基于锂离子电池电化学机理特性的电气等值模型研究

为更准确地表征低倍率充放电工况下电池内外部的动态状况,该文根据锂离子电池电化学原理推导出一种机理电气等值模型,明确机理电气等值模型相关电气元件参数的计算方法,揭示其与锂离子电池电化学参数之间的关联。所提机理电气等值模型兼具锂离子电化学模型的精度以及常规经验等效电路模型在储能控制参数整定、大规模储能电站等效建模方面便捷性的优势,更适用于新型电力系统场景下的储能电站建模、仿真、参数整定及安全监测。

质子交换膜燃料电池多物理场建模及模型参数敏感性分析

受限于外部运行工况及内部多物理场参数的耦合作用机制,质子交换膜燃料电池的精确机理建模成为其研发和应用的瓶颈。该文通过探究燃料电池内部“电-热-流”多场耦合关系,构建准一维电堆动态模型,并基于单参数敏感性和多参数敏感性分析,得到不同模型参数的敏感度指标,完成了建模中部分关键参数的权重分析。为验证模型精度及耦合参数变动对输出特性的影响,在搭建Ballard NEXA 1.2 kW燃料电池测试平台的基础上开展变载及参数变动实验。结果表明,所构建的模型能够较为精确的模拟电堆特性,且对称因子、活化面积和压力系数的变动对电堆输出的影响较大。结果可为燃料电池电堆的测试及改型提供理论基础,并揭示电堆故障及老化过程中主要参数的衰退变化趋势。

磷酸铁锂电池二阶可变阻容的模型研究

精确的电池模型是动力电池荷电状态(State of Charge,SOC)估计的基础,提高模型精度可从电池内部特性出发。提出二阶阻容可变参数等效电路模型,能够反映电池内部双极化效应,同时用可变的参数描述电池内部动态变化过程。通过对锂离子电池充放电实验和HPPC测试,结合MATLAB拟合工具,辨识出不同SOC下各参数的值,基于SIMULINK搭建仿真模型。对比仿真结果,所建立模型的端电压平均误差为12.36mV,相比于固定参数传统模型的31.50mV,精度提高了60.76%,更能准确描述锂离子电池内部的静动态特性。

反应速率对锂硫电池放电性能影响的模型分析

锂硫电池是下一代高能量密度二次电池的重要候选者,其性能改善需深入理解电池中锂、硫间复杂宏观电化学反应过程。基于Newman多孔电极模型思路,结合多孔硫正极特点,合理简化,建立了描述锂硫电池放电过程模型。模型计算与文献实验结果对比表明,模型能较好模拟放电过程趋势、关键特征,验证了模型有效性;不同电化学动力学参数变化下放电结果模拟表明:增大锂离子交换电流密度有利于提高性能;对于正极硫多步电化学反应过程,S_(8(l))还原反应速率需保持在较高水平上,S_(8)^(2-)、S_(6)^(2-)还原反应速率不是多步电化学反应的控制步,提高S_(4)^(2-)、S_(2)^(2-)还原反应速率可以改善电池比容量、功率性能。

基于自产热和外传热的锂离子电池热学模型参数辨识方法

锂离子电池热学模型参数(热容和热阻)的准确辨识对电池热电耦合建模及状态参数估计至关重要。然而传统测量方法成本高且测试周期长,如何利用充放电工况结合产热和传热机理研究快速热参数辨识方法具有重要意义。以8A×h软包锂离子电池为研究对象,建立分布式热路模型;设计双向脉冲工况实验,采用自适应粒子群算法(APSO)进行辨识;同时采用其他工况进行验证,实验和仿真温度误差小于0.1℃。另外,将热容和热阻转换为比热容和导热系数,并与其他文献中同类电池的参数进行比对,量级接近。研究结果表明,该方法可以有效解决层叠式软包锂离子电池热学模型参数辨识难的问题,且简便易行、成本低。

