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。     

大数据下的动力电池全生命周期设计与应用

发展新能源汽车是我国迈向汽车强国的重要发展战略,动力电池作为新能源汽车的重要储能系统,其生产、制造、管理、应用等全生命周期设计与管控难。 随着动力电池全生命周期数据库的构建与先进大数据算法的应用拓展,大数据技术在动力电池全产业链下获得了更多应用。 系统地总结了数据驱动算法与技术在动力电池全产业链下应用情况,分析在电池材料设计优化、生产及出厂后选型配组、装机后应用管理、梯次利用等场景下大数据算法应用效果及落地可能性,为大数据分析技术在新能源汽车领域深入推广提供参考。     

大数据时代的电池安全生产——基于工业互联网的新实践

工业互联网是中央政治局定义的七大新型基础设施建设之一，也是动力电池行业迫切需要建设的重要内容，工信部、发改委相关文件均对动力电池行业的智能制造与追溯管理都提出了明确要求。主要论述工业互联网平台在新能源汽车动力电池安全生产管控中的实际应用，同时对动力电池关键生产过程对产品一致性的影响进行分析，针对动力电池生产中工业互联网数据采集问题与难点分别进行论述，制定了动力电池生产大数据分析平台架构与指标，新能源汽车电池大数据分析平台技术架构与分析指标，同时基于图数据库对动力电池生产过程中的PFMEA 知识图谱与安全管控方法进行深入推理。     

基于区块链技术的动力电池溯源管理研究

正动力电池在生产、运输、使用等环节的安全风险监管问题亟待解决,而未经妥善回收利用的退役动力电池将造成资源浪费,随意丢弃废旧动力电池更会带来难以逆转的环境污染。因此,实现对新能源汽车动力电池全生命周期信息的全面有效监管,是提升社会效益、经济效益、环境效益的有利保障。随着新能源汽车产业不断发展壮大,动力电池溯源信息数据量也在快速扩增,这极大增加了各溯源环节责任主体企业在数据信息收集和填报方面的工作量,同时也对国家溯源平台的信息收集和管理能力提出更大挑战。为此,国家溯源平台结合现实问题,计划将区块链技术引入到平台的数据管理程序中。     

车用锂离子动力电池循环寿命衰减预测方法

随着新能源汽车市场占有率不断上升,如何精准预测其装配的锂离子动力电池在实际使用过程中的循环寿命衰减情况成为了重点关注问题。为此,将动力电池特性参数引入灰色预测模型,建立了一种车用锂离子动力电池循环寿命衰减预测方法;利用动力电池循环的小样本信息训练所建立的电池容量保持率迭代算法,对电池在多温度及工况下的容量衰减情况进行预测,并对影响预测方法精度的部分因素进行分析。结果表明：车用锂离子动力电池循环寿命衰减预测方法可以在满足一定精度的前提下,对动力电池循环过程中的容量衰减情况进行有效预测,并具备多温度及循环工况下的适应性。     

数字孪生驱动的动力电池全生命周期管理研究

针对“碳达峰”“碳中和”背景下的车用动力电池管理,提出了一种孪生数据驱动的动力电池全生命周期管理新模式,建立了数字孪生驱动的动力电池全生命周期管理架构,详细阐述了该架构运行机理。以孪生数据为核心,从动力电池设计、制造、使用、再制造、梯次利用、回收再生共6个场景对数字孪生技术在动力电池上的应用进行了阐述,并对其中应用的关键技术进行了分析。研究认为数字孪生驱动的动力电池全生命周期管理能对动力电池制造、运行、维护提供实时反馈和保障,为动力电池绿色低碳设计、安全高效设计的全局最优解提供路径,通过提高设计质量,能有效实现动力电池全生命周期管理的良性循环,虽然一些关键技术尚待突破,但数字孪生技术在动力电池全生命周期管理上的应用具有良好前景。     

基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测

为准确预测电动汽车动力电池的能耗,缓解驾驶者的里程焦虑,本文中提出一种基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测模型。首先分析电动汽车能耗构成并提取能耗影响因素,接着基于某款电动出租车CAN总线采集的汽车运行数据,采用机器学习算法,提出基于温度分层的能耗模型,通过宏观数据与微观数据的融合减小误差,最后使用该模型对车载BMS提供的SOC数据进行对比验证。结果表明,该模型预测效果较好,为帮助优化电动汽车能量控制策略、缓解里程焦虑提供科学的决策支持。     

基于一致性的新能源汽车安全预警方法研究

动力电池系统是影响新能源汽车运行安全的主要因素之一。为实现新能源汽车实时安全风险预警,以海量新能源汽车动力电池系统实车运行数据为研究对象,构建了多维度、多层次的新能源汽车安全风险预警模型和综合分析方法。在此基础上,建立了“值率模”安全风险预警体系。基于典型事故案例分析,结果表明“值率模”预警体系可以有效识别并定位新能源汽车动力电池系统的安全风险。     

