基于一致性参数生成方法的电池组建模研究

电池系统建模对储能电池配置及能量管理系统策略等具有重要支撑作用。目前在电池组建模研究中应用参数生成方法时未考虑电池规模对模型训练速度及精度的影响，且适用的电池体系及运行工况较为单一。因此针对储能电站中不一致性显著的大规模电池组，基于少量电池样本参数的电池组建模问题展开研究，提出了基于变分自编码器的电池组一致性参数生成方法，研究了单体模型精度提升方法，建立了单体级别的电池组仿真建模并验证。通过参数统计特性和参数间相关系数计算及仿真结果，验证生成电池参数与原始参数的一致性高，多角度阐明了变分自编码器在电池参数生成方面应用的优越性。     

基于动态特性的新能源挖掘机电池组参数匹配

作为新能源动力挖掘机的动力来源,电池组的性能及合理匹配程度对动力系统及整机性能都有显著影响。基于电池动态特性对挖掘机电池组进行匹配设计,分析了动力电池的放电特性与寿命特性。通过单体电池不同倍率下的放电曲线辨识其Peukert参数,在工况已知的情况下采取工况等效电流,根据Peukert方程实现电池组的参数匹配。最后对日立ZX—70—5A挖掘机进行匹配计算,并进行实验,验证了该匹配方法的有效性和实用性。     

一种电动汽车锂离子动力电池组一致性评估及维护方法

锂离子动力电池组一致性好坏直接影响着电动汽车使用效率。为了方便动力电池组的使用及维护,需采取一定的方法对电池组一致性进行监控。该文提出一种基于单体电池电压值标准偏差的锂离子动力电池组一致性评估方法,并将电池组一致性分为四个阶段,根据不同阶段采用不同的维护策略。实验通过对电动汽车锂离子动力电池组进行充放电测试,采用文中提出的方法获得了四个阶段的电池组一致性评估曲线,为电动汽车电池使用及维护提供指导。     

磷酸铁锂电池的改进建模及SOC估计

由于磷酸铁锂电池在多方面的优越性能,它在电动汽车领域的应用已经越来越广泛。文章针对磷酸铁锂电池,给出了其改进的PNGV模型,并通过电池恒流充放电特性和脉冲充放电特性实验,利用插值和最小二乘拟合方法进行电池模型参数辨识,实现了磷酸铁锂电池的较准确建模,并采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)完成了电池荷电状态(SOC)的准确估计。     

一种基于IMM-ABSE算法的锂离子电池组SOC估算

信号噪声干扰、电池模型对温度与老化的适应性及单体不一致性等因素直接影响电池组电荷状态(State of Charge,SOC)估算精度.为实现锂离子电池组SOC的准确估计,提出了一种使用交互多模型(Interacting Multiple Model,IMM)和自适应电池状态估计器(Adaptive Battery State Estimator,ABSE)相结合的估算方法.首先,基于电池组综合特性建立电池交互模型,通过ABSE对单体SOC进行估算并嵌入IMM模型中.然后,计算各模型的信息分配因子,并根据信息分配因子对各模型的SOC进行概率融合,得到精度较高的电池组SOC.最后,在不同温度的组合工况下,评估该算法的鲁棒性和普适性.实验结果表明,该方法适用于系统输入信号存在噪声、全气候工况和单体间存在不一致性的环境,在有效充放电期间平均误差小于2%.     

串联电池组的SOE估算方法

针对基于剩余容量的电池使用能力描述方法不能线性对应车辆行驶里程的问题,分析了电池充放电能量的计算方法和影响因素,通过建立单体电池能量状态(State Of Energy,SOE)的定义和估算方法,提出了电池组最大可用能量的概念和串联电池组SOE估算方法,为纯电动汽车行驶里程的准确估算和串联电池组均衡维护提供理论依据.     

