动力锂离子电池离散特性分析与建模

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储能锂电池运行状态综合评估指标研究

储能锂电池运行状态综合评估指标研究

储能锂电池运行状态综合评估指标研究陈豪;刁嘉;白恺;高飞;马步云;李娜【摘要】随着锂电池储能技术不断完善,国内外锂电池储能电站不断增多,储能锂电池运行情况越来越受到重视.以运行数据为基础,结合理论分析,研究了电池电压极差、电池电压标准差系数、电池温度极差、SOE极差、功率-SOE相关度、运行充放电效率等储能锂电池运行状态评估指标,并根据指标之间的内在联系,对评估指标体系进行了综合评价.研究结果表明,上述指标能有效评估储能锂电池运行状态,对于及时发现电池故障,合理安排电池检修维护具有指导意义.【期刊名称】《中国电力》【年(卷),期】2016(049)005【总页数】8页(P149-156)【关键词】储能;锂电池;运行状态;评估指标;极差;标准差系数;SOE;充放电效率【作者】陈豪;刁嘉;白恺;高飞;马步云;李娜【作者单位】华北电力科学研究院有限责任公司,北京 100045;国网新源张家口风光储示范电站有限公司,河北张家口 075000;华北电力科学研究院有限责任公司,北京 100045;中国电力科学研究院,北京 100192;国网新源张家口风光储示范电站有限公司,河北张家口 075000;华北电力科学研究院有限责任公司,北京 100045【正文语种】中文【中图分类】TM715截至2013年12月底,中国有60多个运行、在建及规划的储能项目[1-2],其中张北储能电站、宝清储能电站是国内应用锂电池储能技术的代表工程[3-4]。

储能锂电池作为核心设备,评估其运行状态对于掌握储能电站运行情况、提高储能设备可靠性具有重要意义。

目前,国内外评估锂电池状态的方法主要是通过分析电压、容量、内阻、SOC等静态参数进行研究[5-6]。

IEEE标准[7]中规定了用于紧急后备电源储能系统的充放电倍率、充放电效率、寿命、自放电率等性能评估指标,但评估的数据来源是试验数据,目的是对电化学、机械、电磁、热等不同储能形式在后备电源应用领域的适用性进行评价,而不是对储能设备的运行状态进行评估。

锂离子电池建模与荷电状态估计研究

锂离子电池建模与荷电状态估计研究

二、锂离子电池荷电状态估计
荷电状态(SOC)是锂离子电池内部电化学状态的关键参数,它反映了电池 剩余容量和健康状况。SOC估计的准确性对于电池管理系统的性能至关重要。目 前,常用的SOC估计方法包括直接测量法、模型法和数据驱动法。
1、直接测量法:通过测量电池的电压、电流等物理参数,直接获取SOC。这 种方法简单直观,但受限于测量设备的精度和响应速度。
最后是模型建立阶段,根据分析结果建立起锂离子电池的数学模型。常见的 模型包括电化学模型等效电路模型等。这些模型能够对电池的动态特性和荷电状 态进行有效的描述和预测。通过模型建立,可以更好地理解电池的内部机制和外 部表现,为后续的荷电状态估计提供有力支持。
三、实验结果与分析
实验结果表明,采用神经网络等机器学习方法建立的电池模型和荷电状态估 计值具有更高的准确性和鲁棒性。对比传统线性回归分析方法,神经网络方法可 以更好地处理非线性关系,并能够自动识别和适应多种工况条件。此外,神经网 络方法还具有自适应性、自组织性和鲁棒性等优点,可以更好地适应实际应用中 电池性能的变化。
三、荷电状态(SOC)估计
荷电状态(SOC)是描述电池剩余容量的重要指标。准确估计SOC对于电池的 优化利用具有重要意义。在实际应用中,可以通过测量电池的电压、电流和温度 等信息,采用卡尔曼滤波等算法,实现对SOC的准确估计。同时,针对电池老化 对SOC估计的影响,可以结合电池容量和内阻的模型进行综合考虑,以提升SOC估 计的准确性。
1、基于物理模型的预测方法:通过建立电池的物理模型,模拟电池的充放 电过程,从而预测电池的寿命。这种方法需要深入理解电池的内部机制,但精度 较高。
2、基于统计分析的预测方法:通过分析大量电池的数据,找出影响电池寿 命的关键因素,从而预测电池的寿命。这种方法需要大量的数据支持,但简单直 观。

