融合经验老化模型和机理模型的电动汽车锂离子电池寿命预测方法研究

为提升实际应用中锂离子动力电池寿命预测精度，本文中提出一种融合经验老化模型和电池机理模型的电池寿命预测方法。该方法以基于经验老化模型SOH预测值作为卡尔曼算法的先验估计，以基于机理模型估计电池未来容量衰减量进而预测得到的SOH作为卡尔曼算法的后验修正，从而实现对锂离子电池寿命的准确预测。基于电芯试验数据的动力电池寿命预测算法验证结果表明，锂离子动力电池剩余寿命预测误差≤5.83%、基于实车数据的锂离子动力电池的剩余寿命预测误差≤8.12%，取得了良好的预测效果，丰富了锂离子动力电池寿命预测的方法。     

一种考虑迟滞的动力电池模型及其参数识别

建立精确的电池模型是实现电池管理策略仿真及验证的前提,是实现对动力电池进行全面、高效、精细化的管理的关键。然而在动力电池充放电过程中出现的电压迟滞现象,严重影响了动力电池的建模精度。文章建立了一种考虑锂离子电池充放电电压迟滞的电池模型,并对其进行了参数识别,可供从事相关锂离子电池状态分析的研究人员作为参考。     

新能源商用车动力电池发展现状及趋势

动力电池作为新能源汽车的核心部件,对其发展起着至关重要的作用。文章结合新能源汽车的发展趋势,提出了车用动力电池发展的路线:镍氢电池-传统锂离子电池-全固态锂离子电池-燃料电池。分析了镍氢电池、锂离子电池、全固态锂离子电池和燃料电池的发展现状。重点解析了各类动力电池现阶段遇到的一些问题,并针对性的给出可行的解决方案及发展方向。最后考虑各类电池的优劣,探讨未来十年内动力电池的发展重点及研究方向。     

锂离子电池机械滥用失效机理及仿真模型研究进展

本文中聚焦机械滥用下的动力电池安全研究，总结和分析了锂离子电池在压痕、针刺和压缩等机械滥用条件下的失效机理，并详细阐述了目前针对电池机械滥用仿真的多种分析模型。最后对未来关于锂离子电池机械滥用失效机理、仿真模型和安全设计方面的研究做出展望。     

动力电池热模型研究现状

对于没有散热结构的锂离子电池组,在充放电过程中产生大量的热,会造成部分电池温度过高。在高温条件下,电池的温度上升得更快,严重影响电池的容量、性能以及使用寿命,甚至会导致安全事故发生。所以需要通过优化散热结构,采用适合的方式对锂离子电池组进行热管理,以保证电池组的工作温度在正常范围。文章主要对锂离子动力电池热状态研究现状进行阐述,并就锂离子动力电池热管理系统要求进行分析。建议以后锂离子电池热状态研究可以将研究重心放在多种维度模型结合,得到在各种条件下的最佳组合方式。     

基于电化学机理的动力电池老化模型研究*

针对电动汽车的动力电池老化试验需要消耗大量时间与资源等问题,从电化学机理出发建立动力电池老化模型,该模型能反映电池寿命与荷电状态、环境温度以及放电深度等电池寿命主要影响因素间的关系,通过动力电池的静置老化试验验证了该模型的准确性。在计算机环境下完成该模型的搭建,并开展了不同电池存储方案下电池老化情况的仿真,在较短的仿真时间内模拟电池老化过程,降低了电池老化情况的验证成本。     

电动汽车动力电池低温性能研究与应用

电动汽车锂离子动力电池在低温条件下工作时,电池的内阻明显升高、功率和能量急剧下降,导致整车低温下动力性能不足、续驶里程不足、充电受限等问题。通过试验进行了动力电池的低温特性研究,提出了适合整车低温工作的解决方案,通过实车验证,达到了很好的效果。     

电动汽车锂离子动力电池发展现状及趋势

随着电动汽车的快速发展,对于动力电池的需求也就越来越高,而锂离子动力电池是目前应用最多的动力电池。文章就现在电动汽车上广泛应用的锂离子动力电池进行研究,首先介绍了锂离子动力电池的发展过程以及优势。其次就目前电动汽车市场上应用最普遍的磷酸铁锂电池、三元锂电池工作原理、性能特点以及发展现状进行介绍。最后就锂离子电池的发展趋势进行总结与分析。     

