基于电热耦合模型的动力电池荷电状态估计

提出一种考虑温度因素的电热耦合模型,运用离散辨识和无迹粒子滤波(UPF)在线辨识方法分别对电池等效电路模型与集总参数热模型多个参数进行参数辨识,并将各个参数数据拟合为环境的连续函数。另外根据无迹卡尔曼滤波(UKF)提出一种与电热耦合模型结合的SVD-DUKF算法,同时估计电池核心温度与电池荷电状态(SOC)。最后,采用US06和FUDS两种循环工况的实验数据,对所搭建的算法进行仿真分析与验证。结果表明:上述算法能够准备获取电池SOC与电池核心温度,具有较高的精度与适用性。

基于VFFRLS参数辨识的蓄电池三维电热耦合模型

随着锂离子电池在现代生产中广泛应用,为了精确分析锂电池放电过程中三维温度场分布与电压特性,基于二阶RC等效电路模型,利用可变遗忘因子递推最小二乘法(VFFRLS)对锂离子蓄电池参数进行在线辨识和实时修正,结果表明仿真电压数据与实测电压数据最大误差为0.0862 V,最大相对误差为2.53%,具有较高辨识精度。并将参数辨识结果传递到COMSOL中进行三维电热耦合模型仿真实验,实验表明不同放电倍率下圆柱形锂离子电池内部中心温度高于外部温度,外表面及上下底面温度略低,正负极柱温度最低。

受载复合煤岩变形破裂力电热耦合模型

采用自主研制的电磁辐射信号采集系统、高精度红外热成像仪分别采集由顶板岩、煤层、底板岩组成的复合煤岩受载破裂产生的电磁辐射、红外辐射温度信号。对复合煤岩的弹性模量与温度变化规律进行研究。结合热损伤、力电耦合模型,提出复合损伤因子,建立了受载复合煤岩破裂力电热耦合模型。对试样测试的数据进行拟合,分别采用力电耦合模型、力电热耦合模型对测试的试样模型参数m进行拟合。研究结果表明,复合煤岩的弹性模量和温度呈负相关关系,复相关系数在0.9以上。建立的新模型参数复相关系数比力电耦合模型有一定提高,结果表明考虑热损伤对模型修正后,模型精确度得到提高。

电动汽车锂离子电池释热机理及电热耦合模型

分析了锂离子电池放电过程中的温度特性及其释热机理,利用充放电测试仪对其在不同倍率放电过程中电池表面温度的变化进行了研究。通过测试电池内阻及开路电压温度系数,分析了电池内部温度受不可逆热及可逆热的影响,建立了基于可变产热速率的电热耦合模型,并在实验中验证了模型的有效性。在此基础上,给出了电池内部温度的多项式函数估算方法,通过与仿真模型计算结果对比,该方法能较好地满足要求,为电池管理系统在线估计电池内部温度奠定了基础。

基于电热耦合模型的风电变流器IGBT结温特性研究

随着我国新能源电力的规模化开发,新能源发电系统(包括风电、光伏、生物质能、海浪等)装机容量不断增长,对新能源变流器的容量、效率和可靠性的要求也越来越高。研究风电变流器IGBT的结温有助于研究变流器的可靠性,为新能源安全运行提供了支持。目前,针对IGBT结温的计算主要是基于数据手册,损耗计算采用了热路模型或者场的方法,并且忽略了恶劣的运行环境以及IGBT不同工况故障带来的影响。针对其在不同运行工况下的结温特性问题,建立了IGBT功率模块的电热耦合模型,分析了在SPWM控制策略下IGBT功率模块结温特性的变化规律。仿真结果表明,在电网遇到的三相故障短路问题、开路问题以及高海拔地区风机恶劣的运行环境影响下,对IGBT的结温都会有很大的影响。

