融合加速量热和EIS的锂电池充放电产热测试系统研制
这是一篇关于锂电池,加速量热法,EIS,充放电产热的论文, 主要内容为锂电池凭借其优越的性能,广泛应用于消费电子、新能源汽车和储能电站等领域,但是其安全性一直是广受关注的话题。为了维持电池的安全稳定运行,电池充放电热行为的研究必不可少,是后续进行有效热管理的前提。因此,本文研制了一套融合加速量热和EIS的锂电池充放电产热测试系统,具体研究工作如下:首先,根据Bernardi产热公式,建立了锂电池充放电产热模型,针对传统方法无法同步测量锂电池充放电总产热、不可逆热和可逆热的缺陷,提出了融合加速量热和EIS的锂电池充放电产热测试系统的工作原理,设计了基于差示绝热追踪的锂电池比热容测试方法和基于EIS法的在线锂电池内阻测试方法。其次,基于系统功能需求开展总体方案设计,明确了绝热加速量热平台和EIS测试平台的设计任务,完成了基础研究平台的搭建,包括绝热加速量热平台炉体的设计、EIS测试平台数据采集模块的选型以及充放电测试仪的选型。再次,完成了绝热加速量热平台和EIS测试平台的软硬件设计。绝热加速量热平台的工作包括:硬件电路设计、单片机底层驱动、基于前馈补偿的PID温控算法以及上位机控制和分析软件设计;EIS测试平台的工作包括:激励信号发生和响应信号采集电路设计以及上位机信号分析软件设计。最后,完成了测试系统的性能和实用性测试。性能测试验证了比热容测试、总产热测试和交流阻抗测试的准确性,实验结果表明,比热容测试最大误差小于2%;总产热测试的相对误差为3.36%;EIS测试平台阻抗测试的最大相对误差为1.03%,相位测试的最大误差为1.35°。实用性测试完成了18650型NCM523、21700型NCM622和26700型磷酸铁锂电池充放电产热特性测试和分析,实验结果符合客观规律。综上,本文研制的锂电池充放电产热测试系统,具有较好的测试性能和实用性,可以实现锂电池充放电总产热、不可逆热和可逆热的同步测量,为研究锂电池充放电产热特性,建立合理的热管理系统提供了有效测量手段。
融合加速量热和EIS的锂电池充放电产热测试系统研制
这是一篇关于锂电池,加速量热法,EIS,充放电产热的论文, 主要内容为锂电池凭借其优越的性能,广泛应用于消费电子、新能源汽车和储能电站等领域,但是其安全性一直是广受关注的话题。为了维持电池的安全稳定运行,电池充放电热行为的研究必不可少,是后续进行有效热管理的前提。因此,本文研制了一套融合加速量热和EIS的锂电池充放电产热测试系统,具体研究工作如下:首先,根据Bernardi产热公式,建立了锂电池充放电产热模型,针对传统方法无法同步测量锂电池充放电总产热、不可逆热和可逆热的缺陷,提出了融合加速量热和EIS的锂电池充放电产热测试系统的工作原理,设计了基于差示绝热追踪的锂电池比热容测试方法和基于EIS法的在线锂电池内阻测试方法。其次,基于系统功能需求开展总体方案设计,明确了绝热加速量热平台和EIS测试平台的设计任务,完成了基础研究平台的搭建,包括绝热加速量热平台炉体的设计、EIS测试平台数据采集模块的选型以及充放电测试仪的选型。再次,完成了绝热加速量热平台和EIS测试平台的软硬件设计。绝热加速量热平台的工作包括:硬件电路设计、单片机底层驱动、基于前馈补偿的PID温控算法以及上位机控制和分析软件设计;EIS测试平台的工作包括:激励信号发生和响应信号采集电路设计以及上位机信号分析软件设计。最后,完成了测试系统的性能和实用性测试。性能测试验证了比热容测试、总产热测试和交流阻抗测试的准确性,实验结果表明,比热容测试最大误差小于2%;总产热测试的相对误差为3.36%;EIS测试平台阻抗测试的最大相对误差为1.03%,相位测试的最大误差为1.35°。实用性测试完成了18650型NCM523、21700型NCM622和26700型磷酸铁锂电池充放电产热特性测试和分析,实验结果符合客观规律。综上,本文研制的锂电池充放电产热测试系统,具有较好的测试性能和实用性,可以实现锂电池充放电总产热、不可逆热和可逆热的同步测量,为研究锂电池充放电产热特性,建立合理的热管理系统提供了有效测量手段。
锂电池储能监测系统的研究与实现
这是一篇关于储能系统,Java,锂电池,电池荷电状态的论文, 主要内容为近年来，随着电力需求的增加，电力系统的规模日益扩大，电网的复杂度也越来越大，用户逐渐看重供电的可靠性，并且开始追求电能质量。同时，国家大力发展智能电网、可再生能源、分布式能源使得对储能技术的需求日益加大，人们开始重视对大容量储能技术的研究。储能系统研发成果的应用市场很广，从个人家庭储能系统到大容量储能电站实现，都是大容量储能系统的应用范围；而且无论在解决城市用电紧张、电网调峰压力巨大的问题，还是解决清洁能源发电的大规模并网问题，还是在电动汽车机充电设施快速发展的应用，储能的技术优势都使之具有不可代替的作用。因此，建立一个健全的锂电池储能监测系统是十分必要的。 本系统基于Java开发，先简述了JAVA EE的体系结构和轻量级Spring、Struts和Hibernate开发框架，然后对系统中使用到的锂电池荷电状态（SOC）的估算技术以及CAN总线技术进行相关介绍。在此基础上，提出了锂电池储能监测系统的总体架构，包括系统开发方案的选择，软件平台和硬件平台的选择，并且设计了系统的功能和数据库表。本文主要对系统中的锂电池SOC模块、通信模块以及用户界面进行了详细设计和实现。 在完成软件开发的基础上，深入研究了锂电池SOC估算的技术，通过对各种估算电池SOC的算法的研究，提出了一种估算锂电池SOC的改进算法，经过仿真分析、实验室验证，以及在锂电池储能监测系统中得到应用，证明该算法可行，并且精度较其他算法有所提高。
