退役磷酸铁锂动力电池性能分析研究

随着电动汽车行业的快速发展,退役动力电池数量与日俱增。分析统计了某批退役磷酸铁锂动力电池的容量、内阻、容量保持率、容量恢复率等关键参数,发现退役电池的容量和内阻出现了较大程度的离散,在梯次利用前需重新筛选配组;此外,测试了其倍率性能、表面放热特性、高低温性能、循环寿命并拆解部分电池对电极材料的物相和表面形貌进行分析,结果表明,此退役电池仍具有较好的性能,可以在使用条件相对温和的领域进行梯次利用。     

基于退役动力电池储能的光储微网系统

锂电池作为光储微网的储能电池,能够提高光伏发电系统的稳定性,改善电能质量,但成本高昂。将电动汽车的退役动力锂电池用于光储微网的储能单元,不仅可以降低投资成本,还可以缓解大批量电池进入回收阶段的压力。首先基于锂电池的工作原理,构建了退役动力锂电池的等效电路模型。接着建立了储能变流器和多重双向DC/DC变换器级联拓扑,储能变流器采用电压外环、电流内环的双闭环策略,稳定直流母线的电压;多重双向DC/DC变换器采用以电池组的荷电状态(SOC)为约束条件的双闭环控制策略,平抑光伏发电系统的功率波动。最后搭建了基于退役锂电池储能的光储微网系统,验证了控制策略的有效性。     

退役磷酸铁锂动力电池性能评估

以某型号退役磷酸铁锂软包装电池为样本,分析了电池的放电容量、内阻和自放电特性,研究了电池在不同荷电状态(SOC)下的交流阻抗特性,测试了电池不同倍率和温度下的充放电特性,分析了电池的循环寿命和日历寿命,测试了电池在滥用条件下的安全性能.结果表明:该电池的容量在额定容量的85％左右,多数电池内阻在2.4～3.4 mΩ,搁...     

电化学阻抗谱法预测锂电池荷电状态

为了准确预测使用过程中的电池荷电状态,提出了电化学阻抗谱预测法.通过试验曲线得知电池的阻抗图谱包含一个高频区的感抗弧和两个低频区的容抗弧,由此建立了锂电池合理的等效电路,并通过非线性拟合的最小二乘法和电化学知识相结合,解析了等效电路中的元件参数值.研究各参数随荷电状态变化的规律,发现阻抗模的最大值处的频率fmax、相角参数φ以及等效电容CS可用于锂电池荷电状态的分析和预测.     

基于神经网络的动力电池SOC研究

利用神经网络进行了动力电池荷电状态(SOC)预测研究。在分析磷酸铁锂电池充放电机理的基础上,采用levenberg-marquardt(LM)算法建立了动力电池的BP(back propagation)神经网络模型,并进行了电池SOC值的预测。结果表明,基于神经网络的电池SOC预测方法具有较高的精度,可用来预测磷酸铁锂电池的SOC值。     

HEV氢镍动力电池动态阻抗特性及其影响因素

氢镍动力电池作为混合动力汽车的主要动力源得到广泛应用,研究氢镍电池的动态阻抗特性及其影响因素为分析电池使用时的内部损耗及合理估算电池健康状态提供依据,并为研究混合动力汽车的电磁兼容问题打下基础。以混合动力汽车车载氢镍动力电池为例对电池的阻抗特性及其影响因素进行分段频域分析。分析了电池老化、电池充放电电流、荷电状态、电池内部溶液的扩散效应、电池电极极化效应、高频时电极集肤效应等因素对电池阻抗特性的影响方式及主要作用频率。在此基础上,建立了电池不同因素作用下的等效电路模型并进行了仿真验证。分析了动力电池作为EMI传播路径的干扰响应。     

动力电池循环寿命预测方法研究

以某锰酸锂锂离子动力电池为例,研究了利用性能退化数据进行动力电池寿命预测的方法.研究发现该电池容量基本符合幂函数的衰退轨迹,利用该衰退模型外推了电池伪失效寿命;对伪失效寿命的分布进行了研究,结果威布尔分布的拟合效果最好,基于威布尔寿命分布对该电池的可靠性进行了评估.分析了用于寿命预测的实际循环数据的多少对预测精度的影响.该寿命模型和可靠性评定方法具有较高的精度,解决了动力电池寿命评估周期长和成本高的问题.     

基于温度和SOC的退役电池电化学阻抗特性

以退役的电动汽车用磷酸铁锂(LiFePO4)正极锂离子电池为研究对象,分别在0℃、25℃、40℃和50℃下测得不同充放电荷电状态(SOC)的阻抗谱数据,基于锂离子电池内部电化学过程反应机理,建立退役磷酸铁锂电池的电化学阻抗模型LR[(RW)Q],并用ZSimDemo软件进行参数辨识.此模型在不同温度和SOC下都有较高的...     

