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电池结构对锂离子电池的功率性能有重要的影响。本文研究了一种新型结构锂离子电池,并测试不同结构电池的倍率循环特性、不同倍率条件下倍率特性及不同放电电流下电池表面温度分布梯度。测试结果显示:不同倍率条件下新型结构的锂离子电池表现出较佳的倍率放电特性,20C放电容量是1C时放电容量的87.75%;新型结构设计的电池表现出良好的2CC/5DC倍率循环特性,循环850次容量保持90%左右,不同倍率放电电流下电池表面温度分布及温度梯度小,3个位置温度在63.6~74.8℃,对电池内部膜片的表面反应活性影响较小。这种新型结构电池有助于改善单体电池及电池组的综合功率性能。 相似文献
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为探索纯电动汽车用锂离子电池在放电过程中的瞬态热特性,通过试验测试得到不同温度下的内阻和不同放电倍率下的温升曲线,计算出不同放电倍率下的瞬时生热率;根据0.5C放电倍率下的瞬时生热率和内阻生热率,求出熵热(可逆反应热)系数变化曲线,分析锂离子电池熵热特性对瞬态生热特性的影响。分析结果表明:锂离子电池的瞬态热特性主要受电池内阻热和熵热(可逆反应热)的瞬态特性影响;熵热是影响电池放电过程中温度波动的主要因素,在放电中期会出现由相变反应引起的吸热现象;在小倍率放电过程中,熵热对电池温度场的影响大于内阻热,而在大倍率中则相反。通过分析,可以为电池瞬态生热模型的建立与完善提供依据。 相似文献
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锂离子电池具有高能量密度、高功率密度、高循环次数及高电压等特点,在新能源产业占据越来越重要的地位。锂离子电池的循环效率、容量、功率、安全性、可靠性和寿命等诸多性能与温度密切相关。热模型可以模拟电池在应用条件下的热行为,研究电池产热、传热、散热的规律,实时计算电池内部和表面的温度变化以及温度场信息,为电池和电池组热管理系统设计与优化提供依据。首先介绍了锂离子电池热模型的类型及产热来源,然后阐述了锂离子电池电化学-热耦合模型、热滥用模型和电-热耦合模型的研究进展,最后根据当前锂离子电池热模型存在的问题对其今后的发展方向进行展望。 相似文献
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电动汽车电池包由一定数量的电池模块组成,模块的温度特性将直接影响电池包的温度特性。为研究软包三元锂离子电池模块的温度特性,以软包三元锂离子单体电池作为对象,设计并制作了新型的电池模块。通过测量试验,获得了单体电池在不同下开路电压与温度的关系,获得了dE0/d与的关系曲线。结合Bernadi生热模型,利用ANSYS软件建立了电池模块热模型;进行了不同放电倍率下发热仿真,对比不同放电倍率下模块的温升实际测试结果,实测结果与仿真结果误差很小,表明该模型是可信的。仿真结果表明该模块在不同倍率下放电的温升和温度场差异较小,这表明模块的散热设计是有效的。 相似文献
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《中国电机工程学报》2020,(9)
锂离子电池是电力系统中不可或缺的重要储能元件,脉冲大倍率工况下运行的锂离子电池具有单次放电时间短、放电循环多、状态变化频繁、非线性极化现象明显等特点。该文以脉冲大倍率工况下锂离子电池模型为研究对象,针对电化学模型和等效电路模型对模型依赖度高、模型参数难以获取以及脉冲大倍率工况下非线性极化现象导致拟合精度不足等问题,提出基于长短期记忆循环神经网络(long short term memory recurrent neural network,LSTM-RNN)以实现准确的锂离子电池建模。该方法利用LSTM-RNN的动态逼近和长时记忆能力,以获取脉冲大倍率工况下锂离子电池性能参数和电池端电压、荷电状态、电流、温度之间的非线性关系。在6种脉冲大倍率放电工况下对磷酸铁锂电池进行建模,实验结果表明,所提出的基于长短期记忆循环神经网络的锂离子电池模型均能够准确表征磷酸铁锂电池工作特性。 相似文献
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分析了锂离子电池放电过程中的温度特性及其释热机理,利用充放电测试仪对其在不同倍率放电过程中电池表面温度的变化进行了研究。通过测试电池内阻及开路电压温度系数,分析了电池内部温度受不可逆热及可逆热的影响,建立了基于可变产热速率的电热耦合模型,并在实验中验证了模型的有效性。在此基础上,给出了电池内部温度的多项式函数估算方法,通过与仿真模型计算结果对比,该方法能较好地满足要求,为电池管理系统在线估计电池内部温度奠定了基础。 相似文献
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锂离子电池在充放电过程中各个参数量都会随温度的变化而变化,实时评估锂离子电池的电热特性对电动汽车维护和电网储能运行至关重要。针对实际运行中锂离子电池参数测量不准确、电热传递特性不易获取、操作不便等问题,构建锂离子电池电气模型和热模型,并基于等效电路模型和集中热参数模型,综合考虑电池电-热耦合特性,构建了锂离子电池电-热联合仿真平台。基于仿真平台,通过恒流—恒压—新欧洲驾驶周期(New European Driving Cycle,NEDC)实际工况充放电试验,得到电池温度变化曲线,并通过分析温度与电流、端电压和产热散热特性曲线的对应关系,验证了联合仿真平台的有效性。该联合仿真平台可为锂离子电池电-热耦合特性的理论分析以及电池管理系统的设计优化提供依据。 相似文献
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