基于AR-ECM平均差异模型的串联电池组SOC、容量多尺度联合估计方法

考虑电池单体老化差异所致的电池组不一致性,针对串联电池组荷电状态(state of charge,SOC)、容量估计问题,提出一种基于自回归等效电路模型(autoregression equivalent circuit model,AR-ECM)的平均差异模型(mean-difference model,MDM)。基于此模型,提出串联电池组SOC、容量多尺度联合估计算法。该算法由2个部分组成,一是基于AR-ECM的MDM及差异化模型参数辨识策略:条件辨识策略和定频分组辨识策略;二是基于多时间尺度H无穷滤波(multi-timescale H infinity filter,Mts-HIF)的电池组SOC、容量联合估计算法。通过将所提出MDM中的自回归平均模型(autoregression mean model,AR-MM)与传统MDM中的n阶RC平均模型(nRC mean model,nRC-MM)比较,结果表明所提出的AR-MM在复杂运行工况下具有更优的动态跟随性能。依据最小化信息量准则(akaike information criterion,AIC),AR-MM具有更优的复杂度与精度的权衡。通过与基于多时间尺度扩展卡尔曼滤波(multi-timescale extended Kalman filter,Mts-EKF)联合状态估计算法比较,结果表明所提出的Mts-HIF状态估计算法具有更优的鲁棒性、精度和收敛速度。

一种基于ISBO算法的锂离子电池等效电路模型辨识方法研究

锂离子电池等效电路模型的参数辨识方法对模型精度有较大的影响。针对缎蓝园丁鸟优化SBO(satin bowerbird optimization)算法收敛精度低和收敛速度慢的问题,提出一种改进的缎蓝园丁鸟优化ISBO(improved satin bowerbird optimization)算法。采用惯性权重、柯西变异、高斯变异和贪婪选择策略来提高ISBO算法的收敛精度,并利用标准测试函数对其收敛性能进行验证。结合电池充放电数据,将提出的ISBO算法用于锂离子电池等效电路模型的参数辨识。实验结果表明,与SBO和自适应权重粒子群优化算法相比,ISBO算法参数辨识精度较高且辨识精度不受电池工况的影响。

基于一类非线性时间序列模型的锂离子动力电池建模研究

伴随着新能源产业的飞速发展,锂离子动力电池作为一种高效的储能方式,已成为电动汽车的重要组成部分。在电池管理系统的功能中,电池的高精度建模至关重要。在实际应用中,电池不是一个线性系统,其输入和输出由于外部扰动等原因表现出非线性特征,从而直接影响参数识别效果,进而影响模型精度。鉴于此,本文对锂离子动力电池进行了Hammerstein-ARMAX(Autoregressive MovingAverage with Extra Input)模型构建,并对模型参数的估计方法进行研究,旨在提高模型的准确性。实验结果表明了该方法的有效性。

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。

基于模型预测控制的燃料电池汽车能量管理控制策略研究

为了提高燃料电池汽车的经济性和部件的耐久性,提出一种基于实时模型预测控制(MPC)和庞特里金极小值原理(PMP)的燃料电池混合动力汽车能量管理策略。该策略采用模型预测控制实现燃料电池和电池之间的能量分配,降低总等效氢消耗;通过反向传播神经网络(BPNN)获得预测速度序列,利用极小值原理求解每个预测区间的最优控制问题。与基于规则的策略(RB)相比,该策略可以在保持电池荷电状态稳定的同时减少10.97%的总等效氢消耗量。

基于阿基米德优化算法对质子交换膜燃料电池的模型参数估计

随着新能源汽车市场占有率不断提高,燃料电池电动汽车也在不断地发展,质子交换膜燃料电池作为其关键部件之一,设计制造成本尤为重要。在文章研究中,提出了一种新的模型识别方法,用于质子交换膜燃料电池的最佳参数识别。所提出的方法使用了改进型阿基米德设计优化算法,然后在实验研究中,实施了该设计的模型,并将结果与一些众所周知的方法进行比较。最终结果表明,所提出的方法对于Nexa模型的误差值为0.10,比较其他算法中,本研究提供了最佳解决方案。

面向控制的一维非等温两相流燃料电池模型研究

经验模型不能反映电池内部复杂的物理化学耦合过程及其导致的响应迟滞,这给燃料电池系统精确控制策略的开发带来了一定困难。针对此问题,建立了面向控制的一维非等温两相流模型,考虑了流道内气体瞬态效应、电池内部水相变,研究了电流密度对气体浓度以及水热分布特性的影响,分析了运行条件和模型参数对电池输出电压的影响,探究了电流阶跃下该模型相比于集总参数模型在输出性能方面的优势。结果表明,该模型具有更好的适用性,可为燃料电池系统层面的模型优化及控制策略设计提供可靠依据。

