混合动力电动车用VRLA电池技术

分析了混合电动车用蓄电池的发展趋势,介绍了轻混合电动车用12 V系统(国外称Stopand Start功能)阀控密封蓄电池的使用功能、特点及其主要技术性能,针对轻混合电动车的使用工况和该使用条件下阀控密封电池的主要失效模式,提出了提高低温大电流放电性能,减少高温环境下失水和改进电池在部分荷电状态下的浅循环寿命等技术方向。     

混合动力电动车用电源热管理的技术现状

混合动力电动车用电源的热管理问题对车辆在各种环境下的运行性能有至关重要的影响。着重从电池散热的角度详细介绍了目前电动车用蓄电池冷却措施的研究、应用和发展状况。提出混合动力电动车电源热管理的一个发展方向是将电池内部传热特性和外部散热过程耦合分析,研制更为有效的冷却方式。     

混合动力电动车用384 V/80 Ah MH-Ni动力电池系统

研制开发出混合动力电动车用80 Ah方型MH-Ni(氢镍)动力电池及其96 V/80 Ah、384 V/80 Ah高电压电池组系统;在-20～55℃宽温度范围条件下,电池可在SOC0.2～0.8范围内进行3～10 C的脉冲充放电,12 V电池模块比能量达61 Wh/kg,峰值比功率达到406 W/kg,电池28天荷电保持率达91%;电池1 C寿命正在测试中,目前已达500次无任何衰减.96 V或384 V高电压电池组大电流充放电特性、热管理、性能一致性状态及安全可靠性较好;384 V/80 Ah电池组及其管理系统完成城市客车工况150 h台架可靠性实验考核,并顺利进行在燃料电池/MH-Ni电池为混合动力的城市客车的装车运行实验,电池组性能状态良好.     

混合电动车用动力MH-Ni电池的研究现状与发展

综述了混合电动车(HEV)用MH-Ni电池的发展状况及技术水平.MH-Ni电池因具有较好的安全性、高功率、长寿命及宽使用温度范围等优点,成为HEV很有希望的辅助动力电源.其动力性能基本上达到了美国能源部和新生代汽车联合体(DOE/PNGV)制定的要求.对影响动力MH-Ni电池组实际应用的关键问题如比功率特性、电池存储性能、电池组合设计、电池组热管理和内压管理等进行了阐述.同时讨论了MH-Ni电池荷电状态(State of Charge)的计算以及电池组性能测试方法.     

电动车用锌镍电池的性能特征

阐述了可充锌镍电池的研究和开发 ,该系列电池主要应用于电动自行车、电动摩托车及混合电动车。通过减少锌电极的溶解和一项电池的密封设计专利使得锌镍电池的性能有了很大的提高。单元电池模组(12V30A·h)100%DOD的循环寿命已突破500次 ,而且比能量高达50W·h/kg。在许多应用领域中锌镍电池(Zn/Ni)完全可以取代密封铅蓄电池(SLA)、镉镍电池(Cd/Ni)及金属氢化物镍电池(MH/Ni)     

PHEV对电池性能的要求——第22届国际电动车年会概述

介绍了第22届国际电动车年会有关可外接充电式混合动力汽车(PHEV)的研究情况,PHEV的发展状况、动力系统结构、工作模式,国外关于PHEV专用电池的开发情况;分析了PHEV对电池的能量密度、功率密度、寿命、成本等方面的性能要求.     

电动车用金属氢化物-镍电池

介绍了世界上主要公司的电动车和混合电动车用金属氢化物 镍电池进展和性能水平以及装金属氢化物 镍电池的电动车。电动车用金属氢化物 镍电池的比能量为 5 4～ 70Wh/kg、38～ 170Wh/L ,比功率为 16 2～ 2 40W /kg、370～6 0 0W /L ,循环寿命为 6 0 0～ 2 0 0 0次 ,这些都已达到USABC的中期目标。混合电动车用金属氢化物 镍电池的比能量为44～ 6 8Wh/kg、10 0～ 16 0Wh/L ,比功率为 30 0～ 85 0W /kg、80 0～ 14 0 0W /L。功率与能量的比值为 6～ 14W /Wh ,循环寿命已超过 2 0 0 0 0次 ,这些与能源部的要求还有距离。各种装金属氢化物 镍电池的电动车和混合电动车约有 2 0辆。所以金属氢化物 镍电池可作为电动车和混合电动车的候选者。但是 ,限制金属氢化物 镍电池推广应用的缺点是价格太高和一致性差。随着电动车用锂离子蓄电池和燃料电池的发展 ,金属氢化物 镍电池在电动车中的地位将下降。     

