锂离子电池氧化物负极材料的研究

采用氨解法制备了SnO，Sb2O3，GeO2 3种氧化物粉末，将其分别作为锂离子电池负极材料的活性物质，利用恒电流电池测试仪研究其电化学性能．研究发现，这3种活性物质有较高的电化学容量，其首次放电容量分别为1520mAh/g(GeO2)，820mAh/g(Sb2O3)，1040mAh/g(SnO)；首次充电容量分别为800mAhg/(GeO2)，520mAh/g(Sb2O3)，800mAhg/(SnO)．同时还发现其不可逆容量损失也较大，讨论了产生这一结果的可能原因，提出了减少不可逆容量损失的办法．     

锂离子电池组快速智能充电技术

阐述了锂离子电池的基本电气特性,对锂离子电池组中单体电池压差导致电池组使用寿命严重缩短的问题进行了分析.根据锂离子电池组充电的特殊要求,设计了一种基于单片机的锂离子电池组快速智能充电管理系统,它能够按照锂离子电池的充电规律的要求为电池组进行快速充电;并采用模糊控制算法控制的buck-boost均衡电路智能调整单体电池之间的电压差,实现电压均衡.     

锂离子电池锑基复合氧化物负极材料的研究

采用共沉淀法制备了SbFeO3和SbPbO2.5锑基复合氧化物粉末．将其分别作为锂离子电池负极材料的活性物质,利用恒电流电池测试仪研究它们的电化学性能．这两种锑基复合氧化物都有较高的电化学容量,SbFeO3的可逆容量为550mAh／g,SbPbO2.5的可逆容量为1270mAh／g,这两种锑基复合氧化物的电化学容量远高于碳材料(石墨的理论容量为372mah／g),因此,可以作为锂离子电池负极材料的候选材料．     

为锂离子电池充电的高集成度小型IC

意法半导体公司推出了用来为小型便携终端充电电池充电的IC产品“L6924D”。     

锂离子电池的热稳定性和大电流充放电稳定性研究

利用电池测试系统和电化学工作站研究了DLG IRC18490柱形锂离子电池（LiCoO2/石墨C）b不同温度及不同电流充电条件下的稳定性,结合阻抗分析软件Zview对得到的不同测试条件下的电化学阻抗谱进行了拟合,对锂离子电池内部电化学反应重要参数I0进行了理论计算。结果表明,当温度从室温升高到60℃时,固体电解质膜(SEI)的电阻Rsei和电荷传递电阻Rct均增大,体电阻相对稳定。在不同的荷电状态下,Rct随荷电量的增加而减小。我们对I0进行了定量的计算,揭示了锂离子电池在不同充电电流和不同荷电状态下出现的不稳定性。这些研究结果对锂离子电池在常温下的应用具有重要指导意义。     

基于动力锂离子电池健康状态的全寿命周期优化充电策略

针对目前采用经验充电电流值的恒流恒压(CC-CV)充电策略导致电池老化严重的问题,提出一种优化充电策略。从电池整个寿命周期角度出发,基于锂离子电池容量衰退模型,以电池最小衰退容量为目标,采用数据库动态规划(DDP)对电池寿命周期进行规划,得到不同循环阶段下对应寻优充电电流分布,并分析充电电流对电池容量衰退的影响。最后,在Matlab/Simulink中与现有恒流恒压充电策略进行仿真分析对比,结果表明,该策略能够有效延长电池循环寿命。     

低温型锂离子电池电解液研究

锂离子电池以高工作电压、长循环寿命、高能量密度、低自放电率等独特的优势在二次电池的应用中占据主导地位.但在较低温度下,由于充放电循环性能不好和续航里程短等缺点,又大大制约了锂离子电池的进一步推广应用.为解决这些问题,目前最常用的方法之一就是对电解液优化.文章研究了在常规电解液中以摩尔比0.5％添加低温性能较好的LiBF...     

基于改进布谷鸟算法的快速充电方法

针对锂离子电池快速充电问题,提出了一种基于改进布谷鸟算法的快速充电方法。首先建立锂离子电池等效电路模型和热模型,然后以充电时间和温升为优化目标,采用多阶充电的方法,最后用改进布谷鸟算法搜索每个阶段的充电电流。讨论了充电时间和温升的权重系数对电池充电性能的影响,与传统布谷鸟算法相比,优化布谷鸟算法充电方法能够在温度升高几乎相同的情况下,充电时间减少约5%左右,平衡了充电速度和温升,延长了锂离子电池的使用寿命。     

电动车辆用锂离子电池热特性研究

为研究三元材料锂离子电池的低温性能,以国内某公司生产的三元材料2.6 A·h单体电池以及自制的23.4 A·h电池模组为研究对象,对不同放电倍率下三元材料锂离子电池放电电压、放电容量及温度等特性进行了研究.研究结果表明,当环境温度为-20℃时,单体和模组的放电端电压曲线呈非线性变化;单体电池的放电容量随放电倍率的增大而减小,电池模组的放电容量随放电倍率的增大而增大;电池放电倍率越大,电池的发热量越大,电池的温升越高,同一倍率下,电池模组中心电池的温升是单体电池温升的2.6倍.

