动力锂电池折旧率的规律研究

碳酸铁锂电池在使用过程中,各项参数会发生规律性变化,其折旧率的规律是反映锂电池能量的重要指标。通过建立电池模型,研究了锂电池剩余电量的估计方法,列举了常见的电池SOC(电池的荷电状态,State of Charge)的估计方法,分析了各种方法的优点和局限性,提出基于人工神经网络模型的SOC预测方法,并在车仿真软件ADVISOR上进行仿真分析。最后通过动力电池SOC的仿真结果,给出了电动汽车动力电池SOH(电池的寿命状态,State of Health)的预测方法,提出通过曲线拟合模型进行预测,得出电池衰减速度的规律。     

酸度变化对全钒液流电池SOC测量误差的影响

全钒液流电池正极电解液的荷电状态(SOC)可以通过测量正极电解液的氧化还原电位来测量。全钒液流电池正极电解液的酸度在充放电过程中会发生变化。然而上述电极电位法测量正极电解液SOC的技术中均忽略了电解液酸度变化的影响。通过理论分析和计算讨论了电解液酸度变化对SOC测量误差的影响。理论分析结果表明,采用电极电位法测量正极电解液SOC时,忽略正极电解液的酸度变化会造成一定的测量误差;正极电解液的总钒浓度与硫酸浓度的比值越大,所造成的误差越大。在SOC较小时,忽略电解液酸度变化会导致较大的SOC测量误差。在正极电解液的总钒与硫酸浓度比为0.25~1.0的范围内,SOC大于等于0.3时,因忽略正极电解液的酸度变化,所造成的SOC测量误差不超过±10%。     

磷酸铁锂电池充放电循环过程中电化学阻抗实验研究

本文研究了磷酸铁锂电池充放电循环过程中电化学阻抗变化特征，采用不同规格磷酸铁锂电池在不同放电深度（DOD）、荷电状态（SOC）、充放电倍率等条件下进行实验。实验结果发现:在一定充放电循环周期内，电池欧姆阻抗基本维持稳定，说明电池经过长期充放电循环后未出现严重劣化；电荷转移阻抗先减小后增大，表明在充放电循环初期电池被活化，但在循环后期电池性能逐渐衰退，电荷转移难度增加；固态扩散阻抗仅在充放电循环初期出现显著下降，随后保持稳定，表明初期活化过程可明显改善锂离子的固态扩散。进而得出:若电化学阻抗谱中各部分电阻值无明显增大，表明电池未出现严重的性能衰退，内部性质稳定；用电荷转移阻抗变化可对电池衰减性能进行准确评价；造成电池阻抗增大的主要原因在于正极阻抗的增加。     

基于灰色扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算

准确估算电池荷电状态(SOC)是电池管理系统的核心技术之一。为提高扩展卡尔曼滤波(EKF)估算电池SOC精度,将灰色预测模型(GM)和EKF融合,构建灰色扩展卡尔曼滤波(GM-EKF)算法用于电池SOC估算。该算法首先用GM(1,1)替代EKF算法中Jacobian矩阵,对当前时刻电池系统状态预测,即实现系统状态先验估算;再通过观测值对系统状态进行更新和修正,获得后验估算值,实现对电池SOC的估算;最后在自主搭建的电池实验平台上对电池进行模拟工况放电实验。实验结果表明,GM-EKF算法相比EKF算法,估算电池SOC具有更高的精度,估算误差不超过±0.005。研究结果对电池管理系统估算电池SOC具有现实指导意义。     

基于微分电压曲线的锂离子电池老化模式分析

锂离子电池容量损失主要是由于电池内部老化所导致的,电池内部老化模式主要包括锂离子损失(LLI),正极活性材料损失(LAMPE)以及负极活性材料损失(LAMNE).微分电压(DV)曲线特征值的变化能够用来分析电池内部的老化模式,但是由于容量增量(IC)曲线特定的峰谷变化对应电池内部多种衰退模式,因而DV曲线的特征变化对应的具体老化模式需要进行具体分析.基于半电池充放电曲线合成全电池充放电曲线的方法,分析了DV曲线形状特征变化所对应电池内部的老化模式,为电池健康状态诊断以及电池老化模式诊断提供理论基础.     

