基于GBDT模型预测锂离子电池容量衰减

电动汽车电池包的整包容量决定了汽车的行驶里程,因此需要对电池容量衰减进行分析,评估电动汽车的续航能力。本文基于安时积分法计算每一辆电动汽车每次充电情况下电池包的整包容量,采用线性回归对电池包的整包容量衰减进行分析,以容量衰减率作为不同车辆电池劣化速度的评价指标,并基于梯度下降决策树GBDT模型回归车辆的电池容量衰减率,结果表明基学习器的数量达到200时回归的效果达到最优,预测结果的均方误差占最大衰减率的0.45%。

基于LS-SVM和FCM的锌银动力电池分选方法研究

针对锌银电池分选成组后一致性的问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和模糊C均值聚类(FCM)的锌银电池分选方法。该方法利用FCM对锌银电池进行聚类分析,以电池放电电压平台的三个不同时刻电压作为输入,电池的聚类结果作为输出,建立LS-SVM模型,利用训练好模型预测电池分选结果。实验结果表明,此方法得到的电池组动态一致性好,容量衰减率明显降低,在30次循环寿命测试后容量衰减率不超过10%。此分选方法分选效率高、建模速度快,可有效识别组内电池样本的一致性,实现电池的多场合利用和效率最大化。

石墨烯改性超级活性炭的制备及其在双电层电容器中的应用

采用复合/共活化的方法成功制备了石墨烯改性超级活性炭,并重点研究了复合工艺中氧化石墨烯和石油焦复合比对石墨烯改性超级活性炭性能的影响。当氧化石墨烯和石油焦的质量比为5:1000时效果最优,所制活性炭质量比电容为38.64 F/g,在85℃/2.85 V恒压充电32 h后容量衰减率为14.29%,明显优于纯活性炭。综合测试结果表明,石墨烯改性超级活性炭相较于纯活性炭,其比容量、内阻和稳定性均得到了改善。

缓冲溶液法制备Al代α-Ni（OH）2的性能

采用缓冲溶液法制备Al代Ni1-xAlx(OH)2(x=0.10、0.14、0.18和0.22),研究Al含量对产物性能的影响。用XRD和SEM测试对材料进行物相分析,循环伏安和恒流充放电测试(1.2~2.2 V)分析锌镍单液流电池的电化学性能。当电流为100 m A/g时,x=0.18的样品的放电比容量最高,为303.1 mAh/g,其他4种样品分别为247 mAh/g[市售β-Ni(OH)2]、250.9 mAh/g(x=0.10)、280.2 mAh/g(x=0.14)和292.2 mAh/g(x=0.22);增加电流至800 mA/g,循环150次,容量衰减率分别为27.1%[市售β-Ni(OH)2]、15.8%(x=0.10)、7.1%(x=0.14)、9.1%(x=0.18)和26.0%(x=0.22)。