基于电压曲线的退役电池模组分选方法

对退役电池进行梯次利用,关键是对其进行一致性分选。该文提出一种基于电压曲线,面向退役电池模组的一致性分选方法:综合考虑电池Rint等值电路和热累积、库伦效率、容量衰减和内阻增长等因素,构建多维参数的单体模型和模组模型;在此基础上,提出一种基于变换矩阵的一致性影响因素在电压曲线上表征方法;结合所构建单体模型和所提表征方法,在matlab/simulink仿真环境下搭建了串联模组仿真模型,分析了不同影响因素在电压曲线上表征的特点;选方法,并通过实验对其正确性和有效性进行验证。结果表明:所提分选方法可较好地实现退役电池模组一致性分选。     

磷酸铁锂锂离子电池模组过放电失效分析

以方形铝壳磷酸铁锂(LiFePO_4)正极锂离子电池为对象,研究LiFePO_4动力电池组在使用过程中的过放电行为。通过单体及模组的过放电测试、扣式电池的循环伏安测试,还原动力电池组在实际使用过程中出现的失效状态,表明LiFePO_4在电压大于0的过放电会加速容量衰减。这种衰减导致串联模组在使用中产生容量差,容量较低的电池在模组正常的充放电区间内将过放至电压小于0,导致电池失效析铜。     

基于静动态一致性的退役动力电池模组阶梯式筛选方法

针对退役动力电池梯次用于电力系统等领域存在初始参数不一致、筛选重组复杂等问题,提出一种基于退役动力电池模组静动态特性的阶梯式筛选方法。首先,构建退役动力电池模组端电压、荷电状态(state of charge,SOC)、健康状态(state of health,SOH)及循环次数等参数间的关联特性,以电池模组内阻、剩余容量作为表征参数,采用密度权重Canopy改进的K-medoids聚类方法对外部特性参数相近的电池模组进行初次筛选;其次,将电池模组SOH动态一致性特性曲线作为表征对象,对其进行再次筛选;最后,采用非参数Bootstrap概率方法解析阶梯式静动态筛选下退役动力SOH估计的置信区间,评估动力电池模组筛选精度。结果表明,该文所提方法可将电池模组的筛选精度至少提高6.2%,为退役动力电池大规模筛选及梯次利用奠定理论基础。     

面向不同电流工况的锂离子电池改进EECM研究

锂离子电池是新能源汽车动力系统的核心,基于模型的电池管理系统(battery management system,BMS)是保证电池性能充分发挥的关键。然而现有BMS主要采用等效电路模型(equivalent circuit model,ECM),尚未考虑放电倍率对可用容量的影响机制,导致模型在不同放电倍率下以及低荷电状态(state of charge,SOC)区域会存在明显的端电压仿真误差,影响算法精度;尤其是BMS无法准确估计电池放电截止条件,剩余放电电量(remaining discharge capacity,RDC)估计误差大,可能导致电池电压骤降甚至整车抛锚等严重后果。针对以上问题,文中以考虑内部扩散机制的扩展等效电路模型(extended equivalent circuit model,EECM)为基础,对不同倍率的放电电压容量增量(incremental capacity,IC)曲线进行对比分析,利用能斯特方程构造不同放电倍率下的容量-开路电压曲线,提出改进的EECM。所提改进EECM在不同电流倍率和动态工况下的端电压仿真误差均小于传统ECM和EECM,可以提高RDC估计的准确性,有应用于实际BMS的潜力。     

锂离子电池一致性筛选新方法——串联充放电筛选

当多个单体锂离子电池通过串/并联组成电池模组时,单体电池之间微小的性能差异会造成模组性能的快速衰减。简易高效的电池一致性筛选方法,是目前锂离子电池模组研究中亟待解决的关键技术。基于本课题组前期提出的串联充放电进行一致性筛选的新思路,探索了串联充放电一致性筛选的具体方法。研究表明,放电终止电压对电池间的差异最为敏感,适合做为一致性筛选指标;同以标准差为依据筛选出的电池相比,只选取筛选指标数据居于中间区域的电池具有更高的一致性,且该筛选方法的数据处理极为简单、快速。为模组研究提供了一种简单有效的单体电池一致性筛选新方法。     

