动力电池健康因子提取实验研究

动力电池梯次利用技术是解决退役电池去处问题的关键技术,其中锂电池健康状态(SOH是分类、配组的关键参数。目前锂离子电池健康状态估算方法以离线测试数据为主,解决其准确性和效率问题是难点。本文从实验出发,以测试数据为依据,在室温测试环境下进行单体电池的充放电老化实验,研究电池衰退容量与充放电曲线、内阻关系,提取表征电池的健康状态因子。在实验结果基础上,通过统计方法分析表征电池健康状态的健康因子与电池衰退容量相关性,量化各健康因子与电池容量的紧密程度,为锂动力电池的健康评价、一致性筛选、分类与二次成组提供数据支撑。     

磷酸铁锂电池恒流充电过程中的温度特性分析

针对混合动力电动车用磷酸铁锂动力电池在大电流快速充电过程中产热易导致电池组热失控的问题,以磷酸铁锂动力电池为研究对象,分析了充电过程中电池的热特性,提出了一种基于容量增量d C/d VC的磷酸铁锂动力电池动态温度分析方法。在此基础上,对国产某方形磷酸铁锂动力电池进行了恒流充放电及其动态温度测试实验,讨论了电池容量增量与充电电压平台、产热及温度的变化关系。结果表明:电池容量增量与其温度存在动态对应关系,电池容量增量较大的电池,其产热较大和对应的温度较高,这将是电池温度控制的重点。     

梯次利用储能电池管理技术与试验应用

为了保证梯次利用电池储能系统的安全可靠运行,提出了100 kW·h梯次利用储能电池系统的安全电池管理系统。首先,针对梯次利用的100 kW·h储能用动力电池的特性进行初步分析,包括储能系统中梯次利用电池的容量分布分析、不同容量电池在某特定工况下电池模组的SOC-OCV特性分析、系统充放电容量测试、电池容量不一致性分析等,明确了针对梯次利用电池管理的主要关键参数。其次,为了保证梯次利用电池储能系统的安全可靠运行,对梯次利用电池的特性进行了系统安全可靠性分析,采用了系统级的故障诊断方法和多级故障报警策略。最后,用开发的电池管理系统样机进行系统容量测试验证。试验结果表明,此电池管理系统满足梯次利用电池储能系统的应用需求。     

梯次利用锂离子电池循环性能分析

电动汽车退役电池梯次利用技术对提高其全寿命周期利用价值、降低锂动力电池成本与缓解环境污染问题有着重要的意义。为了最大限度发挥梯次利用电池的价值,对其进行分选以及对其进行性能分析等方面的研究非常必要。从电池容量、内阻、荷电状态等几个关键指标出发,以某充换电站退役电池为研究对象,对电池模组和串联组进行了一系列充放电循环试验。对比分析了电池模组与串联组的容量、欧姆内阻、极化内阻等主要性能参数的衰变特性,研究结果对实现磷酸铁锂动力电池的梯次利用具有指导意义。     

三元材料锂离子电池极化电压特性研究

为了提高SOC估算精度及优化动力电池充放电控制策略,对三元材料锂离子电池进行极化电压特性研究。通过混合脉冲功率特性测试(HPPC)实验分析了充放电过程、SOC、不同脉冲倍率和环境温度条件下极化电压的变化规律,结果表明在低SOC区间极化电压明显升高;当0.2SOC1时,极化电压变化相对平稳;脉冲倍率越大,平稳区间越短;环境温度越低,极化越明显,电池容量显著减小;对比一阶、二阶等效电路模型下极化电压曲线拟合结果,二阶等效电路模型误差更小,SOC估算精度更高。     

脉冲大倍率放电条件下磷酸铁锂电池荷电状态估计

以磷酸铁锂电池为研究对象,针对电池在脉冲大倍率放电条件下,模型参数变化较大、荷电状态(SOC)难以准确估计的问题,以电池的二阶RC等效电路模型为基础,通过递推最小二乘算法动态辨识模型的参数,建立电池的时变参数模型。再通过时变参数模型建立电池的状态方程和观测方程,并应用二次方根容积卡尔曼算法实现电池的SOC估计。这种SOC估算方式能够适应模型的参数改变,且具有对初值误差的修正能力。经实验验证,在脉冲大倍率放电工况下,所建的时变参数模型可以准确模拟电池端电压的变化,所采用的SOC估算策略,在初值存在较大误差的条件下,依然能够准确估算出电池的SOC。     

