基于容量增量分析的复合材料锂电池分区间循环衰退机理

以35A·h三元锰酸锂复合材料锂电池为研究对象,探索分析锂电池分区间循环衰退机理。基于容量增量曲线峰值分布,将荷电状态(SOC)区间划分为0%~20%、20%~60%、60%~100%及0%~100%四个区间,分别在各区间进行衰退老化实验。为保证电池各循环区间的容量吞吐量一致,以全区间为基准,在40℃下以2C电流共进行600次充放电循环实验。从起始点开始以100个循环为间隔,在室温条件下采用C/20电流进行容量增量分析(ICA)性能测试实验,分析不同SOC区间电池的衰退机理。结果表明:电池在SOC全区间使用时衰退最快,在低端区间使用时衰退较慢;在中低区间的性能衰退主要是由活性锂离子的损失造成的,而在SOC高端区间还包括活性材料的损失和动力学衰退。本文得到的结论为电池的改进设计及使用区间的选取提供了理论依据。     

锂离子动力电池热老化的路径依赖性研究

以北京奥运会纯电动公交车用90A·h锰酸锂电池为研究对象,将电池放置于温箱中从25℃开始,依次经历0℃、25℃、40℃、60℃和25℃的"热漂移",在每个温度下对电池依次进行C/20、C/3、C/2、2C/3和1C充放电的基准性能测试,用于量化电池容量、倍率特性和其他性能变化。"热漂移"引起电池容量衰减的根本原因包括活性材料损失、反应动力学衰退和欧姆电阻增加。利用容量增量分析法对实验结果进行分析,结果表明:电池经历0~40℃的"热漂移"已经出现容量衰退,而暴露在60℃下会导致不可逆的容量衰退,其主要原因是活性材料损失和反应动力学衰退。实验方法和结论有助于电动汽车在实际应用条件下锂离子动力电池衰退的路径依赖性研究。     

基于衰减模式的锂离子电池状态诊断

对MCMB/LiCoO_2锂离子电池的衰减模式进行研究,结果表明:正极荷电状态(SOC)移动,正极材料结构衰退,正极、负极极化和电解液动力学衰退是造成全电池容量衰减的共同原因,其中正极SOC移动是主要因素。基于上述电池衰减模式建立状态诊断模型,模拟电池的充放电曲线,模拟结果与实验结果吻合程度较高。基于电池衰减模式的诊断方法,可分析电池在循环老化过程中的状态变化。     

磷酸铁锂电池性能衰退与容量预测模型研究

动力电池由于老化导致的性能衰退与储能系统功率吞吐能力密切相关。为了揭示磷酸铁锂电池的老化特性,进行了实验研究。通过不同恒定倍率下的循环老化实验和特性实验,获取了磷酸铁锂电池特征参数的变化规律以及容量增量分析(ICA)曲线的变化趋势。实验结果表明,磷酸铁锂电池的容量和欧姆内阻随老化变化明显。利用半经验老化模型结合2 C循环老化实验结果验证了电池可用容量预测结果,预测模型能够有效地预测电池可用容量衰减,预测误差在2%以内。     

磷酸铁锂电池容量衰退轨迹分析方法

以A123系统公司出品的2 200 m A×h磷酸铁锂电池为研究对象,以3C电流倍率25℃常温条件下满充满放进行了3 500次循环,同时每200个循环测试1C电流倍率条件下的充放电曲线、内阻衰退情况、容量衰退情况、OCV-SOC曲线以及1/20C电流倍率条件下的d Q/d V峰值曲线变化情况。为了验证上述容量衰退机制的分析方法,将3 500循环后的A123磷酸铁锂电池在手套箱中拆解并组装成扣式半电池,正极半电池与负极半电池的测试结果以及拆解前后的容量匹配分析验证了上述容量衰退分析方法的正确性和有效性。     

电动汽车用磷酸铁锂电池充放电特性实验研究

由于电动汽车的运动状况多变,电池的充放电性能随电动汽车运动状况的变化而发生变化。为了提高电池的利用效率,需要了解电池在不同状况下的效率。利用ARBIN动力电池测试仪器对38.4 V/40 Ah磷酸铁锂动力电池进行充放电实验,分析了动力电池在不同充放电电流和不同荷电状态(SOC)下的效率变化特性,建立了锂电池组效率的理论模型和拟合模型,并通过实验验证了拟合建立的效率模型的有效性,建立的拟合效率模型可以用于电动汽车在不同运动状况下控制策略的动态优化。     

