考虑应力特征的锂离子电池SOC估算

准确估计荷电状态(SOC)是保证锂离子电池可靠运行的基础。提出基于多维特征特别是结合力信号的数据驱动的SOC估算方法,对锂离子电池应力特征进行Savitzky-Golay(S-G)滤波,形成优化重构后的应力信号。提出基于麻雀搜索算法(SSA)改进的反向传播(BP)神经网络,提高神经网络的全局寻优能力。用恒流(CC)、联邦城市驾驶工况(FUDS)进行评估。在BP神经网络中,相比于单纯使用电信号,考虑应力特征的SOC估算的均方根误差(RMSE)降低89.1%,平均绝对误差(MAE)降低88.8%,考虑应力特征的SSA-BP神经网络的SOC估算误差在0.3%以内,鲁棒性和精确性更高。

锂电池在机械滥用下的耦合仿真模型研究

随着新能源汽车保有量的增加,因锂电池故障而引起的起火、爆炸等问题引起了各界的密切关注。锂电池在机械滥用下的热失控行为复杂、实验成本高、可重复性低,难以为研究提供有效、完备的数据。因此,利用高置信度仿真模型研究和评估锂电池的安全性能是一种可行的途径。基于Ls-Dyna软件建立了锂电池机-电-热耦合仿真模型。结果表明,该模型能够准确预测电池在受到压痕时的机械响应和电响应,且能合理地模拟电池的温度分布,具有较高的置信度。利用该模型对控制因素(压头半径,冲压方式)进行了研究,并综合分析了相关参数对锂电池安全性能的影响。所获得的结果可为车载锂电池包的设计和安全系统构建提供参考。

PEMFC船形堵块阴极流场的性能

建立流体体积(VOF)两相流模型,研究船形堵块流道的排水性能。建立不同开孔率的船形堵块流道三维模型,研究船形堵块及开孔率对质子交换膜燃料电池(PEMFC)性能的影响。船形堵块流道峰值净功率密度相较于传统直流道可提升9.4%,相较于同堵塞率下的梯形堵块流道可提高2.9%,具有较好的强化传质作用。通过提高船形堵块流道的开孔率,PEMFC可以获得更好的性能。在相同开孔率下,船形堵块流道的氧气摩尔浓度较直流道和梯形堵块流道分别提高28.6%和14.0%。结果表明,相较于传统直流道,船形堵块流道可降低排水周期和流道内平均水含量,具有更好的排水性能。

锂电池自适应无迹H∞滤波SOC估计研究

荷电状态(state of charge,SOC)作为表征锂电池剩余电量的关键指标,其精确估计对于合理使用电池电量、保障电池安全具有重要意义。本文针对基于H∞滤波(H infinity filter,HIF)估计SOC时鲁棒性好但估计精度低的问题,提出一种自适应无迹H∞滤波(adaptive unscented H infinity filter,AU_HIF)SOC估计方法,以提高SOC估计精度。首先,选择能够在精度和复杂度间取得良好平衡的双极化(dual polarization,DP)等效电路模型进行新型估计算法的设计;其次,结合无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法相比于传统扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法更适用于非线性系统状态估计的特点,文章基于先验误差协方差矩阵设计新型渐消因子,实现自适应无迹H∞滤波算法的设计,以减小陈旧测量值对估计结果的影响,提高滤波算法的跟踪能力及估计精度。最后,通过搭建自主实验平台获取实际模拟工况数据,验证了文章所提自适应无迹H∞滤波算法相比于传统H∞滤波算法、传统UKF算法和其他类型改进H∞滤波算法具有更高的估计精度及更好的鲁棒性。文章研究内容对提高新能源汽车、储能电站等电池系统的SOC估计精度具有重要意义。

