，各界已经取得了巨大的投入和努力，也有很大的提升，但是不可否认，我们仍然存在不足，今后加快智能电网的发展，大型数据处理在中国，我们需要认识到当前形势发展的挑战和机遇，以促进智能电网的发展，大型数据处理相关的技术在中国。
动力电池的四种冷却方式 目前动力电池系统的热管理主要可分为四类，自然冷却、风冷、液冷、直冷。其中自然冷却是被动式的热管理方式，而风冷、液冷、直流是主动式的，这三者的主要区别在于换热介质的不同。 温度因素对动力电池性能、寿命、安全性有着至关重要的影响。一般来说我们期望电池系统能在15~35℃的区间内运行，从而实现最佳的功率输出和输入、最大的可用能量，以及最长的循环寿命（虽然低温存储更能延长电池的日历寿命，但在应用上实践低温存储的意义并不大，这一点上电池和人非常相似）。 目前动力电池系统的热管理主要可分为四类，自然冷却、风冷、液冷、直冷。其中自然冷却是被动式的热管理方式，而风冷、液冷、直流是主动式的，这三者的主要区别在于换热介质的不同。 1.自然冷却 自然冷却没有额外的装置进行换热。例如BYD在秦，唐，宋，E6，腾势等采用LFP电芯的车型上都采用了自然冷却。据了解后续BYD在采用三元电芯的车型将切换为液冷。 2.风冷
风冷采用空气作为换热介质。常见的有两种，第一种姑且称为被动风冷，直接采用外部空气换热。第二种则为主动风冷，可预先对外部空气进行加热或冷却后再进入电池系统。早期许多日韩系的电动车型采用风冷方案。 3.液冷 液冷采用防冻液（比如乙二醇）作为换热介质。方案中一般会有多路不同的换热回路，例如VOLT具有散热器回路、空调回路、PTC回路，电池管理系统根据热管理策略进行响应调节和切换。而TESLA Model S有一个与电机冷却串联的回路，当电池在低温状态下需要加热时，电机冷却回路与电池冷却回路串联，电机可为电池加热。当动力电池处于高温时，电机冷却回路与电池冷却回路将被调节为并联，两套冷却系统独立散热。 4.直冷
资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月 二O一一年七月
目录 第 1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (3) 1.3.1 建设原则 (3) 1.4 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (5) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (6) 第 3 部分系统设计规范 (9) 第 4 部分系统详细设计 (9)
第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。 1.3 建设的原则 1.3.1 建设原则 由于在线预订类旅游网的数据采集涉及的方面多、数据量大、采集源数据结构多样化的
电动化大趋势愈演愈烈,我国通过政策的引导和扶持,已经成为全球最大的新能源汽车市场。众所周知,新能源汽车的重要瓶颈在于电池的续航里程。在此背景下,国家出台了《促进汽车动力电池发展行动方案》、《节能与新能源汽车技术路线图》,鼓励高能量密度电池的使用,近期《外商投资产业指导目录(2017年修行)》政策提出解除纯电动汽车合资企业限制以及取消汽车电子和动力电池股比限制,这也是促进新能源汽车市场推广应用高能量密度电池的重要举措。基于政策倒逼和动力电池技术本身的进步,我们通过三元锂和固态锂电池的产品技术对标模型分析,对未来动力电池发展格局进行推演。 一、动力电池发展现状分析 目前,国内新能源汽车仍然在采用磷酸铁锂(BYD为主)和三元锂电池,车型续航里程基本上都能够达到300公里,但是电池系统平均能量密度水平仅为115Wh/Kg。而2017年3月份,国家工信部等四部委联合颁布《促进汽车动力电池发展行动方案》,指出到2020年,要求新型锂离子动力申池单体比能量超过300Wh/Kg;系统比能量力争达到260Wh/Kg。 数据显示,我国动力电池能量密度现状与目标值差距达126%,2020年达到目标值对磷酸铁锂电池来说太难了,但是对于以特斯拉为代表的三元锂电池则是完全可能的,其采用的动力电池性能好,BMS管理系统效率也高;此外,固态锂电池也可以将电池系统能量密度提升至260Wh/Kg水平。 1、三元锂和磷酸铁锂电池——当前的中流砥柱 当前,全球新能源车市场进入蓬勃发展的关键时期,主流汽车企业纷纷布局新能源汽车,锂电池产业链因此快速成熟将进一步推动新能源汽车的规模化应用。从全球角度看,典型车企配套车型主要采用日韩动力电池,以三元锂为主,续航里程基本都达到或超过350公里的水平。表格1全球主流动力电池配套情况
冻干机用冷却循环水系统使用、维护、保养 标准操作规程 1.目的：建立一个冻干机用冷却循环水系统使用、维护、保养的标准操作规程，指导规范操作。 2.范围：冻干机用冷却循环水系统包括型冷却塔、型立式泵（一用一备）、蓄水池及管路系统，其作用是为冻干机的压缩机提供冷却用水，本规程适用于冻干机用冷却循环水系统的操作。 3.职责：冻干岗位操作人员及机修人员对本规程的实施负责。 4.程序： 4.1开机前的准备工作 4.1.1检查蓄水池的水位是否接近浮球，如果水位接近浮球，打开补水阀，可直接开机，如果水位较低，则不能开机，需打开补水阀向蓄水池内加水至接近浮球处，方可开机。 4.1.2检查进水管压力表判断泵前管道内是否充满水，如压力表显示有0.1Mpa 压力，则泵前管道内充满水，可直接开机，如没有压力，则需向管路内补满水后，方可开机。 4.1.3打开常用水泵及冷却塔的电源。 4.2开机 4.2.1水泵起动 4.2.1.1全开进口阀门，关闭吐出管路阀门。 4.2.1.2按下常用水泵的绿色按钮，起动电机，观察泵运行是否正确。 4.2.1.3调节出口阀开度至所需压力。 4.2.1.4检查轴封泄漏情况，正常时机械密封泄漏应小于3滴/分。 4.2.1.5检查电机，轴承处温度≤70℃。 4.2.2冷却塔启动 4.2.2.1检查冷却水进水管路温度，若高于25℃，则需开启冷却塔。 4.2.2.2按下冷却塔电机的绿色按钮，起动电机，观察电机及风扇运转是否正常。 4.3停车 4.3.1水泵停车 4.3.1.1关闭吐出管路阀门。 4.3.1.2按下常用水泵的红色按钮，停止电机。 4.3.1.3关闭进口阀门。 4.3.1.4如长期停车，应将泵内液体放尽。 4.3.2冷却塔停车 4.3.2.1按下冷却塔电机的红色按钮，停止电机。 4.4维护、保养 4.4.1水泵的维护 4.4.1.1运行中的维护