锂离子电池在不同区间下的衰退影响因素分析及任意区间的老化趋势预测

准确估计锂离子电池的健康状态(SOH)对于控制策略制定和运行维护至关重要.考虑到充放电区间和电压相变过程对电池老化的影响,该文针对2.75A?h 18650型号三元电池设计了11个荷电状态(SOC)区间的循环寿命测试与性能测试.根据实验结果,分别分析循环区间荷电状态(SOC)宽度、恒压充电时间、平均SOC和充电相变过程对电池老化快慢的作用机制.结合电池老化机理和实验结果,提取量化SOC区间对老化影响程度大小的特征参数.建立预测健康状态的循环神经网络(LSTM RNN)模型,用于学习电池老化对于循环次数及特征参数的长期依赖关系.分别采用误差最大值、平均绝对误差、方均根误差和方差对模型的准确性和可靠性进行分析.结果表明,该文提出的区间循环寿命模型能实现任意区间的老化趋势预测,节省测试时间和测试成本.     

LiFePO_4动力电池容量衰减规律研究

针对LiFePO_4动力电池,设计了循环测试工步,在不同环境温度(20、40℃)下,利用不同充放电倍率(0.5 C、1 C),不同的充放电深度,对两个厂家不同型号的电池进行循环测试,以探求LiFePO_4动力电池在不同工作条件下的容量衰减规律。实验结果表明,在电池充分化成的前提下,工作环境温度是决定电池容量衰减速度的主要因素。     

LiFePO4/C电池循环性能和安全性能的研究

以磷酸铁锂(LiFePO4/C)为正极活性物质、石墨为负极物质组装成动力锂离子电池。详细研究了该电池的循环性能以及过充电对电池安全性能的影响。对电池充放电容量、循环性能和电压衰减进行测试。研究表明:LiFePO4/C电池在常温下具有较好的循环性能,但大电流放电性能欠佳;在低温状态下电池的容量和循环性能明显下降;频繁的过充电会导致LiFePO4/C电池的循环性能降低;大电流、高电压过充电对电池的性能影响最大,电池存在的安全隐患最多。以3C2 A电流过充电时对电池的影响最大;使用LiFePO4/C材料做为动力电池的正极材料时须避免过充电现象发生。     

动力电池健康因子提取实验研究

动力电池梯次利用技术是解决退役电池去处问题的关键技术,其中锂电池健康状态(SOH是分类、配组的关键参数。目前锂离子电池健康状态估算方法以离线测试数据为主,解决其准确性和效率问题是难点。本文从实验出发,以测试数据为依据,在室温测试环境下进行单体电池的充放电老化实验,研究电池衰退容量与充放电曲线、内阻关系,提取表征电池的健康状态因子。在实验结果基础上,通过统计方法分析表征电池健康状态的健康因子与电池衰退容量相关性,量化各健康因子与电池容量的紧密程度,为锂动力电池的健康评价、一致性筛选、分类与二次成组提供数据支撑。     

分布式储能型MMC电池荷电状态均衡优化控制策略

为提高电池的能量利用率和解决电池因制造工艺、循环充放电次数不同以及老化程度不一致等因素导致的荷电状态(SOC)极度不均衡问题,提出一种兼顾电流波动抑制的分布式储能型模块化多电平换流器的电池SOC均衡优化控制策略。为准确控制充放电功率,采用双环控制：外环针对相间、桥臂间和子模块间电池SOC差异,建立离散时域预测功率模型,通过负反馈控制生成动态电流参考值;内环设计了模型预测优化控制策略,准确追踪动态电流参考值,实现电池SOC均衡、提高电池能量利用率,并提高系统的动态响应能力以及抑制电池电流纹波,延长电池使用寿命。最后通过在PSCAD/EMTDC中构建仿真模型对所提出的控制器性能进行验证。     

电动车用氢镍电池特性和工况实验分析

为评价MHN-i电池在电动车辆上的使用性能,根据混合型电动车对电池的使用要求,对电池充放电特性、不同荷电状态(SOC)下的能量效率、电池的最佳SOC工作区间,以及不同环境温度下特定工况时的特性等进行了测试分析。结果表明:MHN-i电池能较好地满足该类型电动车的使用要求,还表明,温度对MHN-i电池的性能影响明显,在使用过程中应该予以特别注意。     