再利用退役锂动力电池的性能评估

以电动汽车退役锂电池为研究对象,采用外观检查、电池容量测试、脉冲特性曲线、电化学阻抗谱等多种方法评估电池外部及内部特性。研究结果表明:通过外观检查和容量测试将退役锂电池初步筛选和分组;脉冲放电电压是评判电池一致性的一个重要指标;从阻抗角度分析影响退役电池容量衰减因素,首先是浓差极化阻抗,其次是电荷转移电阻,而欧姆内阻的影响较小;退役电池的状态评估和一致性分组需要采用多种电池性能参数综合判断。     

锂离子储能电池成组方式优化

电池组内单体电池的分散性问题降低了电池组的可用容量和循环寿命.针对电池成组方式对电池组可用容量与循环寿命的影响问题,基于电池的Thevenin等效模型,分析了并联电池间不平衡电流交叉现象产生的原因及作用;研究了不同成组方式对电池组可用容量的影响,提出了表征电池组容量分散性的容量极差和容量分散度指标;通过仿真分析,得到了提升电池组可用容量的组合方式.搭建了电池组性能测试平台,比较了6种拓扑结构锂离子电池模组的寿命衰减特征,遴选出了减缓电池组循环寿命衰减的成组结构.     

终止电压对锂离子电池循环性能的影响

研究了充放电终止电压对磷酸铁锂(LiFePO4)正极锂离子电池循环性能的影响.将充电上限电压从3.65 V提高到4.00V,电池放电容量增加较少,对循环时容量衰减速率的影响也很小;将放电终止电压从2.50 V降低到2.00 V,电池放电容量增加,但循环时容量的衰减加快.将放电终止电压降低到2.00V,将增大电池内阻的增幅.LiFePO4正极锂离子电池组在串联使用时,单体电池充电电压允许提升至4.00 V,但必须控制放电时的终止电压,防止过放电.     

软碳负极材料锂电池在储能电站应用研究

为了分析软碳负极材料锂电池用作储能电池的优势,首先利用电化学工作站对单体电池基本动态性能进行实验测试,然后利用集装箱储能系统对储能电站工作特性进行实验测试。实验结果表明,单体电池在3C放电时,放电电压可以保持2.5 V以上,3C放电容量为37 611 mA·h,放电比率可以达到77.17%。电池充放电内阻相对较小,电池具有较高的充放电效率。储能电站电池模组在充放电过程中簇电压曲面平滑升降,电池的充入容量均值为50.45 A·h,标准差为0.75,放出的容量均值为49.60 A·h,标准差为0.82,各单体间温差较小,充放电温度变化一致性良好。因此,软碳负极材料锂电池单体具有优异的充放电性能,同时该电池串并联使用时一致性良好,满足作为储能电池的设计要求。     

电池均衡系统的分布式协同一致性控制策略

随着化学电池储能的容量、电压要求不断提高,电池串数不断增加,电池一致性问题尤为突出。该文针对分布式电池均衡系统,根据其可靠性高、冗余性好等优点,将下垂控制作为均衡变换器的一次控制,但其存在输出电压偏差和电流分配精度之间的矛盾问题,故又将一种基于多代理系统的协同控制策略作为均衡变换器的二次控制。每个电池模组仅通过稀疏通信网络与其邻居交互信息,通过电压调节器与电流调节器,估计全局模组电压并有效消除噪声、协调分配各模组均衡电流指令,从而优化传统下垂控制的局限性。通过对算例进行仿真与实验分析,验证所提的协同控制策略在电池均衡应用中的实用性和有效性。     

动力电池模组热管流道变结构研究

针对电动汽车动力电池对温度变化敏感所导致的使用性能衰减、续航里程不足的问题,研究了冷却板热管流道结构对动力电池模组温度及一致性的影响。提出采用变结构热管流道设计,对电池模组温度进行有效控制。根据冷却板和热管流道结构布置及温控要求,针对新型热管流道变结构,建立电池模组液冷散热有限元模型,得出在3 C放电倍率下流道变结构对电池模组温度场的影响规律。通过FLUENT仿真分析,结果表明采用新型流道变结构冷却板比传统流道结构冷却板对动力电池模组的冷却效果更好,其中90°S型流道变结构可以使动力电池模组的最高温度降低0.56 K,光滑弯曲流道变结构可以使动力电池之间的温差降低0.36 K。     

