预估太阳电池阵在轨最高温度的经验公式

针对距地高度为300～1000km的太阳同步轨道，分析了一维转动展开式太阳电池阵的温度影响因素，给出了计算太阳电池阵最高温度的经验公式。此公式同样适用于低地球轨道的卫星，且计算结果可包络卫星热控状态变化带来的影响，在太阳电池阵设计阶段可为电源分系统提供太阳电池阵最高温度的初步数据。

运用模拟量监控和Peukert公式进行基站蓄电池组放电

蓄电池组是通信基站供电系统的重要组成部分,也是最后一道保障。判断蓄电池性能的好坏最直接可靠的方法就是进行放电测试。泉州移动利用模拟量监控和开关电源具有的遥调功能,实现基站电池远程在线核对性放电测试,再运用蓄电池Peukert经验公式,通过对蓄电池典型放电曲线的分析完成蓄电池容量的简单分析,可以节省人力物力。

分布式发电系统中的蓄电池模型

简要介绍了分布式发电系统的现状,分析了储能在分布式发电系统中的作用。着重介绍了蓄电池储能系统,并且根据分布式发电系统自身的特点,结合Shepherd方程和Peukert经验公式提出了基于VisualC++软件开发的蓄电池模型。

染料敏化太阳电池最高温度的预测研究

染料敏化太阳电池效率和寿命受温度的制约,对影响染料敏化太阳电池最高温度的因素进行分析研究,得到了最高温度和影响因素之间的经验公式;并对比了最高温度的公式计算值和全天工况模拟值,结果表明:两者的最高温度非常接近,为预测电池最高温度提供了一种简便的方法,为电池是否需要冷却设计提供了依据。

无迹卡尔曼滤波对锂电池荷电状态估算的研究

由于动力锂电池参数具有受外界干扰影响大、电池模型非线性的特点,现有的荷电状态(SOC)估算方法并不能完全满足精度和实时性的需要。在综合考虑模型的精确性和实际工程计算复杂程度后,提出使用经验公式模型,在模型的基础上采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对电池SOC进行估算。通过对比动力锂电池放电实验得到的数据,检验算法估算效果。实验结果表明:UKF算法能够准确跟踪动力锂电池放电变化情况,对动力锂电池SOC的估算误差在2%左右,相比于传统算法在精度上有较大的提高。

基于外特性的动力电池参数估计与建模

针对工程中动力电池内部参数无法直接测量的问题,提出一种基于电池外特性的内部参数估计方法,并在此基础上建立动态电池模型,预测电池输出电压。对电池路端放电电压分段分析,通过线性拟合计算电池欧姆电阻,采用基于控制参数的平滑方法估算开路电压有效值,结合Thevenin等效模型估算电池极化阻抗,通过安时积分法计算SOC,构造SOC与电池参数的函数关系,总结经验公式,搭建电池预测模型。通过实验预测不同工况下18650锂电池的电压响应,结果验证了模型的准确性。

漫谈汽车蓄电池内电阻

由于设计起动机时需要蓄电池的内阻值,而蓄电池的生产单位又难以提供.我们常借助苏联的一个经验公式进行计算,样品试制后进行测功时再进行验证,这个公式是r=ρV/Q,其中r为蓄电池内阻。

影响蓄电池组放电时间的因素

1.负荷电流 在设计过程中，负荷电流是与网络主设备的规模相关的。（1）网络主设备耗电量值不准确。网络主设备厂商提供的耗电数据往往是很保守的，而设计单位为了保险起见，一般还会再加上一个裕量，这样计算出来的设备耗电量往往比实际耗电量要大许多，因此根据这个耗电量，采用蓄电池组放电时间经验公式计算蓄电池组放电时间的误差将较大。