基于BP算法的蓄电池劣化程度预测

蓄电池可以作为后备电源为电力系统提供安全持续稳定的电源保障.通过对影响蓄电池劣化程度的因素进行分析,提出了利用BP算法构建模糊神经网络模型,并采集数据对蓄电池劣化程度进行预测,以保证蓄电池供电性能的可靠.     

基于DSP的智能型能馈式蓄电池放电装置研制

在电力系统中,蓄电池是很重要的一种后备电源,其性能很大程度上决定了直流操作电源的可靠性.为保持蓄电池的活性和响应节能减排的要求,研制了一种具有高度自动化程度的智能型能馈式蓄电池放电装置.笔者详细介绍了该装置的电路结构、参数设计及控制方法.现场运行结果表明,该装置放电性能良好,放电纹波小,工作稳定可靠,监控便捷直观,具有良好的工程应用推广价值.     

铅酸蓄电池胶体电解质的研究

分析了胶体蓄电池容量低、水化现象严重的机理，研究了铅酸蓄电池电解质各组分对胶体电解质的性能和蓄电池放电性能的影响，成功地研制出一种新型胶体电解质配方，运用这种配方配制的电解质灌装蓄电池，其放电容量高达９２．０６％，日自放电率仅为０．０７３％，克服了不化现象。     

温度对阀控铅酸蓄电池充、放电性能影响初探

针对变电站运行中的典型定期实验案例,通过现场实验核对性充放电测试过程中的数据整理、计算、分析和总结,找出了阀控铅酸蓄电池容量和温度之间的对应关系．分析了温度对闽控铅酸蓄电池充、放电性能的影响,归纳了影响铅酸蓄电池使用寿命的主要因素．     

滤波技术在蓄电池SOC估计中的应用

文章针对蓄电池SOC估计精度不高且实时显示效果不佳问题,提出了一种基于卡尔曼滤波技术的SOC估计方法。首先建立了蓄电池等效电路模型,该模型具有建模蓄电池容量和伏安特性功能,其次基于等效电路模型建立了蓄电池状态方程,选取SOC作为内部状态变量,通过测量终端电压和滤波技术求出SOC的最真递归解。最后选择蓄电池的真实放电数据对该方法进行验证,结果表明该方法具有估计精度高,实时显示效果好的优点。     

镉镍蓄电池复合电解液的工艺研究

为改善具有特殊用途的方形开口镉镍蓄电池的大电流及低温放电性能,采用正交试验方法进行了蓄电池配套复合电解液的研究.试验表明:在浓度为1.30 g/ml的KOH溶液中加入一定量的LiOH.H2O、羧甲基纤维素CMC以及乳化剂能有效改善蓄电池大电流及低温放电性能,使蓄电池在-10℃的低温下起动放电电压达到19V以上.     

铅酸蓄电池正极添加剂的研究

通过测定铅酸蓄电池正极利用率和充电接受能力，初步选择一些有利于提高正极放电性能的添加剂。     

阀控式密封铅酸蓄电池内阻分析与测试

阀控式密封铅酸蓄电池（以下简称蓄电池）在电力行业中大量使用。蓄电池内阻是评价蓄电池状况的一个重要指标,蓄电池内阻测试是判定蓄电池容量和变化趋势重要技术手段,是对蓄电池核对性放电试验的重要补充。介绍几种内阻测试的方法,分析其优缺点。     

基于RBF神经网络的太阳能电站VRLA蓄电池容量预测方法

为了对太阳能电站VRLA蓄电池进行有效的保护,防止蓄电池的过放电,本文对VRLA蓄电池进行准确的容量预测。在分析了铅酸蓄电池充放电过程的反应机理的基础上,应用RBF神经网络建立了铅酸蓄电池的数学模型,用于预测铅酸蓄电池放电过程某一状态下的剩余容量。实验结果表明该网络模型可以快速、准确得到蓄电池剩余容量。     

某些碱金属盐对小型密封铅酸蓄电池放电容量的影响

为提高小型阀控密封式铅酸蓄电池的深放容量及大电流放电能力，在电流电解液中加入一些碱金属盐，结果表明，容量增加在１０％以上。     

锂离子电池健康状态估计方法

为研究动力锂离子电池的健康状态( state of health,SOH),根据SOH和荷电状态( state of charge,SOC)的定义以及电池的二阶电阻电容( resistance-capacitance,RC)等效电路模型,建立了基于恒流充电阶段电池电压曲线的SOH估计模型。通过分析电池循环寿命测试数据,利用恒流充电阶段电池电压曲线对SOH进行估计,并与试验数据进行了对比,在SOH值衰减至80%之前,SOH估计的相对误差均在±2%范围内,能较好地吻合试验结果。结果表明：所提出的估计方法具有可行性和精确性。     

面向全生命周期的锂电池健康状态估计

为研究锂电池在动态工况下以及全生命周期内健康状态的准确估计问题,提出一种基于固定充电电压片段的方法.选取充电过程中某固定电压片段内所充电量作为电池容量估算的等效健康因子,利用遗传算法选择最优的充电电压片段,在两类锂电池老化实验数据的基础上,设计放电电流不同、健康状态区间不同的8个验证算例.实验结果表明:8个验证算例中,训练集电池和测试集电池健康状态估计的平均绝对误差与均方根误差均低于1.55%;所提出的基于等效健康因子的方法,在100%～60%的全寿命健康状态区间,对于不同的放电电流、不同材料的电池,均能进行健康状态的准确在线估计,具有较强的适用性.     

