基于因子分析与K-means聚类的退役动力电池快速分选方法

针对目前退役动力电池数量多、快速分选方法匮乏的问题,提出一种基于脉冲功率测试(Hybrid PulsePower Characteristic,HPPC)、因子分析和聚类算法的退役动力电池快速分选与重组方法。根据电池管理系统(Battery Management System, BMS)记录的电池数据,计算单体电池电压数据得到电池最大可用容量。以HPPC一次放电脉冲提取的电池开路电压、欧姆内阻、极化电阻以及浓差电阻作为特征变量。特征变量数据经归一化算法与因子分析优化后,通过聚类算法完成电池分选与重组。实验结果表明:该方法下单体电池平均分选重组时间压缩在30 min以内,分组后一致性指标较好,在退役动力电池分选与重组中具有较好的实际意义。     

基于容量增量分析的退役LiFePO4电池分选方法

为解决电动汽车(EVs)动力电池批量退役时检测与分选效率低下的问题,提出一种基于容量增量分析(ICA)的退役磷酸铁锂(LiFePO4)电池分选方法.分析电池容量增量(IC)曲线特征与内部老化过程的关系,提出一致性特征量提取方法;结合模糊C均值聚类(FCM)方法,确定电池一致性分选方法.实验结果表明,IC特征一致性分选方法与传统容量-内阻分选方法相比,提高了退役电池分选的一致性和分选效率.此分选方法对电动汽车退役电池科学高效梯次利用有重要意义.     

锂离子电池容量快速预测的新方法

提出了一种通过部分放电来快速预测锂离子电池放电容量的方法.在分析了锂离子电池开路电压和内阻与电池容量关系的基础上,将人工神经网络应用到锂离子电池的容量预测和模型建立中.实验结果表明这种方法能够满足电池容量预测的精度要求.     

锂离子电池脉冲频率优化的低温预热

针对低温环境下,由于锂离子电池内阻增加所带来的充电能力下降问题,依据锂离子电池极化内阻产热分析,提出采用变频脉冲激励的方法实现电池的低温预热.建立锂离子电池等效电路和内阻产热相结合的热电耦合模型,在此基础上推导了脉冲激励预热过程中,锂离子电池温升的计算方法.根据不同温度下锂离子电池的电化学阻抗谱(EIS)测试结果,以当前温度下锂离子电池的最大预热功率作为目标,实时计算不同温度下的最佳脉冲频率.实验结果表明,应用所提脉冲频率优化的预热策略,锂离子电池从-20℃预热至5℃用时368 s.25次预热循环结束后,锂离子电池容量衰减仅为0.16％.电化学阻抗谱分析结果证明,所提方法在预热过程没有促进电池内部副反应的进程.     

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。     

FEC体系高电压电解液性能研究

在常规碳酸酯基电解液中加入20％（体积百分数）氟代碳酸乙烯酯（FEC）,可将电解液电化学窗口提高至4.7V.LiNi0.5 Mn1.5 O4//Li半电池测试结果表明,FEC的加入不影响电池库伦效率和材料克容量发挥,其中含20％FEC电解液可以使锂离子电池在0.5C充放电条件下100次循环容量保持率为98.5％,远高于使用不含FEC常规电解液的锂离子电池容量保持率（81.6％）.     

锂离子电池老化机理及综合利用综述

准确的老化机理诊断与健康状态(SOH)评估可提示用户及时更换故障电池,保障电池系统的安全运行。分析总结过充与温度影响下锂离子电池容量衰减的老化机理,依据剩余容量,将退役锂离子电池应用于电网储能、应急电源等。对比不同方法下的老化诊断、SOH评估现状,展望未来建立退役锂离子电池快速诊断老化以及可用于实时监测退役锂离子电池二次利用过程中SOH变化的模型和系统。     

基于电流激励的储能电池电化学阻抗谱快速检测方法

电化学阻抗谱（EIS）被广泛用于储能电池性能参量的检测与健康状态评估中。目前EIS检测需要依赖电化学工作站，通过分析扫频激励信号及其响应信号的幅值相位关系获得，检测时间成本较高，且测试回路的阻抗特性限制了其现场的应用。该文提出了一种以多频叠加电流信号作为激励，通过测量电池响应电压信号重构EIS的快速检测方法，设计了一种适用于储能电池的快速EIS检测系统。采用该系统和电化学工作站分别对锂离子电池的EIS进行检测并对比，结果表明该文研究的测试系统不但测试误差小且具有良好的重复性，大幅提高了检测效率。获得0.02 Hz～1 kHz频率内电池EIS的检测时间仅为120 s，相较于电化学工作站测量时间缩短90%。相比于电压激励方法，该文提出的测试系统具有较大的输入阻抗，有利于实现电池EIS的原位检测，加之硬件结构简单、检测效率高等优点，具有较好的现场应用前景。     

