基于容量衰减速率的三元锂电池健康状态预测

为实现锂电池健康状态预测,延长电池的使用寿命,提高电池安全使用性能,针对电动车在实际工况下放电电流不断变化以及进行完全充放电循环次数较少的问题,提出一种基于容量衰减速率的电池健康状态预测模型。以额定容量为5 Ah的三元正极材料动力锂电池为研究对象,分别在环境温度为0、10、20、30、40℃的条件下进行放电实验。通过拟合电池容量随循环次数的变化曲线,得出电池容量随循环次数的衰减速率。讨论温度、放电倍率对衰减速率的影响,确定衰减速率随温度、放电倍率的变化规律,建立电池健康状态预测模型,并进行验证。验证结果表明本文模型的预测值与实际数据的平均相对误差为0.56%,能准确地对电池健康状态进行预测。     

电动物流车动力电池组循环寿命预测

以某低速电动物流车用磷酸铁锂动力电池组为研究对象,将动力电池组寿命实验与电动物流车复杂多变的行驶工况结合,进行电池组动态测试。基于电动物流车的行驶工况对动力电池组动态测试得到了容量衰减实验数据,利用遗传算法拟合得到动力电池组循环寿命预测经验公式,拟合容量与实测容量之间的残差平方和仅为0.111,结果表明拟合效果较好。该循环寿命预测经验公式可用于同类动力电池组寿命预测。     

磷酸铁锂电池低温性能及放电容量预测研究

为研究磷酸铁锂电池的低温放电性能,选取14500和32650型号电池为研究对象,对其低温放电容量及欧姆内阻等性能进行测试。结果表明:随着温度的降低,其容量呈现了不同程度的下降,而欧姆内阻随温度的降低而增加,且增加的幅度越来越大;低温对不同型号电池放电容量的影响存在差异,即随着温度的下降,容量越小的电池衰减越迅速。利用Matlab建立以常温充电容量、温度、欧姆内阻为输入,放电容量为输出的BP神经网络模型,此模型具有较高的准确性,误差在5%以内。     

南极低温环境下铅酸蓄电池充放电的研究

阐述了铅酸蓄电池的工作原理,利用低温实验柜模拟南极低温环境对铅酸蓄电池在不同的低温环境下进行了放电实验,分析了放电曲线图。在不同低温的环境下恒流阶段采用不同的电流对铅酸蓄电池进行充电实验,分析了充电曲线图。通过分析实验数据,得到结论,随着环境温度的降低,铅酸蓄电池的容量会随之减小,在-10、-20和-30℃以7.5 A电流放电,放出的电量分别占常温下的80%,64.1%,46%。在温度过低时,使用小电流充入的电量比大电流充入的电量更多。     

一个带衰减因子的电池分段数学模型研究

针对传统的电池等效电路模型不能直观反映电化学极化和浓差极化对电池端电压影响的缺点,提出了改进的电池模型.依据电路理论,对电池放电、放电停歇、充电、充电停歇4个不同阶段的进行电路分析.通过公式推导,建立了一个带衰减因子的电动汽车镍氢电池分段数学模型.设计了脉冲充电及脉冲放电实验,给出了参数辨识方法.并对比模型预测数据与实测数据,结果表明模型预测数据接近实测数据,模型的精确度较高.     

基于深度学习的充电站容量规划方法

随着电动汽车充电设施建设的日益增长,区域内社会用户所需要的电动汽车供电容量的预测问题成为影响充电站建设规划的关键问题。结合深度学习的数据特征研究理论,提供了一种基于充电站容量影响因子的机器学习容量规划预测方法。该方法以充电站周边交通、区域发展和电网安全等环境影响因子为基础,训练并建立服务环境与充电需求的神经网络映射模型。实验表明,该模型对待建充电站周边环境影响因子进行分析后可以给出待建充电站的理想充电容量,从而解决待建充电站的充电容量定容问题。     

木素磺酸钠对铅酸电池低温性能影响详探

本文从多角度研究了木素磺酸钠(SLS)对电池性能的影响,详细比较了未加木钠及添加木钠的电池在低温容量、充电接受能力、不同温度下的1C高倍率放电性能等方面的差异;研究了放电电流及常温循环次数对两种电池低温容量的影响。实验结果表明,木钠能显著改善电池的低温性能,尤其是低温高倍率性能;随着放电电流和循环次数的增加,不加木钠的电池低温放电容量衰减较为严重;室温循环80次后,无木钠电池的低温容量衰减率达30%,比添加木钠的电池衰减率高出20%。     

软碳掺杂对大容量锂离子电池低温性能的影响

锂离子电池的低温性能是制约锂离子电池发展的重要因素之一。研究了负极中掺杂20%软碳的电池样品在低温条件下的倍率充电性能、低温放电性能及低温循环性能。实验结果表明,负极掺杂20%软碳的锂离子电池,-10、-20℃充电容量分别能达到25℃时充电容量的91.11%和81.74%;-20℃循环50次,剩余容量为低温初始容量的91.91%。     

