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。     

一种新型锂电池充电剩余时间预测方法

提出了一种基于信息粒化(IG)的支持向量回归(SVR)方法来预测锂电池充电剩余时间。首先,通过模糊信息粒化窗口提取代表性数据,同时形成概率性预测的置信区间上下限,并重新组合特征向量建立训练样本。然后,运用样本对训练支持向量回归模型,在参数优选方面采用网格划分的交叉验证方式。最后,通过3个不同的支持向量回归模型得到充电剩余时间的置信区间。以美国国家航空航天阿姆斯研究中心公开的电池数据为实例,通过与三段式模型方法进行对比,结果表明该模型在精度、通用性方面表现更好。     

锂电池充电技术综述

在二次锂电池问世以来,凭借其循环寿命长、比能量高等优良的性能被应用在生产生活的各个领域.充电作为锂电池使用过程中最重要的一环,直接影响着电池的寿命及循环性能.在锂电池最佳充电曲线的基础上,分析了锂电池的各种不同充电方法,比较各自的充电速度、应用范围、电池寿命和循环性能等特性,最后提出了今后研究的方向.     

基于改进PNGV模型的动力锂电池快速充电优化

锂电池快速充电是电动汽车的研究重点,快速且深度的充电使电动汽车的使用更加便捷,目前锂电池快速充电的研究仍处于起步阶段,现已提出的快速充电方案种类繁多,但具体原理和应用细则没有得到详细的研究。针对此问题,对电池等效电路PNGV模型进行改进并辨识参数,降低模型误差,对充电过程建立数学模型,结合带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II),对快速充电方案进行多目标优化,得到Pareto前端即为快速充电的具体优化方案库。在方案库中可根据具体充电需要选择相应充电方案,比如在特定时间下选择快速充电方案,保证充电深度达最深。快速充电优化的方案通过NEWARE电池测试平台进行实验验证,实验结果证实了该方案的可行性。     

基于CEEMDAN-RVM-LSTM模型的锂电池剩余寿命预测

为了提高锂电池长期使用的可靠性和保证系统的安全运行,提出了一种结合自适应噪声完整集合经验模态分解算法(CEEMDAN)、相关向量机(RVM)和长短期记忆神经网络(LSTM)的剩余使用寿命(RUL)的预测方法。使用CEEMDAN将电池容量数据分解为本征模态分量和残差分量,分别由RVM和LSTM进行预测,最后进行有效集成,得到准确的容量和RUL预测结果,并获得RUL的95%置信区间。采用公共数据集进行实验验证,并对比了其他几种模型。实验结果表明该方法不仅拥有较高的预测精度,而且能够提供不确定性表达,具有良好的工程应用意义。     

一种均衡考虑锂电池内部能量损耗和充电速度的多段恒流充电方法

锂电池快速充电方法应该均衡考虑电池的安全、寿命和充电时间。为此,应该控制锂电池的温度或能量损耗。提出一种均衡考虑锂电池能量损耗和充电时间的多段恒电流充电方法。首先,通过测试不同电流的恒流工况充电电压曲线,建立锂电池直流内阻随荷电状态(SOC)和电流I变化的函数关系式。其次,简化恒流段内能量损耗计算表达式,并设计用于均衡充电时间和能量损耗的充电目标方程。最后,设计一条权重变化曲线以确定各个恒流段的充电电流。此方法实验过程简单,充电电流的计算过程简单。通过与恒流充电方法的实验比较,验证了该方法的优点。     

动力锂电池的充电及保护应用

对锂电池,尤其是锂电池组做了电性能的各项原理说明。详细介绍其充电过程中的各工作状态及对于不同状态所应采取的不同处理手段。并针对锂电池组放电过程中各项要保护及注意的细节,提出了具体的处理建议。     

电动汽车锂电池快速充电特性的研究

锂电池由于其优越的循环充放电性能、能量密度大、可快速充放电等优点被广泛应用于电动汽车领域。针对目前电动汽车中使用的恒流充电和脉冲充电方法,设计了一个双向的DC/DC变换器对单体锂电池在两种充电方法中的充电效率和充入电量进行了研究。实验结果表明,相比于恒流充电,脉冲充电由于其去极化作用可使电池充入更多的电量。分析了不同的负脉冲占空比对充入电量的影响,得到了选择脉冲时间的考虑因素。     