基于Peukert模型的车用纳米磷酸铁锂电池性能研究

以纳米Li Fe PO4锂离子电池为研究对象,在50~450 A和-18~50℃范围内,对其充放电特性、Peukert模型与温度的关系进行了讨论,利用Ragone曲线对阀控式密封铅酸动力电池、镍氢动力电池及锰酸锂离子电池的能量功率特性进行了对比分析。研究表明,该纳米Li Fe PO4锂离子电池的快速放电能力和能量功率特性都得到很大改善,尤其适合于高温工况;低温性能依然还是纳米Li Fe PO4锂离子电池的弱点,亟待进一步提高。     

锂离子动力电池发展现状及应用前景

随着社会经济实力的不断发展,工业领域成为了支撑我国的中坚力量。而在电池技术中,锂离子动力电池因“能量高”、“寿命长”的特点被广泛应用在的生活中。在正常的应用中,锂离子动力电池在温度范围具有非常明显的“耐受性”。锂离子动力电池的工作原理非常简单,一般都将锂离子动力电池中的“金属锂”作为负极,正极则以“SOCL2”、“MNO2”等。在工业领域,锂离子动力电池在手机、PC、iPad、摄像机等都有着广泛作用。在电压的横向比对中,“酸电池”、“镍电池”与锂离子动力电池相比,锂离子动力电池的电压较高,在保证周围环境不受污染的前提下释放出较大的能量。文章将就锂离子动力电池的发现状及应用前景展开讨论。     

基于AIC 准则判断锂电池最优模型

采用锂离子电池的等效电路模型，利用Matlab 的simulink 模块搭建电池离线仿真模型，选用含有遗忘因子的递 推最小二乘法进行在线参数辨识，基于赤池信息量准则（Akaike’s Information Criterion，AIC）建立锂离子电池模型结 构复杂度和预测精度综合性能函数，对电池不同RC 阶次模型进行研究。通过离线和在线参数的建模方法对不同RC 阶 次的等效电路模型进行AIC 分析，结果表明，一阶RC 等效电路模型最适合锂离子动力电池精确建模。     

锂离子动力电池温升特性的研究

介绍了锂离子动力电池的发热机理.基于锂离子动力电池内阻引起的温升特性,建立动力电池传热模型,通过模拟计算得出电池内部温度分布及电池温升随放电倍率变化的规律.最后对锰酸锂电池进行内阻实验,揭示了电池内阻随电池温度和SOC变化的规律.     

锂离子动力电池热管理系统关键技术探析

目前,作为应用最为广泛的动力电池,锂离子电池本身的性能会受到温度的影响。为了对锂离子动力电池的热管理有清晰的了解,文章在阐述锂离子电池工作原理的基础上,对于锂离子动动电池热管理系统的关键技术进行分析,希望可以对其有深入的探讨。     

锂离子动力电池模组碰撞失效行为试验研究

随着新能源汽车的快速发展和普及推广,锂离子动力电池的安全性问题日益突出。文章基于电池系统国标检测项目和典型汽车碰撞工况,设计了锂离子电池模组在不同加载速度和不同方向下的挤压试验,分析了锂离子电池模组的复杂力-电特性和失效行为。结果表明:电池模组在低速和高速挤压试验过程中均出现内短路和热失控现象,高SOC电池模组相比于低SOC模组在发生热失控后更容易起火燃烧。高速冲击工况下电池模组发生内短路时的侵入量比低速工况时小,说明电池模组的损伤容限随着加载速度的提高而降低。电池模组在碰撞工况下的力学特性及安全性具有典型的方向性。电池模组X方向的抗冲击能力相比Y向和Z向更强,但因电池单体堆叠热量积聚使得模组热失控更严重。研究结果为模组耐撞性能提升和整车电池碰撞防护设计提供了重要参考依据。     

纯电动汽车在低温环境下的扭矩控制

纯电动汽车通过动力电池中的化学能驱动电机工作,动力电池是纯电动汽车的能量源头,现有动力电池一般为锂离子电池,其化学活性与温度关联度较大,温度越低电池输出功率越小.在温度极低的情况下,当驾驶员大油门起步或急加速时,扭矩需求较大,电池输出功率增大,如果电池活性不足,会导致电池欠压故障.整车控制器根据温度从控制策略角度进行预判,限制扭矩,保证整车正常工作,保护电池安全.     

