功率型锂离子动力电池的内阻特性

为了深入分析功率型锂离子电池的内阻特性及影响因素之间的关系,本文利用混合脉冲功率特性测试方法(Hybrid Pulse Power Characterization,HPPC)测试锂离子电池在不同温度环境、荷电状态(Stage of Charge,SOC)下的内阻变化规律,实验结果表明锂离子电池内阻在低温环境和较低SOC下变化明显.最后利用多项式最小二乘法拟合得到锂离子电池内阻与环境温度之间的关系表达式,为下一步实现电池功率在线预测提供了数据支持和理论基础.

级联式电力电子变压器混合脉宽调制谐波分析及均衡控制

针对基于级联H桥及隔离双向DC/DC变换器的电力电子变压器,提出一种混合工频和高频调制的混合脉宽调制(HPWM)策略。基于波形合成原理及双重傅里叶积分方法,对5电平级联H桥HPWM输出电压频谱表达式进行了理论推导,并与载波移相调制时输出电压谐波特性进行对比。结果表明HPWM输出电压波形仅含有基波与载波边带谐波,在不增加谐波总畸变率的同时可降低系统开关频率。为解决HPWM时各模块开关模式不对称造成的中间直流电压不均衡问题,提出一种前级级联H桥采用开关函数轮换控制与后级隔离双向DC/DC变换器电压反馈加前馈控制相结合的子模块均衡控制策略,有效确保子模块功率及电容电压处于相同的动态变化范围。仿真和实验结果验证了HPWM谐波分析的正确性及所提控制策略的有效性。

基于PNGV电路模型的航空钴酸锂电池内阻研究

对航空钴酸锂离子电池进行PNGV建模。通过模型的建立,可依据测试出的外部变量值来估算电池的内部状态变量。实验使用HPPC(hybrid pulse power characterization)法来获取锂电池在脉冲加载和过渡过程中的各项参数。最后通过Matlab/Simulink对电池的PNGV等效模型进行仿真分析。研究表明:所选取的PNGV模型精度高,能真实地模拟电池充放电特性;在固定温度和已知SOC的情况下,模型参数能得到较准确的估计。本实验结论可为锂电池的内部状态变量估算提供理论依据。

不同放电倍率下锂电池SOC估算分析研究

电动汽车作为新型节能环保的交通工具之一,以常用磷酸铁锂电池为研究对象,分析电池欧姆内阻是否对荷电状态(State of Charge,SOC)的估算存在影响。通过不同放电倍率的混合脉冲功率特性(Hybrid Pulse Power Characteristic,HPPC)实验对电池欧姆内阻进行了分析和辨识,并提出了一种实时修正欧姆内阻的原理和方法,以建立等效电路模型和滤波算法方法实现了在不同放电倍率下的SOC估算,报告了不同放电倍率下欧姆内阻对估算SOC及汽车容量信息显示存在影响的现状。研究结果表明,电池欧姆内阻对SOC估算及电动汽车剩余容量信息的显示具有直接的影响。

电动汽车用磷酸铁锂动力电池内阻特性研究

以电动汽车用磷酸铁锂动力电池为研究对象,采用混合脉冲功率法(HPPC)对磷酸铁锂动力电池进行测试,分析脉冲电流大小、脉冲时间与电池直流内阻、极化内阻的影响。研究结果表明:随着脉冲时间的增加,磷酸铁锂动力电池的内阻呈增长态势;放电电流增大,电池的极化内阻和直流内阻呈减小态势;在32A放电电流,荷电状态(SOC)=100%条件下,磷酸铁锂动力电池的极化内阻为20.89mΩ,直流内阻为62.49mΩ。

纯电动汽车用磷酸铁锂电池工作特性分析与表征

磷酸铁锂电池作为锂离子电池之一,因原材料磷、铁存在于地球的资源含量丰富,并且在高温与高热环境下的稳定性高等优势,在纯电动汽车中有着广泛的应用。为准确估算磷酸铁锂电池的荷电状态(SOC),以容量为10Ah的磷酸铁锂电池作为对象进行了研究,控制温度在25℃下,通过标准充电与放电试验、不同倍率的充放电试验和OCV-SOC非线性曲线辨识试验分析其工作特性。根据电池内部的极化反应、OCV-SOC相对稳定性,建立戴维南等效模型。通过HPPC测试试验对其实现参数辨识,得出欧姆内阻均值R0为20.68mΩ,极化内阻均值RP为1.36mΩ,极化电容均值CP为47747.9F。通过试验得到其电压、电阻工作特性,且模型参数可为锂离子电池的荷电状态准确估算提供理论依据,为纯电动汽车用磷酸铁锂电池今后建模仿真、SOC的准确估算和电池管理系统设计提供了可行性方案。