圆柱形锂电池在局部压痕下的安全性实验研究

锂电池局部挤压是汽车碰撞引发的主要损伤形式。为了明确锂电池在受到局部挤压时的安全性能,利用自研的机械滥用实验平台,对18650锂电池进行局部压痕实验,以渐进压缩的方式分析其失效过程,得到了失效过程及温度演变规律,讨论了电池荷电状态、加载速度、压痕位置和压头尺寸对电池安全的影响。结果表明:锂电池受局部挤压后有明显的热失控规律,失效后不会立即发生热失控,存在一定的反应时间;电池荷电状态与热失控剧烈程度成正相关,加载速度决定了电池的失效时间;靠近电池负极一端受到损伤时更易引发热失控现象,且受损面积较大时温度更高。实验结果可为锂电池包的安全性设计提供有益的建议。

钠离子电池的储能机制与性能提升策略

钠离子电池因丰富的原材料储量、低廉可控的成本和生产线转换优势而在储能方面有广阔前景。钠离子电池通过电能和化学能的相互转化完成充放电,电池单体的材料性能和制备技术需符合储能发展要求。目前,开发高能量密度、低成本、高安全性为一体的储能系统是新型储能建设重点。本文从钠离子电池储能机制入手,分析钠离子电池的正极、负极、电解质、隔膜等部件的作用机理,整理前沿相关研究和应用进展,提出电池储能性能提升方法,旨在优化钠离子电池储能应用的技术路线,积累电化学储能领域的全新经验。

不同放电倍率下软包锂离子电池非均匀生热表征方法

软包锂离子电池非均匀的温度分布严重影响其循环性能、使用寿命和安全性。针对软包锂离子电池生热的建模表征复杂且精度不高的问题,提出了一种基于生热分布因子的软包锂离子电池非均匀生热表征方法。将电池划分成不同区域,并将生热分布因子引入Bernardi生热公式中获取不同区域的生热率;通过传热和优化数值模拟求解电池的温度分布,同时辨识不同区域的生热分布因子,分析了软包电池生热非均匀分布特性;采用三次样条差值法推导了生热分布因子与放电倍率的对应关系,研究了不同放电倍率下生热分布因子的演化规律。实验结果表明,该方法所建立的热模型在2.75 C和3.75 C下的温度估计值的平均绝对百分比误差最大不超过1.55%,该方法能够准确估计电池非均匀的生热率,并实现电池温度分布特性的有效表征。

用于一体化电极的碳布改性综述

由于碳布密度低、柔性高且导电导热性好,在电子器件中应用广泛。当碳布与其他材料复合时,为获得所需的性能,需对其进行改性处理。总结对当前用于电子器件中一体化电极的碳布进行改性的主要方法。从去浆、形貌处理和活性处理等3个方面进行介绍,并指出每种改性方法的优缺点和选用需考虑的要点。液相反应法对表面活性改变显著,但往往会降低电导率;热空气处理法对形貌改变显著,但操作过程复杂。液相氧化、热空气氧化和高温碳化相结合的改性效果可以更好,形貌改性和活性改性同时进行,可能会得到更好的综合性能。将碳布与活性物质直接复合制成一体化电极而完成改性处理,由于效率高可能成为改性技术的发展趋势。

光伏硅弃料制备锂离子电池硅负极的性能

纯硅的导电性差,且纳米化、非晶化技术成本高。光伏行业用硅的产业化程度高、导电性好,弃料可在锂离子电池硅基负极实现再利用。以光伏硅弃料为原料,采用机械球磨法制备纳米硅和非晶/纳米硅材料。制备的材料均具有较高的可逆比容量和稳定的循环性能,以0.2 C在0.005~0.900 V循环100次,纳米硅剩余的比容量为2 123.32 mAh/g,非晶/纳米硅剩余的比容量为1 367.70 mAh/g。

引入PID反馈的SHAEKF算法估算电池SOC

电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO)算法对二阶RC等效电路模型进行参数辨识;用开源电池数据集对模型和算法进行实验和分析。改进的SHAEKF算法在电池动态应力测试(DST)、北京动态应力测试(BJDST)和美国联邦城市驾驶(FUDS)等工况下的平均估计误差都在1%以内,与单纯的融合算法SHAEKF算法相比,最大误差可减小5%。