电动车用铅酸蓄电池的现状与前景

综述了国内外电动车电池市场状况以及电动车用铅酸蓄电池的研究现状和性能水平,并着重介绍了混合动力电动车的类型、特点和对电池的要求,通过对有关资料的分析,认为铅酸蓄电池是现阶段混合动力电动车可选用的电池之一,并对电动车用铅酸电池的发展前景发表了看法。     

日本正式进行电动车用电池寿命评估试验

95年9月日本中央电力研究所、赤诚试验中心、“东京电力”等十家电力公司联合正式进行电动车用电池的评估试验。试验目的：（1）研究能使电力负荷平衡的电池充电方法。（2）研究提高电池寿命的方法。供试电池除国内外大量应用的密闭铅电池（12V、60Ah即电动车选定产品补，还有“日本电池呼V。夕甘。…，两公司开发的电池，（均用12个电池串联成电池组）。试验设备：最大出力50kw（200V，250A）试验装置共6台，由计算机控制，模拟电动车各种组合的实际运行状况，还有监视全部和单个电地的电压和温度的仪器。充放电模式：充电轮番来有“恒流…     

电动自行车及其电池

电动车发展是自然和人类生活的需要,其动力源电池具有多样化。电动自行车是一种电动车,在众多的电池中,从电池的性能价格比和安全可靠等综合因素来考虑,目前仍以铅蓄电池作为电动自行车的首选电池,但尚需进一步提高其比能量和循环寿命性能,以便更好地适应电动自行车对电池的要求,并开发其他更好的新型电池替代含有大量有害铅的铅蓄电池。     

HEV用动力蓄电池的最大充放电性能

结合动力蓄电池在混合动力汽车(HEV)上的应用特点,分析了最大充放电性能的影响因素和描述方法,并使用车辆在城市和高速道路上的运行情况统计数据设计了新的实验程序,包括长持续期(30 s)和短持续期(10 s)两部分.对Optima D34型12 V 55 Ah VRLA电池进行的实验结果表明,长短持续期的充放电性能相差很大.对于HEV,应将长持续期和短持续期性能区分对待.     

HEV车载复合电源系统控制策略优化研究

HEV车载复合电源是将高比功率的超级电容与高比能量的蓄电池复合使用,通过合理的能量管理策略,以提高HEV汽车能源系统性能的技术。在分析车载复合电源系统的结构、功率需求及电源约束条件的基础上,建立了以车辆燃油消耗率和再生制动能量回收率为优化目标函数的能量管理问题数学模型。然后,根据复合电源系统的工作模式设计了基于模糊逻辑的能量管理控制器,利用遗传算法对功率分配因子的隶属度函数参数进行优化。基于ADVISOR的仿真研究表明,与未优化的模糊能量管理策略相比,经过优化的模糊能量管理策略能够更有效地降低混合动力汽车的燃油消耗,提高了制动能量回收率。     

混合动力汽车电池管理系统研究

针对混合动力汽车动力电池包中单体电池性能差异造成的不良影响,研制了氢镍动力电池管理系统。该系统采用多副边电路实现电池组均衡充电。结果表明,该方法能对电池性能的不一致性进行有效补偿,最大限度地发挥动力电池的效用,从而延长了电池组的使用寿命。     

