淘汰磷酸铁锂动力电池内阻测试方法研究

以淘汰磷酸铁锂动力电池为研究对象,采用内阻测试仪测试法、直流阻抗法、短路电流与内阻水平法、交流阻抗法分别进行内阻测试,结果表明:内阻测试仪测试法最简单,可以在线测量,但是系统误差最大;直流阻抗法和短路电流与内阻水平法可避免较大的人为误差,并且能够清楚地显示电池内阻在不同SOC下的变化情况,但是只能在离线状态下测量,其中,短路电流与内阻水平法测试是在大电流放电下进行的,对电池会产生一定的影响;交流阻抗法测试能够比较全面地反映各部分动力学过程产生的阻抗,但是只能测出某一荷电状态下的电池内阻变化,并且测试相对复杂且受环境影响较大。     

基于VCALB的电池模组液冷管道优化设计

在电动汽车的电池热管理中,电池模组的最高温度(maximum temperature in battery module,MTBM)和最大温差(maximum temperature difference in battery module,MTDBM)是衡量散热系统最重要的指标。液冷是一种高效的散热方式,但也有温差过大的缺陷。因此,通过仿真研究了入口冷却液流量(inlet coolant flow,ICF)、入口温度(inlet coolant temperature,ICT)、液冷管道的流道高度(liquid-cooled pipe flow channel height,LFCH)以及液冷管道与电池的接触角度(contact angle between liquid cooling pipe and battery,CALB)对MTBM和MTDBM的影响,利用变接触角度(variable contact angle between liquid cooling pipe and battery,VCALB)对电池模组液冷管道的结构进行优化。结果表明:优化后MTBM由40.50℃降...     

固态锂电池聚合物电解质研究进展

目前锂离子电池的关键挑战是如何提高电池的能量密度和电池的安全性,使用固态电解质的固态锂电池可以有效地缓解这两个问题。固态电解质是固态电池发展的关键材料。固态聚合物电解质(solid-statepolymer electrolyte,SPE)具有较高的柔韧性、优良的加工性和良好的界面接触性,是固态锂金属电池理想的电解质材料。SPE的离子导电性、电化学窗口以及与电极之间界面的稳定性对固态锂电池的综合性能起着至关重要的作用。根据电化学稳定窗口的不同,本文主要综述了：(1)低电压稳定SPE,与锂金属具有良好的相容性,通过交联、共混、共聚以及与无机填料复合的方法可以有效降低其结晶度,提升聚合物离子电导率;(2)高电压稳定SPE体系,能够匹配高电压正极使用,有效提高锂金属电池的能量密度;(3)多层结构SPE体系,能够同时承受锂金属负极的还原和高电压正极的氧化,为进一步开发高性能SPE和提高电池能量密度提供了新思路。最后,对三种SPE体系进行了总结和展望,指出低电压稳定SPE的研究重点在于提高离子电导率以及力学性能,高电压稳定SPE的关键在于降低材料的最高占据分子轨道(highest occupie...     

垂直轴风光互补路灯应用

风能作为一种绿色能源,己经成为一种新兴的能源形式,同时太阳能因诸多优势也得到广泛的应用,但两者每天的发电量受天气的影响很大。由于太阳能与风能互补性强,如何充分发挥两者的优势,构造风光互补的新型能源系统有很好的理论及实际意义。本文对风光互补照明系统进行了设计,采用垂直轴风电机、太阳能电池板、智能风光控制器、磷酸铁锂电池等部件组成一套完成的照明系统。论文主要对风力发电机、控制器、电池组等选型和参数定位做了基本分析。     

石油勘探仪器专用锂电池技术及应用

在石油勘探领域,无缆勘探仪器有着大量的应用,供电模块是无缆勘探仪器的基础和核心。无缆勘探仪器需要使用电池进行供电,电池的安全性、容量和充电速度对勘探生产效率有着极大的影响。锂电池以其优异的性能成为了勘探设备供电模块的首选。本文介绍了勘探设备中供电模块常用的锂一次电池和锂二次电池及应用方案、当前业内前沿的锂电池技术和充电技术。并对这些前沿技术在勘探行业的应用前景进行探讨。     

铁酸锌基复合材料在各领域的研究现状

铁酸锌(ZnFe₂O₄)具有安全无毒、在水和空气中的稳定性好、价格低廉、制备方法多样、磁性优良等特点,是一种很有应用潜力的尖晶石型铁氧体材料。本文介绍了以ZnFe₂O₄为基底的复合材料在光催化、电池、吸附、气敏性等领域的研究进展,针对存在的问题给出了建议,对未来的研究发展方向进行了展望。     

基于变采样率UKF算法的动力锂电池SOC估算

电动汽车处于不同行驶工况时,固定采样率的无迹卡尔曼滤波(Fixed Sampling Rate Unscented Kalman Filter,FSR-UKF)算法不能精确估算荷电状态(State of Charge,SOC).为克服这一缺点,以传统的UKF算法为基础,针对电动汽车不同行驶状态下电池电流的变化特点,将变...     

锂电池温度分析及内部结构散热优化

储能技术的引入有效提高了可再生能源发电接入电力系统的效率与安全稳定性,但目前在电力系统的储能系统中广泛使用的锂电池存在的热失控问题还有待进一步解决.对特定型号的锂电池进行了在室温、无散热条件下,充电倍率为0.2 C,放电倍率分别为0.2、0.3、0.4和0.5 C时的充放电温升实验,并得到了相应的实验数据.建立上述锂电...     

面向锂电池少量循环的二维支持域直推式健康状态预测

锂离子电池的健康状态(SOH)是反映电池老化程度的关键指标,但由于电池老化的非线性和不确定性使得SOH难以精确估计,并且受到电池数据收集的高时间成本和容量再生现象的影响,传统的数据驱动方法在历史充放电循环数较少时效果较差.针对上述问题,本文创新性地提出了一种二维支持域直推式学习(2D-RoSTL)建模思路,建立了数据由粗到细的精准划分方法,用于少量充放电循环下的SOH预测.一方面,考虑同型号多块电池的批次特性,利用历史数据和批次数据构造二维支持域扩充模型信息来源,提供了粗范围的大量可供选择的样本;另一方面,首次尝试以直推式学习的方式解决SOH预测的任务,利用离线和在线样本特征空间的信息,对每个样本进行细致划分,提升少量充放电循环情况下模型的预测可靠性.基于NASA的公开数据集,所提出的二维支持域直推式建模方法在4个电池上的预测误差均小于1.56%,实现了对锂电池充放电历史初期及再生点的精确预测.