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。     

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。     

锂离子电池多因素动态生热率模型

为提高生热率模型的仿真精度,基于Bernardi生热率模型车用锂电池实际应用,提出建立多因素动态生热率模型.首先,综合考虑温度、荷电状态和充放电倍率对Bernardi生热率模型的参数动态影响;其次,利用实验数据建立融合多种影响因素的动态内阻和动态温熵系数的数学模型,将这两个数学模型代入Bernardi生热率模型构建多因...     

电池模组热扩散精准建模及高效仿真研究

电池系统热失控扩散仿真是电池系统研发过程中的重要环节,其结果能够为电池系统安全设计优化提供指导建议。因此,在满足系统模型精度的前提下,为大幅提高研发效率,非常有必要对热失控扩散的数学模型进行合理简化。本文采用“单体-模组”的研究思路,基于传统热失控试验和数值模拟的结果,构建了以归一性生热方程为核心的简化电池模组热失控扩散模型,研究模型准确性及计算效率。结果表明：简化模型的计算时间为37 min,而相同条件下传统模型的计算时间为90 min左右,在模型精度达到90%的前提下,计算时间缩短了约2/3,显著降低了计算成本。本文的研究对电池包级别的热扩散高效快速仿真提供技术参考。     

汇流排产热影响下的电池模组冷却系统改进设计

本文利用Bernardi生热速率方程，通过仿真和实验验证建立了可靠的电芯生热模型，仿真和实验误差在2%以内。在此基础上建立汇流排产热影响下的模组生热模型，针对原冷却系统对模组顶部区域和汇流排上冷却效果不足等进行改进设计，在冷却板布置方式上提出将冷却板布置在模组侧面，再通过仿真分析选取合适的冷却板厚度、冷却液体积浓度和冷却液入口流速，最终设计的冷却系统模组汇流排体平均温升降低了15.56%，电芯体平均温升降低了11.48%，模组顶部表面平均温升降低了20.34%，同时模组电芯上的温度分布也更加均匀。     

车用磷酸亚铁锂电池的热特性与热物性研究

本文中通过实验和仿真,研究了车用动力磷酸亚铁锂电池的热特性与热物性。首先通过实验测试了电池的内阻和熵权系数,并采用Bernardi方程计算了电池的时变热源。接着采用量热桶和瞬态热线导热仪测试了电池的比热容和热导率等热物性参数。最后,考虑了自然对流和热辐射边界条件,采用CFD软件对电池单体和模组的温升特性进行仿真。结果表明,高温环境下的电池温升幅度较低温下的小,自然对流条件下电池模组的均温性较差,需要良好的热管理策略。     

校准量热法测量锂电池比热容和生热率

本文中对利用校准量热法测量18650圆柱电池的比热和生热率进行了研究,它根据电池的温度变化和热损标定,确定锂离子电池的比热容,并测定大倍率放电时的生热率。实验结果表明:电池的比热容随环境温度的升高而增大,两者呈线性正相关。电池在放电过程中的生热具有时变瞬态的特点,电池平均生热率与放电倍率的平方正相关。此外,通过恒定功率生热实验证明了采用校准量热法测量电池比热容和生热率的准确性,方法简单,且实验过程不损坏电池。     

基于模拟退火算法的锂电池模型参数辨识

为建立准确的电池模型,以精确估算电池荷电状态,本文中通过试验获取锂电池在不同充放电电流和SOC下的充放电特性,进而对不同充放电电流和SOC下的电池R及C参数进行辨识。针对该参数辨识过程中参数初始值未知、数据处理量大、易陷入局部最优点的特点,采用无需初始参数、收敛速度快、能获得全局最优解的模拟退火算法对电池R及C参数进行辨识。仿真和试验结果表明,采用以上方法建立的电池模型具有较高精度。     

新能源汽车动力电池包生热量仿真分析

某车型电池包箱体空间较小,电池单体的散热效果受结构限制,在极端工况下极易产生电芯高温热失控问题进而影响行车安全。因此在该电池包设计过程中,电芯堆叠热设计就显得极为关键,文章采用Matlab仿真程序,基于戴维南单体电池模型和HPPC测试,完成了某新能源汽车电池包热生热量仿真分析,对比了25℃与40℃环境温度下电池单体在不同工况下的生热性能,为三维电池包热仿真提供必要的输入条件。     

一种车用锂离子电池包的充放电热特性研究

文章针对一款车用三元锂离子电池包在0.3C倍率下的充放电热特性进行了研究,对电池包的产热和散热机理进行了理论分析,对Bernardi单体电池产热模型中的温熵系数进行了参数选择,分析了该电池包在自然散热情况下的温度分布并对相关参数进行了标定,建立了电池包在0.3C倍率下的温升模型,并通过充放电实验进行验证。实验结果表明,在0.3C倍率下,电池包温升的模型估算值与实际值的最大误差在0.5℃以内,且变化趋势相符合,能够满足工程应用需求。     

