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四、电动自行车用蓄电池存在的问题目前电动自行车用铅酸蓄电池本体主要存在三个方面的问题(一)早期容量衰减问题1、正极的“钝化”(铅钙合金)所谓的正极“钝化”是指在蓄电池的充放电过程中正极板栅与活性物质之间生成了高阻抗层,随着充 相似文献
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电动汽车用NiMH电池建模及基于状态空间的SOC预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
电动汽车的电池管理系统需要精确、可靠的电池荷电状态(SOC)预测器。针对氢镍(NiMH)电池,提出了一种集总参数等效电路模型,介绍了通过实验获得电池参数的方法。该模型考虑了温度对电池参数的影响,能反映电池充放电的动态过程。文中用状态空间描述了R—C电池模型,在此基础上建立了一种新的基于状态空间的SOC递推算法,并对电池的充放电过程进行了仿真计算。分析表明,提出的SOC估计方法同样可用于其它类型的动力电池。 相似文献
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本文从汽车电源管理系统功能出发,分别介绍电源管理系统组成部分,包括蓄电池电量传感器、智能发电机工作原理以及车辆电源管理系统运用。电源管理系统主要是为了保证车辆顺利的工作,根据蓄电池的SOC状态(电池传感器监测)定义不同的能量等级,在不同的能量等级下,通过能量提醒、降低用电负载或者限制关断用电负载,以降低车辆在低电量状态下的放电能量,来保证蓄电池有充足的电量用于车辆运行。另外车辆电源管理系统还具备远程监测功能,主要是车联网通信模块将车辆用电状态通过运营商网络平台以短信发送给用户手机或者用户可以自行登录手机APP账号进行查询。 相似文献
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为更好地解决电动汽车动力电池健康状态(SOH)在线估计问题,减少实车采集数据中的冗余样本,改善运行工况不稳定导致的特征丢失,提升实车电池SOH估计的精度,提出一种基于增量容量分析方法(ICA)提取特征和动态时间规整(DTW)优化特征样本的SOH估计方法。首先对实车电池充电循环数据应用增量容量分析提取电池IC曲线,以曲线峰高度等形状特征作为健康因子。采用动态时间规整作相似性判据,基于IC曲线形状计算电池充电循环样本的相似度,保留与基准充电循环相似的充电循环数据,优化训练样本,最后采用全连接神经网络(MLP)模型进行SOH估计。以实车运行电池数据进行对比实验,结果表明该方法可明显改善训练样本质量,提升电池SOH估计精度。 相似文献
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锂电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统的关键技术,为了解析传感器误差对SOC估计精度的影响,以二阶RC等效电路模型为基础,运用遗传算法进行参数辨识,采用扩展Kalman滤波算法进行SOC估计,分析电压、电流传感器存在的漂移和白噪声对SOC估计的影响。结果表明:电压、电流传感器的漂移与SOC估计误差的均值近似呈线性关系,电压、电流传感器存在的白噪声对SOC估计误差的均值无影响;对于实验中的三元锂离子电池,若使SOC估计精度在5%以内,电压的偏差值应控制在10 m V以内、电流偏差值应在1/30 C以内。 相似文献
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电动公交电池容量衰减造成里程焦虑增加、服务可靠性降低、电池资源浪费等问题。因此,评估和发现电动公交实际运营过程中影响电池健康状态的关键因素并划分电池状态尤为重要。基于电动公交长时间实际行驶过程中的充放电数据,结合安时积分法与最小二乘拟合建立电池容量估计模型,并据此计算各充放电片段的电池健康状态。进一步考虑电动公交在途特性,从电池组充放电属性、车辆行驶工况、公交营运状态3个角度提取可能影响电池健康状态的相关因素,并采用因子分析法将影响因素组合为12个影响因子,使用随机森林回归构建电池健康状态预测模型,从而根据预测结果的准确性反推获得各影响因子的重要度。最后考虑不同影响因素的重要度,利用加权聚类算法梯次划分电动公交电池健康状态为4个类别,下降梯度分别为-0.013 6、-0.011 9、-0.003 4、-0.002 8,并通过对比研究发现了同一条线路不同梯次的车辆电池组在放电深度、速度标准差、最大加速度和刹车次数等影响因素上的差异。研究结果表明:车辆荷载、电池电流释放情况、车辆行驶中速度的变化、电池的使用时间、线路拥挤状况以及电池充电深度大小对于电池健康状态的影响程度较大,而在公交营运状态相同条件下,驾驶人的行为对电池健康状态衰减程度有着较大影响。 相似文献
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在蓄电池使用中,充电是一项重要工作。在对蓄电池充电时,必须根据不同的情况选择适当的方式,才能延长蓄电池的使用寿命。本文通过对蓄电池几种常见充电方式特点的比较,论述了正确选取方法和使用注意事项。 相似文献
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快速高效的充电方式对于推动汽车电动化,加快以石油为主导的传统交通能源向绿色低碳能源转型,实现中国双碳战略的目标具有重要意义。针对充电时间和充电损失的平衡优化问题,提出了一种基于SOC自适应分阶的两步优化多阶恒流充电策略。为实现充电过程的优化分阶,利用改进的二分K-means算法对基于内阻曲线的采样点集进行聚类,实现了充电区间关于内阻变化和分布特征的自适应划分。基于分阶优化结果,采用改进的非支配排序哈里斯鹰优化算法(INSHHO)求解优化电流对应帕累托前沿。利用Logistic混沌初始化及自适应t分布突变算子对哈里斯鹰模型(HHO)进行改进,进一步提升算法的全局寻优能力。最后通过充电对比试验,将优化多阶恒流充电策略与恒流恒压策略(CC-CV)和均分多阶恒流充电策略在不同充电时间条件下进行充电性能对比。结果表明:在充电时间保持一致的条件下,提出的优化多阶恒流充电策略较恒流恒压策略和均分多阶恒流充电策略的充电欧姆损失最大分别减少1.03%和0.3%;在温升表现上,优化多阶恒流充电策略较均分多阶恒流充电策略的充电温升最多降低了0.82℃。 相似文献
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