     

锂离子电池充放电特性研究

本文初步分析了锂离子电池的结构原理，并在对锂离子电池多次循环充放电实验基础上，较详细的分析了锂离子电池的充放电特性，提出了其在充放电的过程中需要注意的几个问题，为锂离子电池的维护、保养和使用提供参考。     

锂离子电池健康状态估计方法

为研究动力锂离子电池的健康状态( state of health,SOH),根据SOH和荷电状态( state of charge,SOC)的定义以及电池的二阶电阻电容( resistance-capacitance,RC)等效电路模型,建立了基于恒流充电阶段电池电压曲线的SOH估计模型。通过分析电池循环寿命测试数据,利用恒流充电阶段电池电压曲线对SOH进行估计,并与试验数据进行了对比,在SOH值衰减至80%之前,SOH估计的相对误差均在±2%范围内,能较好地吻合试验结果。结果表明：所提出的估计方法具有可行性和精确性。     

变频脉冲充电技术最优频率搜寻方法研究

提出了一种变频脉冲充电最优频率搜寻方法,在分析电池阻抗特性的基础上,对充电频率先后进行正向扰动和反向扰动,形成一个滞环,分别记录下两次扰动前后电流的变化情况,根据基于滞环的频率扰动规则进行判断是否为最优频率,否则继续新一轮的扰动,直到将工作点频率固定在最优频率,此方法可以动态追寻充电时的最优频率,使得能量的传递效率提高,明显缩短了电池的充电时间。结果表明,在相同条件下,与传统的恒压恒流的充电方式相比,充电速率提升了28%;与定频率的充电方式相比,充电效率提升了15%。     

电动汽车用锂离子电池低温性能和加热方法

为提高锂离子动力电池的低温充放电性能, 以锰酸锂80 Ah电池单体为研究对象, 进行低温下电池充放电特性实验研究, 提出宽线金属膜加热方法, 并对-40℃下的电池单体进行加热和放电实验, 采用不同的预热时间, 对加热后电池放电性能进行比较实验.结果表明:低温下, 电池的充放电性能显著衰减, 采用宽线金属膜加热方式能显著提升电池的低温放电性能;同时, 通过对比实验发现, 仅增加预热时间对提高低温电池放电性能的效果有限.     

基于BEYES估计的锂离子电池参数融合分类方法

锂离子电池多以组合形式使用，因此使用时要将其分类，以便把性能一致的电池组合在一起。普遍使用的方法是if-then方法，且基于少数一两个参数。但实际情况是，反映锂离子电池性能的参数远不止一两个参数。中就该问题提出一种新的分类方法。该方法利用电池在充放电时的记录数据．从中提取能反映电池性能的若干特征参数，将这些特征参数进行融合，然后把融合结果用于分类。     

锂离子电池负极材料的研究现状及研究方向

在简要介绍锂离子电池的工作原理的基础上,对锂离子电池负极材料的研究现状进行分析,比较各种负极材料的优缺点,并对未来的研究方向进行展望,指出对各类锂离子电池负极材料,应该结合其优缺点,有针对性和侧重点地单独研发,如开发高容量型合金负极、高功率/高安全型钛酸锂负极以及低成本型金属氧化物负极材料。     

锂离子电池正极材料的制备方法

综述了锂离子电池正极材料的工作原理、应具备的结构与性质以及目前最具有吸引力的三种正极材料LiCoO2、LiNiO2、LiMn2O4。通过比较这三种正极材料的制备方法和电化学性能，讨论了这些材料存在的问题和相应的解决方法。     

锂离子电池硅电极新型粘合剂的研究进展

硅(Si)作为目前理论容量最高的一种负极材料,被认为是最有前景的一种锂离子电池负极材料,但较大的体积膨胀和较差的导电性限制了其在锂离子电池当中的应用。在硅电极体系中,选择一种合适的粘合剂对于硅电极的机械完整性和电子完整性起着至关重要的作用。总结了硅负极材料的容量衰减机理,介绍了粘合剂结构的不同对硅电极性能的影响以及新型的导电粘合剂在硅电极方面的应用。     

多功能锂离子电池SOC的估算管理与均衡管理研究

本文论述了多功能锂离子电池系统中对于电池的SOC的估算管理与均衡管理,其目的是为了更好地保护电池和提高电池的使用效率.     

锂离子电池液冷管路优化

锂离子电池热管理系统是提高冷却效率的关键。针对车载锂离子电池的液冷通道管路,对其进行设计优化,建立了相应的数值模型,并通过实验验证了数值模型的可行性。研究结果表明：微通道冷却系统在高倍率放电下,可以将电池的温差从9.74 K降低至4.71 K,最高温度从309.74 K降低至305.13 K,都在最佳工作范围之内。通过对冷却液温度的研究发现,只通过降低冷却液温度并不能改善电池的温度环境,需要一个合适的温度来保障电池的温差,并且冷却液温度与电池的温差呈现出线性关系,电池的温差随着冷却液的温度降低而增大。     

索尼新型复合锂离子电池面世

索尼公司推出一种新型复合锂离子充电电池。这种名为Nexelion的新型电池使用了非晶锡阳极材料，与常规锂离子电池相比，可使每单位体积的容量提高30％。