一种基于LSTM-RNN的脉冲大倍率工况下锂离子电池仿真建模方法

锂离子电池是电力系统中不可或缺的重要储能元件,脉冲大倍率工况下运行的锂离子电池具有单次放电时间短、放电循环多、状态变化频繁、非线性极化现象明显等特点。该文以脉冲大倍率工况下锂离子电池模型为研究对象,针对电化学模型和等效电路模型对模型依赖度高、模型参数难以获取以及脉冲大倍率工况下非线性极化现象导致拟合精度不足等问题,提出基于长短期记忆循环神经网络(long short term memory recurrent neural network,LSTM-RNN)以实现准确的锂离子电池建模。该方法利用LSTM-RNN的动态逼近和长时记忆能力,以获取脉冲大倍率工况下锂离子电池性能参数和电池端电压、荷电状态、电流、温度之间的非线性关系。在6种脉冲大倍率放电工况下对磷酸铁锂电池进行建模,实验结果表明,所提出的基于长短期记忆循环神经网络的锂离子电池模型均能够准确表征磷酸铁锂电池工作特性。     

电动乘用车直流快速充电可行性试验分析

为了解动力电池的快速充放电特性,评价其在电动车辆上快速充电的性能,设计和配置整车直流充电设施充电功率,文章利用动力电池充放电检测设备采用60 A(即1C倍率)、120 A(2C倍率)、180 A(3C倍率)和标准30 A(0.5C倍率)四种不同倍率电流对某电动乘用车的磷酸铁锂动力电池进行快速充电试验研究。快充电试验记录了一箱电池的充电时间和充电曲线等参数,同时监测不同充电电流下单体电池的电压和箱内温度等实验数据,以单箱动力电池实验结果模拟电动乘用车整车快速充电的电池性能。基于实验结果,对乘用车动力电池充电状态、充电时间、单体电池一致性,电池温升特性等因素进行了研究和分析。结果表明,大电流充电会对成组磷酸铁锂动力电池造成比较高的温升和比较严重的单体一致性差异。在不影响电动乘用车动力电池使用寿命和车辆行驶状态的条件下可以采用1C倍率电流进行直流快速充电,在40分钟内能充满整车电池80%以上的电量,根据车载控制器和电池管理系统(BMS)的控制策略,车上动力电池的荷电状态(SOC)最多将下降到25%左右,所以对于正常运行的纯电动乘用车采用1C倍率电流完成整车充电大约需要30 min左右。通过分析可以看出,对于文章中所提到的电动乘用车,如果为整车进行合理的直流快速充电,直流充电机充电功率设计在20 kW左右。     

磷酸铁锂电池恒流和恒功率测试特性比较

与生产、试验过程中常用的恒流充放电方式不同,电池储能电站在电力系统中主要受恒功率充放电的指令调度。为了掌握储能电池在恒功率条件下的特性,建立相应的恒功率测试方法和标准,对66 Ah磷酸铁锂储能电池进行了不同倍率的恒流充放电和恒功率充放电测试,并对两种测试方法下电池的充放电曲线、容量、能量、效率等参数特性进行了比较。结果发现,恒流恒压充放电模式下,电池的倍率性能较好,1小时率放电容量保持率高达98.97%,充电能量表现出随倍率增大而增大的变化趋势;恒功率充放电模式下,电池由于不能完全充满电,倍率性能比较差,1小时率电池放电容量和放电能量分别为59.68 Ah和188.18 Wh,仅为10小时率条件下的91.38%和88.85%。此外,两种测试方式下的容量、能量均在3 h附近出现拐点,在该倍率下,可以用放电容量与工作电压的乘积来计算放电能量,误差均在0.3%以内。     

基于遗传算法的动力电池参数模型辨识

针对磷酸铁锂动力电池利用二阶等效电路模型建立电池动态模型,考虑电池的电势及温度特性,分析在不同充放电倍率下对电池模型参数的影响。基于新威BT400测试电池离线数据,采用遗传算法改进后的系统辨识获得全局最优解。实际实验得出,通过离线数据对辨识参数进行验证最大误差为1.2%,能较好地反映出电池的动静态特性。     

磷酸铁锂电池优化多因子状态在线评估方法

针对目前锂离子电池在线估计方法不准确的问题,提出了一种基于优化充电电压片段下多个健康因子的磷酸铁锂电池健康状态综合在线评估方法,将充电电压片段内所充电量估计的电池容量与实际电池容量的误差最小作为目标,利用遗传算法寻优充电电压片段。在此基础上,分别对表征电池健康状态的充入电量、充电时间以及内部阻抗三个健康因子进行在线评估,归一化处理得到各健康因子对应的健康状态,再通过最小序列优化法实时获取电池综合健康状态。最后对磷酸铁锂电池进行老化充放电实验,对比仅采用电池内阻单因子评估方法,结果表明该方法能有效减小充电过程中电池健康状态估计误差,且适用性更强。     