基于PNGV电路模型的新能源汽车钴酸锂电池内阻研究

对新能源汽车钴酸锂电池进行PNGV建模,依据可测的外部电压和电流来估算电池内部直接测量的欧姆内阻和极化内阻。实验采用混合脉冲功率特性法(HPPC)来获取锂电池在脉冲充放电和过渡过程中的各参数。最后基于Matlab/Simulink对电池的PNGV等效模型进行了可行性验证。实验表明,用HPPC实验测得的锂电池极化电阻Rp和欧姆内阻R0精度高,辨识方法正确。基于PNGV电路模型对汽车动力钴酸锂电池进行等效研究可行,该模型电压估算误差0.015 V,欧姆内阻与极化内阻最大误差分别为0.0728 mΩ和0.0696 mΩ。本实验结论可为钴酸锂电池的内阻估算提供理论依据。

高功率钛酸锂电池性能研究

为了更好地满足航空、军事以及能源器件对于高功率化学电源的需求,对LTT65系列电池进行了优化,控制原有电池其他参数不变的同时,使得内部颗粒变小,优化后的电池对于放电倍率进行了提升。针对改进后的电池,首先对于电池的放电性能进行测试,得到放电深度的具体数值,其次根据电池放电后的电压回升问题通过HPPC(hybrid pulse power characteristic)方法对于内阻进行测试和计算。结果表明:电池在高SOC(state of charge)状态下内阻伴随着放电率的增加而减小,电池在较低SOC状态下内阻增加,呈现出一定的复杂趋势。最后对于该倍率状态下的电池温升进行分析,得到了电池温度会随着电池放电倍率的增加将会出现拐点的结论,电池的温度拐点出现在45℃,最大温度值为63℃,温升值为38℃,而后根据实验结果对于电池不同倍率下的温升、热功率等参数进行测定,对于电池的放热特性进行了整体研究。

基于Thevenin模型和自适应卡尔曼的SOC估算研究

精确的荷电状态(SOC)值在电池的应用开发中具有重要的意义。选择合适的滤波算法是精确估算的前提。由于扩展卡尔曼滤波(EKF)中噪声的给定值与实际工况下噪声的统计特性不符,导致估算精度低。为提高S0C估算精度,构建能准确反映锂电池工作特性的Thevenin电路模型。在此基础上,构建状态方程和观测方程,提出自适应卡尔曼滤波(AKF)算法。利用混合动力脉冲能力特性(HPPC)试验对模型参数进行辨识,通过MATLAB/Simulink建模仿真,分析锂电池分别在恒流放电和动态工况下S0C估算的精度。试验表明,Thevenin模型能够良好地表征锂电池的工作特性且能较好地进行S0C估算,参数辨识、恒流放电工况、动态工况下的最大误差分别控制在0.4%、0.2%、0.1%以内,验证了AKF应用于锂电池S0C估算的优越性。

基于PNGV模型和高斯-厄米特滤波的SOC估算研究

为解决锂离子电池荷电状态(SOC)估算精度不高和初值鲁棒性差的问题,提出了一种基于新一代汽车伙伴计划(PNGV)等效电路模型和高斯-厄米特滤波(GHF)算法的锂离子电池SOC估算方法。首先,建立PNGV模型来模拟电池的动静态工作特性,列出该等效电路模型的状态空间方程;然后,利用混合动力脉冲能力特性测试试验,对模型中的动态参数进行辨识,并通过电流激励下的电压响应对比验证了模型及参数的有效性;最后,结合GHF算法得出了算法的系数矩阵和递推过程。在Matlab/Simulink平台上,对该SOC估算方法的估算效果进行了仿真分析与验证。结果表明,无论是在恒流、周期恒定电流和周期变电流工况下,还是在城市道路循环(UDDS)变电流工况下,SOC都能实时跟踪真实值的变化。同时,该算法对初值有较好的鲁棒性。在初始SOC为0.8的情况下,SOC估算最大误差不超过3.7%,具有较高的精度。该算法为锂离子电池SOC的估算提供了一种新的思路。

三元锂电池内阻特性的研究

以2.9 Ah三元锂电池为实验对象,参考FreedomCAR功率辅助型混合动力车电池测试手册,利用HPPC混合脉冲功率测试方法测试不同脉冲电流大小、不同脉冲时间长度下充放电过程中的内阻,实验温度为25℃,得出充放电状态下内阻的变化规律。实验结果表明,随着SOC的增加,充放电过程的内阻都呈现减小趋势,放电过程的内阻R值高于充电过程的内阻R值,且SOC=0.3后,放电过程的R值趋于稳定状态;随着脉冲电流大小的增加,内阻R值减小;随着脉冲时间的增加,内阻R值增加;SOC=0.1和SOC=0.2时的内阻R值明显大于SOC=0.3到SOC=0.9时的R值。

不同工况下锂电池欧姆和极化内阻测试方法研究

针对在不同工况(不同荷电状态、不同充电倍率、不同放电倍率)下准确、高效地测量锂离子电池欧姆内阻和极化内阻的需求,提出一种基于改进混合脉冲功率特性阶跃法(HPPC)测量内阻。通过改变HPPC充放电倍率固定比值关系,可以解决在多倍率充放电测试脉冲中,锂离子电池容量亏损的问题。从而完成在单个内阻测试循环中,测量出不同工况下的充放电欧姆内阻和极化内阻。实验结果表明,与原方法相比,改进HPPC法测量的充放电欧姆内阻和极化内阻相关系数均在92.3%以上,平均测量精度最大提高7.64%,实验测试时间节省近78.47%,证明所提出的改进HPPC法能高效、准确地测量不同荷电状态、不同充放电倍率下的欧姆内阻和极化内阻。

