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动力锂离子电池串并联仿真技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
由于不一致性问题和短板效应的存在,动力锂离子电池串并联成组后性能会比单体进一步降低。以新电池筛选以及旧电池梯次利用为背景,选取电学模型分析了储能系统用大容量锰酸锂电池和磷酸铁锂电池的模型状态参数,并通过等效电路的微分方程建立了单体电池和串并联电池组的计算机仿真模型。为验证仿真模型精度以及分析串并联仿真结果,分别对不同内阻分布、荷电状态分布和单体容量分布的筛选结果进行倍率充放电实验,研究了单体电池参数不一致程度和串并联连接方式对电流不平衡度的影响。本文提出的串并联仿真方法为评估动力电池组和储能系统的性能提供了重要手段。 相似文献
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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。 相似文献
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在纯电动汽车示范运营中,动力电池运营价格测算是开展电池租赁模式的重要前提,目前尚无成熟方法并缺少可靠数据。本文运用成本加成定价法和年金法,在裸车销售,电池租赁模式下,在充换电站建设、运营和电池租赁由两个主体承担的条件下,对电池运营价格进行了测算;同时,应用影响因素敏感性分析方法,结合北京市纯电动公交车实际运营数据,分析了电池系统价格、贴现率、年人工成本、年充电量和充电基础设施初期投资等因素对动力电池运营价格的影响,得出电池价格和充电量是影响运营价格的最敏感因素。根据连续4年的小型成熟二次锂电池价格历史数据和燃油价格趋势,预测并比较了未来几个四年电动汽车和传统汽车的运营费用,最终提出了未来电动汽车产业发展的建议。 相似文献
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介绍了一种基于模型开发自动代码生成的电池荷电状态(SOC)估算的软件开发方法。以动力电池SOC估算为研究对象,在Simulink/Stateflow中建立仿真策略模型;确定了三种测试工况验证模型仿真的正确性;使用Real-Time Workshop工具将SOC估算模型生成标准的C代码;在软件Code Warrior IDE环境下,利用CPU为飞思卡尔MC9S12DT128芯片的电路板进行了实测。测试结果与仿真结果一致,生成代码的尺寸满足芯片的处理能力要求,软件能够稳定运行。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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混合动力车镍氢电池管理系统关键问题分析 总被引:1,自引:0,他引:1
由于电化学反应的特殊性、动力电池的各项参数都受到一定的范围限制。电池管理系统(Battery Management System,简称BMS)建立在对电池特性研究的基础上,保障电池在合理的参数范围内工作,准确预测电池的荷电状态(State of Charge,简称SOC),同时对电池的健康状态(State of Health,简称SOH)做出估计。BMS包括4个控制单元,即单体控制单元CCU、温度控制单元TCU、安全控制单元SCU、电池控制单元BCU。通过对电池特性、SOH估计、SOC预测、温度管理和故障诊断的分析,给出了相应的实现方法和控制策略。 相似文献