圆柱型锂离子电池三维分层热耦合模型研究

圆柱型锂离子电池的电芯由电池单元卷绕形成,其中电池单元由浸润在电解液中的正负极片、隔膜以及正负极耳组成。三维平均体积模型难以分析电池内部复杂的电化学系统,对此,针对实物的三维结构建立了考虑瞬态温度变化与电化学反应间相互影响的三维分层模型。通过实验验证了模型的准确性,基于模型结果详细分析了在不同放电倍率下电池内部电流密度和极化电压等电化学特征、焦耳热及反应热的产热速率和电池内部温度分布。研究结果有助于后续电池温度一致性及热管理技术的研究。     

锂电池电-热耦合模型热管理系统仿真分析

锂离子电池的工作温度维持在适宜范围内,是保障电池安全、高效和长寿命使用的必要条件。构建符合其特性规律的锂离子电池电-热耦合等效电路模型,并对其进行离散化,通过仿真结果与实验数据对比验证了模型的精确性与可靠性。然后基于电-热耦合模型优化并行风道式散热系统的进口风速、楔形风道角、电池单体间距、表面偏移角四个参数,将并行风冷系统中四个参数数值利用正交优化法来设计实验组合,分析出各实验因素权重关系,通过较优组合结果对比得到并行风冷结构的最优参数组合,最优参数组合下的并行风冷系统使得电池组在25℃下工作的最高温度为30.72℃,温升为5.72℃,温差为4.54℃,满足电池组对工作温度的要求。     

锂离子电池三维电化学-热耦合模型及生热分析

锂离子电池在放电过程中的温度变化会影响电池的工作性能,严重时还会引起安全事故。建立了3.4 V/50 Ah磷酸铁锂电池的三维电化学-热耦合模型,能获得比单一模型更精确全面的电池温度场分布及其动态变化的情况。模拟了电池0.5 C、1 C和2 C恒流放电工况下温升变化以及三维温度场分布。随着放电倍率的增大,锂离子电池内部呈不均匀化,电池最高温度变大,温度场的不均匀性越大,温升速率越高,温差越大;电池越靠近中心的部分温度越高,最高温度出现在电池几何中心位置,极柱温度最低,正极柱温度略高于负极柱。     

基于热-电耦合模型的锂离子电池热特性分析

锂离子电池的热效应不仅影响电池的性能和使用寿命,同时也是电池安全使用的一个隐患。针对18650型锂离子电池的热效应,建立一维电化学与二维传热耦合模型,并对模型进行数值计算及试验验证,重点分析了热电耦合模型对18650型锂离子电池温升效应的预测及工作温度对锂离子电池放电容量的影响。结果表明:热电耦合模型可以较准确地预测锂离子电池运行过程中的温度场变化,工作环境温度对单体电压无影响,但对锂离子电池充放电影响较大,环境温度升高,锂离子电池材料活性增大,放电容量增大。     

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。     

锂离子电池热模型研究进展

锂离子电池的热模型对于锂离子电池单体和热管理系统的设计有重要帮助,是研究改善锂离子电池安全性的重要工具.介绍了国内外关于锂离子电池热模型的研究进展,包括电化学一热耦合模型、电一热耦合模型和热滥用模型,以及以这些模型为基础,在锂离子电池单体设计、热管理和安全性研究方面做的工作.在此基础上,分析了当前研究有待于深化的地方,为下一步研究提供参考.     

锂离子电池热耦合SP+模型及其参数化简

为了更加准确便捷地研究锂离子电池的性能和健康状态,提出了一种热耦合SP+模型。首先,在单粒子模型的基础上,增加液相扩散作用和电池温度的描述;然后,针对模型参数过多、不易应用的问题,进行参数化简融合,并保留了其清晰的物理含义;最后,对该模型进行不同工况下端电压、容量和表面温度的验证。实验结果证明该模型有很高的仿真精度。热耦合SP+模型的提出使锂离子电化学模型的表达形式和计算过程得到了简化,增加了热行为的仿真,为电化学模型应用于电池管理系统提供了理论基础。     

三维锂离子单电池电化学-热耦合模型

预测锂离子电池的内部温度场对于热管理系统开发具有重要意义。应用多孔电极理论,建立了锂离子电池的一维电化学生热模型,同时考虑正负极集流板和电解液的欧姆热,与基于温度场相似准则建立的跨尺度锂离子单电池三维分层模型耦合,建立了基于有限单元的锂离子单电池温度场模型。基于模型进行1恒流放电工况下的热力学计算,系统考察了电池温度变化与分布特征,并对比分析了各层不均匀发热率分布情况。仿真结果表明,所建立模型能够进行锂离子电池内部分层结构发热分布和温度场预测,有助于后续的关键影响因素分析。     

大容量软包装锂离子电池放电过程热分析

锂离子电池尤其是大容量锂离子电池在放电过程中会产生大量热量,如果不及时进行散热处理会严重影响电池整体的性能,也会产生安全隐患。利用STAR-CCM+软件,以软包装锂离子单体电池为研究对象,建立锂离子电池的传热模型,分析锂离子电池在放电过程中发热量、温度分布等变化规律,并讨论不同对流换热系数对电池温度的影响。     

