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本文针对功率型锂离子电池在使用过程中可能出现的热失控问题,以21700圆柱型锂离子电池为实验对象,采用混合功率脉冲特性(HPPC)测试方法,研究了不同条件下(温度、电流、荷电状态)内阻的变化趋势,并分别建立了基于温度、电流参数的Rint、Thevenin与双极化(DP)电路模型及电热耦合模型。借助Fluent仿真技术,进行了不同模型的验证,对比了不同放电倍率下模型仿真与实测温升的拟合精度。同时,实现了不同倍率下电池热行为的研究,为功率型锂离子电池的温度预测提供了一定的理论依据。 相似文献
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魏克新陈峭岩 《中国电机工程学报》2014,(3):445-452
应用传统的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计电动汽车锂离子动力电池核电状态(state of charge,SOC)时,常会出现由于电池模型参数不准确而造成估计误差增大的问题,该文采用了自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法解决该问题。AUKF算法是一种循环迭代算法,可以实时估计电池模型中的欧姆内阻,提高电池模型准确性,从而提高电池SOC估计精度。另外,电池的欧姆内阻可以表征电池的健康状态(state of health,SOH),因此还可以根据电池的欧姆内阻估计出电池的SOH。在设定工况下对电池做充放电实验,实验分析表明,与UKF相比,AUKF提高了电池SOC估计的精度,并能准确的估计出电池的欧姆内阻。 相似文献
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基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子动力电池状态估计 总被引:1,自引:0,他引:1
应用传统的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计电动汽车锂离子动力电池核电状态(state of charge,SOC)时,常会出现由于电池模型参数不准确而造成估计误差增大的问题,该文采用了自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法解决该问题。AUKF算法是一种循环迭代算法,可以实时估计电池模型中的欧姆内阻,提高电池模型准确性,从而提高电池SOC估计精度。另外,电池的欧姆内阻可以表征电池的健康状态(state of health,SOH),因此还可以根据电池的欧姆内阻估计出电池的SOH。在设定工况下对电池做充放电实验,实验分析表明,与UKF相比,AUKF提高了电池SOC估计的精度,并能准确的估计出电池的欧姆内阻。 相似文献
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充电电池使用广泛 ,镍镉和镍氢电池使用时应注意如下事项 :( 1 )忌过充。因电池过充而发热 ,容量反而降低 ,镍镉电池的记忆效应也因此形成。在充电电流过大时 ,还可能因电池发热爆裂而损坏 ;( 2 )不要在短时间内将电池多次放入充电器里充电。否则 ,电池会出现“电压骤降”现象 ;( 3)尽量避免电池还未用尽时充电。因为电池未用尽时就充电 ,将残存的电量记忆下来 ,以后电池便无法再被完全充满。经历几次后 ,会损伤电池 ,缩短寿命。这就是镍镉电池的所谓“记忆效应”。针对这种现象 ,建议每次充电时 ,务将剩余电量放电到0 .8~ 1V后再进行充电… 相似文献
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UCG煤气作燃料的SOFC开路电压研究 总被引:2,自引:0,他引:2
从理论和实验两方面分析了使用煤炭地下气化(UCG)煤气作燃料的固体氧化物燃料电池(SOFC)的可行性。理论计算表明:在600~1 000℃的工作温度下,使用实际和自配的UCG煤气的电池的开路电压(OCV)均大于0.70 V,符合SOFC电压的工作要求;电池实验结果表明:在工作温度范围内,750℃左右电池的OCV最大,约为1.00 V,与理论值很接近。在低温区,电池遵循反应动力学,在确定氧分压的条件下,电池活性随温度升高而提高,OCV也随之提高;达到最高值后,电池达到正常电荷迁移活性,OCV遵循热力学变化,随温度升高而降低。理论值与实验值的偏差与氧分压有密切的关系。 相似文献
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电动车用6DZM20型号的阀控铅酸(VRLA)蓄电池比6DZM14型号的使用寿命降低很多,在循环早期就出现容量衰减。通过对两种型号电池的正极活性物质进行扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)、循环伏安(CV)、交流阻抗(IMP)等实验测试以及超细玻璃纤维(AGM)隔膜中的酸度分析,发现6DZM20电池在充电时,正极中的PbSO4不能完全转化为PbO2,造成极板下半部分活性物质的利用率非常低。实验发现,极板上下部分的电流密度分布不均匀使得远离极耳的极板下半部分电流密度很小,硫酸分层造成电池下部的硫酸密度过高等现象都会导致电池出现早期容量衰减现象。 相似文献