软碳掺杂对大容量锂离子电池性能的影响

锂离子电池的低温性能是制约锂离子电池发展的重要因素之一,在负极中掺杂一定比例的软碳能够有效地改善锂离子电池的低温充电性能。对比了不同软碳含量对电池低温充电以及其他性能的影响。随着软碳含量的增加,电池在低温下恒流充电的比例升高,对电池容量及开路电压(OCV)的影响增大。实验结果表明,在负极中掺杂20%的软碳,能够满足电池的低温充电性能,-20℃时其恒流充电比例为56.04%,总充电容量达到25℃时充电容量的81.74%。     

铅酸蓄电池正负极低温充电容量和极化特征

探讨了多种因素（即温度，循环次数，充电速率，负极膨胀剂，电解液密度等）对铅蓄电池低温充电时正负极的电位、时间曲线和容量的影响。实验中发现在－２０℃下，以木素为膨胀剂的负极在低温充电初期，需有５个～１０个充放循环的活化过程，才能达到其稳定低温充电容量，而正极达到其稳定低温充电容量只需两个循环。低温下负极恒流充电时，中期极化增加较快，后期电位出现明显的析氢平台。而正极充电初期就有较大的极化，经过一段略微的下降后电位呈现平稳上升的态势。－２０℃下铅蓄电池的低温充电容量虽受控于负极，但正极活性物质在低温充电过程中易脱落，这也成为铅蓄电池低温充电的一个制约因素     

基于不同衰退路径下的锂离子动力电池低温应力差异性

锂离子动力电池受到的低温冲击通常发生在某一特定情况下,其低温应力与新电池存在一定差异。通过以35A·h复合材料电池为研究对象,针对电池充放电过程中存在的不同反应阶段,利用转化容量增量曲线划分电池工作区间,使电池在不同SOC区间循环老化,跟踪其电化学特性变化,分析衰退机理。在0℃环境下,采用C/3、C、3C/2、2C和5C/2电流依次对老化电池进行充放电冲击,分析基于不同衰退路径下的动力电池低温应力差异性。结果表明:动力电池在不同SOC区间循环使用会产生差异性明显的衰退路径,其低温衰退与其之前经历的循环衰退并不存在映射关系和一致性。同时得到的结论为动力电池成组应用的寿命分析和梯次利用电池的筛选配组提供依据。     

基于退化阶段识别与 LSTM-fine-tune 的 氧气浓缩器多阶段退化预测

退化预测是装备健康管理的重要技术途径,近年来,大量时间序列预测方法在退化预测中得到应用。 然而,众多大型装 备由于结构复杂,功能多样,在退化过程中存在明显的阶段性,采用单一的模型对不同阶段的退化进行预测将会出现明显的精 度降低,针对不同阶段对模型重新训练也会带来时间和算力的损失。 针对多阶段退化的问题,引入了迁移学习的思想,提出了 一种退化阶段识别与 LSTM-fine-tune 结合的多阶段退化预测方法,采用退化数据对 LSTM 模型训练,之后对部分网络参数进行 冻结,在识别到装备出现新的退化阶段后,利用新阶段的退化数据对模型进行微调,以快速匹配不同阶段的数据。 为验证模型 的有效性,本文以氧气浓缩器为例进行模型应用。 结果表明,本文方法能够有效识别氧气浓缩器 3 个阶段的退化,每个阶段的 预测均方差分别为 0. 507、8. 976 和 0. 375,远低于不分段直接预测的均方误差 76. 87,在训练时间上,对比于每个阶段重新训练 时间大幅缩短,在训练精度上,明显优于维纳过程、Lstar 等传统方法。     

基于改进粒子滤波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精度低、泛化能力差等问题,提出基于改进粒子滤波的预测方案。首先,提出双高斯模型作为退化经验模型,拟合锂离子电池的容量退化过程。然后,通过先验知识设置退化模型的初始参数,并利用粒子滤波方法进行参数更新。针对预测过程中出现的粒子退化问题,提出高斯混合方法进行粒子重采样,拟合重采样过程中粒子复杂的非线性分布和长尾分布,保证预测结果的概率密度分布状况均匀且集中。最后在不同的数据集上进行了实验验证,结果表明所提出的改进粒子滤波方案具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

磷酸铁锂动力电池寿命中期低温安全性能

以剩余容量84%的磷酸铁锂动力电池为样品,首先在25、0和-10℃充放电循环,然后对不同温度循环后的电池进行热安全实验(ARC实验),最后对不同温度循环后的电池进行拆解,通过X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)进一步分析电池正负极材料的理化性能。实验结果表明,寿命中期的电池低温性能较差,电池在25、0和-10℃环境下,循环50周容量保持率分别为100%、93.5%和20%;寿命中期的电池低温循环后热安全性能降低,25、0和-10℃下循环后的电池热失控温度分别是165、157和108℃,低温循环使电池热失控温度提前;电池在低温循环过程中发生不可逆的电化学反应,负极极片表面产生锂枝晶,这是电池低温性能衰减和安全性能降低的主要原因。     