不同荷电状态三元锂离子电池热失控动力学研究

荷电状态(SOC)作为锂电池运输安全的重要指标之一,研究其对锂电池热失控行为的影响至关重要。采用加速量热仪(ARC)对不同SOC的商用18650三元锂电池进行热失控研究。通过对电池热失控过程进行阶段划分,分别研究了其动力学行为。采用X射线衍射技术(XRD)分析了热失控前后电池正极材料的结构演变。结果表明,当电池SOC≥30%的情况下都存在发生热失控的风险。随着SOC的增加,电池在热失控前的绝热温升段时间间隔逐渐减小;同时在热失控阶段前期,电池内部反应的表观活化能随着SOC的增加而减小,说明高SOC电池热安全性明显降低。XRD分析结果表明,SOC≥30%的锂电池在热失控过程中其正极材料都发生了显著分解。通过分析锂电池热失控链式反应及其与SOC的关系,表明限制锂电池的荷电状态(SOC)对于抑制其潜在的热失控风险非常关键,也是保障其运输安全的有效手段之一。     

基于自适应两步滤波的电池SOC估计算法

电池的荷电状态(SOC)是锂离子电池最重要的状态参数之一,是电池充放电控制和续航里程估计的依据,但现有研究中基于扩展卡尔曼滤波的SOC估计方法没有解决观测方程局部线性化带来的误差问题。为此,提出了一种基于自适应两步滤波的电池SOC估计算法,实现对电池SOC的精确估计,并提高其对测量噪声的鲁棒性。实验结果表明该方法可在不同工况和不同电池老化条件下将电池SOC估计的平均绝对误差减小至2%以内。     

添加剂对全钒液流电池正极电解液的影响

研究了正极电解液添加剂尿素、乙二胺四乙酸(EDTA)、柠檬酸和K2SO4对全钒液流电池正极电解液荷电状态(SOC)及氧化还原电位的影响。研究结果表明,无机添加剂K2SO4和有机添加剂尿素、EDTA和柠檬酸的加入均使正极电解液的氧化还原电位负移,且EDTA和柠檬酸的加入使正极电解液的氧化还原电位的变化范围明显减小。加入EDTA和柠檬酸使正极电解液的SOC减小,SOC变化范围显著变窄;加入尿素和K2SO4使正极电解液的荷电状态变化范围变宽。对于有机添加剂,添加剂使正极电解液电位电极变化越大,其SOC变化也越大。有机添加剂对正极电解液氧化还原电位的影响是由于其能够和正极电解液中的五价钒离子发生氧化还原反应;K2SO4对正极电解液氧化还原电位的影响是由于其与五价钒离子发生络合反应。     

电位测量误差对液流电池SOC误差的影响

通过理论分析和计算研究了电极电位法测量全钒液流电池正极电解液荷电状态(SOC)技术中,电极电位测量误差对电解液荷电状态测量误差的影响。理论分析结果表明,正极电解液荷电状态的绝对误差分别与电位测量误差、"SOC(1-SOC)"成正比,并在SOC=0.5时达到极大值。电解液荷电状态的相对测量误差与电位测量误差成正比,且与(1-SOC)成正比;在电解液荷电状态值较小时,电极电位测量误差会对电解液荷电状态的相对测量误差带来显著的影响;与大小相等的负误差相比,电极电位的正误差引起的电解液荷电状态误差更大。根据实际测量数据所进行的计算结果,与理论分析结果一致。     

适用于直流链式储能的电池簇荷电状态自均衡控制策略

电池储能系统凭借其可提高可再生能源消纳能力的优势逐渐成为电网关键环节,其中的生产、使用环节导致的电池不一致性是影响储能系统容量和寿命的重要因素。在直流型高压级联链式储能的拓扑结构基础上采取分级控制策略,基于电压模式和功率模式的一级控制,针对链式电池储能系统电池荷电状态(SOC)不均衡的问题,提出了一种控制参数自适应的SOC自均衡控制策略。该策略综合考虑电池SOC偏差、各模块电容电压水平、直流系统电压控制裕度以及输出调制比上下限,实时计算均衡系数。实验结果验证了所提策略能够在SOC偏差较大以及满功率充放电切换的极端工况下,实现SOC自均衡,均衡效率较高。     

锂离子电池荷电贮存性能的研究

将锂离子电池在不同荷电状态(SOC)下贮存,对贮存前后的电池性能进行了测试;对在不同SOC下贮存对电池性能的影响进行了研究,结果发现:电池进行长期贮存时,电池电压在3.80 V左右,电池的综合性能最好;当电池电压超过3.90 V时,对电池的容量、内阻、平台和循环寿命都会产生不利影响;而电池在完全放电态或过低SOC下贮存,电池的循环性能略有下降,电池不能立即使用,且容易出现过放电.     

