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.     

退役磷酸铁锂电芯性能研究

一致性分选是退役电池梯次利用的关键技术之一.本文以15A·h退役磷酸铁锂单体电池为研究对象,通过外部特征分析、容量测试、脉冲充放电测试来研究电池的内部及外部性质.研究结果表明,退役锂离子电池分选的第一步可通过外观检查进行初步快速筛选.对于退役电池实际容量的标定,按标称容量的80％来定义充放电电流I3,得到的退役电池实际容量更准确.脉冲放电电压是判断电池一致性的一个重要指标,可作为锂电池快速分选的特征指标.最后选出了电池健康度(SOH)在80％以上、脉冲放电电压在2.7V以上的电池作为工况良好的电池.     

梯次利用动力锂电池的单体电池电化学性能

随着电动汽车的快速发展,大量车用动力锂电池面临退役。对退役动力锂电池进行合理的梯次利用,可以降低动力锂电池的全寿命周期成本,提升动力锂电池的利用价值,对电动汽车行业的快速发展具有重大意义。将退役的车用动力锂电池包进行拆卸,对其单体电池外观和电化学性能进行测试,测试结果表明:单体电池的外观尺寸符合要求,开路电压压差值较小,内阻极差值达12.66 mΩ,容量衰减较为严重,在1 C下放电温升高达56℃,贮存28天后的容量保持率为89.4%。     

基于放电平台期的Wkmeans退役锂离子电池分选方法

针对退役锂离子电池单体之间由于生产过程及后续工作环境的不同产生的不一致性差异对分选后电池成组性能的影响,提出一种基于放电平台期参数的锂离子电池分选方法.以磷酸铁锂电池为研究对象,通过研究电池组不一致性的影响因素确定聚类的指标,进而进行放电实验,得到电池的电压、电流、容量等时序数据,并通过固定电压窗口的方法得到放电平台高...     

基于快速充电曲线的退役锂电池模块快速分选技术EI北大核心CSCD

由于在使用过程中造成的电池间的不一致性,退役锂离子电池在储能应用等梯次利用前要进行一致性分选。然而,现有的退役锂电池分选方法存在着效率低下的问题,并且研究多集中于单体,针对模块层面的分选方法相对欠缺。为此提出了一种基于机器学习算法的退役锂电池模块快速分选方法。首先阐述了由于电池不一致性所带来的串联充电曲线不同的现象,基于此原理设计了分选步骤;其次,提出了基于支持向量机的筛选模型,实现了利用少部分样品电池的特征电压筛选大批量的退役电池;进一步,提出了一种针对模块级别的退役电池重组方法,以应对实际工程中电池模块难以拆解的特性。结果表明,相较于传统方法,所提退役电池模块快速分选方法大幅提升了分选效率,同时解决了退役锂电池模块分选的问题。     

基于快速充电曲线的退役锂电池模块快速分选技术

由于在使用过程中造成的电池间的不一致性,退役锂离子电池在储能应用等梯次利用前要进行一致性分选。然而,现有的退役锂电池分选方法存在着效率低下的问题,并且研究多集中于单体,针对模块层面的分选方法相对欠缺。为此提出了一种基于机器学习算法的退役锂电池模块快速分选方法。首先阐述了由于电池不一致性所带来的串联充电曲线不同的现象,基于此原理设计了分选步骤;其次,提出了基于支持向量机的筛选模型,实现了利用少部分样品电池的特征电压筛选大批量的退役电池;进一步,提出了一种针对模块级别的退役电池重组方法,以应对实际工程中电池模块难以拆解的特性。结果表明,相较于传统方法,所提退役电池模块快速分选方法大幅提升了分选效率,同时解决了退役锂电池模块分选的问题。     

“先进储能技术研究”特约专栏寄语

<正>特约专栏寄语车用动力锂电池退役时的剩余容量高达80%,具有较高的梯次利用价值。为了获得退役动力锂电池在梯次利用过程中的不同工况下电池的响应特性,本文提出了一种考虑电池老化特性的电池模型,并利用Matlab/Simulink仿真软件构建     

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。     

基于SIMULINK的退役动力锂电池建模与仿真

车用动力锂电池退役时的剩余容量高达80%,具有较高的梯次利用价值。为了获得退役动力锂电池在梯次利用过程中的不同工况下电池的响应特性,本文提出了一种考虑电池老化特性的电池模型,并利用Matlab/Simulink仿真软件构建了一款动力锂电池的仿真模型,通过对仿真结果和厂家实验数据对比分析,验证了所提退役动力锂电池模型的正确性和可行性,为后续退役动力锂电池的均衡控制等研究奠定基础。     

一种磷酸铁锂动力电池组主动均衡充电系统

研究了一种电动汽车用磷酸铁锂动力电池组分布式主动均衡充电系统。该系统由单体电池管理模块和整车控制器组成。各模块之间通过CAN总线通信,单体电池管理模块与整车控制器之间通过CAN-USB总线适配器进行通信。电池组中各单体电池分别配备了单体电池管理模块,单体电池管理模块由单体电池检测单元和单体电池均衡充电单元构成,单体电池均衡充电单元采用反激变换器实现由电池组向单体电池荷电状态低的电池进行补充电,从而实现各单体电池荷电状态的基本一致,延长电动汽车续驶里程。最后对系统进行了48V/140Ah磷酸铁锂电池组在静置模式下的均衡实验。     