全浸式蒸发冷却IGBT电热耦合模型研究

电力电子器件的小型高集成度发展趋势对散热技术提出挑战。相较于间接液冷,采用全浸式蒸发冷却技术的绝缘栅双极型晶体管(IGBT),具有器件温升低、温度分布均匀的优点,因此其应用于IGBT冷却具有可行性和优越性。该文提出全浸式蒸发冷却IGBT电热耦合模型的建模方法。首先,基于参数拟合法,建立了IGBT模块的电模型,计算功率损耗;其次,根据等效导热系数,建立了全浸式蒸发冷却条件下IGBT的热模型,并在线性时不变系统的假设下得到了全浸式蒸发冷却IGBT的降阶模型;然后,建立了全浸式蒸发冷却IGBT电热耦合模型;最后,通过仿真和实验对建立的模型逐一进行验证,结果表明,所提出的模型能够准确表征IGBT的电、热及其耦合特性,并且具有模型参数提取简单、仿真速度快的优点。

电热耦合模型与UKF组合估算电池温度与SOC

提出电热耦合模型与无迹卡尔曼滤波(UKF)组合算法来估算锂离子电池荷电状态(SOC)及其平均温度,并且将SOC和平均温度用于在线调整模型的参数,该估算的平均温度更接近电池内部真实温度。结果表明在实际工况下,模型估算温度高于电池表面温度且最高温差在2.6℃以内,它们的变化趋势相同的同时,1 C放电时能够提前预测到电池内部温度。采用实时估算的平均温度和SOC调整模型参数,当初始SOC与实际SOC相同时,SOC估算误差在1%以内;当初始SOC与实际SOC相差较大时,能够在250 s内收敛到真实值,其SOC估算误差在1%~2%间波动。

基于电热耦合模型和寿命预测的IGBT可靠性评估

针对IGBT可靠性评估中结温与运行工况和工作特性紧密相关的问题,以及考虑寿命预测中受多因素的影响,基于IGBT结构及失效机理,提出基于电热耦合模型和Bayerer寿命预测模型的IGBT可靠性预测流程,并结合贵州大学城市配电网柔性互联关键设备及技术研究示范工程,以MMC和DAB换流器中IGBT模块为研究对象,建立其热网络模型并根据设备实际运行工况计算内部IGBT芯片、FWD功率损耗和瞬时结温;通过雨流算法提取温度循环获得IGBT结温统计特征,从而得到IGBT的寿命预测和可靠性评估相关参数,并与利用功率循环曲线计算的失效率进行对比,结果表明,考虑了工作运行状态并基于电热耦合模型和寿命预测模型获得的失效率更能反映IGBT的实际运行情况。

基于电热耦合模型的功率器件热可靠性仿真分析

功率器件是现代电力电子技术的核心,分析和解决功率器件热可靠性问题是提高功率器件可靠性的重要课题。文中围绕功率器件在高温和温度变化下的可靠性这一主题,提出从仿真分析的角度对功率器件进行热可靠性分析评价,通过综合考虑电应力、热应力对器件电学特性、传热特性的影响,运用傅里叶基方法和Cauer网络模型建立器件的电热耦合模型,结合失效物理模型对器件进行寿命预测和薄弱环节分析,相比可靠性试验方法具有显著的周期和成本优势。

模块化多电平换流器电热耦合模型研究

本文提出了一种基于电热耦合模型的MMC功率损耗和结温的仿真计算方法,根据拟合的特性曲线得到不同状态下功率半导体器件的瞬时通态能耗和开关能耗,同时测量基于模型预测控制的MMC仿真系统中的变量。最后,在MATLAB中建立仿真计算模型,通过计算得到相应功率器件的总损耗和结温。

储能系统锂电池电热耦合建模及参数辨识方法研究

针对电化学机理模型存在全阶结构复杂度高、电池温度变化过程无法精确描述的问题,该文提出将简化电化学模型与热力学模型耦合,建立简化电化学-热力学耦合模型,通过智能辨识算法获取模型相关参数。实验表明,该方法建立的模型在宽环境温度范围、常用放电倍率工况下仿真曲线与实际测试曲线的拟合效果较好,能较好地描述电池电压、电流和温度变化。该模型以较低的模型复杂度和较高的模型精度描述电池内部电化学、热力学行为,可支撑电池状态估计和剩余寿命预测研究。