磷酸铁锂电池倍率容量特性建模及荷电状态估算

针对磷酸铁锂蓄电池,首先采用解析型动力学电池模型(KBM)对电池的倍率容量特性进行描述,进而推导出双井荷电状态(SOC)的数学表达式;为建立SOC与电池电压的联系,进一步将KBM与电动势模型相结合形成综合模型;最后,基于该综合模型及非线性滤波算法实现SOC估算。实验结果表明,该模型可以体现锂电池的倍率容量特性及可用容量恢复特性,双井SOC估算结果可更全面地体现锂电池的SOC;此外,这种基于非线性滤波的SOC估算策略还具备初始误差自校正能力。     

基于耦合绕组的锂电池组主动均衡方案研究

针对锂电池组在充放电过程中出现能量不一致的问题,采用传统的Buck-Boost均衡电路和Flyback均衡电路的均衡方法,提出一种可减小电路尺寸、提高均衡速度和均衡效率的基于耦合绕组的新型主动均衡电路.通过对耦合绕组的选择性充放电,会有三种不同的工作模式来实现单体之间的能量转移,并调节PWM驱动信号占空比来提高均衡器的...     

基于电压偏移序列的电池健康状态估计方法

针对传统电池健康状态(state of health,SOH)估计方法对充电策略和数据质量的严重依赖问题,提出了一种基于电压偏移序列的SOH估计方法.该方法以新电池的充电曲线为基准序列来构建分段SOC区间的电压偏移序列,提取该序列的分布特征参数后,利用主成分分析法(principal component analysi...     

基于容量增量分析的复合材料锂电池分区间循环衰退机理

以35A·h三元锰酸锂复合材料锂电池为研究对象,探索分析锂电池分区间循环衰退机理。基于容量增量曲线峰值分布,将荷电状态(SOC)区间划分为0%~20%、20%~60%、60%~100%及0%~100%四个区间,分别在各区间进行衰退老化实验。为保证电池各循环区间的容量吞吐量一致,以全区间为基准,在40℃下以2C电流共进行600次充放电循环实验。从起始点开始以100个循环为间隔,在室温条件下采用C/20电流进行容量增量分析(ICA)性能测试实验,分析不同SOC区间电池的衰退机理。结果表明:电池在SOC全区间使用时衰退最快,在低端区间使用时衰退较慢;在中低区间的性能衰退主要是由活性锂离子的损失造成的,而在SOC高端区间还包括活性材料的损失和动力学衰退。本文得到的结论为电池的改进设计及使用区间的选取提供了理论依据。     

基于EKF的动力锂电池SOC状态预测

在研究与分析影响SOC值的因素及传统SOC估算方法优缺点的基础上,提出一种基于扩展Kalman滤波(EKF)的算法对SOC进行估算,依据Thevenin模型建立了电池的非线性状态空间方程,通过引入库仑效率因子计算出电量的动态变化量,并利用此变化量对状态方程进行扩展,使得极化效应的影响大大减弱。实验表明,此方法提高了电池SOC计算的精度,达到了动力汽车的应用要求。     

一种基于模糊逻辑的蓄电池荷电状态的测算方法

为了充分利用电动车上每一节动力电池的能量,要求对蓄电池进行合理的管理。准确和可靠地获得电池荷电状态SOC是电池管理系统中最基本和最首要的任务。因为SOC值的大小直接反映了电池所处的状态,由此可限定电池的最大放电电流和预测发电系统的续航能力。介绍了在线剩余电量预测方法的实现,主要包括光伏系统下蓄电池充放电特性的研究以及模糊推理算法的引入,并完成最终嵌入式算法的移植和实验验证。     

风储联合发电系统电池荷电状态和功率偏差控制策略

提出了一种新型的基于风电功率预测偏差和电池荷电状态(SOC)反馈的储能系统控制策略,通过预测结果计算风电功率的变化偏差,得出完全补偿波动所需的储能系统充放电功率,引入补偿系数联合求解获得储能系统的充放电控制指令。同时,建立了补偿系数的动态优化模型,包括长时间尺度下基于输出功率波动和电池容量变化指标的基准补偿系数寻优模型,短时间尺度下基于电池SOC指标和充放电状态的补偿系数快速修正模型。算法采用的最优求解和SOC指标具有广泛的适应性,便于推广不同容量储能系统在风电功率平滑中的应用,可以兼顾储能电池的寿命和输出功率的平滑性。算例结合风电场的功率实测数据,进行储能系统配置仿真,验证了该控制策略能够最大程度发挥储能系统能力,在维持电池能量稳定前提下,平抑风电场输出功率的波动。     

电动汽车用锂离子动力电池的寿命试验

研究了一种国产的、以LiMn2O4为正极材料的100 Ah锂离子电池组用于插电式燃料电池混合电动客车时,在高温、高负荷条件下的模拟工况循环寿命特性,获得了电池组容量、效率、内阻、功率能力的变化特征,发现荷电状态(SOC)工作点是影响循环寿命的重要因素。电池组在高温、高负荷条件下,在0.3和0.5两个SOC工作点,循环寿命对应的行驶里程分别约为17 400 km和31 200 km。