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电动汽车锂离子动力电池健康状态的研究现状

锂离子电池健康状态表征电池储存电量的能力,定量描述电池的性能指标,电池的健康状态直接影响  (本文共3页) 阅读全文>>

合肥工业大学
合肥工业大学

电动汽车锂离子动力电池健康状态估计方法研究

进入新世纪以来,非再生能源紧张和环境污染带来的问题日益突出,发展电动汽车逐渐成为世界各国加快推进交通能源战略转型的重要措施。锂离子电池是电动汽车的主流动力源,其性能状态直接表征了电动汽车的大部分性能指标。作为电池的重要性能指标,电池健康状态影响到电动汽车的安全性和经济性等性能,因此必需对动力电池的健康状态进行监控。利用自设计电池测试系统,以26650型磷酸铁锂动力电池作为实验对象,建立了基于神经网络的电池健康状态估算模型,准确地估算了电池的健康状态,为电动汽车的行驶提供了安全保证。主要研究内容包括以下几个方面:(1)分析锂电池的内部结构、工作原理和电池在使用过程中容量衰减的原因,研究电池的温度、自放电倍率、开路电压和电池内阻对电池健康状态的影响。(2)介绍电池的四种建模方法:电化学模型、经验模型、等效电路模型、人工神经网络模型,分析四种方法在模型复杂度、模型准确性和实用性方面的优缺点,选定人工神经网络为建立电池模型的方法。(3)...  (本文共72页) 本文目录 | 阅读全文>>

青岛科技大学
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动力电池健康状态评估算法的研究

随着汽车行业的快速发展,汽车尾气污染问题已经引起广泛关注,由于锂离子电池具有高能量密度,低能量自放电效应和长循环寿命的优势,目前电动汽车的电池中使用最广泛的是锂离子电池。电池健康状态的估算可为电池管理系统制定控制策略,有效避免过度使用电池造成的安全隐患,然而如何准确估计电池的健康状态(SOH)一直是电池管理系统的主要问题。论文以锂离子动力电池为研究对象,对电动汽车锂离子动力电池健康状态的估计方法进行了研究,主要的研究工作如下:(1)论文选取容量作为表征电池SOH的直接参数,针对容量在电池工作时难以直接获取的特点,提出了基于充电电压序列的锂离子电池SOH估计方法。考虑到充电电压的上升过程有波动,为了减少电压波动的干扰,采用平均充电电压升序列(原始HI)来表征容量变化。为进一步提高HI与实际容量的线性程度,采用Box-Cox变换对原始的健康指标进行优化,利用优化后的数据对电池容量进行估计。通过综合分析,新建立的健康指标对锂离子电池容...  (本文共73页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安石油大学
西安石油大学

动力型锂电池SOC_SOH预测研究

近年来,以超级储能系统和纯电动汽车为代表的新能源领域快速崛起,该领域包括对电池管理系统(Battery Management System,BMS)技术在内的研究。在BMS中电池荷电状态(State Of Charge,SOC)和健康状态(State Of Health,SOH)预测是其核心功能之一,有效的SOC和SOH预测可以优化设备的能量管理、提高能量利用效率、延长电池的使用寿命,因此开展对锂电池SOC和SOH的研究极具价值。论文首先研究了锂电池的主要特性,并从影响电池状态预测因素的角度出发,分别设计了环境温度对电池实际容量和内阻影响实验,以及放电倍率对电池实际容量和内阻的影响实验。根据实验结果对相关外部因素进行控制,避免状态预测失效现象的发生。然后建立了DP-Thevenin等效电路模型并推导出模型函数表达式,分别通过脉冲电压特性曲线法和递推最小二乘法,结合脉冲放电实验实现了电池模型参数的辨识。并以电流作为模型输入,通过对...  (本文共95页) 本文目录 | 阅读全文>>

青岛科技大学
青岛科技大学

电动汽车锂离子动力电池组健康状态估计方法的研究

作为新一代电动汽车的理想动力源,锂离子动力电池组的健康状态在电动汽车的实际运行过程中起着至关重要的作用。为保证电动汽车在运行过程中的安全性和稳定性,需要对其车载动力电池进行必要的研究和管理。论文以锂离子动力电池组为研究对象,对电动汽车锂离子动力电池组SOH的估计方法进行了研究,经过大量实验和仿真研究了以下内容:(1)首先分析了锂离子电池的特性,包括锂离子电池的特点、结构和工作原理,并给出了锂离子动力电池SOH的评价指标。然后介绍了影响锂离子电池组SOH的因素,从单体电池不一致性和单体电池连接方式两个角度分析了它们对电池组SOH的影响,并重点剖析了单体电池不同的连接方式对电池组SOH性能可靠性的影响。由于电池的内阻既能够与电池电压、电流等其他相关参数联系起来,又能很好体现电池特性的变化,因此本文选择内阻的变化来作为电池SOH的表征参量。(2)在分析了几种单体电池模型后发现,电池等效物理模型可以体现电池的物理特性,也能与其化学特性建...  (本文共66页) 本文目录 | 阅读全文>>

上海交通大学
上海交通大学

基于数据挖掘的电动汽车动力电池健康状态研究

近年来,各国的燃油汽车排放法规日渐严格,新能源汽车的发展受到越来越多的关注。电能作为一种清洁可再生能源,正逐渐成为新能源汽车的主要动力来源。动力电池技术作为电动汽车的核心技术之一,涉及到诸多研究领域和问题,其中,电动汽车动力电池健康状态的估计和预测是该领域研究的热点问题。目前,电池健康状态研究大多采用电池实验的方式,该过程需要拆卸电池,研究成本高、过程繁琐,且不同型号的电池参数不同,需要重复实验。考虑到现有研究方法的不足,本文基于数据挖掘方法对电池管理系统记录的实车行驶数据展开研究,提出一种电动汽车动力电池健康状态估计和预测方法,本文的工作包括以下内容:(1)介绍电动汽车动力电池健康状态研究背景,明确研究意义。给出电池健康状态的定义并对电池健康状态的研究方法进行综述。研究锂离子电池结构及其工作原理,并分析影响电池健康状态的两个主要因素环境温度和充放电倍率,为电池健康状态研究进行准备。确定数据挖掘的建模流程和基于Python编程语...  (本文共83页) 本文目录 | 阅读全文>>