基于电热耦合效应的锂电池荷电状态与温度状态联合估计

准确估计电池的荷电状态(SOC)和内部温度可以提高电池的性能和安全性。其中,电池模型的准确性和估计算法的适用性是关键。为了解决这两个问题,本文建立了圆柱形锂离子电池的多参数电热耦合模型。模型考虑电池SOC与温度变化之间的耦合关系,并且利用改进的熵热系数实验获得电池运行中产生的可逆热与不可逆热,通过可变遗忘因子最小二乘算法(VFFRLS)进行参数辨识,并对比独立的电模型与热模型的SOC与内部温度估计结果,验证了多参数电热耦合模型的准确性,结果证明所提模型相比较于单独的电热模型,估计精度提高了70%以上。最后,设计了一种基于奇异值分解的卡尔曼滤波(SVD-AUKF)算法来同时在线估计SOC和内部温度,并在改进的动态测试(DST)工况下对所提方法进行实验验证。结果表明:所提方法相较于扩展卡尔曼滤波(EKF)与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,能实现更高精度的SOC和温度估计,SOC与内部温度的平均误差分别是5%和0.2℃。

基于电热耦合模型和多参数约束的动力电池峰值功率预测

锂离子动力电池的峰值功率(State of power,SOP)直接影响电动汽车的加速爬坡性能以及回馈制动的能量回收能力,然而其不能直接测量,且准确估计十分困难。这源自于电池内部复杂的电化学特性,尤其是电池运行是一个电热特性相互耦合的过程,过高的充放电功率可能引起电池过热,进而导致电池寿命加速衰减甚至引发安全事故,因此,引入电池温度作为峰值功率的重要约束条件之一,综合电池温度、电压、荷电状态(State of charge,SOC)等多参数约束实现峰值功率预测。首先建立电池电热耦合模型,准确描述电池电、热动态特性;进而在多参数约束条件下预测电池峰值功率;最后,改进了电池热模型的参数辨识方法,并在不同温度环境和动态工况下试验验证电池建模和峰值功率预测方法的有效性,试验结果表明该方法可有效预测电池充放电功率,提高电池使用的安全性。

考虑参数时变的电池包电热耦合建模

在对动力电池包散热系统进行设计时,以往采用有限元建模估计电池温度存在着不能与控制算法进行实时仿真的问题,基于此提出一种在MATLAB/Simulink中依据电池的生散热特性搭建的电热耦合模型,用于实时估计电池包温度变化。动力电池电热耦合模型主要由电池等效电路模型及热模型两部分组成,利用电池充放电试验,使用遗传算法离线辨识时变条件下的等效电路模型参数,热模型参数通过理论分析动力电池的产热方式和散热方式计算得到。等效电路模型和电池热模型通过内阻-温度的关系相互耦合,从而建立单体电池电热耦合模型。通过分析电池模组中热量传递方式,建立冷却流道温度模型,从而进一步完善电池包的电热耦合模型。将电池耦合模型与通过STAR-CCM+数值模拟温度对比,二者误差基本处于1℃左右;同时电热耦合模型端电压仿真结果能较好地跟踪实测端电压;而且能合理地描述电池包内降温过程温度分布。研究结果表明电热耦合模型可以有效估计实际电池包的温度变化,从而达到缩短电池包热管理控制策略开发周期的目的。

SPS制备SPTAs块体过程的有限元模拟及其微观组织分析

本文结合实验和模拟,系统研究了放电等离子体烧结(spark plasma sintering,SPS)制备自钝化钨合金(self-passivation tungsten alloys,SPTAs)块体时的温度场、电流场对其组织均匀性的影响,建立烧结温度、时间、电流密度与块体微观组织的关系。结果表明:不同尺寸SPTAs块体在SPS固结时的温度沿径向分布不均,致使测量温度远低于样品实际温度。结合显微组织表征,发现提高样品烧结时的电流密度可缩短烧结时间,对获得细晶、均质结构样品有积极作用,但需要考虑样品因径向温度梯度引起的晶粒尺寸差异。本研究可为大尺寸SPTAs块体的SPS制备工艺设计提供参考。

