燃料电池汽车续驶里程测量方法的研究

开展了燃料电池汽车续驶里程的测试评价方法的研究,测试了电-电混动燃料电池汽车能耗、氢气消耗量,并形成针对不同燃料电池汽车类型的续驶里程评价方法.通过测试与分析结果,提出增加燃料电池汽车续驶里程的建议和参考.     

电池SOE估算法及在电动汽车工况下的应用

采用电池剩余能量状态(SOE)作为估算对象以提高预测的准确性。基于SOE的传统定义,分析充放电过程中电池能量消耗的形式及对SOE估算的影响,研究不同放电倍率下可用总能的修正模型,并提出一种改进型SOE估算方法。NEDC、FUDS两种标准工况电动汽车的实验验证表明:改进型SOE算法的误差比传统SOE估算方法分别缩减4.6%和6.7%,可提高实际电池SOE估算的精度。     

电动汽车的发展及配套蓄电池

分析了发展电动汽车的必要性,介绍了国内外电动汽车的现有水平。对我国今后如何进一步开展电动汽车及配套蓄电池的研究与开发,发表了粗浅的议论。     

电动汽车用铅酸电池的探索与实践

电动汽车(EV)实测平路50 km/h匀速运行电流为50~110 A,平路起步3 s的电流为240~340 A,15 ~25 爬坡起步4 s的电流为320~390 A,爬坡电流为120~180 A,以20 km/h越坎15 cm的最大电流为350 A,峰值功率为8~24 kW。为满足EV对电池高能量、高功率、低温容量高和循环寿命长的要求,可采取减薄增片、汇流排直连及铜端子内嵌等方法对电池结构加以改进,并认为提高放电限制电压、实行有温度补偿的充电限制电压有利于延长循环寿命。     

电动汽车动力电池模型及SOC预测方法

简要介绍了铅酸蓄电池的电化学过程,提出了一种考虑温度影响的动态R-Q电池模型,并在此基础上建立了一种新的基于状态空间的SOC递推算法。对电池的两种放电过程仿真计算表明,该算法精确可靠,计算速度快,易于实现,适合电动汽车上使用。基于状态空间的SOC预测方法通过电池稳态开路电压来计算SOC,在电池充放电循环过程中没有误差累积,同样可用于其它类型的动力电池。     

车载锂离子电池放电性能影响因素研究

通过可控温湿度实验箱和放电电流控制器模拟锂离子电池在实际应用中可能遇到的不同工作环境,对单体LiFePO4锂离子电池进行了放电实验,对电池工作电压、放电时间和放电量等工作特性进行了分析,得出电池放电性能随放电电流、温度和湿度变化的规律。其中放电电流对电池放电性能影响最大,环境湿度影响不大。综合分析可知,有效地控制锂离子电池的工作环境,可提高电池的放电性能,改善电动汽车的动力性和续驶里程。     

基于参数序列化技术的电动汽车集群响应控制策略

为了对集群电动汽车充电负荷进行有效控制,提出了一种基于参数序列化技术,即能量状态优先队列(ESPL)的电动汽车集群响应控制策略。首先,类比热力学可控负荷诸如热泵的温度优先队列方法,确定电动汽车充电模型;继而定义了可与热泵的温度类比的电动汽车能量状态值,并将可与热泵开关状态类比的电动汽车充电状态作为控制对象,提出了用于对电动汽车群体进行控制的ESPL方法,与电动汽车预测模型相互配合,对电动汽车群体进行了有效控制。算例通过构造电动汽车目标功率,验证了此集群响应控制策略的有效性。     

自适应神经模糊系统的LiFePO_4电池SOC预测

利用自适应神经模糊系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)对电动汽车磷酸铁锂(LiFePO4)电池荷电状态(state of charge,SOC)预测研究。在分析ANFIS结构原理基础之上,采用BP(back-propagation)算法和最小二乘估计的混合算法分别建立两输入变量和三输入变量的ANFIS预测模型,并利用两种模型进行SOC预测。实例预测结果表明ANFIS能精确预测磷酸铁锂电池SOC值,且三输入变量ANFIS模型预测精度得到改善;与实测相比,三输入ANFIS预测模型的最大绝对误差在1%以下,平均百分比误差(average percentage error,APE)小于2%。     

电动汽车电池SOH的信号统计分析

针对传统方法估计电动汽车电池SOH(state of health)时内部参数测量困难的问题,提出了统计电池外部信号估计SOH的新方法。由于电池外部信号易于获取,从而使新的估计方法简单易行。模拟标准路况下的电池功率时间序列做电池放电实验,从三个角度做统计研究,发现电池外部端电压和电流信号关于SOH具有统计规律,其统计结果可以表征电池的SOH。结论证明了信号统计方法估计电动汽车电池SOH的可行性。     

混合动力汽车电池系统SoC使用范围的设计

锂离子电池作为电动汽车的主要储能动力源,是影响电动汽车动力性和经济性的主要因素。锂离子动力电池系统的SoC使用范围的设计是动力电池系统设计的难点,目前尚无统一认识。为了更好地利用电池,本文从功率需求、容量需求、效率、寿命等角度对锂离子电池系统SoC使用范围进行了综合分析。     