基于FFRLS-EKF联合算法的锂离子电池荷电状态估计方法

针对现有基于电池恒定参数模型的SOC估计方法忽略了工况和SOC对电池模型参数的影响而导致SOC估计误差偏大的问题，本文提出一种将带有遗忘因子递推最小二乘算法与扩展卡尔曼滤波算法相结合的联合SOC估计方法。该方法先利用FFRLS算法在线辨识电池等效电路模型参数并实时修正电池模型，再利用EKF算法和实时修正的电池模型估计电池SOC。实验结果表明，本文所提的SOC估计方法能有效减小电池模型参数变化所带来的SOC估计误差。在脉冲放电、脉冲充电和动态应力测试实验中，最终电池SOC估计的最大误差分别为1.01%、0.87%和1.59%。     

车用电池模型研究

由于社会和环境的需求,电动汽车市场规模不断扩大,对车用电池的研究也在不断加深。其中,电池模型的研究起着十分关键的作用,它关系到电池系统对SOC、SOH、工作参数曲线等信息的描述准确与否,进而关系到相关控制策略的执行,影响整车的参数和性能。文章介绍了三类电池模型——简化电化学模型、等效电路模型和神经网络模型。简化电化学模型采用数学方法描述电池内部的反应过程,等效电路模型使用电路网络模拟电池动态模型,神经网络模型是利用人工智能的方法模拟电池的运行。神经网络非线性、多输入多输出、泛化能力强的特点,尤为有利于描述电池这一高度非线性系统,是研究和应用的重点。     

锂电池组液冷结构设计及散热影响因素分析

针对锂动力电池在放电过程中的散热问题,建立基于某三元锂电池模组的生热模型,仿真分析并试验探究了电池模组在不同放电倍率下的发热情况。在验证模组生热模型正确的前提下,结合模组发热具体情况,设计U型液冷管道并建立电池模组的液冷模型,比较了不同参数的冷却液介质和不同温度的冷却液对锂电池组冷却性能的影响。研究表明:设计的U型管道能够满足电池组冷却散热需求,导热系数大且温度较低的冷却介质散热效果更好。     

电动汽车锂离子电池的生热特性

对锂离子电池生热特性的研究是电动汽车动力电池热管理设计的基础。文章以电动汽车用11A·h电池单体为例,进行有限元建模分析,比较了它在不同环境温度下的生热特性。经过试验验证,测试结果与仿真分析相符合,该电池在环境温度为-20～40℃时以1C放电终止,温升为20℃左右。指出由于该电池推荐工作温度为30～55℃,因此使用时电池外部应配有加热系统;当电池放电倍率始终小于1C时,可不配置强制冷却系统。     

计及不均匀发热与温度分布的锂离子单电池电化学-热力学耦合三维有限元模型

为预测锂离子电池的内部温度场,应用多孔电极理论,建立了锂离子电池的一维电化学生热模型,同时考虑正负极集流板和电解液的欧姆热,与基于温度场相似准则建立的锂离子单电池三维分层模型耦合,组成锂离子单电池温度场有限元模型。基于模型进行1倍率恒流放电工况下的热力学计算,系统考察了电池温度变化与分布特征,并对比分析了各层不均匀发热率分布情况。仿真结果表明,所建立模型能较准确地预测锂离子电池内部分层结构发热分布和温度场,有助于后续的关键影响因素分析。     

基于模型融合与自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估计

为提高电动汽车动力电池SOC的估计精度,本文中对锂离子电池模型与参数辨识算法、自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法和基于电池模型融合的SOC估计算法进行研究。建立了具有明确物理意义的电池电路模型,采用基于遗传算法(GA)的模型参数辨识算法,设计了基于AUKF的电池SOC估计方法,并基于贝叶斯信息准则,提出了电池模型融合方法,实现了基于模型融合与AUKF的电池SOC估计。仿真结果验证了该方法具有较高的精度。     

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。     

磷酸铁锂电池温升特性的研究

介绍磷酸铁锂电池的工作原理和生热特性,通过对锂电池单体三维模型在不同放电倍率下的仿真计算,分析放电倍率对电池温升特性的影响,最后通过锂电池单体试验验证单体三维模型的可行性。     

基于PID神经网络的车用锂电池SOC估算

为了更精确估算车用锂电池荷电状态(SOC)值,采用PID神经网络方法建立电池模型,设定电池电压、放电电流、电池累计放电量和电池电极温度4个变量为模型输入量,电池剩余电量为模型输出量,由此得到了全部神经网络训练数据,并仿真估算出电池SOC值.仿真结果表明,利用该方法对电池SOC进行估算,误差小于3.66％,方法有效.     

不同温度下锂电池剩余电量估算的仿真研究

为提高动力锂电池在使用过程中剩余电量的估算精度,以满足电池管理系统对电池监控的要求,提出一种适用于不同温度的动力锂电池SOC估计方法。首先通过分析对比从控制算法模型中选择了2阶等效电路模型,并依据多温度点实验结果进行电池参数拟合,建立基于温度的电池参数模型。接着根据改进的扩展卡尔曼滤波算法,建立SOC估算模型。最后按照DST和FUDS循环进行快速控制原型仿真,验证该算法对不同温度的鲁棒性。结果表明,所制定的SOC估计算法,既能抑制电流噪声的干扰,又能在初始SOC值有较大误差的情况下,使估算值迅速收敛于真实值,在整个估算过程中误差保持在0.04以内。