多控制方式的锂电池充电策略

针对锂电池充电过程中各阶段的控制方式问题,提出了一种多控制方式的锂电池充电策略,保证锂电池能够及时在各充电模式自动切换,对锂电池形成有效保护。将锂电池充电控制方式中的定时控制方式、最大电压控制方式、温度控制方式相结合,形成了一种新的充电策略。设计了以SG3525芯片为核心的充电电路,将三种充电方式相结合,进行了实验分析。验证了该策略能够及时有效地使锂电池在充电过程中自动切换充电模式,证明了该方案的可行性与准确性。     

基于ARMA时间序列的电动汽车充电站运行状态预测及充电功率需求模型

提出了一种基于ARMA时间序列算法的电动汽车充电站运行状态预测模型及充电功率需求计算方法。首先定义了充电桩的五种状态来描述电动汽车充电站的运行规律,并利用ARMA算法理论基础建立充电站运行状态预测模型。其次以实际充电站运行数据为例,基于ARMA时间序列模型进行参数估计和建模,对预测过程作出了详细说明,并对预测模型进行误差分析和模型评价,以此验证模型的可靠性。最后,利用正在充电状态时间序列及充电桩的额定充电功率计算得到了充电站预测的充电功率曲线,与实际充电功率曲线进行了对比分析,证明了模型的有效性和适应性。     

分散电池系统充电过程的时间分布模型

电池作为一种电能存储媒介广泛应用于电池储能系统与电动汽车。随着电池储能系统和电动汽车数量的增加,电池与电网之间的交互模式与频次逐渐增多。准确描述各种交互过程中电池的电气特性具有重要意义。针对电池的充电特性,提出了一种分析模型。对通过现场试验或数字仿真获取的充电功率离散时间序列进行曲线拟合;在保留原函数基本特征的前提下,实施线性化以简化后续分析;考虑充电过程的随机性,建立了时间分布模型。对一种电动汽车的电池系统进行仿真,结果验证了该分析模型的可行性与有效性。     

基于锂电池包针刺实验的热失控扩散时间预测

在锂离子电池包的针刺热失控和热扩散实验中,由于失控时电化学反应的复杂性和电池包各异的结构特性等原因,很难得出可重复的热失控扩散放热、传递速率和蔓延时间数据,导致电池包的失控判定和预警无法进行。对此,基于针刺触发的电池包热失控扩散实验,提出一种在某型电池包针刺实验数据基础上,通过不确定性计算对失控扩散进行预估的方法,以此推测其扩散时间的期望和区间。此后,设计实验对本方法进行验证和优化。实验结果表明,测得的热失控扩散时间处于本方法预估区间内。该方法可以用于电池包热失控扩散实验的失控蔓延预测,并为电池包热失控的预警提出思路。     

全球最小充电锂电池在合肥投产

<正>4毫米的直径,5毫米的高度,这款全球最小充电锂电池身形迷你,功能却十分强大。据合肥锂能科技有限公司总工程师罗元福介绍,该款电池是钛酸锂电池,与传统锂电池不同,它具有极强耐温性能,可以在-35℃到65℃条件下进行充电。此外,充电效率也非常惊人,一般电池需要几个小时甚至更长时间才能充满,而该款电池只需要两分钟就能充满电,满足快速充电的需要。目前,该款电池主要用于录音笔、助听器等电子设备。     