电化学阻抗谱在锂电池状态检测中的应用

电化学阻抗谱法是一种广泛的电化学分析手段,在锂离子电池的研究中占有越来越重要的位置。阐述了电化学阻抗谱法的基本原理,电解质与电极材料中的界面反应机理,以及它在锂离子电池的状态监测、正极材料、负极材料研究中的应用,从而可以提高电池的性能,延长电池的寿命。     

正常阀控铅酸蓄电池放电特性研究

本文通过对阀控铅酸蓄电池工作原理、负极钝化机理,以及放电电流、放电温度对放电容量等的影响等方面的说明来分析阀控铅酸蓄电池的放电特性。     

基于灰色模型的锂电池充电技术研究

由于电池系统具有非线性和迟滞性等特点,电池模型的准确性和实用性难以兼顾。针对此问题,建立和验证了基于灰色控制理论的锂离子电池灰色模型。应用该模型研究了相关的电池充电技术,并提出了基于灰色模型的充电终止判断技术以消除电池系统迟滞性带来的影响,以及采用灰色PID控制技术跟踪充电曲线以减轻电池系统非线性带来的控制精度不高的问题。实验结果表明,相对于传统PID控制,灰色PID跟踪充电曲线具有更高精度。     

基于STM32的通信用后备锂电池组管理系统的研究与设计

锂电池组后备电源是通讯系统后备电源发展的一种趋势。锂电池组后备电源比传统的铅酸电池后备电源具有很多的优势,但由于锂电池自身的特点,使用时需要专门的电池管理系统进行电池管理,利用STM32设计了一种可用于通讯基站的16串锂电池组后备电源管理系统。     

基于磷酸铁锂电池的110kV变电站直流系统中的电池容量选择

磷酸铁理电池作为新型锂离子电池,以其能在苛刻的条件下可靠运行的能力,正受到各行业的广泛关注,特别是在电动汽车领域和储能领域,已经开始大力推广。但其作为后备电源,在变电站站用电源领域尚未见到应用。文中以某110kv变电站作为范例,结合变电站的规程和磷酸铁锂电池的特性,详细介绍了在站用电源领域磷酸铁锂电池的容量计算。     

基于子种群自适应思维进化-BP神经网络的锂离子电池SOC估计

荷电状态SOC(state of charge)是锂离子电池的重要参数之一,SOC的精准估计对电池组安全可靠运行具有重要意义。针对误差反向传播BP(back propagation)神经网络易收敛至局部最优,导致基于BP网络的SOC估计精度不高的问题,提出子种群自适应趋同策略改进思维进化算法,用其优化BP神经网络的初始权值及阈值,优化后的BP网络简称SAMEA-BP神经网络。结合充放电实验数据,将SAMEA-BP神经网络与标准BP神经网络、思维进化算法优化的BP(MEA-BP)神经网络用于锂离子电池的SOC估计,并对3种方法做了对比分析。结果表明：标准BP神经网络的预测误差保持在9%以内,MEA-BP及SAMEA-BP神经网络分别将误差降低至5%及3%以内,在不同工况下和不同温度下,SAMEA-BP有良好适应性,且估计精度高于BP和MEA-BP。     

基于Ansys Workbench的动力电池箱体有限元分析

电池箱足动力电池系统的核心部件,是保证动力电池及其内部器件安全的屏障。本文基于：Proe进行三维建模,采用Ansys Workbench对电池箱在颠簸路况极限载荷下的结构强度,进行有限元分析及优化设计,使箱体的应力分布更为合理,达到提高衔体结构强度的目的。通过模态分析,研究了电池箱在自由状态和预应力状态下的固有频率和振型。结果表明,电池箱的前6阶评论均大于里面激励评论,抗震性能良好。     

基于模型参数拟合的锂离子电池充电电源控制性能

随着电动汽车及其相关行业的兴起,对电动汽车用电池充电电源有了较大的需求。区别于传统电源设计,锂离子电池的非线性特性增加了充电电源控制器设计的复杂性。本文根据锂离子电池特性,采用脉冲电流放电法,建立了锂离子电池模型,并对模型参数进行了拟合。进一步分析了带电池负载的充电电源系统小信号模型,在此基础上,根据选择的充电策略,从系统稳定性和纹波要求对充电各阶段控制器参数进行了设计。通过仿真和实验验证,系统控制参数具有较强的鲁棒性,适合锂离子电池充电应用。     

基于等效热模型的锂电池容量衰减特性研究

在动力锂电池的循环使用过程中,温度对其容量衰减有直接影响,而电池结构的密封性导致其内部真实温度无法直接测量。针对此问题,通过测量电池表面及环境温度并运用等效热模型估计其内部的真实温度,构建电池容量衰减与内部温度的ETM-Arrhenius模型,预测锂电池在循环使用中的容量衰减特性。对锂电池进行不同温度下的循环寿命试验,结果表明,该模型能在长期循环中准确预测锂电池容量的衰减程度。