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。     

基于安全风险评估的动力电池商业附加险研究

动力电池是新能源汽车价值最高也是安全风险最大的部件之一,其事故责任和保险理赔目前仍存在较大争议。本文通过研究我国动力电池商业附加险现状和统计分析动力电池安全测试的实验数据,从单体和系统两个层级构建了动力电池安全风险评估体系,并研究设计出了基于安全风险评估的动力电池涉水损失险、动力电池事故损失险和动力电池附加险费率调整方案。     

AGV梯次利用退役动力锂电池设计

在电动汽车技术飞速发展的今天,退役动力锂电池的梯次循环利用问题日益凸显。在汽车整车制造领域,AGV的铅蓄电池具备换为退役动力锂电池的可能。上汽通用五菱汽车股份有限公司立足于制造系统,开展了对整车动力锂电池梯次应用于工厂AGV的研究,本文以某款AGV电源为例,主要进行了电池包PACK方案和电池管理系统(BMS)的设计以及电气设计选型,并应用于实车验证。通过上述研究验证了AGV梯次利用退役动力锂电池的可行性,并实现了AGV梯次利用退役动力锂电池的设计改造。     

纯电动商用车电池热管理技术研究

能源危机和环境污染问题已成全球关注的焦点,新能源汽车顺势而为,纯电动汽车采用纯电驱动,更加节能、环保。随着纯电动汽车的发展,车辆的安全性、续航里程能力得到了关注,动力电池的性能很大程度上影响着整车性能,为了提升动力电池系统性能,避免热失控,研究高性能动力电池热管理系统至关重要。     

浅谈新能源汽车动力电池冷却技术

随着新能源汽车在全球的广泛应用,新能源技术的发展越来越得到各界的关注。而电池组是目前决定新能源汽车性能和续航能力的重要部分,因此提升动力电池的性能和确保电池组的工作可靠性、安全性是当前新能源汽车领域的关键研究课题。从目前的技术来看,冷却系统又是决定了动力电池性能的关键技术,所以本文通过对动力电池冷却系统的工作原理、作用以及四种冷却技术特点出发进行分析,探究冷却技术对动力电池的性能影响,从而为促进新能源汽车的发展研究提供一点有用的资料。     

氢燃料电池混合动力汽车能量管理系统建模与仿真分析

为了合理分配燃料电池/动力电池混合动力汽车(FCHV)行驶过程中双电源的能量投入比例,更好地保护电池,本文讨论了“FC+B”汽车混合动力系统,设计了一种能量管理控制方法,利用Matlab/Simulink建立了能量管理系统模型,并对该能量管理系统进行了仿真研究。研究结果表明,制定的能量管理控制方法,可有效判断并计算需求功率,准确分配燃料电池和动力电池的功率,使FCHV具有良好经济性和安全性。     

基于决策树的异常电池分类方法

提出了一种基于决策树算法的异常电池精准定位和分类方法，帮助人们在电池维修或更换时能够迅速确定故障单体的位置和类型，从而实施准确的维修更换方法，提高故障处理的效率。搭建电池仿真模型获取异常电池的充放电循环数据；以电压数据为基础，训练用于异常电池分类的决策树算法，使用试验数据和云端实车数据对构建的模型进行验证。验证结果表明，该方法能够准确判断异常电池单体在电池组中的位置和异常类型。在不同验证数据上，该方法的分类准确率高达98%以上，能够有效筛选出动力电池组中的异常电池。该结果说明了提出的决策树算法在动力电池异常分类中的有效性和准确性。     

动力电池热特性参数研究综述

动力电池的电性能、安全性和循环性能都与电池的工作温度密切相关.在一定的散热条件下,动力电池的温度主要取决于其本征产热和比热容热物性参数特性.上述热物性参数可通过等温量热法(IBC)和绝热量热法(ARC)进行精确的量化测试.主要从测试原理、模拟场景、测试样品尺寸、数据分析过程和测试结果5方面,针对上述2种测试方法的异同进...     

基于BIM技术与贝叶斯统计法预测地铁运营设备失效

利用基于BIM的地铁综合运营管理平台采集数据,采用基于贝叶斯网络的方法,对地铁设备的潜在故障进行了预测。结果分析表明,本文建立的BN模型可以为BIM技术支持下的地铁设备风险分析提供新的视角,帮助提高地铁设备各子系统的安全性和地铁运营的智能化管理水平;地铁轨道交通运营过程中的风险防范具有重要的研究意义,能够有效地管理地铁系统的各个运行设备,提前预防故障。     

混合动力电动汽车电池在线监控系统的设计及应用

在HEV和动力镍氢电池试验研究的基础上,开发了HEV动力电池在线监测与控制系统。该系统以单片机为核心,可有效地实时监测动力电池的各种运行参数：电池SOC、总电压、电池包内特征点温度、充放电电流;判断电池的状况及故障诊断;具有CAN通信和故障报警功能,系统运行稳定、可靠。     

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。