电动汽车电池组连接方式研究

为了了解电动汽车电池组连接方式对电池组使用性能的影响,通过大量的电动汽车运行试验,对电动汽车电池组的连接方式进行了研究。建立了电池组连接模型,并重点分析讨论了不同连接模型对电池组连接可靠性和电池不一致性的影响,提出了合理的连接方式选择原则。     

电动汽车用锂电池组均衡控制算法

串联锂电池组充放电时的不均衡,导致电池循环寿命缩短,均衡管理模块已成为电池管理系统的关键组成部分。针对串联电池组不一致性带来的影响,设计了基于超级电容的电池组单体电压均衡模块,该模块采用分组均衡,并将不均衡状态分为3种,分别采用不同的控制方法。仿真和实验结果表明该模块不仅使电池组均衡充放电,而且改进了均衡结构,提高了均衡效率。     

锂电池成组不一致性研究

锂离子电池的不一致性会影响电池组的使用寿命,降低了电池成组后的性能。锂电池成组不一致性是指单体电池的容量、电压、内阻、自放电速率等参数存在差异,是由电池组的组合结构、使用工况、使用环境、电池管理不同所致。对单体电池分选制度、电池组连接方式、BMS均衡控制、充放电策略和热管理提出了改进方法。     

混合动力汽车电池管理系统研究

针对混合动力汽车动力电池包中单体电池性能差异造成的不良影响,研制了氢镍动力电池管理系统。该系统采用多副边电路实现电池组均衡充电。结果表明,该方法能对电池性能的不一致性进行有效补偿,最大限度地发挥动力电池的效用,从而延长了电池组的使用寿命。     

一种面向电池组均衡策略的评价体系

为了降低锂离子动力电池组在制造与使用过程中产生的不一致性对电池的影响,电池管理系统通常配有均衡模块。为客观对比不同均衡策略的实际效果,面向锂离子动力电池组,提出一套评价体系,并以耗散型策略、分级均衡策略与铅酸电池中转均衡策略为例进行对比分析。分析结果表明,所提出的评价体系能有效指导均衡策略的选择。     

锂电池组均衡方式的研究现状

电池组均衡技术是电池管理系统关键技术之一,良好的均衡方式对克服电池组的不一致性及提高锂电池组的使用寿命具有重大意义。综述了锂电池组的主要均衡方式,评述了国内外均衡方式的研究现状,比较了各种均衡方式的优缺点,总结了电池组均衡方式的研究发展方向。     

基于一致性模型的梯次利用锂离子电池组能量利用率估计方法

锂离子电池的不一致性导致电池组的容量和寿命等指标显著小于电池单体,且该问题在梯次利用的应用场景下更为严重.电池组老化后,电池组内电池不一致性参数之间并非相互独立,而是相互耦合,因此造成电池组一致性建模困难,降低了电池组的能量利用率的估计精度.针对梯次利用电池筛选成组和成组后的状态评估,该文提出一种基于Copula理论的电池组一致性建模方法,同时实现了电池参数分布特性和参数间相关性的准确刻画.基于电池组一致性模型,提出一种电池组能量利用率估计方法,并进行实验验证,估计误差在1％以内.最后分析电池组能量利用率的影响因素,以指导电池组的优化成组和使用.     

基于电池组模型的EKF-UKF电池参数和

在电池的使用过程中,电池组荷电状态(SOC)的准确估计对电动汽车的使用起到非常重要的作用,直接关系到车辆的续航里程。同时组成电池组的电池单体SOC的一致性会直接影响电池组的充、放电效率。在电池的使用过程中,组成电池组的电池单体会存在一定的不一致性,这使得电池组的SOC估计相当困难。在分析电池单体模型的基础上,对电池组进行建模,并使用重组状态空间方程的方法降低电池组状态空间方程的维数,同时使用EKF-UKF对电池组的内部参数和电池组的SOC进行观测和估计。最后通过恒流工况和DST工况验证算法的准确性和正确性,并分析了电池单体间的不一致性对电池组容量的影响。     

动力锂电池组充放电智能管理系统设计与实现

锂离子电池组充放电过程中对电压、电流和温度比较敏感,而且各单体电池存在不一致性.提出了一种新的锂电池组充放电智能管理系统,能够实时检测电池组单体的电压、电流和温度,控制电池组均衡充放电,并实现对电池组充放电过流保护和负载短路过流保护.系统具有集成度高,体积小,精度高,反应快并能够灵活地扩展系统容量等优点.     