基于ISSA-CNN-GRU模型的电动汽车充电负荷预测方法

电动汽车用户充电行为的随机性,给电动汽车充电站充电负荷的短期预测带来极大挑战。针对在多因素影响下电动汽车充电站充电负荷短期预测精度低的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法-卷积神经网络-门控循环神经网络(improved sparrow search algorithm-convolutional neural network-gated recurrent unit neural network, ISSA- CNN-GRU)模型的电动汽车充电站充电负荷短期预测方法。首先,构建包含气温、日期类型、节假日3种充电负荷显著影响因素与历史充电负荷的输入特征矩阵。然后,融合CNN在特征提取、数据降维和GRU神经网络在时间序列预测上的优势,搭建CNN-GRU混合神经网络模型,使用基于混合策略的ISSA算法优化混合神经网络模型的超参数。最后,在优化后的CNN-GRU模型中输入特征矩阵实现充电站充电负荷的短期预测。以美国ANN-DATA公开数据集中充电站的历史负荷数据作为实际算例,与随机森林、CNN、GRU神经网络、CNN-GRU模型以及分别用贝叶斯优化、粒子群优化、标准麻雀优化算法进行超参数调优的CNN-GRU模型相比,实验结果表明所提方法具有更好的预测效果。     

电动汽车用锂电池快速充电技术研究

为响应电动汽车快速充电要求,介绍了目前常用的几种充电方法,基于此提出了分段恒流结合脉冲充电的方法,并在Matlab/Simulink中对分段恒流结合脉冲充电方式进行仿真。实验表明:分段恒流结合脉冲充电方法能够极大削弱电池极化效应,在不损伤电池的前提下,缩短电池充电时间,提高充电效率。本实验结论可为锂电池快速充电技术提供理论依据。     

锂电池复合型正弦-脉冲充电方法

为了提升储能系统能量转换效率,提出了一种应用于锂离子电池的复合型正弦-脉冲电流（hybrid sinusoidal-pulse current,HSPC）充电方法。首先基于锂离子电池的交流阻抗频谱特性,阐述了利用宽频段电流提升锂离子电池能量转化效率的原理。然后,采用并联型Boost电力电子变换器与移相技术生成正弦-脉冲复合型充电电流的方法,并与恒流、脉冲等充电方法进行了比较,仿真和实验结果表明该充电方法的有效性。     

电动汽车用锂电池快速充电技术研究

为响应电动汽车快速充电要求,介绍了目前常用的几种充电方法,基于此提出了分段恒流结合脉冲充电的方法,并在Matlab/Simulink中对分段恒流结合脉冲充电方式进行仿真。实验表明:分段恒流结合脉冲充电方法能够极大削弱电池极化效应,在不损伤电池的前提下,缩短电池充电时间,提高充电效率。本实验结论可为锂电池快速充电技术提供理论依据。     

基于电池内阻的锂电池自适应充电策略

针对锂离子电池提出了一种自适应充电策略,该策略可以减少锂离子电池充电过程中的能量损耗,并且能够应用于各个充电区间.对锂离子电池的充电过程和能量损耗进行了建模.构建以最小充电损耗为目标的优化问题,利用拉格朗日乘数法将其转化为无约束优化问题求解.根据得到的最优充电电流曲线和电池内阻的关系,提出一种基于电池内阻的自适应充电策...     

基于参比电极的析锂电池安全充电控制

电池系统是支撑下一代新型电网的关键,然而随着使用次数增加电池性能会逐渐衰减,导致充放电能力大幅减弱。因此,本文针对三元锂离子电池,通过制备参比电极,揭示了不同温度充放电循环后电池充电性能变化。首先,设计了不同温度下的充放电循环实验,得到低温循环与高温循环两种状态下的电池;其次,通过植入参比电极标定安全充电曲线对比不同状态电池的负极电位情况,发现高温循环后的电池发生了析锂,并且在300 A电流充电持续时间上对比新鲜电池降低了76.19%;最后,对析锂后的电池建立了安全充电荷电状态-温度-电流等高线图。对比新鲜电池后发现,相同温度和荷电状态区间电池200A以上的充电能力减少了69.84%。电池发生析锂副反应后会严重影响电池充电性能,需要在实际的锂离子电池全寿命周期管理中予以考虑。     

锂电池充电模块的设计与实验分析

锂电池充电电路设计的好坏直接关系到锂电池的使用寿命和使用效率,同时还关系到锂电池自身的安全。为了解决这一系列的问题,充电技术一直备受国内外各专家的关注,并且已经研究出了多种充电方法。本文主要根据锂电池具备的充电特性,设计一种磷酸铁锂电池的充电电路,并且通过实验验证该充电电路的正确性和可行性。