电池管理系统充放电仿真测试系统设计

动力电池组的安全性、稳定性、使用寿命在极大限度上受到电池管理系统的影响,为保证电池管理系统充放电控制策略测试的准确性和稳定性,文中建立了一套基于ds PACE/CANoe的电池管理系统充放电仿真测试系统。利用试验方法采集车载电池组性能参数作为测试数据,并通过CANoe向电池管理系统主控板发送模拟测试信号,对单体电池管理器、高压绝缘检测模块以及充电机进行模拟。利用ds PACE模拟电池充放电开关控制信号,实现基于ds PACE/CANoe构造的电池管理系统充放电协同仿真环境,并通过监测电池管理系统主控板输出继电器的通断状态,完成电池管理系统主控板内部充放电逻辑的验证。实验测试结果表明,该系统的测试准确率为97.2%,误检率为1.6%,漏检率为1.2%,满足电池管理系统测试对于准确性和稳定性的要求,同时具有很强的拓展性,可以满足各种类型的电池管理系统性能的测试。     

动力电池组健康状态评价方法的研究

为研究动力电池组内各单体电池的健康状态SOH(State of Health),对电池极化内阻和欧姆内阻特性进行分析.根据电池欧姆内阻提出相对健康状态的评价方法,并结合电池工作时内阻对端电压的影响,采用端电压对电池组内单体电池健康状态进行评价.最后进行了对比实验验证,实验结果证明了所提方法的准确性和可行性.     

压差＋查表法的锂电池组均衡控制策略

锂电池以其非记忆性,高工作电压和能量密度,低自放电率,使用寿命长等优点成为了储能元件的首选,在电动汽车及通信系统等方面得到了广泛应用.然而在使用过程中,由于其单体电池的不一致性导致电池组可利用容量有限,甚至单体电池可能出现过充或过放,从而影响整个电池组的寿命.因此,很有必要采用适当的均衡方法来实现单体电池间的均衡.本文提出了一种基于压差＋查表法的均衡控制策略,通过查找压差——频率表来调整对应开关管的开关频率,从而调整均衡电流,确保电池组中每个单体电池能够同步、快速、高效的完成均衡.文中给出了详细的参数计算及控制框图,仿真跟实验结果表明提出的策略有效提高了锂电池组的均衡速度及效果.     

电动汽车锂离子电池低温加热方法研究

为提高锂离子动力电池的低温充放电性能,以锰酸锂80A.h电池单体为研究对象,提出了宽线金属膜的加热方法,并对电池单体进行低温充放电实验,建立电池加热模型,采用等效电池加热实验验证模型的正确性,对233K低温环境下的电池单体进行加热和放电实验.实验结果表明,采用宽线金属膜加热法可显著提高电池的低温性能.     

电动汽车用动力电池组SOC的神经网络估计

针对电动汽车用动力电池组的SOC受充放电率、放电历程和温度等因素的影响，传统方法很难建立准确的数学模型，对电池组SOC进行研究，在对动力电池组进行不同工况充放电试验的基础上。建立了电池组的神经网络仿真模型。并分别采用电流输入，电压和电压梯度输入进行了仿真，实现了对电池组SOC的估计。与实验结果对比，仿真结果与实验基本吻合，验证了该方法的正确性。     

动力氢镍电池循环寿命仿真方法研究

研究动力氢镍电池循环寿命仿真问题,针对目前动力系统仿真中电池模型不考虑循环寿命的缺陷,为提高电池循环性能仿真精度,提出了动态更新模型参数进行电池寿命仿真的方法。以Olivier-Louis电池模型为基础,提取出7 A.h氢镍电池的模型参数,并在Simulink平台上对模型进行了仿真验证。结果表明,该模型充放电电压的误差在5%以内;然后结合已有的高温循环寿命测试数据对电池循环放电性能进行了仿真,得到了放电电压误差不超过0.6%的结果;用另一种电池的常温测试数据进行充电仿真,充电电压误差小于4%。这些结果表明电池寿命仿真方法具有可行性,有望进一步应用于电池组的循环寿命仿真。     

混合动力汽车动力电池组参数匹配

动力电池组参数匹配的合理程度决定着电机驱动和再生制动潜能的发挥,同时对混合动力系统成本影响明显。本文研究了混合动力系统在其他相关参数已知前提下的动力电池组参数匹配问题,建立了动力电池组参数匹配体系。基于AVL CRUISE进行了前向仿真,结果表明:所匹配的动力电池组能够很好地满足混合动力城市客车研发需求。     