基于放电平台期的Wkmeans退役锂离子电池分选方法

针对退役锂离子电池单体之间由于生产过程及后续工作环境的不同产生的不一致性差异对分选后电池成组性能的影响,提出一种基于放电平台期参数的锂离子电池分选方法.以磷酸铁锂电池为研究对象,通过研究电池组不一致性的影响因素确定聚类的指标,进而进行放电实验,得到电池的电压、电流、容量等时序数据,并通过固定电压窗口的方法得到放电平台高...     

面向电池梯次利用筛选需求的定制化聚类优化方法

灵活、高效的退役电池一致性筛选技术是制约退役电池大规模集成应用的关键技术之一。为了更好地满足不同应用场景对退役电池特定性能一致性的筛选要求,提出一种基于退役电池性能特征和智能优化算法的定制化聚类筛选方法。相较于传统的退役电池筛选方法,该方法首先在退役电池特征参数的基础上通过定制面向服务要求的多种目标函数,可以提升退役电池一致性筛选的灵活性。然后,提出基于聚类思想的改进遗传智能优化筛选策略,实现对退役电池样本的全局优化筛选。最后,通过分析对比3种目标函数的聚类优化结果,验证了所提方法可以有针对性地实现退役电池的有效筛选,有利于形成不同类别电池的筛选边界,实现待测电池归属的快速判断。     

储能锂离子电池高温循环衰减机制分析

研究了叠片型相碳微球/石墨//LiNi_(0.3)Co_(0.3)Mn_(0.3)O_2储能用锂离子电池高温循环电化学性能和容量衰减机理。运用恒流恒压模式进行充放电测试,利用微分容量分析正极和负极电位与容量变化关系,电化学交流阻抗谱分析电池、正负极在循环过程阻抗变化趋势,扫描电子显微镜(SEM)和X射线粉末衍射光谱测试分析(XRD)循环前后正极与负极材料形貌和结构变化。结果表明,电池容量的衰减主要来自于电池极化损失,而极化损失与循环过程负极SEI膜增厚和晶格缩小导致扩散动力学能力下降有关。本研究对储能锂离子电池体系性能改善提供实验基础和理论支持。     

软碳掺杂对大容量锂离子电池性能的影响

锂离子电池的低温性能是制约锂离子电池发展的重要因素之一,在负极中掺杂一定比例的软碳能够有效地改善锂离子电池的低温充电性能。对比了不同软碳含量对电池低温充电以及其他性能的影响。随着软碳含量的增加,电池在低温下恒流充电的比例升高,对电池容量及开路电压(OCV)的影响增大。实验结果表明,在负极中掺杂20%的软碳,能够满足电池的低温充电性能,-20℃时其恒流充电比例为56.04%,总充电容量达到25℃时充电容量的81.74%。     

基于锂离子电池容量消耗特点的电压调节策略

为了利用锂离子电池放电特性来延长移动设备的使用时间,分析了锂离子电池容量消耗的特点,提出了基于该容量消耗特点的考虑电池放电特性的电压调节策略BADVS。把锂离子电池放电过程分为线性放电和非线性放电两个阶段,提出的BADVS策略在不同的放电阶段采用不同的优化目标和不同的优化方法。仿真实验结果表明,该策略在电池放电的整个过程中都能有效地减少电池容量消耗。     

锂离子电池充放电倍率对容量衰减影响研究

锂离子电池比能量高、循环寿命较长且使用性能稳定,目前广泛应用于电动汽车。寿命是电池重要性能指标之一,而电池容量衰减快慢决定着寿命的长短,且充放电倍率与其密切相关。通过不同充放电倍率下的电池容量测试实验和加速老化实验,得到不同循环次数下的电池外特性数据,进而研究充放电倍率对电池循环老化容量的影响。对比分析后推断电池在老化初期的容量衰减主要原因是可循环锂离子的减少和活性物质的损失,且充电倍率对电池容量衰减的影响最为明显。     

