考虑电池不一致的串联型电池系统多约束动态功率预测

为满足轨道交通装备及电动汽车在能量和电压级方面的需求,常将多个锂离子电池单体通过串联形成串联型电池系统。针对串联型电池系统中因电池单体不一致导致其功率状态（SOP）预测不准的问题,提出一种基于SOP差值预测器的串联型电池系统多约束动态功率预测方法。一方面,根据串联型电池系统工作特性及运行参数约束条件,采用基于多约束动态的功率预测法获得电池系统SOP预测基值;另一方面,根据串联型电池系统中各电池单体端电压的不一致性,提出一种基于神经网络法的电池系统SOP差值预测器,产生因电压不一致引起的电池系统SOP差值,并与基于多约束动态法的电池系统SOP预测基值叠加,得到电池系统SOP预测值。为验证所提方法的准确性,在MATLAB/Simulink环境下建立了系统仿真模型。分别在30 s、2 min及5 min持续时间下,采用所提方法进行串联型电池系统SOP预测,其预测值始终跟随电池系统SOP实测值,预测误差约为额定持续峰值功率的2%。同时,通过与不同算法的预测结果对比,得出文章所提算法的电池系统SOP预测值更接近其SOP实测值。由此表明,对于含电池单体不一致的串联型电池系统,文章所提算法能准确预测...     

七〇四所自主研制直流综合电力推进系统再获3型船订单

近日,中国船舶集团七○四研究所自主研制的直流综合电力推进系统获得多项订单,为三型纯电池动力船舶配套,磷酸铁锂动力电池系统将作为船舶唯一动力源,通过直流电网分别为船舶推进以及日用负载提供电源。该型船总长26.8米,船宽4.8米,型深1.6米,最大航速17.0km/h,营运航行于巫峡水域,用于观光游览。     

基于电化学热耦合模型的锂离子电池快充控制

现有的锂离子电池电化学机理模型,在快充控制过程中未考虑产热与化学反应之间的耦合关系,导致模型无法准确地描述电池内部的反应和状态。为进一步提高模型的预测能力,须在等温模型的基础上耦合产热模型,为此本文提出一种基于电化学热耦合的快充控制模型。首先将电化学热耦合模型参数进行分类,分析各种参数获取方式并进行精确测量和参数辨识。模型建立后,对模型精度进行验证的结果表明：在不同温度下,模型输出的端电压、负极电位和温度结果都达到了较高精度,说明模型适用于宽温度区间内的快充仿真。同时对模型中反应速率常数和环境温度参数进行了敏感性分析。之后,结合PID控制器对模型进行快充控制仿真,通过负极电位估计值实时调节并优化充电电流,实现了电池在宽温度区间内的无析锂快充电流仿真。最后,模型仿真结果与恒流充电对比验证表明,所提出的快充策略能使电池快速充电,同时避免析锂副反应的发生。     

车载动力电池液体冷却非线性优化方法研究

电动汽车动力电池散热需求会受到外部环境温度、风速和负载电流变化等因素的影响,如果不及时散热,动力电池的温度会迅速攀升,进而影响电动汽车的驾驶性和安全性。基于此提出一种锂离子电池非线性冷却优化方法。首先,通过对锂离子电池生热、散热机理分析,建立考虑传热系数随冷却液流速变化的锂离子电池集中热模型,通过电池特性测试试验确定电池内阻和熵热系数等热物性参数,并与AMESim模型对比,验证模型的有效性。然后,基于电池冷却系统非线性和易受负载电流变化影响的特征,提出一种考虑电池冷却系统的稳态特性以及参考变量前馈功能和闭环反馈消除静态误差机制的非线性冷却优化方法,并对其稳定性和鲁棒性进行研究。仿真结果表明:在NEDC-HWFET-US06组合工况下,非线性冷却优化方法调节下的电池温度与目标温度的最大偏差较PID方法减小了0.8 K,并且冷却过程的能耗降低了6.3%,具有更好的调节效果。     

车用燃料电池流道研究进展

本文介绍了燃料电池的基本结构和工作原理,从结构设计的角度对当前质子交换膜燃料电池流道的研究现状进行了分析,包括传统流道的结构设计、增设隔板的流道结构设计和新型流道结构设计。研究内容对车用燃料电池的流道研发与应用具有一定的指导意义。     

New Age 博格华纳为何钟情碳化硅?

电动汽车发展还有上升空间吗?更大的电池?更加密集的充电网络?再快一点弹射起步?还是全都要?一直以来围绕电动汽车的最大痛点,其实是人们内心中对于电本身的焦虑和无奈。为什么痛苦?车企都在围绕这个核心又迷茫的话题不断进行探索。换电、大电池、高密度三元锂,这些技术并不是实行的困难有多大,也不是效果有多不好.     

更远、更智能 2022环青海湖(国际)电动汽车挑战赛

今年的参赛车型数量再创新高,共有19款车型;赛事呈现出“新赛制、新版块、新体验”三大亮点2022年7月24日,第九届环青海湖(国际)电动汽车挑战赛(CEVR)在西宁落幕,本届赛事历时三天,包括6个评测比赛项目,采用多维度分组评测机制,创造更加公正合理的竞赛氛围。九年以来,这项赛事见证了中国新能源汽车产业的发展历程和最新成果。2022CEVR赛事由青海省人民政府、科学技术部、工业和信息化部、中国国际贸易促进委员会、中国电动汽车百人会联合主办;中国汽车技术研究中心、中国汽车工程研究院、国网电动汽车服务有限公司、中国民主建国会青海省委员会、青海弗迪电池有限公司、青海时代新能源科技有限公司共同协办.     

基于无迹Kalman滤波算法的电池内部温度估计

为实时监测车用锂离子动力电池内部温度,提高电池性能,提出了一种非线性无迹Kalman滤波(UKF)估计算法。对某一2.6 Ah三元单体锂离子电池,建立等效可变参数热模型;用状态方程分析法,建立电池内部外部温度的关联并离散化;用递推最小二乘法(RLS)辨识热模型中时间、表面温度、环境温度、输入电流4种热参数,实时更新系统状态与观测方程的参数矩阵,结合UKF算法,实现电池内部温度估计。通过Matlab搭建仿真模型,用混合动力脉冲能力特性(HPPC)、动态应力测试(DST)以及恒流3种工况,来验证算法精度。结果表明：对于这3种工况,该UKF算法均可在1℃内估计电池内部温度。