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Enregistrement W4406681373 · doi:10.1051/e3sconf/202560602004

Rechargeable Batteries for Renewable Energy: Current Status, Technical Challenges, and Future Directions

2025· article· en· W4406681373 sur OpenAlexaff
Qiao Hu

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyCurrent (fluid)Environmental scienceEnvironmental economicsNatural resource economicsEngineeringElectrical engineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the increasing severity of climate change and the threat of global warming, countries are boosting the development and promotion of renewable energy sources like solar and wind to bring about the energy transition and reduce carbon emissions. However, because these energy sources are unreliable in supply, efficient energy storage technologies are required to balance energy output to satisfy daily electricity demand. Among numerous energy storage alternatives, rechargeable battery technology has received a lot of interest due to its high energy density, efficiency, and reusable nature. Currently, lithium-ion batteries, nickel-metal hydride batteries, lead-acid batteries, and other rechargeable battery types are widely utilized in consumer electronics, transportation, renewable energy storage, medical equipment, and other industries. This paper examines the basic working principle, structure, and important chemical reactions of rechargeable batteries, as well as their performance indicators such as capacity, energy density, cycle life, and so on. Furthermore, this paper addresses the technology’s global application cases, as well as the status of its development and the major problems, such as safety, cost, longevity, environmental impact, and other issues. Finally, this article examines probable future technology breakthroughs, market trends, and the possibility of suitable policy support in this field.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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