温度及放电倍率对电池性能影响的实验研究

动力锂离子电池的SOC-OCV关系曲线,库伦效率、温度、放电倍率对电池内阻、电压一致性影响和放电倍率与温度的关系特性是动力电池组成组技术和均衡管理的重要参数。通过充放电实验,测得电池SOC-OCV关系、库伦效率-放电电流关系曲线,并通过8阶拟合,可以较准确地反映SOC-OCV函数关系。不同电池单体内阻随温度变化的变化率不同,某个温度下阻值相近的电池单体在其它温度下差异可能较大,极化内阻较欧姆内阻更为明显;电池放电倍率越大,电池组中电池电压的一致性越差。电池的最高温度与放电倍率有关,正极处的温度最高,负极温度与正极的温度差随着放电倍率的增大而增大。     

喷雾干燥法制备LiFePO4/C正极材料

采用机械液相活化结合喷雾干燥法制备LiFePO4/C正极材料,并用该材料制备容量为10A.h的动力电池.通过X-射线衍射、扫描电镜、振实密度和电导率测试对材料的物理性能进行综合分析,采用循环伏安、循环寿命和不同倍率下充放电性能测试对电池进行电化学研究,由过充、冲击、针刺等实验检测电池的安全性.结果表明:该材料晶型完整、颗粒均匀、振实密度高、导电性好;制备的单体动力电池在1.0倍率下循环150次后容量保持率仍然超过98%,大倍率充放电性能好,且安全性较高.     

基于可变放电截止电压的锂离子电池的低温加热方法研究

针对锂离子动力电池低温环境使用问题,提出了一种基于可变截止电压的电池加热方法。在低温环境下,以某一恒定充放电电流倍率对电池进行多个充放电循环,以截止电压作为每一个充放电循环的结束条件,在每一个充放电循环结束后,将截止电压增加某一梯度值并进入下一个充放电循环,利用电池充放电时内阻产生的热量对电池进行加热,直至电池达到目标温度。对额定容量为1Ah的18650磷酸铁锂电池进行低温加热实验,结果表明,在环境温度为-10℃的条件下,截止电压变化梯度为0.05V,充电电流为2C,放电电流为4C,能够实现21min内电池从-10℃加热到5℃。     

锂电池性能与温度相关性的基础实验研究

为综合分析影响电池性能的热环境因素,利用恒温油浴工况、近似绝热工况分别模拟有无热管理措施的动力电池组工作热环境,对松下18650锂电池进行了充放电性能与温度相关性的基础测试,研究了电池工作热条件、电池状态及放电倍率对其充放电性能的影响。研究结果表明:无论在何种热条件下,电池充电容量总是小于上次放电容量;当充电温度低于20℃时,电池充电容量随着充电温度的降低迅速衰减,若前一次放电倍率为0.5C、充电温度从20℃降至-10℃时,充电容量衰减12%;较高的放电温度能有效抵消电池大倍率放电引起的容量损失,当电池在40℃环境中以2C倍率电流放电时,其容量衰减仅为3.7%;当电池放电倍率较小,且工作温度高于30℃时,温度对电池放电性能的影响逐渐减小;环境温度较低时,电池放电容量随温度降低迅速衰减,当电池放电温度为-10℃时,其2C倍率放电容量衰减高达50%。本研究期望对高效、可靠及合理的电池热管理系统的设计提供理论依据。     

极寒环境下动力锂离子电池特性

针对极地无人机系统供电保障问题,为极地锂离子电池开发及电池管理技术研究提供依据,对12 A·h三元镍钴锰酸锂电池在极寒环境下的特性展开了实验研究.结果表明:在0℃以下,随着环境温度的降低,电池在不同放电倍率下的可用容量迅速减小,最大放电深度的衰减速率不断加快,欧姆内阻与极化内阻均显著增大且极化内阻的变化更为突出,开路电压明显降低;在低于-40℃的环境温度下,放电前对电池表面进行预热能显著改善电池放电性能,预热温度的变化不影响相同倍率放电时电池表面的平衡温度,同时采取预热与保温措施能够有效恢复电池的容量特性与功率特性.     