MH-Ni电池1.2 V放电电压平台的电化学研究

MH-Ni电池放电电压平台是一个十分复杂的问题,涉及电极材料、制作工艺及添加剂等多种因素.由于MH-Ni电池工作机理是基于电化学反应过程,因此这些因素的影响最终会通过电化学反应反映到电池的放电性能上.从电化学角度利用暂态测试技术--电流阶跃法对MH-Ni电池放电过程中影响电压变化的因素进行了研究,初步弄清了造成MH-Ni电池1.2 V电压平台衰减的电化学原因.结果表明,MH-Ni电池的重要电化学参数--欧姆内阻与放电电压平台有着重要关系.不同欧姆内阻的MH-Ni电池,其1.2 V放电电压平台衰减规律不尽相同.对于欧姆内阻较小的电池,1.2 V放电电压平台主要由非欧姆极化控制;欧姆内阻较大的电池,1.2 V放电电压平台主要由欧姆极化控制;欧姆内阻介于二者之间时,1.2 V放电电压平台由欧姆极化和非欧姆极化联合控制.研究中还发现,放电进入末期时,MH-Ni电池的非欧姆极化急剧上升导致电池电压迅速下降到放电截止电压,使电池终止放电.     

计及电池寿命损耗的电动汽车参与能量-调频市场协同优化策略

针对电动汽车参与电力市场引起电池损耗导致用户参与意愿降低以及参与后的里程焦虑等问题,该文提出计及电池寿命损耗下,电动汽车参与能量-调频市场的协同优化策略。首先研究了电池放电引起容量衰减的主要因素,结合电动汽车放电功率控制特点,建立计及放电深度与放电区间的电池循环寿命损耗模型;然后,在市场价格引导下,以电动汽车集群收益最大为目标,提出功率-调频容量线性约束以及充放电循环识别及限制的线性约束,建立电动汽车调度功率及调频容量协同优化模型;最后,通过算例验证了所提策略能在确保用户收益的情况下,避免频繁充放电、深度放电、高位放电等不规则的放电行为,大幅度降低电动汽车参与电力市场的电池寿命损耗,有利于推进电动汽车参与电网互动。     

基于多智能体的电池储能系统SOC均衡控制策略

针对应用二级频率控制器来解决分布式电池储能系统中SOC(荷电状态)的一致性问题,提出一种基于多智能体与下垂控制相结合的SOC均衡控制方法。该方法在不需要中心控制器的情况下,实现多电池储能系统的SOC一致性,不仅能够实现不同容量电池SOC的均衡控制,还能提高交流母线频率的稳态偏差。考虑电池长期使用带来的容量衰减,设计了相应的自适应容量估计算法用于消除扰动。在包含3个电池储能系统和恒功率负载的孤岛交流微电网仿真平台上进行实验,验证了所提方法的有效性。     

基于可变寿命模型的电池储能容量优化配置

针对电池储能(BESS)在实际运行过程中的使用寿命变化特征,建立BESS的可变经济使用寿命预测模型。基于电力系统中电池储能系统的静态功能(即削峰填谷),提出基于可变寿命模型的电池储能容量规划模型。该模型以系统净收益最大为目标,合理评估了电池储能承担调峰功能的能源节约效益、环保效益以及容量替代效益,并综合考虑了放电深度对电池使用寿命的影响。以IEEE RTS-96系统为例,对电池储能系统容量优化配置进行研究,仿真结果表明了所提模型的有效性。     