基于RLS-SVR的光伏并网变流器早期故障预测方法研究

针对光伏并网变流器故障预测问题,提出了基于鲁棒最小二乘-支持向量回归(RLS-SVR)的早期故障预测方法。从系统层面分析了光伏并网变流器脆弱元件退化互相耦合机理及对系统状态特征和早期故障特征选取的影响,进而提出了以特征相对变化量表征变流器状态的电路故障预测方法。为了减小工作条件对特征退化预测的影响,方法首先采用RLS-SVR算法,建立以工作条件为输入、状态特征为输出的无退化拟合RLS-SVR计算模型;然后,根据退化过程中工作条件序列、状态特征量序列,结合变流器无退化RLS-SVR拟合模型,计算特征相对变化量退化序列;最后,根据特征相对变化量序列,再次采用RLS-SVR算法构建特征相对变化量预测模型,以实现故障早期预测。预测方法无需额外增加传感器,具有简单、成本低、预测精度高的优点。最后,以光伏发电单相并网变流器为例进行了实验,结果验证了方法的可行性和有效性。     

基于Kriging和NSGA-Ⅲ算法的汽车交流发电机温度场预测

基于克里金(Kriging)代理模型和非支配解排序遗传算法III型(NSGA-Ⅲ),对汽车交流发电机在不同工况下各部件的温度场分布情况进行预测.首先采用流固耦合有限元计算软件,对发电机全局温度场分布进行了仿真分析,结果表明在10000 r/min下稳定运行时,整机最高温度位于三相定子绕组上及最低温区域出现在冷却扇叶,并...     

超低负荷工况下大功率汽轮机低压缸内温度场分布特性研究

超低负荷下,汽轮机低压缸内的温度分布情况直接影响汽轮机的安全运行。为了更加清晰地分析蒸汽在低压缸内的温度分布特性,采用非平衡凝结流动模型、SST k-ω湍流模型对某300MW汽轮机极低负荷工况下的低压缸流场进行数值模拟,分析了整个低压缸内蒸汽流动特性、做功能力、温度分布以及近零功率时冷却蒸汽参数变化对温度场的影响。结果表明:汽轮机在30%机组热耗验收工况(turbine heat acceptance,THA)时,末级动叶根部出现了回流。在20%THA左右时,末级已经出现了鼓风现象,动静叶顶部出现漩涡,温度明显上升,且此时末级做功为负功率输出。在近零工况下时,低压缸排汽温度与冷却蒸汽流量和冷却蒸汽温度呈线性变化趋势,与冷却蒸汽流量负相关,与冷却蒸汽温度正相关,因此需设置合理的冷却蒸汽流量和温度来控制末两级叶片的出口温度。研究成果可为超低负荷工况下汽轮机的运行提供参考。     

模拟垃圾流化床气化特性的实验研究

利用自行设计建造的处理量为2.5 t/d大型流化床气化实验平台,在反应温度为550~750 ℃、空气系数0.4的工况下,对模拟垃圾(municipal solid waste,MSW)进行了气化试验研究,讨论反应产物特性随反应温度的变化规律。结果表明,对于模拟垃圾,在反应温度为650 ℃,空气系数0.4时能自稳定反应,气化气的可燃成分随温度上升而升高, 750 ℃ 时气化气的热值达6.9 MJ/m3,能量转化率63.5%;含碳飞灰的产率占反应物料的10%左右,在1 200 ℃即可以达到完全熔融,其自身热值15~29 MJ/kg。可凝物的产率占到了反应物料的30%~50%,可凝物中水分含量65%~93.5%。     

电动汽车用VRLA电池温度特性及建模分析

以电动汽车VRLA电池为研究对象,基于在电流范围（21～400A）和温度范围（-10～60℃）内的放电试验数据,对电池特性与温度的关系进行了描述和建模,对Peukert模型的适用性进行了分析.研究表明：该型铅蓄电池的最佳工作温度范围在0～45℃之间,在该温度范围内适用Peukert模型且具有优秀的倍率放电特性;随着温度降低,Peukert常数增大,放电能力逐渐降低;温度低于-10℃且电流大于300 A的放电过程不再符合Peukert模型;铅蓄动力电池的工作温度不宜超过45 ℃,否则电池的可用电量和效率都会降低,Peukert模型在高温放电工况下也不再适用.     

基于能量加权高斯过程回归的锂离子电池健康状态预测

针对容量再生现象影响锂离子电池健康状态预测(SOH)建模精度的问题,提出一种经验模态分解(EMD)的能量加权高斯过程回归(EWGPR)方法。该方法将容量再生现象看作是锂离子电池容量衰减过程的能量凸现,利用EMD分解获得样本的能量分布情况,根据能量情况计算每个样本的权重,进而建立基于能量加权高斯过程回归的锂离子电池SOH预测模型。基于NASA锂电池数据集的仿真实验结果表明,EWGPR方法比基本GPR算法具有更高的精度和适应性,单步预测和多步预测的均方根误差(RMSE)分别减少了3%和10%。