基于电化学机理模型的锂离子电池早期内短路电热特征研究

锂离子电池的内短路故障是诱发其热失控的主要原因之一,早期内短路特征研究能够为电池管理系统的故障诊断和安全预警提供支撑,对提高电动汽车的安全性具有重要意义。构建了锂离子电池内短路电化学机理模型,实现了不同内短路阻值下的锂枝晶内短路故障模拟。结果表明,由锂枝晶导致的电池内短路产热98%以上来源于正负极产生的焦耳热,早期内短路过程中正负极集流体表面的温升小于1.5 K,不显著的外部热特征无法用于早期内短路故障诊断。与正常电池相比,内短路故障将使得电池充电速度变慢,放电速度变快,端电压异常下降,上述电特征可以为构建早期内短路故障诊断方法提供依据。

基于等效电路模型的云端动力电池寿命估计

由于目前动力电池管理系统(battery management system,BMS)存在存储小、算力低等问题,仅依靠BMS估计出的容量误差会随电池荷电状态(state of charge,SOC)累计误差增大而逐渐增大。为实现动力电池寿命准确估计,提出了基于等效电路模型(equivalent circuit model,ECM)的动力电池容量估计方法。模型基于开路电压(open circuit voltage,OCV)和SOC的关系,直接建立1阶RC模型和容量联系;通过粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)寻优最小仿真端电压与实际端电压的均方根误差(root-mean-square error,RMSE),此时辨识结果为初步估计容量,结合多项式回归(polynomial curve fitting,PCF)控制卡尔曼滤波(kalman filter,KF)对辨识结果进行了优化。最后对云端实车与传统方法测得的容量进行对比验证,二者的RMSE小于3%且最大绝对误差小于2 Ah。与现有方法相比,该方法能够不单依赖BMS数据准确估计容量。同时,对于实车等复杂场景的应用做出了优化,可以实现实车场景下的容量精确估计。

固体氧化物燃料电池直接内重整的模型研究进展

固体氧化物燃料电池(SOFCs)是一种通过电化学氧化反应直接将化学能高效率地转化为电能的装置,在大规模发电、联产以及一体化燃料升级等可再生能源系统领域具有广阔的市场前景。为进一步拓宽SOFCs的应用场景,降低运行成本,直接内重整(DIR)技术可将CH4等烷烃类物质在阳极催化生成H2,减少了燃料预处理要求且提高了转化效率,是目前SOFCs研究领域的热点之一。为了优化该技术的系统设计和操作条件,模型模拟的研究可显著减少实验工作量,并为其提供理论支撑和指导性建议。通过DIR-SOFC系统的模型模拟,结合场分布、动力学参数等,可以量化评估系统内的反应,从而了解其物理、化学过程的复杂性。本文总结了DIR-SOFC建模工作的现状,介绍了体积平均模型和针对微观结构的模型;重点讨论多尺度数学模型,对现有研究中的反应动力学过程描述、“能量-质量-动量”平衡方程、“1D-2D-3D”DIR-SOFC单元描述等进行了综述,能更好地评估变量对DIR的影响;对DIR-SOFC模型中不同液体燃料的重整反应及相关的反应动力学参数进行总结;指出现有模型的不足,并对DIR-SOFC系统模型的未来发展进行展望,使模型更加精准。

基于改进模型与优化自适应CKF的锂离子电池快速变温工况下的SOC估计

为实现锂离子电池在快速变温环境下高精度强鲁棒性的状态监测,本文提出了一种基于改进电池模型与优化自适应容积卡尔曼滤波器的锂离子电池荷电状态估计方法。首先,讨论了伪二维电化学模型与等效电路模型中对于电池荷电状态定义上的差异,并通过中间变量来修正传统等效电路模型中安时积分法计算得到的荷电状态结果,提出了一种新的改进电池模型。其次,基于多组恒温环境下所获得的锂离子电池开路电压测试数据与动态应力测试工况数据获取了所建立模型与环境温度相关的各项参数。同时,基于矩阵对角化原理与协方差矩阵自适应原理改进了传统的容积卡尔曼滤波器,进一步提升了整体算法的稳定性和处理随机采样噪声的能力。最后,在快速变温环境中6组不同的电池工况下验证了所建立改进电池模型的精度以及存在随机采样噪声干扰时所提荷电状态估计方法的有效性。结果显示,所提出的荷电状态估计方法适用于快速变温环境下的各类电池工况,在随机采样噪声干扰下估计结果的均方根误差均在1.3%以内。

