锂离子电池模型参数和荷电状态联合估算算法

针对电动汽车锂离子电池状态估算问题,提出了一种复合的电池荷电状态(state of charge,SOC)估算算法。在固定参数卡尔曼滤波算法的基础上,引入基于遗忘因子的递推最小二乘法(forgotten factor recursive least square,FFRLS)进行电池模型参数在线辨识;基于在线模型参数,利用无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,UKF)估算电池SOC,实现电池模型参数和SOC的实时联合估算。采集电池充放电实验数据进行离线仿真,结果表明该算法能较好地跟踪电池工作状态,SOC估算误差基本稳定在3%以内。     

硅基材料的纳米结构设计和复合化及其在锂离子电池负极材料中的应用

锂离子电池因其具有能量密度大、电压高、比容量大、循环寿命长、环境友好等特点,被广泛应用于便携式电器和电动汽车等领域。锂离子电池的技术关键之一在于负极,开发高比容量、良好电化学性能的负极材料是锂离子电池研究的重要课题。近年来,硅基负极材料由于其极高的理论比容量,优异的大电流充放电性能等优点,受到了研究者们越来越多的关注。本文从硅基材料的纳米化结构设计及与其他材料的复合化两方面介绍了其作为锂离子电池负极材料的最新研究进展,并分析了目前存在的问题,指出了硅基材料作为锂离子电池负极材料的发展趋势。     

基于STM32的锂电池管理系统

本文设计了一种以STM32F103VET6单片机和LTC6802芯片为核心的锂电池管理系统,实现对8节锂离子单体电池电压的检测及显示,对电池组充放电进行监控和保护,实现电池组的SOC估算和充放电均衡,利用RS485总线对其进行通讯设计。     

改进的PNGV模型估算全钒液流电池荷电状态

针对全钒液流电池(VRB)充放电时,循环泵产生的支路电流对荷电状态(SOC)估算有影响的问题,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波的全钒液流电池SOC估算方法。通过改进的新一代车辆伙伴关系(PNGV)等效电路模型,在考虑了电池堆极化、支路电流分流和温度对电池内阻影响的情况下,建立了VRB仿真模型。采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对电池SOC分别进行估算,并与试验测量值进行对比分析。仿真结果表明:UKF算法比EKF算法更接近试验测量值,其估算误差不超过±0.02。     

不同正极材料的大容量锂离子电池热失控实验研究

为探究不同正极材料大容量锂离子电池的热失控特性,针对不同荷电状态（SOC）下相同容量的不同正极材料大容量52 Ah磷酸铁锂电池（LFP）和53 Ah三元锂离子电池（NCM）的热失控进行实验,通过热失控行为、热失控特征参数等参数对比二者的宏观行为与特征。实验结果表明：NCM热失控比LFP更剧烈;SOC越大,NCM与LFP更易发生热失控且热失控更剧烈,NCM热失控对SOC的变化更敏感。     

车用动力电池管理系统改进均衡控制算法

为了提高车用动力电池管理系统的可靠性,延长电池的寿命并提高安全性,提出了一种基于改进电荷累积法的剩余电量(SOC)估计方法,在此基础上,进一步提出了一种控制电池单体SOC上限的均衡控制算法,并设计了相应的均衡电路,控制电池SOC工作区间,减少电池之间的不一致性,减缓电池劣化,提高电池的寿命。测试实验的结果显示:电池SOC值约呈线性下降,说明改进的SOC估计方法可行,电池充放电过程中SOC值都能维持在要求的范围内,达到了均衡充放电的目的。     

锂离子电动汽车的安全性

<正>近年来,随着人们环保意识的提高,汽车行业中能量利用效率低、大气污染物排放量多的汽油机逐渐退出市场,而混合动力汽车、电动汽车、氢燃料汽车等新型汽车受到了人们的注意。这些新型汽车大都使用锂离子电池。锂离子电池由于输出功率大及容量大,普遍用于手机、电脑、小型音响设备、电动工具等小型电气产品,代替了以前的镍镉电池、镍氢电池。但是在大批量生产过程中,锂离子电池起火事故不时发生,本文就锂离子电池的基本结构和电动汽车装用锂离子电池的概况及安全技术作简单介绍。一、锂离子电池的火灾危险性为了评估电动汽车的火灾危险性,首先得了解锂离子电池     

锂离子电池用硅负极材料的研究进展

硅基材料具有较高的储锂比容量,是最具潜力的下一代锂离子电池负极材料之一。然而,硅负极在充放电过程中巨大的体积效应以及较低的电导率限制了其商业化应用。目前,提高硅负极性能的措施主要包括:材料纳米化、复合化以及结构特殊化等。本文报告了近年来硅基材料作为锂离子电池负极材料在纳米化、复合化及结构特殊化等研究领域的最新研究进展,并展望了硅基材料作为锂离子电池负极材料的发展前景。     

锂离子电池剩余寿命间接预测方法

针对锂离子电池在线剩余寿命预测时容量难以直接测量以及预测表达的不确定性等问题,提出一种利用锂离子电池充放电监测参数构建剩余寿命预测健康因子的方法框架,实现了锂电池健康状态的表征,同时利用高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)方法给出剩余寿命预测的不确定性区间,从而构建了锂离子电池在线剩余寿命预测的方法体系。基于NASA锂离子电池数据集和卫星锂离子试验数据的剩余寿命预测验证和评估实验,表明本文提出的方法框架可以很好地支撑电池在线剩余寿命预测的应用,具备较好的电池剩余寿命预测精度和不确定性管理能力。     

一种基于CPLD的锂离子电池充放电保护电路设计

锂离子电池充电及放电的特性决定了锂离子电池对保护电路的要求非常严格,常用的锂离子电池保护IC大多针对四串以下的电池包的设计,但实际使用中常常要求更大的电压和容量。本文设计了一种基于CPLD的锂离子电池保护电路,包括过充过放,过流,短路保护以及温度的监测和实时控制,并带有显示报警单元。整个电路很容易实现对四串以上的电池组的充放电保护控制,达到更大的电压和容量要求。参数控制部分由软件编程实现,易于变更,适用范围更加广泛。