电动车用MH-Ni动力电池

对近年来电动车用MHNi动力电池开发动向进行了简要综述。从动力电池角度而言,MHNi电池与现有正开发的各种电池相比,具有更强的现实应用性,其比能量已与锂离子电池水平相当,体积比功率甚至高于锂离子电池水平;从发展态势上看,MHNi动力电池主要有适合纯电动车用的高能MHNi动力电池和适合混合动力车使用的高功率MHNi动力电池,不同类型的动力电池有着不同的电池结构设计及电极组成。与此同时,对构成其电极的活性物质成分、一些改性措施及存在的问题、发展趋势及国内MHNi动力电池发展等进行了评述     

国外混合动力车用VRLA电池的研发进展(1)

介绍了适用于混合动力车(HEV)的阀控式铅酸(VRLA)电池的国外研发情况.如Hawker两头双极柱卷绕式VRLA电池、Exide卷绕式VRLA电池、Exide和Fiamm的平板式VRLA电池、CSIRO超级电池和Effpower双极性VRLA电池等;还介绍了VRLA电池高倍率部分荷电态(HRPSoC)运行的原理和失效机理,提出了解决的途径.     

HEV用MH/Ni电池管理系统

根据混合动力汽车(HEV)对MH/Ni电池组的应用要求,设计了电池管理系统.采用模块式结构,实现了对40组电池模块运行数据的实时精确采集,为准确判断电池的状况和估算电池的荷电状态(SOC)提供了依据.系统采用气体压力变化作为蓄电池组充电的控制参数,具有较强的抗干扰功能,丰富的故障诊断功能和可靠的CAN总线通讯功能.在HEV中的实际应用表明:系统运行良好,对MH/Ni电池组的SOC预测精度达到5%以内.     

Modeling and simulation for hybrid electric vehicles. I. Modeling

A model for the hybrid electric vehicle (HEV) powertrain simulation has been constructed with a specific power control strategy for an electric-assisted HEV in parallel configuration. The HEV was built by the University of Tennessee, Knoxville. Experimental procedures and data analysis for characterizing power output from the battery and the auxiliary power unit (APU) are presented. The model is implemented based on the empirical formulation and power control scheme, a power control strategy by means of throttle position. It also incorporates regeneration and regenerative braking for battery capacity recovery. The model allows for real time evaluation of a wide range of parameters in vehicle operation as a HEV, a pure electric vehicle, or as a conventional vehicle.     

HEV用锂离子电池智能管理系统

在混合动力汽车(HEV)的应用中,锂离子电池组在大电流充放电一段时间后,会出现上限电压参差不齐和在低压附近时场管异常开关等问题.设计了基于数字信号处理器(DSP)TMS320LF2407A(包含了均衡、自锁和电量显示电路)的智能管理系统.该系统可有效地保护锂离子电池组,实现能量的回馈并提高电源的利用率.     

System Integration and Power-Flow Management for a Series Hybrid Electric Vehicle Using Supercapacitors and Batteries

In this paper, system integration and power-flow management algorithms for a four-wheel-driven series hybrid electric vehicle (HEV) having multiple power sources composed of a diesel-engine-based generator, lead acid battery bank, and supercapacitor bank are presented. The super-capacitor is utilized as a short-term energy storage device to meet the dynamic performance of the vehicle, while the battery is utilized as a mid-term energy storage for the electric vehicle (EV) mode operation due to its higher energy density. The generator based on an interior permanent magnet machine (IPMM), run by a diesel engine, provides the average power for the normal operation of the vehicle. Thanks to the proposed power-flow management algorithm, each of the energy sources is controlled appropriately and also the dynamic performance of the vehicle has been improved. The proposed power-flow management algorithm has been experimentally verified with a full-scale prototype vehicle.      

利用人工神经网络预测电池SOC的研究

能源和环境与人类社会的生存和发展密切相关,能源短缺和环保的要求推动了混合动力车的发展。电池是混合动力车的动力源之一,准确和可靠地获得电池荷电状态(Stateofcharge,SOC)是电池管理系统的主要任务之一。在总结现有SOC预测方法的基础上,尝试使用人工神经网络的方法预测动力电池SOC。结果表明人工神经网络对多变量的非线性系统非常有效。另外,不同的数据样本对训练效果存在影响,试验表明用处理后的数据进行预测的结果明显较好。