一种动力锂电池均衡系统设计

针对目前动力锂电池组均衡电路均衡效率低、损耗高,不易扩展等问题,设计了一种以STM32控制器为主控、低功耗MOS管为开关器件的改进型开关电容均衡电路,并对均衡算法进行了设计。经过对动力锂电池组的充放电测试,本均衡电路能够显著提高均衡效率和效果,并降低了均衡过程中的损耗。     

一种新型动力锂电池故障诊断系统

动力锂电池故障诊断是锂电池管理系统的重要部分,从锂电池组可能出现的故障,来定义状态机的状态,提出了采用两级状态机的方法对动力锂电池组进行状态监控和故障诊断。经实验验证,该方法可以高效准确地判断故障类型及故障级别,实现了实时在线的故障诊断,将故障信息上报给上位机,为电池管理系统及时采取保护措施提供了重要信息,提高了动力锂电池组的可靠性和安全性。     

基于扩展卡尔曼滤波的小型无人机锂电池组SOC估计

在锂电池组提供动力的小型无人机中,对锂电池组进行准确、可靠的荷电状态估计(state of charge,SOC)尤为重要。针对传统SOC估算方法存在计算量大、估计不准确等缺点,通过对锂电池组建立Thevenin模型,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(Estimationkalmanfilter,EKF)算法的小型无人机锂电池组SOC实时估算方法。通过采用串联7节4Ah钴酸锂电池单体的锂电池组进行实验验证。实验表明该方法对小型无人机锂电池SOC估计误差低于4%,在误差允许范围内,基本满足了对小型无人机锂电池组SOC在线估计的需求。     

基于钛酸锂电池的离线均衡研究

以东芝钛酸锂电池组为研究对象,设计电池组的均衡方案,选择了能耗型均衡方式来实现电池组均衡,并且对不同情况下的电池组进行均衡实验。最终验证设计方案可靠,能对电池组进行有效均衡,从而提高了电池组的利用效率。     

基于Maxwell2D／3D的多线圈磁模型建模与仿真

多线圈变压器可以实现多对多电池间电荷均衡,实现快速、安全、低损耗的电池充放电均衡,是一种智能控制的串联电池组双向均衡方式。根据动力锂电池均衡控制策略的需求,分析了多线圈变压器的等效电路以及磁交叉耦合问题,并通过有限元电磁场分析软件Ansoft Maxwell进行了验证,为均衡充电控制系统的设计提供了准确的理论和设计依据...     

动力型锂离子电池的应用分析

介绍了锂离子电池的反应原理及其优势,结合目前动力能源的发展现状以及我国锂离子电池的发展动态,指出了目前国内动力锂电池在一些方面存在的问题并提出了相应的解决方案。最后对动力锂电池的发展前景做出了分析,证明其将成为未来动力驱动的主要能源之一。     

高速高精动力锂电池注液机关键技术研究

大容量动力锂电池逐渐成为动力电源的主体,但锂电池生产装备仍是制约国内当前锂电池产业发展的一个重要瓶颈,尤其是注液方面,随着环保要求的进一步提升,迫切需要改进为无人操作。有鉴于此,本项目针对大容量高速高精真空锂电池注液机的关键技术展开研究,主要包括分选和注液两大方面。分选是将锂电池扫码、称重并分拣的过程,注液则包括抽真空、注电解液、渗透静置、残液处理等内容。本项目综合采用调度优化、协同控制、传感器、计算机技术等多种学科和技术,属集成创新,可解决动力锂电池注液速度慢、精度低、稳定性差等问题,对于容量为20AH的动力锂电池,装备产能可达到4ppm左右,部分指标达到国际先进水平。     

基于改进粒子群算法的锂电池拆解线平衡问题研究

针对动力锂电池包拆解行业技术水平低,不能满足大产能、高效率、绿色化的高质量发展需求。以最小化工作站数、工作站间负荷波动为优化目标,建立锂电池拆解线优化数学模型,提出了一种改进的粒子群算法进行求解。最后,将该算法用于求解某退役动力锂电池包拆解线实例中,大大提高了锂电池的拆解效率,同时为决策者提供了锂电池拆解方案。     