锂离子电池电化学建模与寿命评估方法研究

锂离子电池电化学建模与寿命评估方法研究

锂离子电池电化学建模与寿命评估方法研究锂离子电池是目前最为常见、应用最为广泛的二次电池之一,广泛用于移动设备、电动汽车以及可再生能源储存等领域。

然而,锂离子电池的寿命问题一直是制约其应用发展的重要因素之一。

为了能够更好地评估锂离子电池的寿命,并提高其循环使用的能力,研究人员一直致力于电化学建模与寿命评估方法的研究。

电化学建模是一种基于物理与化学原理的建模方法,通过建立电池的数学模型,以模拟锂离子在电池中的迁移、反应和储存过程。

电化学建模可以揭示电池内部的电化学机制、质量传输和离子扩散过程等,并预测电池的特性和性能。

在锂离子电池电化学建模中,最常用的模型是单粒子模型(SPM)和粒子尺度模型(P2D)。

单粒子模型是一种考虑电池中单个锂离子的运动和反应的模型,通过对电池正负极的材料性能和反应速率进行建模,可以预测锂离子在电池内的浓度和电流分布情况。

而粒子尺度模型则更进一步,可以考虑电极中活性物质的反应速率和扩散阻抗,并模拟电池内部的电势分布、温度变化等。

除了电化学建模外,寿命评估方法对于锂离子电池的长期稳定性和循环寿命的评估非常重要。

寿命评估方法主要包括容量衰减模型、内阻变化模型和机械损伤模型等。

容量衰减模型是通过跟踪电池容量的变化,来预测电池循环寿命的衰减趋势。

它可以分析电池在长期使用过程中,容量的随时间变化规律,并通过观察容量衰减曲线的斜率来判断电池的寿命情况。

内阻变化模型则是通过检测电池内部的电阻变化来评估电池的寿命。

随着循环次数的增加,锂离子电池内部的电阻会增加,导致电池性能下降。

通过测量电池的嵌套电流和电压降,可以得到电池的内阻变化情况,并据此评估电池的寿命。

机械损伤模型是一种考虑物理机械损伤对电池寿命影响的模型。

在使用过程中,电池的机械应力会导致电池内部结构的破裂和损坏,从而影响电池的性能和寿命。

机械损伤模型可以通过建立电池的应力分布模型,预测电池在不同应力下的寿命。

锂离子电池的电化学建模与寿命评估方法的研究不仅有助于理解锂离子电池内部的物理和化学过程,还可以提前预测电池的寿命,并设计更好的电池管理系统。

基于电化学模型的锂离子电池多尺度建模及其简化方法

基于电化学模型的锂离子电池多尺度建模及其简化方法

基于电化学模型的锂离子电池多尺度建模及其简化方法庞辉【摘要】锂离子电池的精确建模和状态估计对于电动汽车电池管理系统非常重要,准二维(P2D)电化学模型由于计算复杂,难以直接应用于电池管理的参数在线估计和实时控制中.本文基于多孔电极理论和浓度理论,提出一种考虑锂离子液相动力学的简化准二维(SP2D)模型.忽略锂离子孔壁流量沿电极厚度方向的变化求解SP2D模型所描述的锂离子电池锂浓度分布,基于锂离子电池电化学平均动力学行为求解固相和液相电势变化,推导出电池电压计算的简化表达式;采用恒流、脉冲以及城市循环工况放电电流对比分析了严格P2D模型与SP2D模型的终端电压和浓度分布.结果表明:SP2D模型在保持较高计算精度的同时,可显著提高计算效率.%It is very important to accurately model Li-ion battery and estimate the corresponding parameters that can be used for battery management system (BMS) of electric vehicles (EVs). However, the rigorous pseudo-two-dimensional (P2D) model of Li-ion battery is too complicated to be adopted directly to online state estimation and real-time control of stage-of-charge in BMS applications. To solve this problem, in this study we present a simplified pseudo-two-dimensional (SP2D) model by the electrolyte dynamic behaviors of electrochemical battery model, which is based on the porous electrode theory and concentration theory. First, the classical concentration equations of Li-ion battery P2D model are investigated and introduced, based on which, the approximated method of describing the concentration distributions of Li-ion battery described by the SP2D model is given by ignoring the variation of Li-ion wall fluxdensity across the electrode thickness; then, the Li-ion battery terminal output voltage, the solid phase concentration and potential diffusion, the electrolyte concentration and potential distribution can be calculated based on the averaged electrochemical dynamic behaviors of Li-ion battery. Moreover, by employing some concentration assumptions: 1) the solid-phase lithium concentration in each electrode is constant in spatial coordinate x, and uniform in time; 2) the exchange current density can be approximated by its averaged value; 3) the total amount of lithium in the electrolyte and in the solid phase is conserved; with the averaged dynamics of SP2D model, the simplified calculation expression for Li-ion battery terminal voltage is derived. Finally, a case study of Sony NMC 18650 Li-ion battery is conducted, and the simulated comparisons among the battery voltages at different-C-rate galvanostatic discharges, and the related electrolyte concentration of Li-ion at 1 C-rate are conducted. Moreover, the proposed SP2D model is used to predict the battery voltage and electrolyte concentration distribution with respect to the P2D model under hybrid pulse power characterization condition and urban dynamometer driving schedule condition, and the corresponding test data are used to verify the accuracy of the SP2D model. It is observed that the simulated data of SP2D model are in good accord with those of the P2D model and test curve under these two operation conditions, which further validates the effectiveness of the proposed electrochemical model of Li-ion battery. Accordingly, the proposed SP2D model in this paper can be used to estimate real-time state information in advanced battery managementsystem applications, and can improve the calculation efficiency significantly and still hold higher accuracy simultaneously than that from the P2D model.