11月11日的资金流向数据方面，主力资金净流入2596.74万元，占总成交额14.81%，游资资金净流出750.29万元，占总成交额4.28%线上杠杆炒股，散户资金净流出1846.45万元，占总成交额10.53%。
今天分享的是：重庆大学：2024锂电池健康管理与故障诊断报告
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《2024锂电池健康管理与故障诊断报告》由重庆大学胡晓松、邓忠伟等人撰写，主要聚焦于锂离子电池健康评估与故障诊断相关内容。
研究意义及挑战
- 意义：电化学储能市场规模增长迅速，2030年全球及2025年中国电化学储能装机容量展望乐观，电池健康管理与故障诊断对保障储能系统安全经济运行至关重要。
- 挑战：包括电池健康状态估计、剩余寿命预测和故障诊断。电池老化机理复杂，衰退路径差异大，现有健康状态估计方法泛化能力差；寿命预测存在难以获得真实标签、数据量大、缺乏机理解释等问题；电池故障模式多、机理复杂、存在耦合情况，故障诊断技术面临挑战。
电池健康评估
- 总体方案：包含离线训练和在线应用，涉及异常电芯筛选、机理模型、特征工程、AI算法等核心模块，利用多维度数据支撑评估。
- 核心算法：异常电芯筛选模块可通过特征处理流程和综合评分算法筛选出健康状态较差的单体；机理模型模块基于Pseudo-two-Dimensional（P2D）的全阶重构电化学模型，能实现电池内部参数及外部特性监控，用于多种应用场景；特征工程模块包括融合式特征筛选、基于随机局部充电片段和基于机理模型的特征提取方法；SOH估计AI模块通过多种方法实现不同工况下的高精度估计；寿命预测AI模块利用数据变换、特征筛选、Seq2Seq模型和GPR模型等进行预测。
电池故障诊断
- 总体方案：算法核心模块包括基于模型、数据驱动和多故障诊断算法及规则库，数据支撑来自云端大数据和线下短时数据。
- 核心算法：多故障检测与分离模块利用结构分析理论构建诊断测试集，基于模型残差和样本熵实现多种故障检测和分离；内短路故障诊断模块基于IC曲线和LOF算法，可实现早期内短路快速诊断；安全预警基于无监督学习，通过提取特征、混合聚类和设定安全边界进行预警，能提前发现故障。
以下为报告节选内容
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