一种双电源电动汽车的能量管理策略

纯电动汽车采用锂电池+超级电容的双电源,供电方案是解决其动力性、经济性不足的有效方法。但双电源纯电动车的能量分配策略关系到整车电池安全性等各方面,为此以磷酸铁锂电池组+超级电容器组混合双电源电动汽车测试平台为研究对象,提出一种基于逻辑门限的能量分配策略,并完成了不同工况下系统能量分配策略的测试。实验结果表明:所提出的能量分配策略在双电源电动汽车的制动、加速、巡航等阶段能合理地分配各部分能量,提高能量回收效率和整车动力性能。     

深圳景佑能源推出新型动力锂电池组

<正>11月7日,深圳景佑能源科技有限公司就参展电动车大会之机召开新产品发布会,隆重推出5款新型动力锂电池组。据悉,该系列电池组的最低电压100V,功率最大的则可达到9kW(600V、15Ah)。景佑基于多项原始创新技术的动力锂电池组采用了模块化设计,可根据需要组装出不同功率的电池组,降低了模具的成本;铝合金箱     

锂离子等新型动力蓄电池成组应用技术和设备研究最新进展

锂离子等新型动力电池关键技术、关键材料和产品研究都取得了重大进展,推广应用的条件已日趋成熟.但由于充电、放电和维护管理等成组应用技术研究严重滞后于电池技术的发展,致使新型动力锂电池发生部分电池过充电、过放电、超温和过流问题,造成成组动力锂电池使用寿命缩短,甚至发生燃烧、炸裂等严重安全问题.成组动力锂电池的安全性已经成为制约其推广应用和产业发展的关键问题.为解决上述问题,在现有研究基础上,研究成功了"基于极端单体电池充放电控制技术"和"动力蓄电池综合管理系统",为动力锂电池的安全应用奠定了技术基础.通过在国家"863"和北京奥运电动汽车示范运行项目中的应用情况表明,由上述技术构建的动力锂电池系统可有效防止发生过充电、过放电、超温和过流问题,为动力锂电池系统安全应用提供了先进实用的技术解决方案.     

基于AT89C51CC01的锂电池组智能管理监控系统设计

给出了一种锂电池组管理系统的设计方法,系统选用OZ890锂电池专用管理芯片,实现了蓄电池的过充、过放、过流、过热等保护功能.在此基础上,为使系统更加完善,选用单片机AT89C51CC01为主控制器进行设计,使系统具有声光报警等功能,且能通过LCD液晶显示屏实时显示电池组的各种状态,发挥了电池组整体的最大性能.     

基于HEV的磷酸铁锂电池剩余电量计量方法的研究

在研究混合动力电动汽车磷酸铁锂电池放电特性的基础之上,提出了基于磷酸铁锂电池工作电流、工作温度和工作电压的混合动力电动汽车动力电池剩余电量计量方法,建立相应的数学模型,并在Matlab/Simulink软件中进行了磷酸铁锂电池剩余电量计量方法的仿真分析.仿真结果表明,与SOC法相比,基于磷酸铁锂电池特性的相对剩余电能量法可以直接反映电能量随电池工作电流和电压的改变而变化的关系,尤其是在电池工作电压变化比较大的阶段,其Km值与SOC值平均相差7%~23%.     

基于信息熵与PSO-LSTM的锂电池组健康状态估计方法

针对目前锂电池组健康状态估计方法的不足,提出一种基于信息熵与粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)优化长短时记忆神经网络(Long short-term memory neural network, LSTM)的锂电池组健康状态估计方法。基于锂电池组恒流-恒压充电阶段锂电池组内各单体端电压的信息熵和平均温度信息,应用PSO-LSTM方法提取锂电池组电压熵、平均温度和锂电池组健康状态之间的映射关系,从而建立锂电池组健康状态估计模型。应用试验室测量的锂电池组老化数据对提出的方法进行测试。测试结果表明,该方法能够准确估计锂电池组的健康状态,平均估计误差在1%以内。同时,为验证提出的方法可推广至锂电池单体,利用美国航天航空局测得的锂电池加速老化数据再次测试,平均估计误差在0.7%以内。并针对锂电池组与锂电池单体设计对比试验,进一步验证提出的方法具有良好的估计性能。     