【期刊名称】《物理学报》【年(卷),期】2017(066)023【总页数】12页(P339-350)【关键词】电动汽车;锂离子电池;电化学;模型简化【作者】庞辉【作者单位】西安理工大学机械与精密仪器工程学院, 西安 710048【正文语种】中文锂离子电池由于具有轻量化、低放电率和高能量密度等诸多优点,在电动汽车中获得了广泛应用,其精确建模和参数估计在电池能量管理系统中起到至关重要的作用[1].因此,通过计算机数值仿真技术,建立锂电池数学物理模型,能够全面系统地描述电池充放电过程的电化学行为,分析其演化规律,为优化电池系统设计提供理论支撑[2].目前,研究人员构建了涵盖锂离子电池能量传递、质量传递以及电荷传递的多维多物理场模型,如等效电路模型[3,4]、平均电化学模型[5−7]、单粒子模型[8−10]、准二维电化学模型[11−13],它们之间的计算复杂度和模型可预测性关系如图1所示.鉴于锂离子电池实际使用工况的复杂性,人们对锂离子电池的内部应力和浓度分布、荷电状态、电池热耦合特性、容量衰减以及电极极化等方面开展了深入系统的研究.由Doyle和Newman[14]提出的锂电池准二维模型(pseudo-two-dimensions,P2D)广泛应用于描述锂离子电池电化学动力学行为,具有模型准确、计算精度高等优点.但是,严格的P2D模型包括复杂的耦合非线性偏微分方程,其计算求解复杂且效率较低.尽管人们提出了许多求解P2D模型的方法,如本征正交分解方法、Lyapunov-Schmidt方法、坐标转换和正交配置结合方法等[15−18].然而,由于计算成本较高,P2D模型难以直接应用于电动汽车的参数在线估计和实时控制中.因此,十分有必要研究一种具有较高精度的锂离子电池电化学简化模型,在保证计算精度的同时,提高计算效率.Subramanian等[19,20]提出基于多项式近似的宏观-微观耦合锂离子电池求解方法,研究表明该方法能减少微分方程的数量,实现锂离子电池电化学行为的实时(毫秒级)仿真模拟和控制,但多项式近似模型仅可简化电池的固相扩散,其耦合的非线性偏微分方程仍需要大量计算.Santhanagopalan等[21]比较了基于物理电化学模型和单粒子模型(single particle model,SPM)的计算效率和仿真结果,表明SPM模型能够在低放电倍率(<1 C)下快速计算锂电池电化学动力学行为,但由于该模型忽略了锂离子液相浓度分布和液相电势分布,在中高及较高倍率下对电池动力学行为仿真的精度较差.Smith等[22]假定电池具有准线性电化学行为并且其反应电流从液相浓度解耦,进而提出一种面向电化学控制的简化模型,能够对锂电池的开路电压、电极表面浓度和电解液浓度进行模拟.Di Domenico等[23]提出一种降阶的平均电化学模型,并给出方程数值求解方法.Prada等[24]考虑了液相浓度的影响,基于电化学平均模型提出一种简化的电化学热耦合模型.此外,Luo等[15]和Rahimian等[25]针对锂离子电池高倍率充放电要求,扩展了基于物理电化学的SPM模型,Moura等[26,27]开发了一种基于偏微分方程的锂离子电池充电状态与正常状态的观测器,黄亮和李建远[10]提出了一种基于单粒子模型和抛物型偏微分方程的锂离子电池系统建模与故障监测系统设计方法.然而,利用上述模型进行计算时,大多将液相有效扩散系数、液相锂离子电导率以及固相有效电导率定义为常数,且忽略了电解液摩尔活度系数的影响.为此,本文基于多孔电极理论和浓度理论研究了基于电化学模型的锂离子电池多尺度建模方法,在此基础上提出了一种考虑液相动力学行为的锂电池简化准二维(simpli fied pseudo-twodimensions,SP2D)模型,可快速准确地对锂离子电池恒流、脉冲和城市循环工况的放电行为进行仿真计算和分析.最后通过比较索尼NMC18650锂电池的严格P2D模型和SP2D模型电化学行为,验证了本文所提简化模型的准确性和有效性.假定基于电化学的锂离子电池P2D模型是一种恒流等温电化学模型[11],其简化结构如图2所示,锂离子电池包括正负极集流体、正负极涂层以及隔膜等.在P2D模型中,正负极集流体电导率非常高从而导致集流体在空间坐标y轴和z轴没有明显的变化,换言之,x轴维度的电化学反应动力学占据电池动力学行为的主导地位.此外,为了解释锂离子在固相和液相的嵌入和脱嵌行为,假设存在一个单一维度的固体球形粒子,重叠于电解液中,而且电池正负电极之间各个区域都存在球形单粒子.锂离子在单粒子颗粒物内的扩散是在球形粒子径向r维度,另外还需要考虑时间维度的信息,因此该模型称为多尺度准二维电化学P2D模型.考虑固相和液相电化学动力学行为以及相界面电化学反应,基于多孔电极理论和浓度理论建立锂离子电池P2D模型的动力学方程.根据Fick第二定理[28],锂离子固相浓度扩散方程为进一步推导可得该方程的边界条件满足(3)—(5)式:其中锂离子液相浓度ce(x,t)在x轴上随着锂离子的流量密度的梯度而变化,其动力学方程为式中为锂离子液相有效扩散系数,a±为不同电极颗粒单位体积的表面积,其计算式分别如下:液相浓度扩散方程的边界条件可由下列各式定义:锂离子电池内部固相电势ϕs(x,t)的变化采用欧姆定律描述为其边界控制条件为式中,σeff为固相有效导电率,定义为锂离子电池内部液相超电势ϕe(x,t)采用修正的欧姆定律描述为其边界控制条件为(19)式中,keff是液相浓度ce(x,t)的函数,计算式为参照文献[5],锂电池不同区域j∈{−,s,+}的液相有效导电率为锂离子电池液相电荷守恒采用法拉第定律描述为其边界控制条件为同理,锂离子电池固相电荷守恒描述为其边界控制条件为0,且对x∈[0sep,Lsep],ie(x,t)=I(t).锂离子电池超电势η±(x,t)依赖于正负极固相电势液相电势正负极开路电压U±以及孔壁通量它们之间的关系为对于锂电池P2D模型来说,输入为工作电流密度I(t),输出为锂电池终端电压,其计算式为上述公式中涉及的变量及参数所代表的含义如表1.一般情况下,利用有限差分法将固相/液相浓度扩散方程、固相/液相电势方程中的变量离散化可求解锂离子电池数值解.假定将电池正负极、隔膜沿x轴离散化为50个等距节点;正负极电解液中的球形颗粒具有相同的电化学行为,也被离散化为50个等距节点,则对负极而言包括50个液相浓度扩散微分方程、50个液相和固相电势代数方程、一个单粒子有50个固相浓度扩散微分方程,整个负极有50×4=200个微分方程;对于隔膜而言,仅包含液相浓度扩散和液相电势方程,具有50个液相浓度扩散微分方程、50个液相电势代数方程;同样,正极具有50×4=200个微分方程,则严格P2D模型的待求解微分方程数为50×4+50×2+50×4=500个,而且不同方程之间相互有一定耦合.这对于电动汽车动力电池管理系统的实时参数在线估计和控制来说,求解严格P2D模型是比较困难的,而且难以应用于实际中,因此有必要寻找一种能够快速准确求解的简化锂离子电池电化学模型.本节基于扩展的物理电化学SPM模型[11,25]相关假设推证严格P2D模型的简化及其求解过程.考虑锂电子电池电化学反应特性,给出如下模型简化的假设.假设1 正负电极的固相锂离子浓度和锂离子孔壁通量在x轴的任一时刻t为常量,即在x轴上为常量.假设2 在(30)式中,交换电流密度可用不依赖于x轴的交换电流密度的平均值替换. 假设3 根据多孔电极理论和浓度理论,液相锂离子摩尔数nLi,e和固相锂离子摩尔数nLi,s是守恒的.结合假设1可知,锂离子孔壁通量正比于电流密度I(t).假设4 (29)和(30)式中的常数αa= αc,且简记为α.基于上述假设可知,锂离子电池电化学动力学方程包含:1)描述固相浓度扩散的两个线性偏微分方程;2)描述电池不同区域液相浓度扩散的三个准线性微分方程;3)计算电池终端电压的一个非线性方程.根据假设1和(26)式及其边界条件可知锂离子孔壁流量为其中,液相电流密度ie(x,t)和孔壁流量密度的变化如图3所示[11].将(22)式代入边界控制方程(3)和(4)并结合假设1可推导获得固相浓度扩散方程为: 综合(6),(25)和(32)式及假设1可得液相浓度扩散方程为:上述微分方程(35)—(36)的边界条件如(9)—(14)式所示.推导求解电池端电压的非线性计算式.根据(31)式可知,电池端电压V(t)依赖于集流体固相电势因而根据固相电势和相关空间平均量求解(27)式可得对(38)式右端各子项,分别推导其简化计算式.其中,超电势¯η±(t)可通过求解Bulter-Volmer方程(28)获得,基于假设1、假设2和假设4,并将(32)式代入可得在整个电池厚度x轴上对液相电势微分方程(19)式积分可得平均液相电势即为了获得(40)式数值解析积分值,进一步给出如下假设[27].假设5 计算项在x轴上近似为常量,即kf(t)≈kf(x,t).假设6计算项k(ce)近似为常量,即¯k=k(ce).由此可得如下表达式:最后,综合(32)和(38)—(41)式可得计算电池终端电压的表达式为式中则考虑液相动力学的锂离子电池端电压计算框图如图4所示.从图4可知,若以第2节的P2D模型的离散数为基准,采用SP2D模型求解锂电池终端电压时,待求解的微分方程数为:50×3=150个液相浓度扩散微分方程,50×2=100个固相浓度扩散微分方程,求解正负极平均超电势的2个代数方程、电池两端集流体平均液相电势代数方程以及计算电池隔膜电压下降的代数方程,共254个方程.