基于动态可重构电池网络的OCV-SOC在线估计

随着大规模储能系统的广泛发展,快速准确地估计锂离子电池的荷电状态(state of charge,SOC)对系统的安全可靠运行至关重要。然而,在传统的固定串并联电池单元/模块拓扑结构中,无法直接测量电池单元/模块的开路电压(open circuit voltage,OCV),也就无法建立OCV-SOC映射关系来准确估计SOC。对此,提出一种基于新型动态可重构电池网络的精准SOC估计方法。该方法可以在1s内测量得到OCV,然后使用梯度增强决策树估计电池单元/模块的准确SOC。实验结果表明该方法的高效率和有效性,为电池状态估计提供了一个范式结构。     

脉冲充电模式下的电池外特性分析

随着能源互联网、电动汽车等行业的发展，储能电池成为了科研界与工业界的研究热点。在电池的循环使用过程中，迫切需要探索更加安全、快速、有效的充电方式。基于MATLAB/Simulink仿真软件建立了考虑非线性效应的电池电化学模型，研究其在不同充电电流倍率、脉冲频率及脉冲占空比下的电压和容量响应，探究其在脉冲充电模式下的电路状态变化特性。仿真结果表明，在大倍率的充电电流下，脉冲工作模式可以使得电池的可用容量提升5%及以上，该结果为脉冲充电工作模式后续研究提供了参考。