计及循环寿命的电网调频储能容量优化配置

针对储能电池参与电网调频时的容量配置问题,提出一种优化配置方法。综合考虑了储能电池的各项成本以及参与调频时可获得的收益,并且引入了储能电池的容量保持率模型,利用数值拟合的方法对不同放电深度给储能电池循环寿命造成的影响进行了定量分析与计算;同时基于区域控制误差信号,以储能运行特性和电网调频需求为约束条件,获取储能电池在调频过程中的出力序列,以此对储能的功率容量和能量容量进行优化配置。最后利用实际电网数据进行仿真验证,对不同放电深度下储能配置的技术与经济特性进行了对比分析,给出了使整体经济性最优的储能放电深度。仿真结果表明,所提配置方法可以灵活协调储能配置方案的经济性与技术性。     

基于小波包能量熵的电池剩余寿命预测

电池剩余寿命(RUL)预测对电池健康管理至关重要。该文针对传统电池RUL预测过于依赖电池容量而容量数据难以直接获取的问题,提出对可直接在线测量的电池放电电压进行小波包能量熵(WPEE)提取替代容量表征电池退化。此外,利用提取的WPEE建立分数阶灰色退化模型(FGM)融合改进无迹粒子滤波(AUPF),构建FGM-AUPF算法框架,最终实现电池RUL预测。实验结果表明,该文构建的FGM-AUPF算法框架分别利用电池放电电压WPEE和容量作为退化表征量,均能准确地预测电池RUL,且用电池放电电压WPEE预测得到的结果相对误差不大于5.96%。     

基于电压数据片段混合模型的锂离子电池剩余寿命预测与健康状态估计

锂离子电池剩余寿命预测及健康状态估计作为储能安全中最为核心的问题,其重要指标往往集中在电池的容量与内阻,但在实际工作中,测量容量需要完整的充放电周期,测量内阻多须外加设备。针对上述问题,基于锂离子电池恒流放电工况,将放电初始片段瞬时压降幅值作为新健康因子,在面对新健康因子数据受噪声污染时,通过多阶Bezier曲线对新健康因子数据进行重构降噪并与循环圈数构建电池经验退化模型;在此基础上,以电压片段来定义电池健康状态,提出新的健康状态评估模型;最后,通过NASA公开的老化数据集与实验平台验证了所提退化模型与估计模型的可行性与有效性。     

基于单体光伏/单体储能电池模组的新型光伏储能发电系统

传统光伏储能发电系统都是由光伏阵列和储能电池组构成的,但这种结构易受光伏电池阴影效应及储能电池均衡性问题的影响。基于此,提出了一种由单体光伏电池和单体储能电池构成的新型光伏储能发电系统。该系统中,单体光伏电池和与之电压、容量匹配的单体储能电池构成光伏储能模组,一定数量的模组串联后组成串联支路,经升压型DC/DC电路汇流至直流母线,多个串联支路并联后向直流负载或经逆变器向交流负载供电。通过监测光伏电池、储能电池的电压电流,光伏储能模组能够在5种工作模式间切换以实现模组内的“自治”控制;同时,通过监测DC/DC变换器的输入电压,实现了光伏储能模组投入与切出的支路级控制。以太阳能的利用效率为衡量标准,提出了一种模组内光伏电池电压,参数的选择方法。最后,建立了新型发电系统的仿真模型,从原理上通过仿真验证了该光伏储能发电系统的可行性和有效性。     

电池单体参数不一致对电池模组性能影响研究

由电池单体串并联组成的电池模组是电池系统的有机组成单元,研究不同拓扑模组性能受单体参数不一致性的影响,对实现电池储能系统的规模化具有重要意义。以6节单体为例,通过不同的串并联组合成多种不同拓扑电池模组;基于电池Rint等值电路模型,分析了电池模组内单体不一致原因,建立了不同拓扑模组的等效模型;通过求偏导法,分析了单体内阻的不一致性对模组等效内阻的影响;通过正交实验法,研究了单体内阻、容量和端电压的不一致性对不同拓扑模组等效容量的影响;同时通过正交实验法,分析了单体电压和内阻的不一致性对不同拓扑模组等效端电压的影响。结果表明:"先并后串"型和"先串后并"型模组的等效性能参数受单体参数不一致性影响的差异性明显,且具有一定规律性,可为电池分选与成组提供参考。