车用镍-氢电池及其应用

阐述了镍-氢电池的工作原理,充、放电特性和性能指标;以及镍-氢电池的特点及应用现状。     

铅酸蓄电池中的主要污染及防治办法

<正>铅酸蓄电池凭借其优良的性能价格比,在二次电池领域中占有举足轻重的地位。在所有水溶液的电源体系中,铅酸电池具有最高的工作电压、较好的大电流放电性能和高低温放电性能,而且它既适合浮充使用,同时也适合于循环使用。因此,铅酸电池广泛地应用于备用电源、     

新能源动力电池维修技术项目介绍(三)——北汽-中车行动力电池维修校企合作

<正>（接2023年第3期）（2）电池单体组成及非一致性原因电池单体电芯出现非一致性（不均衡）的原因之一是动力电池电芯制造工艺水平、制作材料决定动力电池单体电芯本身存在一定的差异。其二是伴随着动力电池的使用，充、放电次数，车辆使用环境，以及充、放电方式的不同，导致即使是同一规格、型号、容量的电池，也会出现单体过充、过放、内阻增加、活性下降的现象。进而导致动力电池能量转换效率下降，输出电量降低，大大缩短动力电池的寿命，影响整车的正常运行（图23）。     

汽车后市场供给侧改革之新能源汽车发展及汽车后市场的应对策略分析(五)

正6电动汽车能源供给模式选择能源供给是电动汽车产业链中的重要环节,能源供给模式与电动汽车的发展密切相关。当前,电动汽车的能源供应可分为插充、换电池和无线充电3种模式,其中插充可分为慢充(常规充电)和快充。电动汽车3种能源供给模式的比较见表1所列。6.1插充模式插充模式可分为慢充(常规充电)和快充两种模式。6.1.1常规充电(慢充)模式电池在放电终止后,应立即充电(在特殊情况下也不应     

新型双电池系统能量管理策略及电池循环寿命模型

针对双电池系统(高能量型+高功率型锂电池),在Matlab/Simulink Statefl ow环境中模拟验证了设计的基于规则的能量管理策略。通过Real-Time Workshop生成AVL Cruise软件可调用的DLL文件后,实现了涉及双电池系统充/放电过程的AVL Cruise/Matlab整车行驶工况联合仿真。根据高能量型锂电池的循环寿命测试试验,考虑了充放电量、电池温度和放电倍率的影响,提出了循环寿命经验模型。在完成模型参数化之后,进行了对比分析,结果表明双电池系统具有循环寿命优势。     

汇流排对电池模组温度与电流均衡性的影响分析和实验研究

对某电动汽车电池模组的发热特性进行了热电耦合数值计算,研究了放电倍率、电流进出方式、汇流排接触面积和电流进出位置等对电池模组温度场和电流密度的影响。结果表明:电流放电倍率对温升和汇流排与电池之间的热交换影响较大,高倍率电流充放工况下电池发热分析应该考虑汇流排电热效应的影响。采用电池充放电测试系统对电池模组在不同放电倍率电流工况下的温升情况进行实验研究,在28.5℃的环境温度下,测得最大温升与热电耦合数值计算结果基本一致,说明了数值模拟可很好预测汇流排的温升特性。     

英菲尼迪车UKDA-Y51油电混合动力系统主要部件的结构分析

<正>1锂离子电池(1)基本结构。英菲尼迪车UKDA-Y51油电混合动力系统采用高功率的薄层分电池式锂离子电池,是目前镍氢电池功率密度的2倍,可以执行快速的充、放电。锂离子电池组由12个电池模块串联构成,每个电池模块由8个分电池构成,每个薄层式分电池的额定电压为3.6 V,这样电池组的额定电压为356V。锂离子电池组的冷却系统结构及气流途径如图1所示,由于有均匀的     

纯电动汽车动力锂电池SOC估计策略综述

电池管理系统(BMS)采用了防止电池过放电和过充,提供电池均衡控制,能够实现新能源汽车动力锂电池的最佳利用和保护。电池管理系统实时精准估算电池电荷状态(SOC)是提高电动汽车续航里程和延长寿命的关键。然而,SOC不能直接测量,动力电池的充、放电又是一个复杂过程,导致目前现有的SOC估算策略很难精确地估算出实时在线SOC值。因此,如何提高SOC估算精度是当下BMS领域的研究热点。本文通过对各种SOC估算方法进行文献综述,分析和总结各个SOC估算方法的原理及优缺点,提出SOC估计策略未来发展趋势。     

浅谈聚合物锂电池

锂离子电池是上世纪90年代开发出来的，体积小、质量轻、循环寿命长、无记忆效应、无公害、可快速充、放电，而且质量的比能量（Wh／kg）、体积的比能量（Wh／L）均为镍氢电池的2倍，     

车用发动机稀燃快燃能量叠加点火系研究

根据稀燃快燃对点燃式发动机点火系统的要求,研发了一种新的多电容放电能量叠加点火系统。该系统既保留了传统电容放电点火系统的优点,又克服了其放电时间短、单次点火能量小的缺点。这里对其基本组成、工作原理、工作过程及其充、放电特性进行了研究。在此基础上运用了工程计算软件进行了分析和测试,探讨了电路参数对其充、放电特性的影响。结果表明：稀燃快燃能量叠加点火系能够大幅度提高火花塞单次放电点火能量．有效延长放电火花在高电压区的维持时间,是一种比较理想的稀燃快燃点火方式。     

电动汽车用动力电池SOC估算方法概述

准确估算电池的荷电状态（SOC）可以防止电池过充、放电,从而充分发挥电池的工作性能,有效延长电池的使用寿命.针对电动汽车用动力电池,首先对国内外有关SOC估算方法进行了分类,将其划分为安时积分法、开路电压法、神经网络、卡尔曼滤波等,并分析了各种方法的优缺点及改进算法.最后总结并展望了SOC估算方法的发展趋势,针对性地提出了改进思路,为开展精度高、实用性强的SOC估算方法研究提供借鉴.     

