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。     

梯次利用锂离子电池电化学阻抗模型及特性参数分析

基于电化学阻抗谱测试结果,建立了梯次利用锂离子电池电化学阻抗模型,实验验证了模型精度,误差在2%以内。研究了阻抗模型特性参数随电池荷电状态(SOC)和老化状况的变化特性,测试结果表明,电池的直流内阻随着SOC的变化基本保持不变,在两端SOC区间,即(0,0.3)和(0.8,1.0),电化学极化阻抗和浓差极化阻抗均显著增大。电化学极化阻抗和浓差极化阻抗随着电池循环次数的增加明显增大,而欧姆内阻变化较小,表明车用锂离子电池多次循环后的性能变差主要是由于电化学极化阻抗与浓差极化阻抗的增大引起的,为梯次利用锂离子电池在储能系统中的应用奠定了理论基础。     

商业化锂离子电池的阻抗谱研究

交流阻抗谱技术在电化学能源领域获得广泛应用，包括研究电极过程动力学，腐蚀特征，电沉积现象。详细研究了不同荷电态时商业化锂离子电池的阻抗谱。分析了等效电路参数与荷电态的关系。     

基于LiFePO4的高容量固态锂离子电池的设计

通过在磷酸铁锂(LFP)正极浆料里加入基于PEO的固态电解质浆料,使得固态电解质浆料在正极片里均匀分布,减小锂离子传输距离,改善界面阻抗,从而提升固态电池的容量与安全性能。结果表明当LFP/导电炭黑/PVDF质量比为4.5/0.25/0.25时,扣式固态电池容量可达162.1mAh/g,60℃条件下循环50次后仍有96.2%的容量保持率。     

电化学阻抗技术在锂离子电池研究中的应用

电化学阻抗技术是一种应用广泛的电化学分析技术,其在锂离子电池及材料研究中占据越来越重要的地位.综述了交流阻抗技术在锂离子电池及材料研究中的应用进展,包括正、负极材料电化学储锂性能及储锂机理、电解质导电性能及其机理、电解质与电极材料间的界面反应、锂离子的界面传导、电池材料失活机理、全电池性能衰减原因及预测等,并展望了交流...     

用于备用电源的三元锂离子电池交流阻抗分析

以三元锂离子为研究对象,通过模拟备用电源工况,测试得到电池交流阻抗谱,通过建立等效电路,研究欧姆阻抗Rs、电荷传递阻抗Rp和扩散阻抗CPEw随不同搁置时间、环境温度、荷电状态(state of charge,SOC)的变化规律.结果表明:在经过五个周期共140 d的搁置,常温搁置电池容量保持率为96.3％,高温45℃搁...     

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...     

锂离子电池在不同倍率循环的阻抗特性研究

研究了高镍-石墨体系锂离子电池在25℃,4种循环倍率(0.5 C,1 C,2 C,阶梯充)下的循环性能及直流内阻,并采用EIS对电池不同健康状态进行研究,辨识电池循环过程中的阻抗变化规律.研究表明,电池在0.5 C循环时寿命衰减最快,阶梯充电的寿命和内阻性能最好.EIS分析表明,电池前600次循环,电荷转移阻抗减小,然后随着循环的进行,电池电荷转移阻抗及总阻抗都持续增大.     

基于RLS法的锂离子电池离线参数辨识

提出一种基于递推型最小二乘法(RLS)算法改进的离线参数识别方法,采用RLS法作为离线参数辨识的初值,以解决离线辨识初值选择的限制,并能保证辨识结果的精度。采用RLS算法辨识参数,获取模型参数,仿真电压和实验电压最大误差达100 m V,但耗时仅120 s。采用Simscape模型的离线参数辨识方法,最大误差58 m V,耗时1. 8 h;利用RLS算法获取初值,用离线参数辨识方法,最大误差为31 m V,平均误差15 m V,耗时0. 5 h。辨识精度与辨识速度都有明显的提升。     

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。     

锂离子电池特性研究

为了提高锂离子电池组的安全性和使用寿命,需要对电池组进行有效的控制和管理。电池荷电状态（SOC）是电池管理系统中最重要的参数之一,是系统中其他功能的基础。因此,电池SOC实时、准确的估计有着重要的现实意义。实现电池SOC实时、准确的估计的基础是建立精确的电池模型。针对锂离子电池的几个主要特性进行了相关的研究和实验验证,为电池模型的建立提供了依据。     

基于单频阻抗的锂离子电池热失控分级预警

潜在的热失控风险,特别是过充电,可能会引发锂离子电池的安全事故。以电化学阻抗谱(EIS)为基础,采用单频阻抗X_1Hz和X_400Hz实现电池内部阻抗的实时检测。在不同充电倍率、环境温度和健康状态下进行验证,特征阻抗表现出很好的稳定性。基于X_1Hz和X_400Hz的单频阻抗,提出一种热失控安全分级预警方法,并验证该方法的可靠性。该方法的最后一级预警可在热失控前5 min以上发出安全预警。     

锂离子嵌脱的交流阻抗模型

介绍了文献中提出过的6种描述锂离子在正负极脱嵌过程的交流阻抗等效电路模型、恒相元件模型、修正的Randels模型、吸附模型、Voigt模型、修正后的FMG模型、修正的Voigt FMG模型。分析比较了这6种模型所表示电极过程的物理化学意义,认为修正的Voigt FMG模型能较清楚的描述锂离子在锂离子电池正负极中的脱嵌过程。     

基于特征频率阻抗的锂离子电池健康状态评估

随着锂电池的广泛使用,快速准确的估计锂电池健康状态对于电池安全管理十分重要。为准确估计锂电池健康状态,为电池管理系统提供策略,该文在电池正常工作温度范围内对不同荷电状态、不同健康状态的锂电池进行电化学阻抗谱测试,并对锂电池电化学阻抗谱的弛豫时间分布进行分析,筛选出可有效表征锂电池健康状态的特征频率,建立包含温度影响的锂电池健康状态估计模型,提出基于电化学阻抗谱的锂电池健康状态估计方法。实验结果表明,处于低频区的极化过程S1与S2不受锂电池荷电状态的影响。在不同温度下,极化过程S1与S2受电池健康状态的影响较为显著,可以有效表征电池健康状态。该文建立的电池健康状态估计模型可以将健康状态估计误差控制在2.5%以内。弛豫时间分布方法可以实现锂电池特征频率的筛选,且电化学阻抗谱可用于电池健康状态估计,提升电池安全水平。     

锂离子电池自适应参数辨识与SoC估算研究

传统的锂离子电池SoC估算以固定参数的电池模型为基础,不能反映电池内部的真实状态,进而影响了估算精度。为此,提出一种模型参数自适应辨识与SoC估算相结合的协同估算方法。首先建立电池二阶RC等效电路模型,通过脉冲充放电实验获取开路电压与SoC关系并进行分段线性化,得到模型状态空间表达式。然后采用限定记忆递推最小二乘法进行模型参数自适应辨识与逐步更新,并设计PI观测器以实现SoC估算,两者协同从而提高估算精度。理论分析证明了PI观测器的鲁棒性。实验和仿真结果表明,该算法具有很高的SoC估算精度,估计误差范围在1.5%以内,平均估算误差只有1.28%。