由此可见,经过模型简化不仅减少了待求解方程总数而且实现了解耦计算,使得方程数值求解较为容易.以索尼NMC18650锂电池为对象,其正极采用镍锰钴三元材料,标称容量720 mAh,平台电压3.7,最小电压2.5 V,最大电压4.2 V,通过对电池的充放电实验获得不同工况下的实验数据,基于遗传算法可以识别出电池主要参数, 即并参考相关文献[12,19,29],给出该电池的参数如表2所列.为了验证本文所提出SP2D模型的有效性,基于有限差分法分别计算严格P2D模型和SP2D模型的锂离子电池的电化学放电行为特性,图5—图8分别为相应的计算结果对比曲线,其中,图6和图7的横纵坐标分别为归一化的离散点和液相浓度值,1 C恒流放电倍率的电流密度为20 A/m2.由图5可知,相较于严格P2D模型,SP2D模型能够在不同放电倍率下模拟锂离子电池终端电压变化,而且与严格P2D模型计算结果符合良好.经过计算,不同放电倍率下的两种模型的输出电压最大相对误差为1.55%.观察图6—图8可知,相较于严格的P2D模型,SP2D模型能够预测并模拟锂离子电池液相放电行为特性,特别是在同一放电倍率下对于不同时刻和电池厚度的不同节点以及不同放电倍率下的液相锂离子浓度分布都具有很好的仿真.此外,在不同放电倍率下的仿真结束时刻,两种模型的液相浓度最大相对误差为3.49%.在1 C放电倍率下,利用DellTMW3530 Dual 2.80 GHz台式机在Matlab软件中分别计算P2D 模型和SP2D模型的时间为84.9 s和7.2 s,计算时间缩短91.5%,表明在不损失计算精度前提下,SP2D模型可大大缩短计算时间.为进一步验证分析SP2D模型的有效性,将NMC18650锂电池在室温23°C下进行HPPC(hybrid pulse power characterization)和US06(urban dynamometer driving schedule)工况仿真计算.其中,图9和图11为电池仿真计算和实验测试所用的输入电流,图10和图12为两种模型计算的电池终端电压和实验数据的对比结果.从图10和图12可以看出,SP2D模型能够准确仿真HPPC和US06工况下电池终端电压的变化趋势,经过计算其输出电压最大相对误差分别为2.14%和2.37%.由于脉冲放电和循环变电流可以削弱锂离子电池正极/负极电极的极化现象[30],延长电池使用时间,因此在同样时间内,锂电池在HPPC和US06工况下仍能工作在平台电压范围内,表明SP2D模型能准确描述电池内部的扩散和极化现象.1)基于多孔电极理论和浓度理论,建立了宏观-微观、时间-空间的多尺度锂离子电池物理电化学模型,基于该模型提出了一种考虑锂离子液相动力学的简化准二维模型.2)通过将严格P2D模型进行简化,使得待求解的微分方程总数减少近一半,在保证计算精度的前提下,提高计算效率90%左右,这对于电池管理系统的参数在线估算以及实时控制具有重要意义.3)相较于严格P2D模型,本文提出的SP2D模型在2 C,1 C,0.5 C和0.1 C恒流放电工况下能够准确预测锂电池的端电压和锂离子浓度变化,其最大相对误差分别为1.55%和3.49%;同时,在HPPC和US06工况下亦可精确计算模拟锂电池端电压,且最大相对误差分别为2.14%和2.37%.4)下一步将开展基于SP2D模型的锂电子电池荷电状态估计和电化学与热能耦合关系的相关研究,进一步预测电池内部温度分布以及电化学行为.感谢美国克莱姆森大学国际汽车研究中心刘子凡博士给予的支持.PACS:88.85.Hj,82.47.Aa,82.80.Fk,95.75.—z DOI:10.7498/aps.66.238801*Project supported by the National Natural Science Foundation ofChina(Grant No.51675423).†Corresponding author.E-mail:***************【相关文献】[1]Wang M,Li J J,Wu H,Wan C R,He X M 2011 J.Power Sources 7 862(in Chinese)[王铭,李建军,吴扞,万春荣,何向明2011电源技术7 862][2]Cheng J,Li Z,Jia M,Tang Y W,Du S L,Ai L H,Yin B H,Ai L 2015 Acta Phys.Sin.64 210202(in Chinese)[程昀,李劼,贾明,汤依伟,杜双龙,艾立华,殷宝华,艾亮2015物理学报64 210202][3]Wang J P,Guo J G,Ding L 2009 Energy Convers.Manag.50 318[4]Fleischer C,Waag W,Bai Z,Sauer D U 2013 J.Power Sources 243 728[5]Domenico D D,Stefanopoulou A,Fiengo G 2010 J.Dyn.Sys.Meas.Control 132 768[6]Prada E,Domenico D D,CreffY,Bernard J,Sauvant-Moynot V,Huet F 2012J.Electrochem.Soc.159 A1508[7]Prada E,Domenico D D,CreffY,Bernard J,Sauvant-Moynot V,Huet F 2013J.Electrochem.Soc.160 A616[8]Chaturvedi N A,Klein R,Christensen J,Ahmed J,Kojic A 2010 Control Syst.IEEE 30 49[9]Guo M,Sikha G,White R E 2011 J.Electrochem.Soc.158 A122[10]Huang L,Li J Y 2015 Acta Phys.Sin.64 108202(in Chinese)[黄亮,李建远 2015物理学报 64 108202][11]Kemper P,Li S E,Kum D 2015 J.Power Sources 286 510[12]Han X,Ouyang M,Lu L,Li J 2015 J.Power Sources 278 814[13]Guo M,Jin X F,White R E 2017 J.Electrochem.Soc.164 E3001[14]Doyle M,Newman J 1995 Electrochim.Acta 40 2191[15]Luo W L,Lu C,Wang L X,Zhang L Q 2013 J.Power Sources 241 295[16]Joel C F,Saeid B,Jeffrey L S,Hosam K F 2011 J.Electrochem.Soc.158 A93[17]Venkat R S,Vijayasekaran B,Venkatasailanathan R,Mounika A 2009J.Electrochem.Soc.156 A260[18]Cai L,White R E 2009 J.Electrochem.Soc.156 A154[19]Subramanian V R,Diwakar V D,Tapriyal D 2005 J.Electrochem.Soc.152 A2002[20]Subramanian V R,Boovaragavan V,Diwakar V D 2007 Electrochem.Solid-State Lett.10 A255[21]Santhanagopalan S,Guo Q Z,Ramadass P,White R E 2006 J.Power Sources 156 620[22]Smith K A,Rahn C D,Wang C Y 2007 Energy Convers.Manag.48 2565[23]Di Domenico D,Stefanopoulou A,Fiengo G 2010 J.Dyn.Syst.Meas.Control 132 061302[24]Prada E,Domenico D D,CreffY,Bernard J,Sauvant-Moynot V,Huet F 2012J.Electrochem.Soc.159 A1508[25]Rahimian S K,Rayman S,White R E 2013 J.Power Sources 224 180[26]Moura S J,Chaturvedi N A,Krstic M E 2013 J.Dyn.Sys.Meas.Control 136 011015[27]Moura S J,Argomedo F B,Klein R,Mirtabatabaei A,Krstic M 2017 IEEETrans.Contr.Syst.T.2 453[28]Diwakar V D 2009 Ph.D.Dissertation(St.Louis:Washington University)[29]Fan G,Pan K,Canova M,Marcicki J,Yang X G 2016 J.Electrochem.Soc.163 A666[30]Ma J H,Wang Z S,Su X R 2013 J.Power Supply 1 30(in Chinese)[马进红,王正仕,苏秀蓉2013电源学报1 30]。