电动汽车用锂离子电池组均充管理系统研究

针对动力锂离子电池数量众多、不易管理等问题,设计了基于RS485总线多横向均充管理系统。为避免单体电池过充电,根据目前电池管理系统的发展现状,通过构建闭环控制系统,利用单片机控制的灵活性,以模糊控制规则和三段式充电理论为基础,提出了基于分只同时均充理念的电池管理系统。试验表明,该系统实现了对单体电池的有效保护。     

基于XC164CS单片机的混合动力汽车电池管理系统硬件设计

介绍了以Infineon公司16位高性能单片机XC164CS为控制核心、针对混合动力汽车镍氢动力电池组的电池管理系统.分别对构成电池管理系统的微控单元模块、检测模块、驱动模块及通讯模块进行了说明,从硬件设计角度进行了分析.该管理系统可以实现动力电池组充、放电智能化控制,能够实时检测电池组的电压、电流、温度等信号,并能根据这些信号通过SOC算法估算电池组剩余电量.     

低温条件下锂离子电池电、热性能研究

锂离子动力电池系统在低温条件下能量密度和功率密度降低,影响车辆的动力性能和续航里程。针对此问题,文章选定电池供应商提供的锂离子电池模块,根据目前国标和实际工况对电池系统的要求,采用试验的方法得到了电池模块表面温度随不同环境温度、不同充放电状态以及行驶工况下的变化规律。结果表明,随着环境温度的下降,放电平台、放电容量都会变小,而温升会变大;在低温状态下放电平台会经历一个"波谷"阶段;为了保证低温下电池的正常使用,必须对电池进行热管理设计。本文研究结果可为动力电池系统结构设计和热管理设计提供技术支撑。     

基于预测控制的插电式混合动力汽车智能能量管理(英文)

为解决基于规则的插电式混合动力汽车(PHEV)能量管理策略必须保留混合动力系统容量冗余以应对不可预测的驾驶员行为,从而影响系统效率的问题,研究了基于优化的智能交通系统(ITS)能量管理和经济行驶算法,利用ITS提供的信息对高压电池的充、放电以及发动机的起动和关闭进行控制,利用上海市行驶工况数据进行了仿真,表明了该控制策略的有效性。     

锂动力电池内阻影响因素的实验研究

锂动力电池内阻是衡量电动汽车用电池性能的一个重要参数。本文中研究了不同环境温度、放电倍率和放电深度下的电池内阻随循环次数而变化的规律。结果表明,电池内阻与循环次数之间呈幂指数关系。电池内阻变化率与环境温度之间近似于二次函数关系,当环境温度为20℃时,电池内阻及其随循环次数的变化率均最小;电池内阻变化率随放电倍率的增大而增大,当放电倍率为1C时,电池内阻变化率基本上不随循环次数而变化,而当放电倍率为1.5C和2C时,电池内阻变化率随循环次数增加而明显增大;放电深度为25%和50%时,电池内阻变化率随循环次数的变化曲线相近,当放电深度达到100%时,电池内阻变化率显著增大。单次循环放电中,放电深度为0~80%时,电池内阻随放电深度的变化较小,当放电深度为80%~100%时,电池内阻随放电深度的增加而急剧增加。     

基于HPSO-BP神经网络融合的锂电池SOC预估研究

为实现锂离子电池荷电状态(SOC)的高精度预测,采用混合粒子群(HPSO)与BP神经网络相结合的联合优化算法,通过优化神经网络的初始权值和阈值克服了种群易陷入局部极小的缺点,加快了收敛速度,减小了SOC预估的误差,通过分析磷酸铁锂(LiFePO4)电池充、放电机理,将电池电压、电流、内阻和温度作为SOC的影响因子。MATLAB仿真结果表明,HPSO-BP神经网络算法的预测精度和收敛速度较传统BP神经网络算法更优。     

从蓄电池的充放电特性谈其使用和保养

通过对蓄电池充、放电特性规律的研究，分析影响充、放电特性的因素。并以此为理论依据，指出正确使用和保养蓄电池的方法。     

蓄电池的故障诊断

蓄电池的常见故障,主要有电荷量降低、自行放电和充不进电等,其故障诊断方法分述如下。 1电荷量降低 蓄电池的电荷量,是指充足电的蓄电池在电解液平均温度为30℃时,以一定的电流强度连续放电10h,单格电池电压降到1．7V时所能供给的电量。通常用放电电流值（安培）与放电时间（小时）的乘积来表示蓄电池的电荷量。由此可知,电荷量降低是指蓄电池在充足电后,其所能供给的电量比正常供电量明显有所减小了的故障。[第一段]     

基于内阻功率消耗的锂电池SOC估计

针对锂电池不同使用场合下的剩余电量估算精度的问题,提出了基于内阻功率的放电策略与功率积分的电池剩余电量计算方法。选取电池的1阶Thevenin等效电路模型,通过放电实验确定电池内部参数,建立了电池的可变参数模型。依据电池不同使用需求,通过功率控制电池放电电流,稳定电池的容量,提升了安时积分算法在稳定放电工况下的鲁棒性;将电池的温度、高频率波动电流和健康状况引入积分项,以衡量电池容量消耗速率,并采用功率积分算法估算电池剩余容量。将积分算法与EKF结合,减弱了积分误差对估算精度的影响。搭建实验台架,设计锂电池的放电工况,采用与之对应的放电策略和计算方法。结果表明:本文的方法有效地提升了电池剩余电量的估算精度。