矿用防爆车辆锂离子蓄电池安全性能分析

从锂离子电池材料和生产工艺两个方面分析导致磷酸铁锂电池不安全行为的发生机制,并进一步分析了锂离子电池组安全性的关键问题以及降低安全风险的主要途径,同时通过某型号的纯电动防爆锂离子蓄电池无轨胶轮车对锂离子电池组的SOC估算、主动均衡等技术指标进行了验证。结果表明:通过电池管理系统的优化完善,能够有效降低因单体电池不一致性导致的电池组安全风险,延长电池组的使用寿命。     

动力锂离子电池离散特性分析与建模

离散化特征是目前锂离子电池组在电动汽车上大规模使用时需要认真研究的问题。对电池组工作电压离散特性的统计规律进行了研究,对电池组静态SOC离散程度进行了定量研究。以两种正极材料（磷酸铁锂和锰酸锂）的电池模块为试验对象,对在动态工作中电池模块的电压离散性进行了初步分析,提出了容量衰减系数的概念,并讨论了电流与温度对工作电压离散程度的影响。最后归纳总结了锂离子电池组离散度的影响因素,提出了改善电池组均匀性的控制方法。     

电动自行车用氢镍电池的应用研究

根据电动自行车的主要性能指标,重点研究分析了氢镍电池的主要技术性能指标间的相互关联性,提出采用小容量圆柱型C型氢镍电池,将10只单体串联成一个电池块,以8个电池块组合成一个电池组,使电动自行车的工作电压上升到96V,工作电流减小到2A左右。这种技术路线使电池的快速充电性能、过充性能、高低温性能及循环寿命、可靠性等指标可以有较大的改进,对电机及调速控制器和充电器的设计产生新的变化。     

基于RFID的氢镍电池-deltaV检测系统

针对氢镍电池的特点以及检测要求，介绍了RFID在氢镍电池-deltav自动检测设备系统中的方案设计、系统组成、主要的功能及如何实现，并对系统安全性进行论述。     

三类常用电动汽车电池模型的比较研究

为了解决电动汽车仿真时电池模型的选择问题,对神经网络模型、简化的电化学模型和等效电路模型三类常用电池模型的性能和适用范围进行比较研究。基于镍氢电池组试验数据,选取三类模型的代表性模型:反向传播(BP)神经网络模型、简化的电化学组合模型和美国新一代汽车合作伙伴计划(PNGV)模型,从变电流工作状态和恒电流工作状态两方面进行具体分析。研究表明,等效电路模型具有更好的综合性能。     

基于MPSO-LM算法的车用电池组SOC预测

在对车用氢镍电池组进行了不同工况和温度下的充放电实验,获取了大量能真实反映电池动态行为和特征的实验数据的基础上,建立了一个Back-propagation神经网络的车用动力电池组的仿真模型,实现对电池SOC的预测.为提高BP算法的训练速度和估算精度,设计了一种将改进粒子群算法(MPSO)与Leyenberg-Marquardt(LM)算法组合使用的混合算法(MPSO-LM)用于优化训练BP神经网络.仿真结果表明.所提议的MPSO-LM算法比BP算法更有效.具有较快的收敛速度和较高的预测精度.测试结果中97%数据达到5%的误差或更小.     

混合动力轿车用MH-Ni蓄电池组的开发

介绍了HEV用动力MH—Ni蓄电池组的结构及单体蓄电池的性能;报导了单体电池模拟工况测试和模拟电池寿命测试;测试结果表明：单体电池的能量密度可以达到55．24Wh／kg,150A连续放电到SOC50％,最低输出功率密度可以达到726W／kg,预计电池组的工作寿命可以满足混合电动轿车运行10万公里以上。     

MH-Ni动力电池散热能力影响因素分析

为了给金属氢化物镍电池(MH-Ni电池)散热能力优化设计提供定量依据,以80AhMH-Ni动力电池为对象,建立MH-Ni电池热模型,分析表面对流传热系数、外壳导热系数和外壳厚度对MH-Ni电池散热能力的影响。研究表明,提高表面对流传热系数、外壳导热系数可以显著提高电池散热能力,但改变电池外壳厚度带来的影响如何要具体情况具体分析。     

不同温度的双卡尔曼滤波算法电池组SOC估计

动力锂电池组的荷电状态SOC(state of charge)是整个电池管理系统的重要参数,能直接反映电动汽车剩余可行驶里程,因此如何精确地估计电池组的SOC值是至关重要的。由于电池组各单体电池的不一致性,以及电动汽车在行驶过程中的复杂环境,所以在电池组内单体电池负载电压的最小值Vmin模型的基础上运用统计学的方法,对模型中的各参数进行有关温度因素的拟合,并通过模拟汽车的实际行驶环境,在不同温度下进行实验,从而得到改进的Vmin模型;结合双卡尔曼滤波算法,实现对整个电池组的SOC估计。仿真和实验结果表明该方法对电池组SOC的估计精度有优越性。     

MH—Ni动力电池的日历寿命试验研究

通过对本公司生产的氢镍动力电池进行日历寿命测试,研究了测试过程中电池高度、放电功率和回馈功率、放电电阻及回馈电阻的变化规律,分析了氢镍动力电池日历寿命衰减的原因,并对使用过程中如何提高氢镍动力电池的日历寿命给出了意见。     

电动车用氢镍电池特性和工况实验分析

为评价MHN-i电池在电动车辆上的使用性能,根据混合型电动车对电池的使用要求,对电池充放电特性、不同荷电状态(SOC)下的能量效率、电池的最佳SOC工作区间,以及不同环境温度下特定工况时的特性等进行了测试分析。结果表明:MHN-i电池能较好地满足该类型电动车的使用要求,还表明,温度对MHN-i电池的性能影响明显,在使用过程中应该予以特别注意。