锂离子电池的电化学稳态建模

锂离子电池的电化学稳态建模

锂离子电池的电化学稳态建模锂离子电池是目前市场上最广泛使用的充电式电池之一,被广泛应用于移动设备、电动工具、电动汽车等领域。

电化学稳态建模是锂离子电池研究中的一个重要话题,可以帮助人们更好地了解锂离子电池的工作原理和性能特征,进一步优化锂离子电池的设计和使用。

本文将从锂离子电池的电化学反应机理、电化学稳态方程、模型参数和建模方法等方面探讨锂离子电池的电化学稳态建模。

一、锂离子电池的电化学反应机理锂离子电池的基本原理是通过Li+和e-的离子传递实现化学能转化为电能,当锂离子电池放电时,正极材料(如钴酸锂)中的锂离子向负极材料(如石墨)迁移,同时与电子结合形成锂原子;负极材料中的锂离子与电子结合形成锂原子并向正极迁移,原电池的反应式如下:正极:LiCoO2 → Li1-xCoO2 + xLi+ + xe-负极:C + xLi+ + xe- → LiC整个电池的反应式为:LiCoO2 + C → Li1-xCoO2 + LiC当锂离子电池充电时,电子从外部电源中注入负极材料中的锂离子,使锂电池中的锂离子向正极材料迁移,再从正极中移出至电解液中,原电池的反应式为:正极:Li1-xCoO2 + xLi+ + xe- → LiCoO2负极:LiC → C + xLi+ + xe-整个电池的反应式为:Li1-xCoO2 + LiC → LiCoO2 + C二、电化学稳态方程电化学稳态建模的核心是电化学稳态方程,通过电化学稳态方程可以描述锂离子电池的电化学性质和电化学状态。

常见的电化学稳态方程包括差分方程、微分方程和代数方程等。

1. 差分方程差分方程是通过差分法对时间和空间进行离散化,将时间和空间分成若干个小步长和小单元格,然后通过有限差分法等数值方法对方程进行求解。

差分方程的优点是计算速度快、模拟效果准确,但缺点是只能描述某个瞬间的电化学状态,并不能全面反映锂离子电池的电化学性质和演化趋势。

2. 微分方程微分方程是通过对时间和空间进行连续化,将时间和空间看作无限细小的粒子,然后对方程进行求解。

锂电池耦合建模-概述说明以及解释

锂电池耦合建模-概述说明以及解释

锂电池耦合建模-概述说明以及解释1.引言概述(Introduction)部分是一篇长文的开篇,用于引导读者对文章主题和内容有一个整体的了解。

在本文中,概述部分主要介绍锂电池耦合建模的背景和研究意义。

1.1 概述(Introduction)锂电池作为一种高效、高密度的电能存储设备,已经广泛应用于各个领域,如电动车、可再生能源储备等。

然而,在实际应用中,锂电池的性能特征与环境条件、使用情况等因素之间存在着复杂的相互关系和耦合效应。

因此,准确地建立锂电池的耦合模型对于优化电池设计和管理具有重要意义。

锂电池耦合建模是通过描述和分析锂电池内部各个子系统之间的相互作用关系,从而对整个锂电池系统的动态行为进行模拟和预测的一种方法。

通过建立合理的耦合模型,可以更好地理解锂电池的运行机理和性能特征,为电池的设计、优化和控制提供科学依据。

本文将主要围绕锂电池耦合建模展开研究,通过对锂电池模型的基本原理和建立方法进行综述,旨在深入了解锂电池内部机理和性能特征,并探究如何通过建模方法来解决锂电池在实际应用中面临的问题。

在第2节中,我们将详细介绍锂电池模型的基本原理,包括锂电池的工作原理、内部反应动力学和电化学特性等内容。

同时,我们还会介绍不同类型锂电池的特点和应用,以及研究中常用的测试方法和参数评估指标。

在第3节中,我们将重点探讨锂电池模型的建立方法,包括基于物理原理的模型、基于数据驱动的模型和混合建模等。

我们将详细介绍每一种建模方法的原理和应用情况,并比较它们的优缺点。

最后,在结论部分,我们将对锂电池耦合建模的重要性进行总结,并展望未来锂电池耦合建模的发展方向。

通过本文的研究,我们期望能够推动锂电池耦合建模领域的进一步发展,为锂电池的设计、优化和控制提供更加科学和有效的方法。

同时,也期待本文能够给相关研究者和工程技术人员提供一些借鉴和参考,以促进锂电池技术的不断创新和进步。

1.2文章结构文章结构的设置对于一篇长文非常重要,它有助于读者更好地理解和跟随文章的逻辑思路。

动力电池性能异常衰减的原因及机理分析

动力电池性能异常衰减的原因及机理分析

动力电池性能异常衰减的原因及机理分析陈永胜;孙焕丽;毛俊【摘要】通过对搭载在一汽某款插电式混合动力乘用车上行驶不同里程的两个电池包的性能数据分析发现:续航行驶里程较短的电池包容量和一致性比续航行驶里程较长的电池包差.对电池包中单体电池电压的极差和标准差等数据进行进一步分析,确认里程短电池包中第65号单体性能异常.用内短路预测方法,从机理层面确定该单体出现内部微短路.个别电池短路影响了电池包容量性能.%The performance of two PHEV battery packs on different mileage was analyzed. The results show that the short mileage battery pack capacity and consistency are not as good as the long mileage battery pack. By analyzing the voltage range and standard deviation, it is found that No. 65 cell performance is abnormal of short mileage pack. Using the method of advanced internal short-circuit prediction, it is determined that the internal short-circuit of No. 65 cell is the fundamental reason leading to the abnormal attenuation and inconsistency of the performance of the short mileage battery pack.【期刊名称】《电源技术》【年(卷),期】2019(043)004【总页数】4页(P654-657)【关键词】电池系统;异常衰减;不一致性【作者】陈永胜;孙焕丽;毛俊【作者单位】中国第一汽车股份有限公司新能源开发院,吉林长春 130011;中国第一汽车股份有限公司新能源开发院,吉林长春 130011;中国第一汽车股份有限公司新能源开发院,吉林长春 130011【正文语种】中文【中图分类】TM912随着技术逐渐成熟、成本大幅下降以及激励政策和油耗法规等因素的综合影响,锂离子电池在今后5到10年仍将是主流动力电池。