基于Arrhenius方程下EV用磷酸铁锂电池寿命预测

磷酸铁锂电池寿命作为一项评价电池性能的重要指标,逐渐成为提高电动汽车性能的关键技术.为了研究日历老化和循环老化对电池容量衰减的影响,提高纯电动汽车动力电池性能.以某电动汽车的磷酸铁锂电池作为研究对象,对其施加不同的加速应力、不同温度条件和变充放电倍率等参数,计算锂电池容量的衰减结果.以Arrhenius方程求解为基本手...     

三元动力锂离子电池不同温度循环失效分析

对不同温度条件下循环后石墨/镍钴锰酸锂(LiNi0.6Co0.2Mn0.2O2)43 Ah动力锂离子电池进行分析,研究温度对循环性能的影响.通过小倍率恢复和电化学交流阻抗(EIS)分析极化对容量衰减的影响.通过扫描电镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)、扣电、原子吸收、容量微分(dQ/dV)对拆解后材料进行表征.循环并没有破坏正、负极材料整体结构,但导致比容量损失;隔膜在循环过程中出现局部闭孔;高温循环对正极造成的影响更大.     

锂离子电池用纳米Co3 O4 材料的电化学性能研究

采用sol-gel法制备了纳米级Co3O4材料,并用SEM表征了由此材料制备的电极的形貌. 对材料进行了恒流充放电测试,并通过充放电曲线研究了材料的容量和倍率性能. 结果表明,制备的钴氧化物的颗粒尺寸在20 nm左右,材料的可逆容量和电化学循环稳定性较目前商业化的碳材料有较为明显的提高,材料在1 C倍率下的首次可逆容量为964 mAh/g,第60次循环的可逆容量仍可达到786 mAh/g.     

电动汽车动力电池容量衰减的层析图像检测

常用的电动汽车动力电池容量衰减循环充放电检测方法由于忽略了电池在充放电过程中所发生的"伴随有电荷转移的化学反应",因而难以正确、非破坏性地检测动力电池容量及其衰减状况.鉴于此,文中根据电池电化学和计算机层析图像测量原理,以电动汽车车用磷酸铁锂动力电池容量衰减为研究对象,研究了处于电化学反应过程中的动力电池电性能参数与其内部活性物质结构形态之间的关系,提出了电动汽车动力电池容量衰减层析图像检测方法,在此基础上建立了动力电池容量衰减检测实验系统,并以此对某款典型的纯电动汽车车用磷酸铁锂动力电池的容量衰减进行了实验验证.结果表明,该方法具有实用、快速和可非破坏性地检测动力电池容量衰减的特点.     

Ca掺杂的LiNi_(1/3)Co_(1/3)Mn_(1/3)O_2正极材料及其电化学性能研究

为探讨Ca的掺杂对LiNi_(1/3)Co_(1/3)Mn_(1/3)O_2材料结构和电性能的影响,以草酸为沉淀剂,以不同含量Ca对LiNi_(1/3)Co_(1/3)Mn_(1/3)O_2进行掺杂改性,并通过X射线衍射(XRD)对产品进行表征,探讨了不同Ca含量样品的电化学性能.结果表明:大量Ca掺杂生成明显Ca O杂相,而少量Ca掺杂则能顺利进入材料晶格之中.随着Ca掺入,晶体类型不变,但c轴略收缩,形成更紧密的结构.充放电显示Ca在低倍率(2.5~4.3 V,0.5 C)时,能一定程度提高材料的循环性能;但在高倍率(2.5~4.3 V,5 C)时,能明显提高容量和循环性能.充放电曲线同时显示未掺杂的材料高倍率下极化严重,放电平台严重降低;而Ca掺杂的材料极化状况则不明显,说明Ca掺杂能抑制极化并提高电化学性能.     