孤岛微网中分布式储能SOC和效率均衡控制策略

在微网的运行中,不同储能电池的特性和初始状态不一致,会降低电池组间的功率分配精度。针对这一问题,提出了一种基于并联储能单元荷电状态(SOC)和充放电效率的储能均衡控制策略,以均衡电池差异和减少系统有功损失。所提方法采用分布式控制方式,将各分布式储能单元的SOC和充放电效率作为控制输入量,实时调整其输出功率,在满足系统功率需求的同时实现功率均分及并联储能单元间SOC和效率差异均衡。在此基础上,基于各储能单元SOC设计了均衡影响因子,采用两段法优化并联储能单元间SOC的均衡效果。通过MATLAB/Simulink仿真分析了所提控制策略在分布式负载变化、系统电源故障切除及有无均衡影响因子动态变化情况下的SOC均衡效果,仿真结果验证了所提方法的有效性和"即插即用"特性。     

基于Buck-Boost电路的能量转移型均衡方案

提出了一种基于Buck-Boost电路的新型均衡电路,实现了锂离子串联电池组充放电均衡。根据均衡能量流向,采取两种不同的均衡策略:电池组放电时,均衡能量由电池组向组内荷电状态(state of charge,SOC)较低的单体电池转移;电池组充电时,均衡能量由电池组中SOC较高的单体电池向电池组转移。以单体电池开路电压在线估计为基础,运用开路电压法估算SOC,选取SOC值在一定阈值范围之外的单体电池作为均衡对象,对6节串联的磷酸铁锂电池进行了充放电均衡实验。实验结果表明,该方案可以有效减小单体电池间的不一致性,提升电池组的整体性,同时提高了电池组充放电容量。     

考虑寿命衰减及电价机制的电池储能系统技术经济研究

文中提出了一个电池储能系统技术经济分析框架。在此框架中嵌入了一个详细的电池退化模型,该模型可对电池衰减过程中的放电深度、温度、充电/放电速率以及荷电状态等影响因素进行建模分析。在不同的运行条件下,评估了电池储能系统在整个寿命期内的能量吞吐量和平准化储能成本,分析了不同电价机制下电池储能系统的技术经济性。     

Online collaborative estimation technology for SOC and SOH of frequency regulation of a lead-carbon battery in a power system with a high proportion of renewable energy

In this paper, a collaborative online algorithm is proposed to estimate the state of charge (SOC) and state of health (SOH) of lead-carbon batteries that participate in frequency regulation of a power system with a high proportion of renewable energy. The algorithm addresses the inaccurate estimation of energy storage battery states caused by continuous and alternating charging and discharging over a short period. Analysis of lead-carbon battery chemistry and materials reveals that the resistance of the diaphragm is the most influential factor in battery aging. In addition, the hysteresis characteristics of an energy storage battery vary significantly between the charging and discharging stages. A second-order RC equivalent circuit model is proposed that considers the contact and diaphragm resistances, and hysteresis characteristics. Based on this, models for constant current charging interaction, constant voltage charging interaction, and dynamic discharging interaction are developed. The adaptive forgetting factor recursive leassquare (AFF-RLS) method is used to identify the parameters of the interactive models. Then an interactive multiple model with the embedded unscented Kalmanfilter (UKF) is used to estimate the SOC of the energy storage battery. The membrane and contact resistances identified by the interactive multi-model (IMM) are used to estimate the SOH, and online collaborative optimization of the SOC and SOH is achieved. The error of the proposed SOC estimation method is experimentally verified to be within 2%, which is less than 5% of the standard value, and the error of SOH estimation is within 0.5%, demonstrating the high accuracy of the proposed method.     

阀控式蓄电池并联充放电研究

分析了蓄电池容量不均衡的成因,探讨了阀控式蓄电池串联充放电和并联充放电对其性能的影响。对不同荷电态的铅酸蓄电池组进行了串并联充放电对比实验。实验结果验证了并联充放电的可行性,证实了并联充放电能够改善蓄电池组的均衡性。     

磷酸铁锂电池SOC估算方法研究

磷酸铁锂电池宽的电压平台和严重的两端极化不利于SOC的估算,但电池的SOC对电池组不一致性和寿命有着重要的影响,因此本文在磷酸铁锂电池的现有SOC估算分析基础上,研究了反应电池电化学特征的伏安特性曲线,提出了不同充电倍率、不同老化程度下可靠和准确的△Q/△V分析方法,利用电池在充电过程中的峰值△Q修正电池SOC值。为电动汽车电池组在线均衡和智能电池系统的管理策略提供依据。     

实用型磷酸铁锂电池SOC高准度算法研究

分析了常用动力电池SOC(State of charge)算法在同时保证实用性和准确度两方面的局限性,并利用开路电压(VOC,Voltage of charge)和电池等效电路模型相结合的方法,提出了一种既能保证准确度又具有实用价值的算法.以某公司生产的磷酸铁锂电池为对象进行了电池特性试验,通过大量试验数据综合和计算得...