锂离子电池的充放电机理及其建模研究

锂离子电池的充放电机理及其建模研究

锂离子电池的充放电机理及其建模研究锂离子电池是当前应用最广泛的可充电电池之一,被广泛应用于移动电话、电动汽车、电动工具等领域。

本文将对锂离子电池的充放电机理以及其建模研究进行详细阐述。

一、锂离子电池的充放电机理1. 充电机理锂离子电池的正极由锂化合物(如LiCoO2)构成,负极由炭质材料(如石墨)构成。

在充电过程中,锂离子从正极材料中脱离,并通过电解质溶液迁移到负极材料中嵌入其中。

这个过程可以用下式来表示:LiCoO2 ⇌ Li1-xCoO2 + xLi+ + xe-在充电过程中,锂离子在正极材料中的浓度逐渐减小,而在负极材料中的浓度逐渐增加。

同时,正极材料中的Co3+逐渐被Co4+取代,这是充电过程中的一个重要电化学反应。

2. 放电机理在放电过程中,锂离子从负极材料中解嵌出来,并通过电解质溶液迁移到正极材料中。

这个过程可以用下式来表示:Li1-xCoO2 + xLi+ + xe- ⇌ LiCoO2在放电过程中,负极材料中的锂离子浓度逐渐减小,而正极材料中锂离子的浓度逐渐增加。

同时,Co4+逐渐被Co3+取代,这是放电过程中的一个重要电化学反应。

二、锂离子电池的建模研究锂离子电池的建模旨在描述电池内部各种物理和化学过程之间的相互作用,以便预测其性能和行为。

建模研究可分为宏观模型和微观模型两种类型。

1. 宏观模型宏观模型主要关注电池作为一个整体的性能和行为,不涉及电池内部物理和化学过程的具体细节。

常用的宏观模型有电路等效模型和电化学动力学模型。

电路等效模型将电池视为一个电压源和内部电阻的串联电路,通过电阻和电容元件来描述电池的响应特性。

该模型简单且易于理解,被广泛应用于电池系统的电气设计。

电化学动力学模型则更加复杂,它基于电池内部的物理和化学反应,考虑了电解质浓度、电极界面动力学、电池温度等因素。

该模型能够更准确地描述电池的行为,如电压特性、容量衰减等。

但由于模型复杂度较高,需要大量的实验数据来校准和验证。

锂离子电池的退化数据建模与状态估计

锂离子电池的退化数据建模与状态估计

锂离子电池的退化数据建模与状态估计锂离子电池的退化数据建模与状态估计近年来,随着锂离子电池在移动电子设备、电动汽车等领域的广泛应用,人们对于锂离子电池的退化问题越来越关注。