电动汽车动力电池SOC预测技术研究

电动汽车的电池管理系统需要一个精确和可靠的电池荷电状态 (SOC)预测器。由于铅酸蓄电池真实的SOC受许多因素如电池温度、充放电次数、电池老化等因素的影响 ,传统的SOC预测技术很难达到理想的效果。描述了一种闭环模糊推理方法在铅酸蓄电池SOC预测技术方面的应用。其中 ,闭环反馈环节采用了一个经验公式来调节铅酸蓄电池SOC的预测值。重新定义了一种容易从放电曲线中获得的电池内阻 ,利用这个电池内阻值可以很容易地把不同工况下的电池端电压等效到一个固定工况下的端电压 ,从而可以简化模糊规则的设计。经仿真证明这种方法能够获得蓄电池精确和可靠的SOC预测值     

MH-Ni电池组并联充电的研究

介绍了采用恒流并联充电法对MH—Ni电池组充电的实验过程和结果。实验结果表明：并联充电过程中各支路电池的充电电流是按电池的荷电态来分配的,荷电态高的电池分配的电流小,荷电态低的电池分配的电流大。随着充电的进行,各支路电流的差值逐渐减小,最终,电流趋于一致,完成充电过程。并联充电使各支路电池的荷电态差值减小,提高了电池组中电池的均匀性,延长了电池组的循环寿命。     

一次性锂电池电量预测技术研究

针对在一次性锂电池电量预测方面所存在的不足,提出一种新型实用的一次锂电池SOC预测方案。该系统采用锁相放大技术设计一款交流内阻测量装置,采集锂电池交流内阻,根据交流内阻与SOC变化关系构建函数模型,并以该模型实现一次锂电池SOC预测。实验结果证明,该系统可有效用于一次性锂电池的电量预测,且测试结果较为可靠。     

电动汽车动力电池SOC估算方法综述

电池SOC估算是电动汽车电池管理系统中重要的一部分,由于电池SOC的估算受很多因素综合影响(如充放电倍率、环境温度、循环寿命、自放电等),所以很难保证SOC在实际应用中的估算精度.通过对SOC估算方法的综述,分析了各种方法的实现原理、优缺点以及目前应用情况等.研究表明,在实际的应用中,应依靠实验数据、提高硬件技术保证数据测量精度、引入电池模型、综合各种算法,扬长补短,从而提高SOC估算的精度.     

锂电池最新研究进展

从锂电池的正负极材料、电解质以及电池均衡管理电路角度,简洁且全面地论述了锂电池最新的研究进展,着重叙述了锂电池管理方案的发展及现有的IC产品.     

磷酸铁锂锂离子电池SOC的电流脉冲探测

在不同荷电状态(SOC)下,研究磷酸铁锂(LiFePO4)锂离子电池对充放电电流的响应程度,确定几组响应最强烈的电流.将电池组在实际装车运行中该电流下的脉冲数据与电池管理系统中的数据对照,作为辅助方法对当前计算的SOC进行校正,然后采取合适的策略对电池组均衡.试验证明,电池组的容量提高了10％以上.     

铅酸电池与锂电池全生命周期对比研究

本文从全生命周期的角度对铅酸电池与锂电池这两种电池进行了研究。从全生命周期来看,锂和铅资源都能满足电池使用的需求,锂的价格较高,铅酸电池的生产比锂电池的生产技术成熟,容易生产。两种电池的性能各有利弊,在使用寿命内综合考虑,锂电池的经济性比铅酸电池更具有优势,而铅酸电池更具有可回收利用的优势。从应用市场看铅酸电池还是有其特有的应用领域。综合来看,铅酸电池和锂电池各有各的优劣势,都有其存在的必要性。     

基于改进LSTM的脉冲大倍率工况下锂电池SOC估计

锂离子电池是电力系统中不可或缺的重要储能元件.针对脉冲大倍率放电下锂离子电池荷电状态(State of Charge,SOC)预测问题,采用改进的长短期记忆循环神经网络(Long Short-term Memory,LSTM)搭建三元锂电池SOC预测模型.所用方法在原有LSTM基础上增加两个门控单元,通过增强LSTM内...     

充电模式下纯电动公交大巴退役电池性能分析

对共计5辆纯电动公交大巴车上的退役动力电池进行性能测试分析,主要研究充电模式下退役动力电池模块及电芯的容量、内阻、电压等主要性能参数的衰变特性,并与电池出厂前数据进行比较分析。此外,还研究了退役电芯的外观、容量、内阻及电压的分布特性和一致性。研究结果显示退役电池模块及电芯的容量明显下降,内阻明显增加,容量和内阻的一致性明显下降。退役电池剩余容量可观,可以进行梯次利用。     

锂离子电池状态估算与寿命预测综述

随着锂离子电池的广泛应用,其健康管理和寿命评估成为很多领域的挑战和热点问题。准确的电池状态估算与剩余使用寿命预测能让用户及时获取电池信息并更新失效电池,保障整个电池组的安全高效运行。为此,针对锂离子电池健康管理和寿命预测的研究现状进行分析,重点归纳和总结了锂离子电池剩余使用寿命预测的方法和应用现状,涵盖锂离子电池荷电状态与健康状态估算和剩余使用寿命预测2部分核心内容,总结其优势与局限性,并分析了未来的发展趋势和研究挑战。     

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...