NOCE-Net：用嵌套序列建模学习电池运行工况表征
NOCE-Net 是一种深度嵌套序列模型，可直接从原始循环运行或遥测数据中学习表征，其数据管线 re-BatteryData 将异构老化数据集统一为以绝对电荷吞吐量定义的全等效循环（FEC）。
#储能
arXiv Systems and Control · Engineering EnergyAI 评分3535 arXiv Systems and Control · Engineering EnergyAI 评分2222 密歇根大学迪尔伯恩分校 ELB 大楼：基于需求响应与电池储能的校园建筑最优能源管理
针对密歇根大学迪尔伯恩分校工程实验楼（ELB），研究提出整合需求响应与电池储能系统（BESS）的最优能源管理框架，按分时电价与建筑负荷曲线调度楼宇负荷和电池充放电。仿真对比四种运行场景显示，仅需求响应可降低约 12% 电费，加入电池储能后总电费降幅增至约 26%。
US Department of EnergyAI 评分2222 美国能源部支持 TVA 在八州推进 84 个输配电项目，新增约 2.5 GW 电网容量
美国能源部宣布支持田纳西河谷管理局（TVA）在八个州资助 84 个输配电项目，预计新增约 2.5 GW 电网容量，以缓解停电并提升电网韧性。TVA 该项资助总额约 5.81 亿美元，含 2.5 亿美元联邦资金和约 3.31 亿美元申请方分摊资金，预计保障 258 万户家庭和企业用电，并支持约 800 个就业岗位。