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。     

不同温度下磷酸铁锂电池的模型参数敏感性分析

为实现电池的高精度状态估计,对磷酸铁锂电池进行了4个不同温度下的基础性能实验,同时设计了一种变温工况下获得全荷电状态（SOC）范围的开路电压实验方法,为建立考虑温度因素的二阶RC电池模型以及参数敏感性分析提供数据支持。此外,利用不同温度下的混合功率脉冲测试数据,基于粒子群优化算法辨识得到了不同温度下准确的模型参数。最后,基于单次单因子法对已建立的电池模型中各个参数进行敏感性分析,分析结果对考虑温度的参数辨识和状态估计工作具有借鉴意义。     

修正参数的安时法估算锂离子电池剩余电量

安时法是目前估算锂离子电池荷电状态(SOC)最常用的方法之一.由于安时法不能估计初始荷电状态(SOC0),且难于准确测量库仑效率和电池可用容量变化,会造成累计误差,影响SOC估算精度.考虑锂离子电池的可用容量会随环境温度、放电电流以及电池老化等性能影响,结合开路电压法和安时法,对比实验数据进行误差分析与校正,提出了一种提高SOC估算精度的修正参数方法.仿真结果表明,用修正参数的安时法估算电池剩余电量可以减少误差,提高精度.     

基于最小二乘法的锂离子电池参数辨识方法研究

目的 针对使用戴维南等效电路模型对锂电池进行参数辨识不够精确的问题,提出一种二阶 RC 等效电路模 型并对锂电池进行参数辨识。 方法 通过脉冲放电实验得到锂电池的相关数据,在 MATLAB 上使用最小二乘算法 对所建立的二阶 RC 等效电路进行参数辨识,并对不同 SOC(State of Charge)下锂电池各个参数的变化情况进行分 析,通过计算锂电池的端电压来判断参数辨识的精确度,最后将辨识结果与戴维南等效电路模型所辨识的结果进 行对比并分析。 结果 随着锂电池 SOC 下降,锂电池的各个参数会有轻微的波动,在锂电池的 SOC 处在较低的水平 时,锂电池的各个参数变化比较剧烈,这是由于锂电池的化学浓差极化所导致的,当将辨识的参数用来求解锂电池 的端电压时,随着时间的推移,发现锂电池的端电压的误差波动比较稳定,且最大误差不超过 0. 05 V,反观使用戴 维南等效电路模型求得锂电池的端电压误差波动比较大,且最大误差超过了 0. 08 V。 结论 在锂电池参数辨识上 二阶 RC 等效电路比戴维南等效电路更加准确,能够更好地描述锂电池的动静态特性,为后续对锂电池的荷电状 态估计提供了有力的基础。     

锂离子电池荷电状态预测方法研究

针对电动汽车锂离子动力电池组能量管理中的荷电状态(SOC)预测问题,提出一种根据SOC及电流(SOC-I)计算库仑效率的方法,并建立电池SOC、充放电电流及充放电库仑效率的关系.以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法为基础,采用自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法预测电池SOC,并将提出的库仑效率计算方法与UKF算法相结合构造了SOC-I-AUKF算法,该算法在预测过程中不断调整库仑效率、系统噪声协方差以及量测噪声协方差,以实现系统状态最优化预测.实验结果表明,SOC-I-AUKF算法有较好的SOC预测效果,与UKF算法相比,其SOC预测绝对误差、相对误差和平均误差水平都有显著提高.     

Experimental study on thermal characteristics of LiFePO4 power Batteries

<正> As an important high-energy chemical power source,lithium-ion power batteries come up to applicationproblems of thermal performance,such as extended temperature range and high power charge discharge.LiFePO_4 battery is applied and developed well recently,its charge and discharge experiment atdifferent temperatures and hybrid pulse power characterization (HPPC) test are analyzed,and the optimaltemperature range of LiFePO_4 battery is put forward.In order to provide experimental suggestion of powerbattery application and its thermal management,internal resistance,influencing factor of electromotiveforce and entropy change state of charge (SOC),battery thermal characteristic of different charge dischargerates are summarized.     