基于改进DBSCAN的退役动力电池分选方法

退役动力电池梯次利用时电池单体不一致性对于分选后电池组性能具有重要影响，高效的分选方法能够降低电池不一致性，提高电池组的使用性能和安全性。针对目前常用的电池检测系统采样频率较低等问题，首先使用自适应分段拟合方法对充放电数据进行拟合，从充放电曲线中提取表征电池不一致性的动态特征电压上升高度（VR）、电压下降深度（DVF），并与容量、开路电压静态特征结合构成分选特征向量；然后提出一种基于核密度估计的DBSCAN算法（KDEDBSCAN），通过核密度估计自适应确定聚类算法参数，对特征聚类实现电池的分选；最后通过实验验证该分选方法的有效性。     

退役电池储能系统中可重构电池网络技术应用

可重构电池网络在电动汽车电池组、备用电源和储能系统中应用广泛。灵活的电池拓扑重构可实现电池单体间差异化管理,在电-热-安全管控中发挥作用。可重构电池网络技术应用于退役电池储能系统,革新动力电池梯次利用的分选、重组环节,有效解决电池差异化带来的安全性问题。将可重构电池网络应用于退役电池储能电站设计,围绕可重构电池网络设计的原理、技术优势和应用案例,介绍可重构电池网络在退役电池储能系统中的应用,以期为大规模退役动力电池梯次利用提供借鉴。     

基于DBSCAN聚类的退役动力电池深度配组方法

退役动力电池在梯次利用时，因单体一致性差异较大，常难以满足使用要求。综合考量退役动力电池动态特性和静态特性，提出一种改进的多参数DBSCAN聚类算法对退役动力电池进行深度配组。对比实验表明，与Kmeans++聚类的结果相比，采用该方法聚类后电池最大容量差减少了86.04%；循环充放电实验表明，采用该方法得到的电池组充电性能提高约3%～5%，其放电量更大，其容量衰减速率降低了64.96%。该方法可有效提高电池组内单体的一致性并延长电池组的使用寿命。     

一种改进串联电池组性能的方法研究

研究了并联小容量电池对磷酸铁锂电池组性能的影响,其中小容量电池是通过两个二极管并联到电池组内各个单体电池两端,在不同温度下,通过对电池组的容量、混合脉冲、倍率放电和循环一致性的测试分析,发现并联小容量电池对电池组的总体性能有所提升,对磷酸铁锂电池组的广泛使用具有重要意义。     

磷酸铁锂电池SOC估算方法研究

磷酸铁锂电池宽的电压平台和严重的两端极化不利于SOC的估算,但电池的SOC对电池组不一致性和寿命有着重要的影响,因此本文在磷酸铁锂电池的现有SOC估算分析基础上,研究了反应电池电化学特征的伏安特性曲线,提出了不同充电倍率、不同老化程度下可靠和准确的△Q/△V分析方法,利用电池在充电过程中的峰值△Q修正电池SOC值。为电动汽车电池组在线均衡和智能电池系统的管理策略提供依据。     

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。     

动力锂离子电池串并联仿真技术研究

由于不一致性问题和短板效应的存在,动力锂离子电池串并联成组后性能会比单体进一步降低。以新电池筛选以及旧电池梯次利用为背景,选取电学模型分析了储能系统用大容量锰酸锂电池和磷酸铁锂电池的模型状态参数,并通过等效电路的微分方程建立了单体电池和串并联电池组的计算机仿真模型。为验证仿真模型精度以及分析串并联仿真结果,分别对不同内阻分布、荷电状态分布和单体容量分布的筛选结果进行倍率充放电实验,研究了单体电池参数不一致程度和串并联连接方式对电流不平衡度的影响。本文提出的串并联仿真方法为评估动力电池组和储能系统的性能提供了重要手段。     

磷酸铁锂动力电池组充电系统的设计与实现

为了提高电动汽车动力电池组的性能,延长电池使用寿命,降低电动汽车运行成本,必须对磷酸铁锂动力电池组充电过程进行监控。根据磷酸铁锂动力电池组充电技术要求,对磷酸铁锂动力电池组充电系统进行设计,并利用所设计的充电系统对磷酸铁锂动力电池组进行充电试验。试验结果表明整个系统可以对磷酸铁锂动力电池组充电过程进行实时监控,并能实现对各单节电池的过充保护,充分发挥磷酸铁锂电池的性能。     

基于四管双向变换器的退役电池组有源快速均衡方法

该文提出一种用于梯次利用电池组的高效快速的有源均衡电路及其控制策略。首先,通过四管双向变换器,将退役电池组中不平衡电池能量传递至由超级电容构成的能量中转单元,然后,再由变换器将超级电容中的能量分配至电池组中能量较低的电池单元,实现串联电池组的平衡。四管双向变换器的4个主开关管工作在同步整流的工作模式,在实现能量双向流动的同时,保证变换器本身具有较高的能量转换效率;采用K-Means聚类均衡算法对退役电池组中不相邻的单体电池优先进行均衡,然后再对电池组内部“电池簇”进行均衡,实现梯次利用电池组的高效快速均衡。为验证所提均衡方法的有效性,在MATLAB/Simulink软件中进行软件仿真,并搭建实验平台对6节串联梯次电池进行均衡实验。实验结果表明,与传统的电池均衡方法相比,该方法具有更短的均衡时间以及更高的均衡效率。     

磷酸铁锂电池性能衰退与容量预测模型研究

动力电池由于老化导致的性能衰退与储能系统功率吞吐能力密切相关。为了揭示磷酸铁锂电池的老化特性,进行了实验研究。通过不同恒定倍率下的循环老化实验和特性实验,获取了磷酸铁锂电池特征参数的变化规律以及容量增量分析(ICA)曲线的变化趋势。实验结果表明,磷酸铁锂电池的容量和欧姆内阻随老化变化明显。利用半经验老化模型结合2 C循环老化实验结果验证了电池可用容量预测结果,预测模型能够有效地预测电池可用容量衰减,预测误差在2%以内。