调控电解液溶剂组分实现LCO/C低温18650电池循环寿命显著提升

低温18650电池的循环寿命一直是限制其发展的关键因素,为了实现长循环寿命与低温性能的兼顾,通过调控电解液溶剂组分,对比分析了不同电解液对电池倍率性能、高低温放电、荷电保持率、循环寿命、EIS阻抗变化等的影响。结果表明,电解液组分设计对电池性能有显著影响,通过低熔点的长链线性羧酸酯部分取代碳酸酯及短链羧酸酯,既可以实现较好的低温性能,同时又提升了高温稳定性。EP、PP的比例对于LCO/C电极体系循环稳定性有重要作用。其中溶剂组分EC+EP+PP(质量比2∶5∶3)具备最佳的综合性能,研制的LTB电池5C放电容量保持率达99.86%,-40℃/1C放电容量保持率达92.84%,循环1000次后低温-40℃/1C放电仍然达到初始低温放电容量的90%,常温循环1500次容量保持率达85%,低温-10℃循环500次容量保持率82.4%。

软包装锂离子电池表面凹坑缺陷检测方法

软包装锂离子电池表面凹坑缺陷对比度低、缺陷区域过小且存在反光,传统方法很难进行准确检测。提出一种基于图像增强和改进DeepLabV3网络的软包装锂离子电池表面凹坑缺陷检测方法。通过分析表面凹坑缺陷图像特征,采用图像增强算法对图像进行预处理,以增强凹坑缺陷对比度。对DeepLabV3网络进行改进,使用ResNet101作为特征提取网络,同时引入位置注意力模块,使得模型更加关注于凹坑缺陷相关特征,提升网络的检测精度。改进后的网络在自制数据集上的平均交并比达到85.98%,缺陷检测准确率达到98.33%。

基于主动方波激励检测锂离子电池早期内短路

锂离子电池内部短路(ISC)的早期检测对于避免潜在安全风险至关重要。现有的故障检测方法在检测早期短路时准确性较差,且需要大量的数据。以18650型锂离子电池为研究对象,通过在电池充电过程中施加微小的电流激励信号,借助极化压升与激励压升,发现锂离子电池在短路时压升异常规律。该方法在荷电状态(SOC)较低时效果更明显,对120Ω以内的短路检测有效,且适用范围可根据采样精度调配,可用于锂离子电池的常规短路检测。

变电站铅酸电池的失效及综合修复

铅酸电池是直流(DC)系统的重要储能设备,对变电站的安全稳定运行至关重要。站用铅酸电池寿命普遍低于理论寿命,大量电池的提前失效给电网企业带来巨大的经济和环境压力。针对变电站铅酸电池的特殊运行环境,对失效电池复杂的失效模式进行分析。采用化学和物理相结合的技术手段,针对性地选择合适的活化剂,同时使用“大电流-恒流-恒压”的充电方式,达到修复活化失效铅酸电池的目的,修复后的铅酸电池容量可达额定容量的80%以上。

温度自适应SMO算法估计锂离子电池的SOC

现有对锂离子电池荷电状态(SOC)的估计,没有考虑温度变化导致的SOC估计准确度降低。提出一种考虑温度的滑模观测(SMO)法进行SOC估计。基于混合脉冲功率测试(HPPC)实验的数据,得到18650型LiFePO4锂离子电池的SOC与温度、参数之间的拟合式,通过台风(Typhoon)系统进行半实物实验分析。温度自适应SMO算法在低温或常温工况下的平均误差较传统SMO算法降低0.3~0.5个百分点,直接通过拟合式所快速估计的SOC较温度自适应SMO算法平均误差在2%左右,常温25℃工况下误差低于1%,能够实现较高的估计精准度,为快速估计SOC提供了较好的算法参考。

叠片式锂离子电池在线快速CT检测技术

锂离子电池行业对电池质量检测方法的需求日益增长。针对叠片式电池X射线检测方式存在的图像遮挡和不能直接测量x、y方向包覆量的问题,提出一种快速计算机断层扫描(CT)定向重建技术。通过2维(2D)定位切片位置,重建3维(3D)体素数据的两张x、y方向切片图像,再进行正负极顶点定位,实现对包覆量的直接精确计算。使用所提方法的快速CT检测设备与传统2D检测设备相比,误判率可降低2~3个百分点。

