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.     

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。     

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。     

模块化的HEV锂离子电池管理系统

混合动力汽车(HEV)对蓄电池管理系统的设计提出了特殊的要求，在详细分析HEV对锂离子电池管理系统的要求的基础上，介绍了一种锂离子动力电池管理系统的实现方案，该方案具有模块化设计、单电池电压精确测量、电压均衡等特点，并进行了台架试验，验证了该方案的可行性。     

电动汽车用锂离子电池生热速率模型

首先在考虑锂离子电池极片中反应电流密度、活性物质浓度等参数空间差异的前提下,建立了电池热生成速率的数学模型。然后基于模型对锂离子电池在不同充放电电流和荷电状态(SOC)下的生热速率进行了仿真。结果表明:可逆热与非可逆热的生成速率均随充放电电流的增大而增大;SOC的变化主要影响可逆热的生成速率,对非可逆热的生成速率则无显著影响;锂离子电池在相同SOC和电流下进行充放电时,非可逆热的生成速率基本相等且均表现为放热,可逆热的生成速率也基本相同但分别表现为吸热和放热。最后在Arbin台架上测量了锂离子电池以不同电流进行恒流充电、恒流放电和循环交替充放电时电池温度的瞬变过程,并与相应工况下电池温度的仿真结果进行了对比。结果表明:所建立的生热速率模型能合理模拟锂离子电池温度的动态变化;锂离子电池持续进行充放电时可逆热对电池的温度变化有较大影响,尤其在电池充放电电流较小时更为明显,但锂离子电池在某一SOC附近交替充放电时可逆热对电池的温度变化则无明显影响。     

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。     

纯电动客车动力电池热管理系统设计

针对锂离子电池充放电时的温度特性,设计一种具有智能调温功能的动力电池热管理系统,解决动力电池的降温和加热问题.     

锂离子电池性能衰退机理与故障预警策略研究

针对新能源汽车用锂离子动力电池在车载复杂工况下,由于老化过程造成整车性能下降以及产生安全隐患的问题开展研究。分析锂离子电池老化机理,研究老化路径对衰减过程的影响;对当前常用的电池模型方法进行了总结,并着重介绍了动力电池电化学- 热- 机耦合仿真模型;分析了实际应用下锂离子电池伴随老化过程可能出现的风险,归纳了主要容量衰退分析方法。研究表明,基于动力电池云端控制的故障预警方案将是动力电池整车应用未来的发展方向。     

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。     

混合动力汽车低压蓄电池充放电管理

结合铅酸蓄电池的工作原理,简要说明蓄电池大电流充电和长期亏电状态下对蓄电池产生的危害;通过混合动力汽车具有DC/DC功能的PEU等模块完成低压蓄电池的充放电管理,用以解决常规汽车无法实现低压蓄电池稳压限流的充电模式和电源在ACC/ON档状态下自起动充电的功能。     

蜂巢式液冷电池模块传热特性的试验研究

为4 A·h的21700型锂离子电池研发了蜂巢式液冷电池模块,并通过搭建的试验平台测定其充/放电过程的传热特性。结果表明:在25℃环境温度下,0.5C恒流恒压充电和1C恒流放电过程中,电池模块的最大温差均被控制在2℃以内;40℃环境温度下,1C恒流放电过程中,当冷却液流量大于1 L/min时电池模块的最大温差能保持在所要求的5℃以内。说明蜂巢式液冷电池模块冷却性能优良,可为未来电池热管理方案的设计提供技术支撑。     

基于增益功率燃油系数的HEV能量管理策略

为了优化等效燃油最小能量管理策略的节油效果，以适用于工程批量应用为导向，制定基于增益功率燃油系数的混合动力汽车(HEV)能量管理策略。基于瞬时优化原理，提出基于增益功率燃油系数的工作模式决策机制，根据电机发电或电动引起的发动机功率与燃油消耗率的变化关系，分别给出电机充电和放电模式下增益功率燃油系数的计算方法。考虑发动机扭矩瞬态快速变化对油耗的影响和电机及电池包充放电效率特性，提出发动机高效区域扭矩滞回控制方法，建立基于增益功率燃油系数的能量管理策略算法架构。基于MATLAB/Simulink搭建控制策略软件模型，通过转鼓试验台进行实车试验验证。研究结果表明：相对于等效燃油最小能量管理策略，基于增益功率燃油系数的能量管理策略提升了节油率和舒适性，在全球轻型汽车测试循环(WLTC)工况下的百公里油耗降低了约4.8%，发动机的启停次数降低了约53%；相对于有效燃油消耗率(BSFC)最优工作点控制方法，发动机高效区域滞回控制方法降低百公里油耗约1.8%；与采用基于动态规划的全局优化能量管理策略的仿真结果对比，在不能提前预知工况的条件下，制定的能量管理策略在WLTC工况与新标欧洲测试循环(NEDC)工况下的油耗与理论最优值差距均较小。     