HEV再生制动时NiMH电池快速充电策略与仿真

基于镍氢电池性能实验结果,分析了轻度HEV用镍氢电池在不同SOC情况下不同充电电流的最高温度、温差变化趋势.结合混合动力汽车镍氢电池实际工作情况和电池快速充电理论,基于马斯定律提出了适合混合动力汽车再生制动的镍氢电池恒流分阶段充电控制策略,并进行了HEV镍氢电池快速充电过程的建模与仿真.通过对比该快速充电策略、保护电压恒流充电策略和40 A恒流充电策略下的仿真结果,验证了所提出的电池分阶段恒流充电控制策略的正确性和可行性.     

锂离子动力电池荷电状态联合估计应用

为了进一步提高锂离子动力电池荷电状态(SOC)的估计精度问题,在分析了电池电压、温度、电流和放电电量对电池SOC值的影响后,提出了一种新颖的混沌萤火虫算法(chaos firefly algorithm,CAF)和小波神经网络(WNN)相结合的锂离子动力电池SOC联合估计方法,该方法首次利用于电池SOC值估计中,通过新颖的混沌萤火虫算法优化小波神经网络,加入动量项优化网络的权值和调整修正参数,提高了网络的学习效率和SOC估计精度。克服神经网络进化缓慢并且容易陷入局部最小的缺陷,通过仿真和电池实际工况下实验,结果表明与WNN算法相比,所提出的方法具有更高的预测精度,均方根误差小于2%,验证了这一算法的可行性和有效性。     

电动汽车锂电池组的新型双向均衡法

由于电池制造工艺的制约导致生产出的电池间存在一定的离散性,多次充放电后不一致性更加严重,因此有必要对电动汽车电池组进行均衡.在分析了锂电池间不一致性的基础上建立了双向均衡结构,采用粒子滤波PF(Particle Filter)法估算电池初始剩余电量SOC(State Of Charge),提出了先让高SOC电池放电和先给低SOC电池充电的均衡法.该方法相比传统基于充电电压的均衡法能更精确的反映电池能量状态.实验结果表明,对于要求低能耗的系统采用先让高SOC电池放电均衡至±2%平均SOC界限范围;对于要求均衡结果一致性较高的系统采用先给低SOC电池充电均衡至±1%平均SOC界限范围.该均衡方法有效改善了电池组间的不一致性,对于提高电动汽车锂离子电池的使用寿命和续航里程具有实际意义.     

基于充电电压片段的锂离子电池状态联合估计方法

锂离子电池的荷电状态(SOC)、健康状态(SOH)和剩余使用使命(RUL)是锂离子电池安全稳定运行的重要状态参数,本文提出一种基于充电电压上升片段的锂离子电池状态联合估计方法,实现对电池预测起点(SP)到寿命终点(EOL)的较长运行周期内SOC、SOH和RUL的联合估计.该框架在充电阶段进行SOH和RUL估计,在放电阶段进行SOC估计.首先提取电池恒流充电电压曲线片段的上升时间作为健康特征(HF),以HF作为输入,循环容量作为输出,建立最小二乘支持向量机(LSSVM)电池老化模型,对当前健康状态进行估计;采用等效电路模型对该电压区段进行非线性拟合,用拟合参数建立状态空间模型,结合无迹卡尔曼滤波算法进行SOC估计;用高斯过程回归时间序列模型对电池的健康特征序列进行建模,通过循环次数外推预测健康特征的变化趋势,并结合LSSVM老化模型,对RUL进行预测并给出置信区间.实验结果表明,所提方法具有较高的估计精度和较好的稳定性.