可变环境温度下锂离子电池平均温度估计

锂离子电池的温度变化会极大地影响其使用性能,对锂离子电池进行温度信息采集对热管理系统的开发具有重要意义.为了解决传统温度传感器布置方式所导致的局部温度无法代替整体平均温度的问题,需要在可变环境温度下对10 A·h三元镍钴锰酸锂离子电池开展平均温度估计研究.首先,对锂离子电池进行建模并搭建实验平台,获取建模所需的参数.其次,提出了基于递推最小二乘与拓展卡尔曼滤波算法相结合的锂离子电池平均温度估计方法.最后,为了验证所提出方法的有效性,使用改进混合动力脉冲能力特性(IHPPC)测试工况获取电池在可变环境温度下的实验数据.结果表明:所提方法能够实时估计锂离子电池的平均温度.温度估计模型算法收敛后最大误差为1.8℃,平均误差仅为1℃.

基于因子分析与K-means聚类的退役动力电池快速分选方法

针对目前退役动力电池数量多、快速分选方法匮乏的问题,提出一种基于脉冲功率测试(Hybrid PulsePower Characteristic,HPPC)、因子分析和聚类算法的退役动力电池快速分选与重组方法。根据电池管理系统(Battery Management System,BMS)记录的电池数据,计算单体电池电压数据得到电池最大可用容量。以HPPC一次放电脉冲提取的电池开路电压、欧姆内阻、极化电阻以及浓差电阻作为特征变量。特征变量数据经归一化算法与因子分析优化后,通过聚类算法完成电池分选与重组。实验结果表明:该方法下单体电池平均分选重组时间压缩在30 min以内,分组后一致性指标较好,在退役动力电池分选与重组中具有较好的实际意义。

结合Thevenin和PNGV模型的电池等效电路建模改进

为了对电池管理系统(BMS)中极为重要的一个参数——电池荷电状态(SOC)进行准确估算,选择更加精确并适合锂电池的等效电路模型,对比和分析了Thevenin模型和改进型PNGV模型在模拟锂电池的动静态工作特征方面的精度和具体误差产生原因,并提出了进一步改进的方向和建议。首先,对锂电池进行混合脉冲功率特性(HPPC)试验,得到等间隔SOC下的试验数据;然后,采用精度较高的双指数拟合法对所获数据进行参数辨识;最后,在Matlab/Simulink环境下建模并仿真验证。验证结果表明,在温度环境相同的情况下,Thevenin模型的端电压仿真值与试验值的最大误差不超过0.165 V,模型精度达96%;改进型PNGV模型的最大误差不超过0.055 V,模型精度达98%。该试验可为锂电池内部状态变量的准确估算提供理论依据,为其他电池模型的优化改进提供参考。

基于UKF算法的电池荷电状态SOC估算研究

新能源汽车锂电池荷电状态是反映电池及电源系统的重要参数,为达到实时估算SOC目的,基于无迹卡尔曼滤波算法提出SOC估算解决方案。在MATLAB/Simulink环境中建立一阶Thevenin等效电路模型和无迹卡尔曼滤波算法,通过建立混合功率脉冲特性实验,辨析出不同SOC和温度对电池模型的影响参数,将辨析出来的参数代入到UKF算法中进行仿真实验。实验结果表明,该荷电状态估算具有较高的精准度。

新型铝硫电池的等效电路模型及参数辨识

铝硫电池作为一种低成本,安全高效的新电池技术,成为电池储能的发展方向之一。与传统锂离子、铝离子、钠离子电池的充放电原理不同,铝硫电池的充放电过程是一个多步连续的氧化还原反应,因此铝硫电池的充放电曲线与工作特性都较为特殊。由于铝硫电池与传统阳离子电池不同的工作原理和特点,因此铝硫电池尚没有匹配的电池模型。针对这一问题,文中提出了一种基于二阶RC等效电路模型的铝硫电池等效电路模型,并使用HPPC测试数据,实现了模型参数的离线辨识。通过仿真平台的模拟测试,证明该模型在低电流及中等电流条件下具有良好的准确性,可以满足铝硫电池在下一步电池荷电状态估计中对模型精确度的要求,实用性很高。

一种考虑温度和SOC影响下的动力锂电池模型建模方法

动力锂电池模型参数能否被精确、快速地估算出来,将直接影响着电池管理系统的性能水平,故锂电池的建模工作已成为近年来的热点研究课题.在温度和荷电状态(SOC)双重变量的影响下,为了精确地估算锂电池一阶戴维南模型的参数值,预做了一定条件的脉冲实验,采用数据拟合方法对模型参数值进行了辨识;基于解耦分析、数据拟合等数据处理方法建立了关于温度和SOC的锂电池模型函数;将锂电池模型输出结果与实验数据进行对比,验证了模型函数的精度,证实了建模方法的可靠性.