锂离子电池在高脉冲工况下老化机理的分析与研究

随着性能的不断提高，锂离子电池也开始应用到高能器件上，通常要求电池频繁做大电流脉冲放电。然而当前学术界对电池老化的研究只关注循环充、放电工况或其他车用工况，对高脉冲工况缺少研究。本文旨在研究高脉冲工况下锂离子电池老化特性及规律。在循环工况实验过程中，通过电性能测试，即容量测试、混合脉冲功率特性测试和容量增量测试，分析锂离子电池的老化特征。结果表明，相对于1 C循环老化工况，高倍率脉冲放电工况下的电池容量衰减更快，至480周循环容量衰退率就达到21.8%。内阻增加同样表现得迅速，480周循环极化内阻与欧姆内阻增长率分别达到85.0%与141.3%,是1 C循环工况电池的数十倍。同样IC/DV曲线变化也更加明显。     

不同粘结剂锂离子电池电学性能测试与分析

通过调整聚偏氟乙烯粘结剂来测试和优化目前商业化锂离子电池的电学性能是一种非常必要和实用的方法。采用A、B两种PVDF粘结剂制备锂离子电池并进行电学性能测试与分析。实验结果表明:LA电池容量保持率和倍率放电容量保持率数据均优于LB电池,说明A粘结剂相比于B粘结剂更有助于提高锂电池容量保持率和倍率放电性能;LA、LB电池OCV1平均电压都为3.943 V,LA、LB电池OCV2平均电压分别为3.940和3.941 V,说明A、B两种粘结剂制备的锂离子电池OCV1电压以及OCV2电压基本一致。     

锂二次电池的高温循环性能及其容量损失

研究了锂离子电池在常温和高温60℃时电池的循环性能和容量衰减原因.采用恒流-恒压(CC-CV)充放电制度对锂离子电池在不同温度下进行了300次的充放电循环测试,运用扫描电子显微镜法(SEM)和X射线衍射光谱法(XRD)测试手段对不同温度下循环300次后的锂离子电池电极材料的形貌和结构进行了表征,并运用充放电测试和交流阻抗技术对电池电化学性能进行了研究.结果表明,升高温度后锂离子电池表现出较高的初始容量,但电池的循环稳定性降低,容量衰减速率加快.充电过程中电极极化加剧是导致高温下电池容量迅速衰减的主要原因,而在高温条件下电荷传输电阻增加和由于大量气体的产生使电极发生形变,使放电容量进一步衰减.     

动力电池健康因子提取实验研究

动力电池梯次利用技术是解决退役电池去处问题的关键技术,其中锂电池健康状态(SOH是分类、配组的关键参数。目前锂离子电池健康状态估算方法以离线测试数据为主,解决其准确性和效率问题是难点。本文从实验出发,以测试数据为依据,在室温测试环境下进行单体电池的充放电老化实验,研究电池衰退容量与充放电曲线、内阻关系,提取表征电池的健康状态因子。在实验结果基础上,通过统计方法分析表征电池健康状态的健康因子与电池衰退容量相关性,量化各健康因子与电池容量的紧密程度,为锂动力电池的健康评价、一致性筛选、分类与二次成组提供数据支撑。     

基于改进DBSCAN的退役动力电池分选方法

退役动力电池梯次利用时电池单体不一致性对于分选后电池组性能具有重要影响，高效的分选方法能够降低电池不一致性，提高电池组的使用性能和安全性。针对目前常用的电池检测系统采样频率较低等问题，首先使用自适应分段拟合方法对充放电数据进行拟合，从充放电曲线中提取表征电池不一致性的动态特征电压上升高度（VR）、电压下降深度（DVF），并与容量、开路电压静态特征结合构成分选特征向量；然后提出一种基于核密度估计的DBSCAN算法（KDEDBSCAN），通过核密度估计自适应确定聚类算法参数，对特征聚类实现电池的分选；最后通过实验验证该分选方法的有效性。     

基于DBSCAN聚类的退役动力电池深度配组方法

退役动力电池在梯次利用时，因单体一致性差异较大，常难以满足使用要求。综合考量退役动力电池动态特性和静态特性，提出一种改进的多参数DBSCAN聚类算法对退役动力电池进行深度配组。对比实验表明，与Kmeans++聚类的结果相比，采用该方法聚类后电池最大容量差减少了86.04%；循环充放电实验表明，采用该方法得到的电池组充电性能提高约3%～5%，其放电量更大，其容量衰减速率降低了64.96%。该方法可有效提高电池组内单体的一致性并延长电池组的使用寿命。