泡沫铅板栅对VRLA电池充电接受能力的影响

以泡沫铅和铸造板栅为负极集流体,组装阀控铅酸(VRLA)蓄电池,并进行充放电循环测试,结果表明:在填涂相同的负极活性物质条件下,泡沫铅VRLA电池不仅负极活性物质利用率、容量高,并且充电接受能力好.对放电态的两种板栅负极分别进行循环伏安(CV)、电化学阻抗(EIS)测试和SEM观察,并采用计时安培法测量了两种负极的真实表面积.结果表明,放电态泡沫铅负极的氧化峰的峰值电势较负,还原峰的峰值电势略正,泡沫铅负极氧化峰、还原峰的峰值电流更大,放电态的泡沫铅负极的电化学反应电阻小,真实表面积大,活性物质中的PbSO4结晶颗粒较小,表明泡沫铅有利于提高VRLA电池的充电接受能力.     

电信系统的蓄电池网络化监控平台设计

在实现蓄电池核心数据SOC、SOH和内阻的在线测试基础上,结合电信网动力环境的特点,利用计算机技术、网络技术、控制技术,实现电信网的蓄电池远程监控管理。     

电动汽车用动力电池的现状及发展趋势

电动汽车的发展已经成为当今世界各国的热点．动力电池是电动车的关键技术和影响电动车发展的主要障碍之一。本文介绍了铅酸电池、镍氢电池、锂离子电池和燃料电池的历史、工作原理和现状以及将来的前景。     

Aging Diversity Analysis and State of Health Estimation of LiFePO4 Batteries

磷酸铁锂蓄电池老化差异分析及SOH估算

孙叶宁, 张金龙^*,漆汉宏, 张纯江

（燕山大学电气工程学院 电力电子节能与传动控制河北省重点实验室,秦皇岛 066004）

创新点说明：

本论文重点针对磷酸铁锂电池在全寿命周期老化过程中的容量衰减差异特性展开研究,在完全相同的测试工况下,分析两种典型LiFePO4电池不同单体间存在的容量衰减差异特性;进而采用老化特征提取的思想,针对该问题设计一种带有滑窗优化机制的概率密度函数(PDF, probability density function)法对电池健康状态(SOH, state of health)进行估算。

中文说明：

描述和分析LiFePO4电池在老化过程中存在的容量衰减差异现象;并基于此设计一种广泛适用的、便于工程实现的、同时具有良好精度的电池SOH估算方法。首先选取两种典型的LiFePO4电池样本,而后设计加速老化测试方案,接着采用循环充放电设备对电池样本进行全寿命周期循环测试,直至所有的电池寿命终止;收集样本电池全寿命周期的外特性和容量衰减数据,重点分析同品牌同型号不同单体间的容量衰减差异特性;引入概率密度思想,基于电池标准充电曲线提取其老化特征,建立老化特征与电池SOH之间的关系,并设计动态滑窗策略实现电池SOH与其老化特征之间关系的最优化提取;最后对所设计的SOH估算方案的性能进行测试与验证。研究结果表明,在两种典型品牌的LiFePO4电池的全寿命周期老化过程中,均存在不同程度的容量衰减差异现象,对于工程应用的电池管理技术而言,该现象是不可忽略的问题;此外,本文设计的SOH估算方案可以适应这种电池容量衰减差异,实现对不同品牌LiFePO4电池健康状态的准确估算。相对其他类似方案而言,本方案具有更加广泛的适用性和良好的精度,且工程实现较为方便,可以为LiFePO4蓄电池的高效利用及电池管理技术的进一步完善提供参考。

关键词：LiFePO4电池;容量衰减差异;SOH估算;概率密度;滑窗优化

     

基于V-R模型与卡尔曼滤波器的蓄电池SOC估计

蓄电池组广泛应用于UPS系统中,荷电状态(SOC)是表征蓄电池状态的重要参数之一.在线准确估算蓄电池SOC,有利于开展对蓄电池的状态诊断、维护,保证电池组安全供电.通过对阀控铅酸电池作了大量的充放电试验,根据试验数据应用最小二乘法进行辨识,获得蓄电池SOC的端电压-电阻的计算模型,运用卡尔曼滤波器算法,对SOC做最优估计.经实验验证和仿真,得到了蓄电池SOC最优估计结果,具有很好的精确度,表明该方法能够在工程上用来估算蓄电池的SOC.     

纯电动汽车电池管理的开发与应用

简要介绍了搭载磷酸铁锂电池电动汽车电池管理系统与整车的关系,阐述了电池管理系统的结构,对于电池电量(SOC)的估算作出阐述,根据应用经验估算出电池可循环使用寿命(SOH),通过大量实验数据说明了电池的充放电特性,这些特性对于电池管理系统的开发具有积极意义.