锂离子电池等效电路模型的研究

为了合理地应用锂离子电池,研究了大量的等效电路模型。为了便于确定电池模型,详细介绍了几种具有代表性的等效电路模型。为了便于使用电池模型,重点说明了几种常用的模型参数辨识原理,并简要介绍了基本的模型验证方法。     

采用阶跃电流辨识电池参数时电流幅值的确定方法

利用阶跃电流激励辨识动力电池动态特性模型参数时,其幅值将影响模型参数的辨识精度。针对这个问题,对这种动力电池动态特性模型参数辨识方法进行误差分析,提出了阶跃电流信号幅值的确定方法。该方法综合考虑了电池非线性特性和检测装置测量误差对参数辨识精度的影响,确定了参数相对误差与阶跃电流信号幅值之间的函数表达式,并且给出了幅值的确定流程。分析和实验验证了该方法的有效性。     

HEV用锂离子电池动态模型参数辨识方法研究

提出一种适用于动力电池等效电路模型的参数辨识算法.基于恒电流充放电试验和复合脉冲功率特性测试工况分别获取平衡电势和欧姆内阻与荷电状态的函数关系,利用动力电池初始状态启动递推最小二乘法辨识电池模型参数建立电池仿真模型,结果表明提出的4步骤RIS算法能很快辨识动力电池关键参数,且误差在2%以内,同时在线辨识功能可实时优化混...     

锂离子电池热模型的研究动态

锂离子电池具有高能量密度、高功率密度、高循环次数及高电压等特点,在新能源产业占据越来越重要的地位。锂离子电池的循环效率、容量、功率、安全性、可靠性和寿命等诸多性能与温度密切相关。热模型可以模拟电池在应用条件下的热行为,研究电池产热、传热、散热的规律,实时计算电池内部和表面的温度变化以及温度场信息,为电池和电池组热管理系统设计与优化提供依据。首先介绍了锂离子电池热模型的类型及产热来源,然后阐述了锂离子电池电化学-热耦合模型、热滥用模型和电-热耦合模型的研究进展,最后根据当前锂离子电池热模型存在的问题对其今后的发展方向进行展望。     

锂离子电池模型综述

锂离子电池的性能是影响电动汽车动力性能最主要的因素之一,锂电池的荷电状态(SOC)是电动汽车电池管理系统(BMS)的核心,为整车电池组的控制提供判断基准.建立一个准确的锂离子电池模型是实现电池SOC在线监测的关键,SOC的精确程度直接影响着锂电池的输出特性、使用寿命和安全性能等方面.有鉴于此,本文对电化学模型、等效电路...     

锂离子电池放电仿真电源的研制

为了满足便携式设备生产和研发过程中仿真锂离子电池放电过程的需求,分析并比较了两种不同的仿真实现原理,并提出了一种锂离子电池放电仿真电源的研制方法.实验表明,通过该方法研制的仿真电源产生的仿真波形与原锂离子电池放电波形的最大相对误差为0.54％,说明采用该方法实现的仿真电源具有较高的准确性和可靠性,能够满足实际工程应用的要求.     

串联锂离子电池斜坡电流均衡器

针对串联锂离子单体电池在充、放电过程中存在荷电状态(SOC)不一致的情况,提出了一种斜坡电流均衡器。均衡时能量直接由电池组中的高电压单体电池向低电压单体电池转移。此均衡方案以电感和电容为储能元件,通过开关器件的占空比控制均衡电流,均衡电流为可控的斜坡电流。同时对两串联锂离子电池进行了仿真和实验,实验结果证明了此均衡方案的有效性。     

基于FF-MILS的锂离子电池模型参数辨识

以三元正极材料锂离子电池为研究对象,选用二阶RC电池模型,采用遗忘因子多新息最小二乘算法(FF-MILS)进行在线参数辨识.比较带有遗忘因子最小二乘算法(FFRLS)与遗忘因子多新息最小二乘算法辨识结果估计的端电压与实测端电压的绝对误差,以验证参数辨识效果.实验结果表明,在城市道路循环工况(UDDS)下,遗忘因子多新息...     