海盈科技:进军自行车用锂电产业

总部设立在深圳的海盈科技有限公司，创建与2004年，是一家专门从事聚合物锂离子电池的研发、生产及销售的高新技术企业，2007年3月和2008年5月分别通过了天津18所和北京201所按车用锂离子蓄电池标准的检测。目前正和国内外整车厂家合作配套电动自行车用锂离子动力电池组。据介绍，公司已形成日产15万只聚合物锂离子电池的生产规模，其中手机电池占公司产量的50％，高功率电池和电动自行车用动力电池占到公司产量的40％，其它类型产品占10％。产品通过UL、CE、SGS等相关产品认证．年产量达到3000万安时。     

动态条件下基于深度学习的锂电池容量估计

锂离子电池在老化过程中，其内部呈现非线性的复杂变化，因此直接使用动态条件下的锂离子电池运行时段的数据（电流、电压和温度）进行电池健康状态的实时估计是一个具有挑战性的问题。本文中选取锂离子电池随机充放电数据，对动态数据的部分片段进行时频特征提取，组成时频特征矩阵作为输入，构建级联式卷积神经网络和门控循环单元容量估计模型，对输入数据进行内在特征提取，并进一步挖掘各时间序列中的相关特征，实现锂离子电池动态条件下的容量估计。利用美国航空航天局锂离子电池随机使用数据集进行实验验证的结果表明，该方法能在仅已知电池的额定容量的情况下，准确完成锂离子电池容量估计。最后，本文还分析了模型超参数设置、原始数据时序长度、网络输入和模型结构对容量估计精度的影响。     

车载动力电池液体冷却非线性优化方法研究

电动汽车动力电池散热需求会受到外部环境温度、风速和负载电流变化等因素的影响,如果不及时散热,动力电池的温度会迅速攀升,进而影响电动汽车的驾驶性和安全性。基于此提出一种锂离子电池非线性冷却优化方法。首先,通过对锂离子电池生热、散热机理分析,建立考虑传热系数随冷却液流速变化的锂离子电池集中热模型,通过电池特性测试试验确定电池内阻和熵热系数等热物性参数,并与AMESim模型对比,验证模型的有效性。然后,基于电池冷却系统非线性和易受负载电流变化影响的特征,提出一种考虑电池冷却系统的稳态特性以及参考变量前馈功能和闭环反馈消除静态误差机制的非线性冷却优化方法,并对其稳定性和鲁棒性进行研究。仿真结果表明:在NEDC-HWFET-US06组合工况下,非线性冷却优化方法调节下的电池温度与目标温度的最大偏差较PID方法减小了0.8 K,并且冷却过程的能耗降低了6.3%,具有更好的调节效果。     

汽车电池均衡管理技术分析与探究

通常纯电动汽车的动力电池是由若干单体电池组合而成,每一个单体电池荷电状态会存在一定程度的差异,而此差异会直接决定动力电池的使用性能,因此需要对动力电池进行均衡管理。其中锂离子动力电池的主要研究集中在电池单体技术、热管理技术以及能量管理技术等方面,因此BMS（电池管理系统）对动力电池均衡系统尤为重要。本文通过对电池均衡管理系统进行基本的介绍,并建立电池等效模型,为后续电池均衡模型的仿真提供理论参考,进而为电池均衡管理提供重要的研究价值。     

基于ANFIS的动力电池充电温升预测研究

对某锂离子动力电池进行了试验研究,以分析充电倍率、初始荷电状态和环境温度对锂离子动力电池充电温升的影响,并根据获得的试验数据,建立了基于自适应神经模糊推理系统的电池充电温升预测模型。该模型以充电倍率、初始荷电状态和环境温度作为输入,以充电温升作为输出,对试验数据进行训练后,即可准确预估电池在不同充电条件下的充电温升情况。该方案无须用数学模型准确描述各影响因素与充电温升之间的复杂关系,易于实现,可移植到电池管理系统平台上,以实现充电过程中温度的有效预测和管理。