电动车用电池充电状态和功率强度估计

讨论了电动车 (EV)和混合电动车 (HEV )用电池电量模型和功率模型的建立 ,提出了一种新的电池剩余电量(SOC)和电池功率强度 (Powercapability)的综合估计方法。从电化学角度建立了一个电池参考模型 ,以安时计量为主并综合考虑影响电池SOC的多种因素进行SOC估计 ,功率强度估计主要基于电池等效内阻的估算。SOC估计和功率强度估计相结合 ,实现了在功率强度估计的同时对SOC估计提供自调整机制。该综合估计方法已经在我们自主开发的实验平台上实现 ,并经实践证明是可行的     

电动车用MH-Ni电池SOC模型的研究

通过对电动车用MH-Ni电池的开路电压、充放电电流、温度、自放电等因素的研究,建立了一种适用于MH-Ni电池的荷电量状态的数学模型。在初始状态,采用开路电压以及系统存储值,来估算初始电量;在充放电过程中采用电流积分法,并结合各种修正系数来估算过程电量。该方法成功地应用于纯电动车和混合电动车镍氢电池的管理系统中,电量估算误差小于7%。     

电动汽车用MH-Ni电池的研制

报道了电动汽车用MH Ni电池的研制。通过优化设计单体及组合电池结构 ,优选正负极原材料及配方 ,提高了电池质量比能量 ,使之达到 63Wh/kg ;在改进正极配方的基础上优选电池化成制度 ,采用闭口化成的方法 ,提高电池倍率放电性能 ;3C率放电达到额定容量的 80 .95 % ,同时提高了电池的高温充电效率 ;电池在 45℃下以 0 .2C充电 ,标准放电达到额定容量的 80 % ;另外 ,通过优选电液、隔膜及对生产工艺的改进 ,提高了电池的高温性能 ,延长了电池寿命。将电池装车进行实效运行实验 ,一次充电行驶里程为 2 5 7km。     

电动汽车用锂离子蓄电池的研究

研制了55Ah圆柱型动力锂离子蓄电池以及336V/55Ah动力模块和相应的电池管理系统。性能测试表明,0.5C充放电,单体电池容量≥55Ah,容量特性均匀一致;具备良好的倍率放电特性,能够适应电动车启动、加速、爬坡等运行要求;循环性能良好,已完成200次深充放循环性能仍平稳;耐滥用能力好;84只单体构成的电池组,比能量达106Wh/kg;安全性好。充放电管理系统采用阶段恒电流充电和过流保护,具备均衡充电能力和智能调节放电终止电压和剩余容量显示等功能。装车试验表明,该电池系统有望投入电动车的实际应用。     

修正RC模型混合动力车用氢镍蓄电池SOC预测

根据混合动力汽车动力蓄电池瞬时脉冲大电流充放电工作特点,提出了一种能够实时动态估计氢镍蓄电池SOC的新方法。结合蓄电池当前状态和历史使用因素共同确定蓄电池初始SOC,并利用修正的RC模型,通过合理分配权值综合运用电量累计法和开路电压法进行蓄电池的SOC预测,电量累计考虑充放电效率和寿命因素影响,开路电压利用卡尔曼滤波法求解。最后,通过台驾试验验证算法的准确性,结果表明,SOC预测误差可控制在6%以内,满足混合动力汽车工作要求。     

电动汽车锂离子动力电池系统的研制

锂离子蓄电池是一种在 2 0世纪 90年代初发展起来的先进蓄电池 ,它具有电压高、比能量大、寿命长及无记忆效应等特点。 1991年以来 ,2Ah容量以下的电池在移动电话、笔记本电脑和 8mm摄像机上获得广泛应用 ,其电性能和安全性能已被用户所接受。国际上于 1995年开始对大容量锂离子蓄电池进行研究 ,容量一般在 40～ 10 0Ah范围内 ,其主要目标是希望在航天、电动汽车及贮能设备中作为电源。目前电子十八研究所已经研制成功由 84只 5 5Ah圆柱形电池串联构成的电动汽车用电池组。该电池组和由清华大学研制成功的电池管理系统及充电器组成的动力电源系统也已完成地面联试 ,其总比能量达 10 3Wh/kg ,最大输出功率约为 5 0kW。与二汽东风汽车研究所合作的车载试验将于 2 0 0 1年12月完成。     

电动汽车动力电池模型和SOC估算策略

主要研究如何准确估算电动汽车动力电池的荷电量状态。通过对开路电压、自恢复效应、温度、充放电效率、寿命等多个影响荷电量状态的主要因素进行深入研究,建立了一种新的荷电量状态的数学模型,并在此基础上提出了一种电量状态复合估算策略。当电池处于不同状态时,合理地使用开路电压初始电量预估算法、直接调用记录初始电量预估算法、Ah电量动态计量法、系数修正法等不同方法估算电量状态,多种方法的复合使用弥补了使用单一方法的不足,有利于提高电量状态的估算精度。该电量状态复合估算策略成功地应用在电动汽车动力电池的管理上,使电量状态的估算误差小于4%。