电动汽车动力电池测试、建模与仿真

电动汽车动力电池是电动汽车充放电关键技术之一,电池性能的优劣直接影响着电动汽车的行驶里程和安全性,进而影响电动汽车的推广和发展。首先对磷酸铁锂电池的特点进行总结,在此基础上采用间歇放电法测试得到了实验测试下动力电池的OCV-SOC曲线,经曲线拟合确定了OCV-SOC模型的参数;建立电动汽车充电的电池组模型,并在PSCAD环境中进行恒流充电仿真,通过仿真与实测对比验证了模型的准确性。     

锂离子动力电池性能研究

介绍了额定容量为10Ah的锂离子动力电池的制备方法,评价了电池的充放电性能、过充电性能及电池一致性等。实验表明,电池的能量密度超过165Wh/kg;0.5C倍率充放电循环500次后电池容量仍为初始容量的90%;-10℃及-20℃时电池放电容量分别为初始容量的75%及70%;电池的过充电性能需进一步改进,过充电压只能达到5.0V;0.1C、0.2C、0.5C和0.8C倍率放电,工作电压平台均超过3.6V,电压差小于0.08V;电池表现出良好的一致性,达到锂离子动力电池的性能指标。     

基于容量增量分析的退役LiFePO4电池分选方法

为解决电动汽车(EVs)动力电池批量退役时检测与分选效率低下的问题,提出一种基于容量增量分析(ICA)的退役磷酸铁锂(LiFePO4)电池分选方法.分析电池容量增量(IC)曲线特征与内部老化过程的关系,提出一致性特征量提取方法;结合模糊C均值聚类(FCM)方法,确定电池一致性分选方法.实验结果表明,IC特征一致性分选方法与传统容量-内阻分选方法相比,提高了退役电池分选的一致性和分选效率.此分选方法对电动汽车退役电池科学高效梯次利用有重要意义.     

锂离子电池充放电倍率对容量衰减影响研究

锂离子电池比能量高、循环寿命较长且使用性能稳定,目前广泛应用于电动汽车。寿命是电池重要性能指标之一,而电池容量衰减快慢决定着寿命的长短,且充放电倍率与其密切相关。通过不同充放电倍率下的电池容量测试实验和加速老化实验,得到不同循环次数下的电池外特性数据,进而研究充放电倍率对电池循环老化容量的影响。对比分析后推断电池在老化初期的容量衰减主要原因是可循环锂离子的减少和活性物质的损失,且充电倍率对电池容量衰减的影响最为明显。     

基于PNGV电容模型的LiFePO4电池性能仿真与实验

电池的模型特性是车用电池管理系统SOC估算的重要基础。以某公司生产的60 Ah磷酸铁锂电池为对象,测定了电池的充放电特性;以选定的PNGV电容模型为基础,利用Matlab软件中Regress函数获得了充、放电方向电池模型辨识参数,并在Simulink中建立相应的仿真模型;结合复合脉冲功率(HPPC)循环实验、恒流放电实验和动态工况实验,验证了该模型具有较高的精度与适用范围,能够用于电池组动态特性的分析。     

梯次利用车用磷酸铁锂电池成组与管理技术研究

从二次电池成组技术和电池管理系统技术两个方面来研究如何高效、稳定地梯次利用车用磷酸铁锂电池。首先从一种新的角度对退运车用磷酸铁锂电池成组技术进行了研究,使用电池箱各种采集参数,并结合相对应的各类离散数据对电池箱进行成组,而不是使用效率低的单电池配组方法,其可快速有效地保证梯次利用退运电池初期的一致性;其次主要研究了新型的电池管理均衡技术,该技术最多可同时对四节电池进行均衡,并通过实验验证了有效性,可保证成组后电池更好的运行,延长电池使用寿命,使价值达到最大化。     

LiFePO_4动力电池容量衰减规律研究

针对LiFePO_4动力电池,设计了循环测试工步,在不同环境温度(20、40℃)下,利用不同充放电倍率(0.5 C、1 C),不同的充放电深度,对两个厂家不同型号的电池进行循环测试,以探求LiFePO_4动力电池在不同工作条件下的容量衰减规律。实验结果表明,在电池充分化成的前提下,工作环境温度是决定电池容量衰减速度的主要因素。     

电动汽车用的一种胶体动力电池特性研究

为了研究一种新型胶体动力电池的充放电特性,评价其在电动汽车上的使用性能,在不同的工况下对该电池组进行了充放电试验,基于试验数据绘制了该电池不同使用工况下的充放电曲线,研究了其充放电性能,并分析了充放电倍率、充放电温度以及充电电压对电池充放电性能及其一致性的影响,提出了该电池在电动汽车上合理使用的建议。     

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。