在使用过程中,锂离子电池会逐渐损耗,其容量和性能会不断下降,这被称为电池的退化。

了解并准确估计锂离子电池的退化情况,对于延长电池使用寿命、提高电池能量密度以及保证电池的安全性至关重要。

因此,锂离子电池的退化数据建模与状态估计成为了一个重要研究领域。

锂离子电池的退化是一个复杂的过程,受到多种因素的影响。

首先,锂离子电池的使用环境会对其退化产生重要影响。

温度是其中一个重要的因素,过高或过低的温度会加速电池的退化。

此外,充放电速率、深度充放电、充电过流、过充电、过放电等操作也会引起电池的退化。

电池的退化过程中,电极材料的结构和化学组成的改变是主要原因之一。

在锂离子电池的使用过程中,正极和负极的材料在嵌锂和脱锂的过程中会发生膨胀和收缩,导致电极材料的结构的破坏。

此外,电解质的降解和不可逆反应也会对电池的退化起到重要作用。

为了准确建模锂离子电池的退化过程,研究人员通过大量的实验数据进行统计分析。

退化数据的建模涉及到多个方面的内容,包括容量退化模型、内阻增长模型、电极材料的物理化学模型等。

容量退化模型是研究人员研究最多,应用最广泛的退化模型之一。

容量退化是指锂离子电池的容量随着充放电循环次数的增加而逐渐下降。

目前,常用的容量退化模型主要有线性模型、极小容量退化模型和容量损耗模型等。

在锂离子电池的状态估计中,电池的剩余寿命评估是一个重要的研究内容。

剩余寿命评估是指通过对电池已经充放电循环次数、电流和温度等参数的监测,来评估电池还能正常工作的时间。

剩余寿命评估可以帮助用户判断电池是否需要更换,从而避免在使用过程中出现电池能量不足的情况。

目前,常用的剩余寿命评估方法主要有基于统计学方法的剩余寿命评估和基于动态模型的剩余寿命评估。

基于统计学方法的剩余寿命评估主要通过对已经退化的电池进行退化模型的参数拟合,从而预测电池未来的寿命。

锂电池的建模与优化控制策略研究

锂电池的建模与优化控制策略研究

锂电池的建模与优化控制策略研究锂电池作为一种高能量密度、长寿命的电池,被广泛应用于各种领域,如电动车、无线设备、储能系统等。

为了更好地利用锂电池的能量储存和释放,提高其性能和寿命,研究锂电池的建模与优化控制策略显得尤为重要。

本文将对锂电池的建模方法和优化控制策略进行研究。

首先,建立锂电池的数学模型是进行优化控制策略研究的基础任务。

锂电池的数学模型通常包括电化学方程、热方程和电流方程等。

电化学方程描述了锂电池中锂离子在正极和负极之间的迁移过程,而热方程描述了锂电池的热传导和对流过程,电流方程则描述了电池内部的电流分布和电阻。

根据这些方程,我们可以建立一个多物理耦合的数学模型来描述锂电池的行为。

这个数学模型可以用于分析和预测锂电池的性能和寿命,为后续的优化控制策略提供依据。

在锂电池建模的基础上,我们可以进一步研究优化控制策略,以提高锂电池的性能和寿命。

其中一个重要的优化目标是最大化锂电池的能量储存和释放效率。

为了实现这个目标,可以使用最优控制理论和方法来设计合适的控制策略。

最优控制理论可以帮助我们找到最佳控制参数,以最大化系统的性能指标。

例如,可以使用动态规划、模型预测控制等方法来实现最优控制。

此外,可以结合机器学习和人工智能方法,根据实时监测的数据和先前的经验来调整控制策略,以适应不同工况和环境条件下的优化需求。

除了最大化能量储存和释放效率,还可以通过优化控制策略来提高锂电池的寿命。

其中一个关键问题是解决锂电池中的衰减现象,如容量衰减和内阻增加。

通过优化电池的充放电策略,可以减少锂电池的衰减速度,延长其使用寿命。

例如,可以采用适当的充电速率和放电深度,避免过充和过放,以降低锂电池的衰减。

此外,还可以使用温控技术来控制锂电池的工作温度,以减缓衰减速度。

优化控制策略可以根据实际情况动态调整,以平衡能量利用和衰减速度,实现锂电池的最佳性能和寿命。

另一个重要的优化目标是保证锂电池的安全性。

锂电池在充放电过程中可能会发生热失控、短路等安全问题,导致火灾、爆炸等事故。

车用锂离子动力电池热失控诱发与扩展机理、建模与防控

车用锂离子动力电池热失控诱发与扩展机理、建模与防控

车用锂离子动力电池热失控诱发与扩展机理、建模与防控车用锂离子动力电池热失控诱发与扩展机理、建模与防控引言车用锂离子动力电池作为新能源汽车的核心部件,具有高能量密度、长寿命和环境友好等优势。

然而,在长时间使用或异常情况下,锂离子动力电池可能会出现热失控的情况,导致严重的安全问题。

不了解热失控的诱发与扩展机理,不能有效地进行建模与防控,这将对新能源汽车的发展带来重大障碍。

一、热失控的诱发机理1. 过充电与过放电过充电和过放电是引发锂离子动力电池热失控的主要原因之一。

过充电会引起电池内部发生副反应,产生大量热量,导致电池温度升高;过放电会导致锂离子析出金属锂,形成锂枝和锂塑料,造成电池内短路并升温。

2. 电池内部短路电池内部短路是热失控的另一个主要诱发因素。

当电池内部发生结构破坏、电解液泄露或隔膜被破坏时,正负极之间会发生短路,导致电池温度升高,并且可能引发火灾。

3. 外部因素的影响外部因素,如高温环境、机械撞击、震动和电池老化等,也会引发锂离子动力电池的热失控。

高温环境会增加电池内部自发热的速率,机械撞击和震动会导致电池内部物质的移位和损伤,电池老化会导致电池内部结构和材料的退化。

二、热失控的扩展机理一旦锂离子动力电池发生热失控,温度升高快速释放的大量热量将会导致热失控的扩展。

在扩展过程中,主要有以下机理:1. 热反应的链式反应锂离子动力电池的热失控是一个自加速的过程。

在高温下,电池内部发生的自燃和爆炸反应产生更多的热量,进一步加剧电池的热失控,形成链式反应。

2. 气体生成与扩散电池内部的热失控过程中,会产生大量的气体,如氢气和氧气等。

这些气体的生成和扩散会加速电池的扩展过程,导致火灾和爆炸的发生。

3. 热通道和热传导热通道和热传导是热失控扩展的重要机理之一。

电池内部结构的设计、材料的选择以及电池组的组装方式会影响热通道的形成与热传导的速率,进而影响热失控的扩展速度和范围。

三、建模与防控策略建立准确的锂离子动力电池热失控模型是进行防控的基础。

锂离子电池热模型研究概述

锂离子电池热模型研究概述

锂离子电池热模型研究概述
锂离子电池是目前最常用的可充电电池之一,广泛应用于电动车、便携设备等领域。

由于锂离子电池在使用过程中会产生大量的热量,导致电池性能退化、寿命缩短等问题,因此研究其热模型具有重要意义。

锂离子电池热模型研究可以分为宏观模型和微观模型两类。

宏观模型主要从整体电池的角度出发,考虑电池内部的热传递、自发放热等热学特性,采用热传导方程、热对流方程等方法建立电池热模型。

微观模型则从原子和分子的角度出发,研究电极内部的热学特性和反应机理,采用分子动力学、热力学等方法进行模拟和分析。

锂离子电池热模型的研究可以帮助了解电池内部的热学特性和能量转化机制,在电池的设计、优化和使用过程中具有重要应用价值。

未来随着电动车、储能设备等领域的不断发展,锂离子电池热模型的研究也将不断深入,为电池科技的进步提供坚实的理论基础。

锂离子电池电化学模型参数拟合

锂离子电池电化学模型参数拟合

锂离子电池电化学模型参数拟合锂离子电池电化学模型参数拟合1. 引言锂离子电池是一种常见的可充电电池,其在现代社会中得到广泛的应用。

在锂离子电池的设计与研发过程中,准确的电化学模型参数对于预测和改善电池性能至关重要。

2. 电化学模型参数拟合的意义电化学模型参数拟合是通过实验数据来确定一个电池模型中的参数,以准确地描述电池的动态行为。

通过拟合电化学模型的参数,我们可以更好地理解和预测电池的性能、寿命和安全性。

参数拟合还能为电池材料的研发提供有力的支持,帮助优化材料的配方和制备工艺。

3. 锂离子电池的电化学模型锂离子电池的电化学模型通常包括电极动力学,电解质传导和扩散,以及锂离子的迁移等方面。

在拟合电化学模型参数时,我们需要考虑电荷传输过程、离子扩散、极化和阻抗等因素。

通过拟合这些参数,我们可以更准确地描述电池的电化学行为。

4. 电化学模型参数的拟合方法现有的电化学模型参数拟合方法主要包括基于开路电位、循环伏安曲线以及恒流充放电实验的方法。

这些方法可以通过优化算法,如最小二乘法、粒子群优化算法和遗传算法,来拟合电化学模型的参数。

拟合过程中,我们需要选择适当的模型和算法,并根据拟合结果进行模型验证。

5. 锂离子电池电化学模型参数拟合的挑战锂离子电池的电化学行为受多种因素的影响,如电极材料的物理化学性质、电解质和添加剂的组成以及操作条件等。

这些因素的复杂性给参数拟合带来了挑战。

电化学模型本身的复杂性也增加了参数拟合的困难。

6. 个人观点和理解从个人观点来看,锂离子电池的电化学模型参数拟合是一个复杂而关键的任务。

通过准确拟合参数,我们可以更好地理解电池的行为,提高其性能和寿命,并促进电池技术的发展。

在我看来,未来的研究应该注重开发更准确、高效的参数拟合方法,以应对锂离子电池及其他电池系统的发展需求。

7. 总结锂离子电池电化学模型参数拟合是电池研究领域的重要课题。

通过准确拟合参数,我们可以更好地理解和优化电池的性能和寿命。

动力锂电池测试系统中数据分析软件的设计

动力锂电池测试系统中数据分析软件的设计

Software Development •软件开发Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 41【关键词】电池测试系统 数据分析 曲线绘制恒流比1 锂电池测试系统及数据分析软件组成1.1 锂电池测试系统锂电池测试系统包括上位机,中位机,下位机三大模块。