锂离子电池的劣化:力-电化学耦合机理与模型

锂离子电池在充放电循环过程中会不可避免地发生容量衰减,这种性能劣化现象普遍存在,且符合人们的日常认知.然而,显而易见的电池劣化现象背后的机理则是相当复杂.本文首先分别从颗粒尺度和电极尺度入手,对锂离子电池的多尺度-多场-多过程的力-电化学耦合劣化机理进行了梳理,其中对固态电池的劣化进行了单独的讨论.进一步地,本文梳理了用以描述锂离子电池力-电化学耦合劣化行为的劣化模型.需要指出的是,由于电池劣化机理的复杂性和外部可测量的稀缺性,建立劣化模型是具有挑战性的,且目前仍存在巨大的研究空白.基于此,本文提出了一种双向劣化模型的设想,融合物理模型和数据模型,以具有一定物理意义的内变量为纽带,建立围绕内变量的“力学行为-内变量-劣化行为”完整映射,为客观、准确地描述和预测电池劣化行为提供新思路.

锂电池的两阶段老化过程经验模型与分析

锂离子电池的老化过程可分为固体电解质界面膜增长和锂沉积机制主导的2个阶段。为了快速准确预测锂离子电池的循环寿命,并快速识别老化过程两阶段的转折点,建立了基于锂电池电化学过程模型的两阶段老化过程经验模型。针对镍钴锰酸锂电池的老化过程,基于电池两阶段电化学过程模型获得不同参数条件下两阶段的电池老化数据,采用两步非线性拟合方法获得了锂离子电池两阶段老化过程的经验模型,验证了该经验模型的有效性,并与传统的半经验模型进行了对比分析。结果表明:所建立的电池老化过程经验模型可以有效预测不同参数条件下电池的两阶段老化过程。特别是在电池加速老化阶段,所建立的经验模型明显优于传统的半经验模型。

氢燃料电池密封复合材料的本构模型及密封结构优化

氢燃料电池(PEMFC)是清洁和可再生能源的重要发展目标,其内部密封系统的可靠性设计直接影响了整个燃料电池的长期稳定运行。因此,设计并制备了满足PEMFC密封要求的含固、液2种类型三元乙丙橡胶的复合密封材料。基于该复合材料的制备,采用自主开发的软件筛选出3种高精度的超弹性本构方程。采用有限元方法计算构建的PEMFC单电池模型的接触压力,得到了更合理的Lambert-Diani-Rey超弹性本构模型。另外,提出了4种截面形状的密封结构,压力分布规律表明,圆角梯形截面密封结构具有明显优势。利用正交试验设计筛选出圆角梯形截面密封件底边长度与倒角尺寸分别为2.4 mm×0.9 mm,同时满足密封和最大平均接触应力要求。

基于降维机理模型的储能电池安全充电在线控制技术

大倍率充电会引起储能电池负极析锂,进一步可能会诱发电池热失控并导致安全事故。而析锂副反应与电池负极电位直接相关,通过模型精确预测负极电位,传输至储能电池管理系统调整充电工况,可以有效抑制负极析锂。因此,文中提出一种基于降维机理简化伪二维(simplified pseudo two-dimensional,SP2D)模型的储能电池安全充电在线控制技术。首先,对伪二维(pseudo two-dimensional,P2D)模型中部分偏微分方程进行降维简化,建立SP2D模型,同时采用不同的方法获取相应的模型参数。其次,使用实验数据的端电压和负极电位对模型进行验证,结果表明模型在不同倍率恒流工况下精度较高。再次,基于SP2D模型结合比例控制器开展电池无析锂安全充电的仿真工作,结果表明,电池经过1895 s充电即达到截止电压4.3 V,且充电过程中负极电位均处于无析锂安全电位区间。最后,对仿真得到的充电策略进行循环和拆解验证,结果表明提出的充电方法能够实现电池无析锂安全充电。