CTIMES - 電源電池管理

解析鋰電池負極材料新創公司：席拉奈米科技 (2024.07.15)
席拉奈米科技公司（Sila Nanotechnologies）是一家位於美國加州的企業，專注於開發和製造先進的鋰電池技術。該公司的目標是通過利用奈米技術和材料科學來改進鋰電池的性能，使其更安全、更持久、更高效

打開訊號繼電器的正確方式 (2024.06.14)
訊號繼電器是繼電器的一個主要子類且用途特定，通常在通訊領域具有重要作用。本文介紹訊號繼電器，具體包括訊號繼電器的概念、與其他繼電器的差異及關鍵的選型標準等

生成式AI助功率密集的計算應用進化 (2024.06.13)
業界需要一種新的供電架構來控制生成式AI訓練模型的能源消耗

台達新一代貨櫃型電池系統獲官田鋼鐵選用 (2024.06.12)
台達與官田鋼鐵簽約，將為其建置80MW儲能系統解決方案以投入E-dReg服務。本案採用24台針對海島型氣候特性設計的液冷型3.4MW功率調節系統PCS3000，以及今年第一季上市的新一代貨櫃式磷酸鋰鐵電池（LFP）儲能系統，搭配已經導入全台上百個案場、以AI技術提供智慧運維的DeltaGrid能源管理系統

環境能源物聯網將為資產追蹤帶來革新 (2024.05.29)
資產追蹤應用 - 零售業電子貨架標籤 (ESL) - 正在迅速發展。這種技術將更新訊息廣播到商店中的所有標籤，使價格和促銷訊息保持最新。

功率循環 VS.循環功率 (2024.05.29)
緩解效應意味著經典的「功率循環」失效機制不會對壓接型元件的壽命產生影響，這也是設計應用於鐵路、船舶推進系統和電解工廠的原因之一。

利用精密訊號鏈μModule解決方案簡化設計、提高性能 (2024.05.29)
本文說明 ADI精密訊號鏈μModule解決方案為系統設計人員提供外型精巧且可彈性客製化整合解決方案，協助以簡化設計、提高性能並節省寶貴的開發時間。

以AI彰顯儲能價值提供台灣能源轉型穩定力量 (2024.05.29)
台灣儲能需求主要源於能源轉型趨勢，以及對於電力穩定的考量。目前，電化學儲能系統，特別是鋰電池，是台灣最常見的儲能系統。家用儲能也可提升用戶綠能比例，並且增進電力系統的穩定度和可靠度

風機節能：以中壓變頻器為水泥廠年省百萬電費 (2024.05.29)
本文以實例說明在水泥廠的冷卻引風機馬達上加裝中壓變頻器運用，從而達到大幅節能效益。

虛擬電廠供應鏈成關鍵 (2024.05.29)
因應目前台電已虧損連連，未來若還想透過儲能穩定電網，勢必要強化如虛擬電廠產業鏈等，才能真正實現永續維運。

減碳政策先鋪路全球一起攻儲能 (2024.05.29)
儲能的形式有非常多種，所採用的技術也相當多元，包括機械能、電化學能、電磁能、熱能、化學能等。不同的儲能技術各有優缺點，適用於不同的應用場景。

Wi-Fi 7測試方興未艾量測軟體扮演成功關鍵 (2024.05.26)
軟體是協助工程師成功測試Wi-Fi 7和任何新無線標準的關鍵。高效能解決方案可簡化測試和評估流程，進而確保無線裝置符合法規要求。利用量測軟體，工程師可分析、測試並解決無線連接的棘手問題

智慧充電樁百花齊放 (2024.04.29)
電動車產業在經歷疫情與全球競逐淨零碳排目標下已逐漸成熟，包含充電樁等客製化、模組化終端產品甚至由下而上，驅動製造業加速轉型升級。

充電站布局多元商業模式 (2024.04.29)
當前電動車普及化已成消費主流趨勢，常造成各充電站一位難求，甚至是被燃油車占用，既影響發揮充電車位最大效益，甚至可能衝擊電動車能否駛入大眾市場。因此紛紛透過政策與企業整併，衍生出多元充電場域和商業模式

以爆管和接觸器驅動器提高HEV/EV電池斷開系統安全性 (2024.04.29)
為了促進混合動力電動車（HEV）與電動車（EV）的電池管理系統配電效能，支援更高電壓、電流、效率和可靠性的需求，相對地提高了系統設計挑戰。本文探討接觸器中新興的技術，同時斷開保險絲驅動器的連接，藉此使得電池管理系統（BMS）更加智慧，安全且更有效率

PCIe傳輸複雜性日增高速訊號測試不可或缺 (2024.04.29)
隨著PCIe的發展，資料速率提升使得高速串列的設計愈趨複雜。高速信號測試設備，是PCIe測試驗證中不可或缺的設備。這些設備能支援更高的資料速率，捕捉並分析高速信號的細微變化

高頻寬電源模組消除高壓線路紋波抑制干擾 (2024.04.26)
車廠從內燃機向純電動汽車轉型的過程中所面臨的一大挑戰，就是如何找到更好的解決方案來解決新舊電源的難題。對於實現高效的電磁干擾濾波，軟開關拓撲的高開關頻率至關重要

電動壓縮機設計—ASPM模組 (2024.04.25)
電動壓縮機是電動汽車熱管理的核心部件，對電驅動系統的溫度控制發揮著重要作用，本文重點探討逆變電路ASPM模組方案。

以協助因應AI永無止盡的能源需求為使命 (2024.04.18)
人工智慧（AI）擁有超越上個世紀所有顛覆性創新的潛力，在醫療保健、生產力、教育等許多領域為社會帶來的助益，將超乎我們的想像。為了讓這些複雜的AI工作負載得以運作，全球資料中心所需的運算量也將急速成長