电动汽车动力锂离子电池建模与仿真研究

为了更加准确的研究电动汽车动力锂离子电池的性能,提出了一种改进的等效电路模型,该模型考虑了已有电池模型没有考虑的三个因素：温度、老化、循环次数。在Matlab/Simulink中建立仿真模型,研究了温度、老化和循环次数对动力锂离子电池输出特性的影响。     

锂离子电池健康状态估计方法研究综述

电池管理系统是锂离子电池高效、安全运行的重要保障。电池的状态估计在电池管理系统中发挥着重要的作用。健康状态是锂离子电池状态估计的重要指标之一。通过对近几年国内外锂离子健康状态估计方法相关文献的整理,综述了锂离子电池健康状态的定义和估计方法,并对现有的估计方法进行了分类和阐述。最后针对现有估计方法的不足,提出未来需要改进的方向。     

锂电池等效模型建立与参数辨识方法研究

近年来锂离子电池的发展迅速,基于电池的储能系统在国内外得到广泛应用,国内也在研发基于锂离子电池的混合储能系统。为了确保储能系统在复杂工况下的高效、安全和可靠运行,建立高保真的电池模型和进行准确的参数辨识至关重要。本文对锂电池的工作原理和特性进行简述,综述了锂离子电池的模型和等效电路模型的参数辨识方法,对各种方法的原理进行介绍。综合考虑准确度和复杂度选择二阶RC等效电路模型作为其等效电路模型,采用混合脉冲功率性能测试(HPPC)和最小二乘法进行参数辨识,通过充放电实验,验证模型精度,结果表明,模型与实际虽存在一定误差,能较为准确反映电池的静动态特性。     

环境温度对锂离子电池放电性能的影响

动力型锂离子电池的特性与环境温度紧密相关。开展不同环境温度下电池的放电性能试验,研究不同环境温度对电池的容量和能量、放电平台以及对应续驶里程的影响规律。结果表明,动力型锂离子电池的放电容量和能量以及放电平台在低温环境下迅速降低;室温下放电容量和能量与工况速率（放电倍率）的大小成反比,而低温下二者成正比;对比不同工况温升曲线发现,较低温度环境下大电流促使温升速率加快,对低温放电容量产生了积极效应。     

锂离子电池数值模型与经验模型研究

摘要：设计锂离子电池及优化其参数,确定荷电状态工作区间,以提高其使用寿命。需要精确的电池模型作为理论和实证研究的基础,电池模型分为数值和经验两大类别,分别从电池内部电化学反应和电池充、放电测试数据来建立起锂离子电池模型。分析对比两类模型精确度与适用性,通过两者与实验测试数据的仿真对比,发现以电化学出发的模型精度高于经验模型。     

考虑松弛和滞回的锂离子电池建模及SOC估计

针对锂离子电池在电流状态突然变化时产生的松弛现象和滞回现象,在分析了电池等效电路模型的基础上,引入线性滤波器和滞回模块,建立了电池的自校正模型。通过恒流脉冲实验和动态应力工况测试验证自校正模型在对电池电压特性跟随的可靠性,并在该模型的基础上使用有限差分扩展卡尔曼滤波FDEKF(finite difference extended Kalman filter)算法实现了电池的荷电状态SOC(state of charge)估计。实验分析表明,自校正模型能较好地体现电池的动态特性,并使SOC估计保持很好的精度。     

基于多新息最小二乘算法的锂电池参数辨识

为了保证电池管理系统的安全可靠运行，需要准确地辨识锂离子电池模型参数。以磷酸铁锂为研究对象，建立其RC等效电路模型，并基于该模型辨识锂离子电池模型参数。锂离子电池模型参数受外部因素影响较大并且参数辨识结果受在线信息采集的限制，采用多新息最小二乘辨识算法进行锂离子电池模型参数在线辨识。通过3种不同的充放电实验采集数据，并根据实验数据在不同初值下进行参数辨识，通过比较由辨识结果估计出的端口电压值与实际值的误差来描述辨识结果的准确度。实验结果表明，多新息最小二乘辨识算法具有快速收敛性与高精确性。     

锂离子电池建模与参数识别

锂离子电池作为最新一代的绿色高能充电电池受到越来越多的关注,成为诸多领域的核心储能部件。为了更好地发挥电池管理系统的作用,基于电化学机理提出一种新的电池等效电路模型,模型中同时考虑了热行为描述,模型参数通过激励响应分析的方法获取。通过实验证明该模型能够较精确地描述电池充放电行为,并且由于其较高的计算效率和精确度,将该模型嵌入到电池管理系统中将使电池管理更加有效。