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。     

电动汽车铅酸电池充放电过程建模

在对铅酸电池充放电特性进行分析的基础上，给出了铅酸电池充放电模型。为了验证模型的可行性，对铅酸电池进行了充放电实验，并对实验和仿真结果作了比较。结果表明，此模型较好地反映了铅酸电池充放电动态过程。     

车用大尺寸锂离子动力电池性能的仿真与分析

为探究车用大尺寸锂离子动力电池内部性能不一致性,基于伪二维理论,建立了二维仿真模型.引入集流体区域电势分布及边界条件,对10～150 cm不同长度电极的电池建模仿真,分析了倍率性能、容量发挥率、阻抗等电性能及局部析锂.结果显示:长度为100 cm的电池在3 C大倍率充电时正极集流体压降高达0.1 V,充电容量发挥率仅为...     

基于剩余充电电量的锂离子电池组容量快速估计方法

针对传统锂离子电池组容量确定方法存在的效率低、能耗高且只能离线应用等问题,提出一种基于电池剩余充电电量的锂离子电池组容量快速估计方法。首先,基于充电电压曲线一致性原理,以电池组内率先充电至充电截止电压的电池单体电压曲线为基准,通过电压曲线的平移缩放与线性插值计算出各单体电池的剩余充电电量与剩余充电时间,从而实现各单体电池的荷电状态(State of Charge, SOC)在线估计,在此基础上实现电池组容量的快速估计。其次,在电池单体模型的基础上建立电池组的仿真模型,并在全SOC区域上对模型参数进行分段辨识。通过所建立的仿真模型得到电池组的充放电曲线,并对电池组容量进行估计。最后,对4个单体串联而成的电池组进行充电试验。研究结果表明:仿真容量与估计容量误差为1.2%以内,验证了所提出的容量快速估计算法的有效性;利用所提方法估计出电池组容量与试验得到的电池组容量的误差为2.61%;该方法根据电池充电曲线的平移与缩放即可在线估计出电池组容量,可应用于新电池组容量的在线快速估计,能在保证3%估计误差的基础上将检测效率提高到传统方法的2倍以上。     

一种低温动力电池交流充电加热控制策略

电动汽车动力电池充放电性能受其使用环境温度的影响,在低温环境下动力电池的电化学反应活性降低,低温交流充电控制策略不合理可能导致动力电池过充,不仅影响低温充电功能的稳定性,而且会影响动力电池的使用寿命,甚至会引发安全事故。因此合理的低温充电控制策略就显得尤为重要。文章以广汽新能源某纯电车型为例,通过对已有的动力电池低温交流充电控制策略的分析研究,提出一种新型的低温动力电池交流充电加热控制策略,并通过低温实车验证。     

充电模式下锂离子电池组主动均衡控制方法研究

目前电动汽车都会采用到驱动动力强劲的锂离子电池,在充电模式下保证锂电子电池组实现主动均衡控制,有效推进电动汽车电力系统良性发展,提升电汽车整体性能。文章中所探讨的是基于双向Buck-Boost拓扑结构的主电路主动均衡控制系统,它其中基于荷电状态SOC建立主要均衡判据,进而实现了对主动均衡控制策略的有效改进。简单研究了充电模式下的锂离子电池组主动均衡控制电路设计方法,锂离子电池组的SOC均衡控制策略,并对其设计控制方法仿真结果进行分析。     

锂离子电池可逆与不可逆生热特性研究

以商用圆柱形18650电池为研究对象,利用Bernardi简化生热模型,综合考虑了电池单体在不同温度、不同荷电状态（SOC）下的实际生热情况,通过混合脉冲功率性能放电测试（HPPC）和开路电压测试,拟合得到电池单体生热、直流内阻与SOC、温度的函数关系。结果表明,电池单体的生热与温度、SOC有很大关联,建立的单体生热模型可为动力电池包热管理的模拟和优化提供参考。