一种针对串联电池组带电不均衡的均衡技术

针对串联电池组的带电不均衡进行了研究,提出了一种新型的均衡技术,以电池ＳＯＣ作为判别 依据确定不均衡状态并制定相应的均衡方案,利用所设计的均衡电路来实施具体的均衡方案。为了验证该 技术的可行性,采用了６节磷酸铁锂电池组成的串联电池组作为实验对象,实验结果充分表明了所提出技术 高效性。     

动力锂电池极片挤压式涂布系统设计与实验研究

针对现阶段动力锂电池极片挤压式涂布没有成熟系统的问题,研究开发出一款稳定可靠的动力锂电池极片挤压式涂布系统。借鉴已有的相关研究成果,提出新型的挤压模头型腔设计方法,并设计出衣架型挤压模头型腔。结合转移式涂布系统,完成了供料装置、机头涂布装置、收放卷装置、烘干装置等结构的设计,并完成了控制系统的设计,然后搭建出整个系统,最后使用该系统进行实验,对实验样品进行取样分析,结果显示该系统是可行的。这一研究为动力锂电池极片挤压涂布技术的自主开发提供一定的理论支持。     

基于不一致性的三元锂电池组寿命研究

动力电池组的循环寿命性能直接决定了电动汽车的实用化和商业化进程。通过对现有市场上主流的三元锂电池单体电池及相应的电池组进行长期的循环寿命试验,重点考察三元锂电池的单体电池循环寿命、电池初始状态下电压不一致性和三元锂电池组循环寿命的相关性,认为:考虑到现有的设计需求,为了保证电池组寿命成组效率高于0.9,电池初始状态下电压极差需要控制在20 mV以内、变异系数需要控制在10以下。研究结果对三元锂电池在电动汽车中的应用具有较大的现实意义。     

基于动态阈值的磷酸铁锂电池组均衡管理研究

针对磷酸铁锂电池组在搁置阶段出现的不均衡问题,通过电池单体开路电压与SOC的拟合方程,利用电池组中的最高电压,得到一个判断电池组不均衡性的动态阈值,并为均衡过程的实现制定了均衡控制策略,最后在MATLAB/Simulink软件平台了搭建了均衡管理模型。     

电池动力重载四足机器人复合电源设计与仿真

足式机器人在高速行走过程中与环境交互作用强,载荷强交变,过载系数大,对于电池动力重载四足机器人来讲,动力电源需频繁、快速释放较大功率,常规动力电池系统难以兼顾轻量化、经济性和交变的功率要求,易造成直流母线电压剧烈波动,影响用电设备的正常工作,亟需具有高功率密度和高能量密度电源作为电池动力重载四足机器人的动力电源。从高速行走工况的仿真功率特性分析出发,得知需求电源峰值功率与平均功率之比远大于普通锂电池放电水平,且需求功率变化频繁,并分析了锂电池和超级电容放电特性,并提出锂电池和超级电容的复合电源设计方案,建立了复合电源的数学模型;结合复合电源系统动力性、经济性和轻量化的要求,提出了基于MATLAB遗传算法的锂电池和超级电容优化匹配方法,最后设计基于门限值的能量管理控制策略,并对匹配后的复合电源进行仿真,仿真结果表明设计的复合电源系统满足动力系统的对电源的要求,验证了设计的正确性和控制策略的有效性。     

基于matlab的纯电动汽车建模及动力特性仿真分析

建立了以锂电池组为动力源,交流异步变频电动机为动力转换装置的纯电动汽车的动力系统及整车模型,在mat1ab/simulink平台上对该模型的车辆速度、加速度、爬坡能力、能耗等动力特性进行了仿真分析,结果表明该模型方案设计合理可行.