高功率微波频率对PIN限幅器的影响分析

通过TCAD器件建模,建立了PIN二极管的电热耦合模型,搭建PIN限幅器HPM耦合仿真电路以进行高功率微波效应仿真。仿真得到了不同频率下PIN限幅器瞬态电压响应以及PIN二极管内部电场、载流子、结温分布。仿真结果表明,在HPM耦合电压作用下,PIN限幅器平顶泄漏负向电压随频率增大而降低,PIN限幅器平顶泄漏正向电压随频率增大而降低。PIN二极管内部PIN限幅器的限幅能力随微波频率增加先增强后减弱。HPM频率较低时PIN二极管内部晶格温度积累集中于I层界面处,随着频率升高,晶格温度积累集中于I层中间位置,因此频率变化会造成PIN限幅器的HPM毁伤敏感位置变化。

电热联合系统最优潮流研究

电热联合系统发展迅速,电热联合优化可取得更大经济效益。在分析实际热网结构特点基础上,结合热力系统的水力模型、热力模型,提出了计及热网回水管网热损失的热力系统潮流计算模型。建立了热力系统和热电机组、电锅炉等电热耦合设备的运行约束条件以及含多分支辐射状热网的电热联合系统最优潮流模型。研究了跟踪中心轨迹法求解该模型的计算方法与计算过程。算例计算以及与普通潮流对比分析表明,最优潮流可在热源参数上下限范围内优化选择热网运行控制参数,并优化发电机出力,故热电联合系统最优潮流运行时,具有更好的经济性。

基于混合模型的锂离子电池热失控预判方法

锂离子电池在储能系统中已得到普遍应用,但其会由于热失控而产生自燃、爆炸等引发安全事故,如何对储能锂离子电池热失控故障风险进行超前预测和判定是当前研究的热点问题。将电热物理模型与深度学习模型长短期记忆模型(LSTM)相结合,提出一种基于混合模型的储能锂离子电池热失控预判方法。通过收集电池运行数据,利用电池的电热耦合模型进行电池内部温度、荷电状态(SOC)的估算;同时,将电池表面温度、电池电压、电池电流等参数共同作为LSTM的输入,利用混合模型精确预测电池的表面温度和内部温度。通过阈值方法判定热失控的发生并确定诱发原因,从而实现对电池热失控的准确预测。基于公开数据集的实验结果表明,提出的混合模型进行热失控预判具有较好的精确性和快速性,在实际工程应用中有着较好的应用前景。

不同工况下功率型锂离子电池的热特性与仿真研究

本文针对功率型锂离子电池在使用过程中可能出现的热失控问题,以21700圆柱型锂离子电池为实验对象,采用混合功率脉冲特性(HPPC)测试方法,研究了不同条件下(温度、电流、荷电状态)内阻的变化趋势,并分别建立了基于温度、电流参数的Rint、Thevenin与双极化(DP)电路模型及电热耦合模型。借助Fluent仿真技术,进行了不同模型的验证,对比了不同放电倍率下模型仿真与实测温升的拟合精度。同时,实现了不同倍率下电池热行为的研究,为功率型锂离子电池的温度预测提供了一定的理论依据。

变电站用铅蓄电池的温度估计与散热仿真

铅蓄电池作为变电站的主要备用电源,在正常运行中会释放出可观的热量。热量的累积会带来安全问题,且当前变电站铅蓄电池基本不附加散热系统。为了保障变电站铅蓄电池的安全使用,基于卡尔曼滤波算法和电热耦合模型估计电池温度,并设计了一种基于PID控制风扇转速的电池风冷散热系统,通过ANSYS Fluent对散热系统效果进行仿真分析。首先,利用电热耦合模型获取电池单体温度。然后,在此基础上建立电池组散热模型,与未加风冷散热系统的电池组比较温度场分布情况。基于PID控制风扇转速的风冷散热系统与未散热的电池组相比,电池组平均温度下降了9.18℃,且电池组内最大温差下降到原来的30.3%。基于PID控制风扇转速的风冷散热系统可以显著改善电池运行期间的温度状况,降低了局部热失控的风险。