基于空气耦合超声波的锂电池检测系统设计与实现
这是一篇关于超声检测,空气耦合,锂电池,超声成像的论文, 主要内容为由于传统石化能源对环境造成的危害巨大,世界各国都在寻找新型能源来解决这一问题。作为新能源汽车的一种,电动汽车在公共交通领域受到越来越多市民的青睐。作为电动汽车的核心部件,锂电池具有高比容量、高工作电压和高循环稳定性的特点。但是,由于锂电池的组成部件多,生产工艺复杂,在生产和使用过程中都会有爆炸可能。为了对锂电池的安全性能进行评价,本文搭建了一套针对锂电池的空耦超声检测系统。该系统的构建原理为超声C扫描技术,系统主要由超声发射接收系统、三维运动控制系统和超声波数据采集和存储系统组成。本文从硬件和软件两个方面介绍了子系统的构建流程,硬件系统中,采用了高增益的超声放大器、高精度的运动控制平台、高速采集系统。软件系统中,通过上位机软件对硬件系统各子系统进行控制,通过改进的小波变换去噪对波形噪声进行过滤,提升信号分辨率,通过图像自适应算法保证图像比例。使用上述自研的系统对各种规格的锂电池极耳和锂电池进行扫描,通过得到各部分清晰明显的伪色彩成像图,可以验证该硬软件系统的可行性。并且通过对锂电池扫描的数据和成像进行分析,可以得到不同类型的缺陷在锂电池上的具体位置,实现了对锂电池的快速超声C扫描缺陷检测。
纯电动汽车锂电池SOH估算方法研究
这是一篇关于锂电池,健康状态,双向长短期循环神经网络,注意力机制的论文, 主要内容为近年来在国家政策的推动下,纯电动汽车在社会上的保有量不断提高。锂电池作为纯电动汽车的动力单元,其健康状态(State of Health,SOH)是反映纯电动汽车安全性和稳定性的重要指标之一。纯电动汽车锂电池在使用过程中,环境多变、工况复杂,使得SOH影响因素多、线性差,易导致动力电池管理系统显示SOH值与实际值偏差较大,不能及时的对电池组进行维护或更换,给电动汽车的行车安全造成隐患。为此,本课题以数据驱动思想为指导,对纯电动汽车锂电池SOH估算方法展开研究。主要研究内容如下:(1)锂电池相关特性的研究。以钴酸锂电池为例对其内部结构、基本原理、电化学反应进行了分析。利用松下NCR18650B锂电池和实验室高精度充放电设备搭建一体化实验平台进行锂电池特性研究,分别对开路电压、容量、内阻进行测试。通过实验数据,分析锂电池SOH衰减的主要因素。(2)根据锂电池SOH衰减的相关因素确定特征因子。使用NASA锂电池老化数据集,绘制了不同老化状态下的特征曲线,定性分析与锂电池SOH之间的关系,分别提取了充电阶段等压升充电时间、等流降充电时间以及放电阶段的等压降放电时间、平均放电温度作为特征因子。为确定特征因子对电池SOH的关联程度,使用灰色关联分析法(Grey Relation Analysis,GRA)计算灰色关联系数,通过计算选择关联度系数大于0.6的特征因子。(3)设计一种双向长短期循环神经网络(Bi-directional Long Short-term Memory,Bi-LSTM)和改进注意力机制(Attention Mechanism,AM)相结合的锂电池SOH估算模型。针对模型特征因子存在结构复杂、维度过高、计算困难等问题,利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)进行数据预处理计算主成分。在估算模型的构建上,采用Bi-LSTM网络有效地解决了传统神经网络无法充分学习序列信息和易陷入梯度消失的问题。针对Bi-LSTM网络前向序列信息和后向序列信息的注意力权重不同,提出一种改进注意力机制单独对序列信息进行注意力权重分配,达到优化模型输出的效果。(4)锂电池SOH估算方法实验验证。利用主成分一、主成分二、主成分三作为模型的输入,锂电池SOH为输出,训练模型。将估算结果分别与BP模型、LSTM模型的估算结果进行了评价对比,结果表明本课题所提出方法估算结果最大误差不超过3.8%明显优于BP网络、LSTM网络,并且具有准确度高、计算快、鲁棒性强的优势。本课题通过对锂电池特性研究,分析了锂电池SOH主要衰减因素,提取了表征SOH的特征因子,并对特征因子进行了关联度分析和降维处理,提出了一种Bi-LSTM和改进注意力机制相结合的估算模型。通过与其他常见方法的估算结果对比,验证了该方法可有效地提高纯电动车锂电池SOH估算准确度。
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