钠离子电池健康状态预测

钠离子电池健康状态(SOH)预测对于电池优化管理有重要意义,但由于钠离子电池老化机理复杂,影响因素众多,精准SOH预测挑战巨大.为此,本研究从健康状态时序测量数据出发,提出了基于双指数模型的粒子滤波法(DEM-PF)和基于小波分析的高斯过程回归法(WA-GPR),以实现钠离子电池单步SOH和剩余可用寿命(RUL)预测.前者直接采用双指数函数构建时序SOH数据模型,并结合PF算法进行模型参数更新;后者采用小波分析实现时序SOH数据多尺度解耦,采用GPR构建各尺度数据模型并进行融合后实施预测.实验结果表明,相比DEM-PF方法,WA-GPR方法的单步SOH和RUL预测效果更好,单步SOH预测均方根误差为0.8％,RUL预测误差最小为3次循环,从而为钠离子电池管理提供有效支撑.     

基于锂离子电池热失控模型的电热耦合滥用条件分析

由锂离子电池热失控引发的各类安全问题是目前电动汽车和大规模储能电站继续推广的一大瓶颈.电、热滥用是引发电池热失控的关键原因,研究锂离子电池的热失控现象对保证锂离子电池安全运行意义重大.基于锂离子电池热失控模型,系统研究了充电倍率、环境温度和散热条件等因素对锂离子电池热失控过程中电、热响应特性的影响.结果表明,相较于常温下的过充热失控过程,在过充-过热耦合作用下,电池热失控SOC会有所降低,当处于极端高温环境时,热失控在电池未充满阶段即可发生.在过热及低表面换热环境下,充电倍率对电池热失控SOC影响不大;在过热及自然对流环境下,随着充电倍率增加,电池热失控SOC提高,热失控时间提前.本研究为可靠的电池安全预警技术开发提供了支持.