锂离子电池剩余容量估计与优化分析

锂离子电池剩余容量估计是电动汽车电池管理系统核心技术之一。利用支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)进行锂离子电池剩余容量的估计,其参数的选择直接决定着支持向量回归的性能。提出利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机进行参数寻优,进行锂电池剩余容量估计分析及优化参数分析;并与基于网格搜索法(Grid Search,GS)的支持向量机和标准支持向量机估计结果作对比。结果表明,GASVR和PSO-SVR均能进行高精度的锂电池剩余容量估计,尤以遗传算法优化性能最佳。     

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。     

电动汽车锂离子电池温度性能研究

我国汽车产业起步较晚,但在电动汽车产业快速发展的背景下,我国电动汽车产业实现了"弯道超车".在电动汽车生产制造过程中,锂离子电池作为其核心构件,其温度性能对于电动汽车整体性能具有直接影响,所以必须明确锂离子电池的具体性能情况.对电动汽车锂离子电池温度性能进行深入的研究与分析,并提出合理的意见和措施,旨在进一步促进电动汽...     

更安全的电动汽车锂离子电池

新能源汽车在降低能耗、减少二氧化碳排放等方面具有显著的优势,被视为未来汽车的发展趋势。随着我国"十城千辆"工程的逐步推进,各新能源示范城市都相继在公共交通、出租、邮政环卫等领域投放了批量的纯电动汽车、插电式混合动力汽车以及混合动力汽车,新能源汽车逐渐出现在公众的视野当中。     

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。     

车用锂离子电池剩余使用寿命预测方法

剩余使用寿命(RUL)是锂离子电池健康监测与维护的关键参数,反映了电池到寿命终点的剩余工作时间。本文中提出了反映电池健康状态的电池容量衰退参数,利用这些参数建立RUL预测模型。将支持向量回归机粒子滤波应用于参数估计与RUL预测,给出了RUL的预测值与概率密度。结果表明提出的方法准确地预测了电池的RUL。     

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。     

锂离子电池管理系统在电动汽车中的应用

详细介绍锂离子电池管理系统中的问题以及现今的监控手段,针对问题提供更好的解决方法。     

电动汽车用锂离子电池单体温度场分析

文章通过实验测得了锂离子电池内阻在常温下随soc的变化情况.实验显示放电时soc在0.2到1之间时内阻变化不大,soc小于0.2时内阻急剧升高,且充电内阻明显大于放电内阻.之后进行了锂离子电池单体在常温下,0.8C和1C的充放电温升试验.获得了温升随时间变化的数据.并通过fluent对电池单体进行了与实验对应的仿真,仿...     

电动汽车锂离子电池组热管理系统设计

为满足电动汽车电池系统轻量化设计要求,提高锂离子电池组能量密度,对电动汽车电池 组热管理系统进行了研究。通过有效散热和通风等方式,可提高电池组性能,延长电池组的使用寿命。分析了电动汽车锂离子电池组结构与电池单体热特性,通过调整电池组结构,评估电池组整体温 度场,以期为电动汽车电池组热管理研究提供参考。     

电动汽车锂离子电池燃烧风险与控制

针对电动汽车上锂离子动力电池的化学能量释放出现电池燃烧和电解液泄漏,导致有毒气体、整车燃烧或爆炸的问题,介绍了该问题的市场现状、标准法规要求,同时分析了热失控和热失控扩展的机理,以及导致热失控的各种诱因,并进一步分析了从电池设计、整车开发、车辆使用到安防等环节的各种风险因数,以及对应的风险控制方案。     

基于放电过程的锂离子电池剩余寿命预测

针对锂离子电池剩余寿命预测时的容量难以测量和预测精度不高等问题,提出一种基于放电过程的锂离子电池剩余寿命预测方法.首先,提取锂离子电池放电过程中特定电压区间放电时间作为健康因子;接着,构建双向极限学习机的剩余寿命预测模型;最后,基于锂离子电池实验数据验证该预测方法的准确性.结果 表明:该模型能准确地预测电池剩余寿命,且...     

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。     

锂离子电池状态估计机器学习方法综述

本文旨在综述机器学习方法在锂离子电池状态(包括荷电状态、健康状态和剩余可用寿命)估计领域的研究进展.首先,阐述机器学习方法在电池状态估计中的应用现状.然后,归纳电池状态估计机器学习方法的5个具体实施环节,即数据准备、模型选择与评价、超参数确定、数据预处理和模型训练,并提出了融合精度、实施成本和鲁棒性的学习算法评价方法....     

电动汽车锂离子电池试验的安全防护措施

电动汽车动力锂离子电池试验的过程中,实验室的安全防护是不能回避的现实。基于实践和探索,介绍关于实验室内相关试验的安全防护和具体措施。     

电动汽车锂离子电池试验的安全要素分析

实验室标准化试验的条件比装车使用严酷,在汽车动力锂离子电池试验的过程中,实验室的安全是不可忽视的问题.基于实践和探索,介绍关于试验安全的要素和分析思路并讨论防护措施.