基于 AMESim 的动力电池组并联回路水冷系统研究

针对现有风冷系统和串联回路水冷系统在降低电池组最高温度和减小单体电池间最大温差不足的问题, 提出了一种并联回路形式的水冷系统。 在分析锂离子电池生热机理的基础上, 建立电池的温度模型, 并在 AMESim(Advanced Modeling Environment for Performing Simulation)软件中搭建并联回路的电池组水冷系统, 同时 通过仿真实验与串联回路水冷系统进行散热性能对比。 其结果表明, 联回路形式的水冷系统散热效果更好, 在 维持电池组最高温度的基础上, 有效减小了单体电池间的温差, 并为进一步研究并联回路水冷系统的控制算法 打下基础。     

纯电动客车侧碰撞有限元建模及仿真分析

以有效开展纯电动客车侧碰撞仿真为目标,建立了纯电动客车BK6122EV整车骨架、覆盖件、动力电池包有限元模型以及移动壁障有限元模型,按照碰撞法规对车体后部(后轮后)位置进行了侧后碰撞仿真,分析了电动客车车身、动力电池包在碰撞过程中的变形情况,评价了动力电池包在碰撞过程中的安全性,指出了电池箱门骨架刚度小、电池模块固定能力差、碰撞区侧围骨架缓冲吸能能力弱等影响安全性的缺陷.      

基于等效电路的内阻自适应锂离子电池模型

根据目前动力蓄电池模型研究的现状,分析了各种电池模型的优缺点,提出了一种非线性的等效电路电池模型,并通过卡尔曼滤波算法,在线辨识电池内阻,得到内阻自适应电池模型.通过两种实验,分别在不同电流循环工况和环境温度下测试模型的适应性,结果表明,该模型可以较好地反映电池的动态特性,并能适应电流、荷电状态、温度等变化对电池的影响.     

圆柱型Ni-MH电池包浸液冷却设计及分析

随着国家对环保的越发重视,节能与新能源汽车的车型和产量急剧增加,对动力电池包的防护等级和使用寿命的要求越来越高。而电池的使用寿命与所处的温度有很大关系,温度适中,其寿命越长,温度越高寿命越短。本文主要研究圆柱型镍氢电池的电池包设计方案,新开发一种全新的使用浸液冷却的电池包,通过对浸液电池的性能测试,部件的结构设计,热仿真设计及台架和第三方测试验证,有效控制电池温度和提高电池包的防护等级,方案可行,对镍氢电池包后续使用浸液散热提供依据和指导。     

燃料电池汽车动力蓄电池管理系统硬件在环仿真应用

介绍了燃料电池汽车硬件在环仿真系统的设计,动力镍氢蓄电池组及其管理系统的仿真模型.并基于车辆不同的驾驶工况进行了硬件在环的系统仿真,结果表明蓄电池模型能合理地反映燃料电池汽车运行过程中蓄电池的能量变化状态,该动力蓄电池硬件在环系统是蓄电池控制器及动力总成控制器开发不可缺少的平台.     

电动汽车锂离子动力电池分选方法研究

为了改善电动汽车电池组的不一致性,提高电池组的可用功率和容量利用率,以电池的不一致性机理分析为基础,分别对电池进行了传统分选、主因子分选和总因子分选.单体试验计算结果表明,总因子分选方法是最优的.接着在总因子分选结果的基础上运用模糊C均值聚类算法对电池进行了动态特性分选,试验结果表明:此分选方法能有效地改善电池组的不一致性.     

基于改进门控循环单元神经网络的锂电池组荷电状态预测

准确预测锂电池组的荷电状态（state of charge，SOC）能够有效防止电池过度充电或者放电，是储能设备安全运行的重要保障。为了解决SOC无法通过测量直接获得的问题，提出了一种基于猎人猎物优化算法（hunter prey optimization，HPO）优化门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）神经网络的预测模型。在GRU的基础上添加Dropout机制，来增强模型的泛化能力，并通过HPO算法优化GRU的超参数，使锂电池的数据特征与网络拓扑相匹配。为了验证HPO-GRU模型的有效性，以某储能公司现场采集的储能锂电池组历史数据进行仿真实验，并与反向传播神经网络（back propagation，BP）、长短期记忆网络（long short term memory，LSTM）和GRU三种预测模型的预测结果进行对比分析。可得HPO-GRU模型预测值与真实值的误差最小，在5%以内。可见HPO-GRU模型的预测精度最高，具有良好的鲁棒性以及较强的泛化能力。