铬氧化物材料在锂电池中的应用与研究进展

铬氧化物既能够作为正极材料,也可作为负极材料应用于锂离子电池中。多电子反应的铬氧化物作为正极材料时具有较高的理论质量比容量和工作电压,其中Cr_(8)O_(21)和Cr_(2)O_(5)是当前研究中关注度最高的多电子反应的铬氧化物,也是非常有前景的锂电池正极材料。铬氧化物中能够用作锂电池负极材料的主要是Cr_(2)O_(3),它不仅有较大的理论比容量,又有较低的放电平台,成本也相对较低。介绍了Cr_(8)O_(21)和Cr_(2)O_(5)正极材料的最新研究成果,并介绍了放电机理、制备方法、改性手段及应用,同时,比较分析了不同制备工艺下制得的样品结晶度、形貌和电化学性能。负极方面介绍了Cr_(2)O_(3)的电化学特性及其在电池方面的应用,综述了一些改性方法以解决材料的导电性和循环性能问题,如包覆、掺杂、纳米结构化等,这些研究成果为未来锂离子电池负极材料的选择提供了新的研究方向。

基于数据驱动的动车组镍镉电池记忆效应消除策略研究

在碱性镍镉蓄电池长期未彻底充放电的情况下,蓄电池会产生次级放电平台,称为“记忆效应”。该效应会导致电池可释放容量降低,需要定期消除。在动车组蓄电池检修中,传统的“记忆效应”消除方法耗时过长,会对检修工作带来很大压力。为了降低储能检修成本,对动车组镍镉电池“记忆效应”消除策略优化方案开展研究。以实际动车组三级修镍镉蓄电池电池为研究对象,通过分析电池的充放电循环中的参数特征,结合大量的电池充放电实验,提取出与电池容量密切相关的特征数据。首先,通过特征筛选和降维组合,搭建线性模型和非线性模型的交叉加权耦合方法,创建近似模型以反映电池的真实可释放容量,消除镍镉电池不一致性对优化方案实验设计带来的系统误差。其次,在此基础上,通过调整影响电池状态的高影响因子变量,构建正交实验方案。研究动车组镍镉蓄电池“记忆效应”快速、安全的消除策略。最后,通过重复验证实验和安全性检测实验对该策略进行实证,研究结果表明,提出的镍镉蓄电池“记忆效应”消除策略能够有效恢复镍镉电池真实容量,并且能够极大地缩减时间成本(约44.15%),并且有利于缓解蓄电池因过充导致电池劣化现象。该消除方案对于提升动车组镍镉电池的维护效率及确保其安全性具有重要意义。

基于电压曲线诊断锂离子电池的故障

锂离子电池在电动汽车中应用广泛,电池的不一致性故障与内短路故障是电动汽车的严重安全隐患。采用绝对中位差方法来放大电池组故障电池的电压特性;再利用非局部均值滤波算法进行滤波,得到平滑的故障电压特征;最后,通过动态时间归整(DTW)算法计算特征值曲线之间的相似度距离,实现故障电池自动定位。使用运行车辆电压数据进行验证,发现该诊断方法对两类故障车辆均具有良好的检测效果:一是故障电池DTW距离长期偏离其他电池的不一致性故障车辆;二是故障电池DTW距离短期偏离其他电池的内部短路故障车辆。与余弦相似度进行对比,验证所提方法的准确性更高。

基于机器视觉的电芯绝缘介质定位算法

为保证电芯绝缘介质定位的准确性和时效性,文章提出一种基于双线性插值亚像素坐标结合改进随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法的绝缘介质定位算法。对工业采集的图像进行空间滤波、阈值分割等预处理操作,分割出目标并增强特征;运用Canny边缘检测算子检测边缘,选取定位轮廓并根据最小外接矩形分离4条边缘直线,用双线性插值公式精确定位边缘直线亚像素坐标;采用部分点先验模型约束RANSAC算法提取4条边缘直线的高质量内点,再用最小二乘法分别拟合4条边缘直线并计算出相应偏移量。实验结果表明,该算法能有效保证绝缘介质的定位精度且具有一定的时效性,可以较好地满足实际生产应用的要求。