下位机负责数据的采集、数据的上传,控制信息的执行;中位机负责协议的转换、任务的分发和透传;上位机负责流程的编辑,测试过程中的监控,测后数据的分析,统计数据的计算,报表的生成。

1.2 数据分析软件的组成数据分析软件包括如下几个部分:数据库的读取,数据的查询,曲线绘制,表格视图,实时显示,报表生成,曲线对比,数据导出等功能。

2 数据分析软件设计2.1 多线程技术由于本设计中,锂电池的数据量比较大,达到百万级别,读取数据库是非常耗时的,故本设计采用的是多线程技术,读取与显示界面UI 进行分离,本设计采用是BackgroundWorker组件。

利用BackgroundWorker 组件的doWork事件方法执行耗时的读取数据库工作,利用BackgroundWorker 组件的ProgressChanged 事件方法进行数据的显示和进度条的更新。

数据库的读取采用 组件, 为微软推出的一款数据库访问技术,类似Java 中JDBC以及Hibernate 开源框架。

为ORM 奠定技术动力锂电池测试系统中数据分析软件的设计文/李学广基础。

本设计利用Connection 类创建数据库连接,利用Command 对象承载SQL 语句,使用DataSet 对象以及DataTable 对象作为数据容器,装载数据。

2.2 统计算法(1)恒流比:恒流充电阶段充电容量与当前循环总充电容量的比值。

(2)中值电压:恒流放电阶段的放电容量,该放电容量的一半,对应的电压值。

(3)充放电效率:每次循环中放电容量与充电容量的比值。

锂离子电池分数阶建模和SOC估值

锂离子电池分数阶建模和SOC估值

电池测试设备A123制造的26650锂离子电池锂离子电池分数阶建模和SOC的估值摘要—本文提出基于一个分数阶阻抗谱模型的锂离子电池SOC估值。

首先,根据华宝元件和常相角元件在大范围频域的特征,推导出了一个电池分数阶阻抗模型。

其次,基于输出误差的频率拟合方法和参数识别算法用来识别锂离子电池分数阶模型的参数。

此外,通过仿真得到锂离子电池的电化学阻抗。

最后,分数阶卡尔曼滤波方法用来估计基于分数阶模型的锂离子电池的SOC。

仿真结果表明分数阶模型可以保证SOC估值的相当的准确度,也就是估值的误差达到最大0.2%SOC。

索引词—锂离子电池,电化学阻抗,分数阶模型,分数阶卡尔曼滤波器。

一、简介通常,电动车辆里锂离子电池内部的电化学反应是很复杂的。

荷电状态定义为电池所剩能量与额定容量的百分率,荷电状态不能直接测量。

准确估计SOC是能量电池领域的关键问题。

估计SOC的方法分为直接实验测量方法和局域电池模型的估计方法。

库仑计算法和电流积分法是最受欢迎的实验测量方法,使用简单。

然而在电流测量中数学积分产生的累积误差会导致很大的误差。

状态观测器[2],[3],卡尔曼滤波器(KF)[4],[5]和粒子过滤器(PF)[6],[7]用来估计基于锂离子电池模型的SOC。

但是通过能量电池外部特征所得的模型不能准确的表明内部特征。

电池的动力可由整数阶积分方程组描述。

但是复杂的电化学反应由分数阶函数描述。

电化学阻抗谱法是模仿电化学锂离子电池最准确的方法之一。

很多研究尝试着直接利用阻抗谱估计SOC,但是EIS太复杂而不能直接使用。

目前EIS方法主要用于等效电路模型[8],[9]。

分数阶微积分(FOC)是由经典分数微积分自然延伸而来。

研究[10]—[12]显示大部分的现象,如湿气,液体,摩擦,阻尼振动,动态反应,声扩散等,有分数阶属性。

因此,FOC广泛用于建模,动力学评估等。

FOC还用于开发超级电容量铅酸电池的电化学模型,等等。

本文余下部分安排如下。

终止电压对锂离子电池循环性能的影响

终止电压对锂离子电池循环性能的影响

终止电压对锂离子电池循环性能的影响范小平;丁家祥;呙晓兵;刘新军【摘要】研究了充放电终止电压对磷酸铁锂(LiFePO4)正极锂离子电池循环性能的影响.将充电上限电压从3.65 V提高到4.00V,电池放电容量增加较少,对循环时容量衰减速率的影响也很小;将放电终止电压从2.50 V降低到2.00 V,电池放电容量增加,但循环时容量的衰减加快.将放电终止电压降低到2.00V,将增大电池内阻的增幅.LiFePO4正极锂离子电池组在串联使用时,单体电池充电电压允许提升至4.00 V,但必须控制放电时的终止电压,防止过放电.%The influences of charge and discharge terminal voltage on the cycle performance of lithium iron phosphate( LiFePO4) cathode Li-ion battery were studied. The discharge capacity of the battery was slightly enhanced and it had little influence on the cycle performance when the charge terminal voltage increased from 3.65 V to 4.00 V.The discharge capacity of the battery was increased as the discharge terminal voltage decreased from 2.50 V to 2.00 V,but the capacity decaying during cycle was increased. The internal resistance enhancing ratio was increased when the discharge terminal voltage decreased to 2.00 V. The charge terminal voltage of single cell could overrun to 4.00 V in series LiFePO4 cathode Li-ion batteries, but the discharge terminal voltage must be controlled and avoided to be over discharged.【期刊名称】《电池》【年(卷),期】2012(042)006【总页数】3页(P330-332)【关键词】磷酸铁锂(LiFePO4);终止电压;循环性能;内阻【作者】范小平;丁家祥;呙晓兵;刘新军【作者单位】四川长虹电源有限责任公司,四川绵阳 621000;四川长虹电源有限责任公司,四川绵阳 621000;四川长虹电源有限责任公司,四川绵阳 621000;四川长虹电源有限责任公司,四川绵阳 621000【正文语种】中文【中图分类】TM912.9磷酸铁锂(LiFePO4)是锂离子电池正极材料的研究热点之一[1]。

锂离子电池各向异性导热的实验与建模

锂离子电池各向异性导热的实验与建模

锂离子电池各向异性导热的实验与建模冯旭宁;李建军;王莉;高剑;何向明;欧阳明高【摘要】锂离子电池热特性影响其性能、安全和寿命,需要进行专门研究。

该文建立了锂离子电池的热模型,其中的锂离子电池被简化为具有各项异性导热的长方体。

以实验确定电池的各向异性导热系数。

在导热系数和对流换热系数未知的前提下,基于建模仿真结果,发现了3个特征温度点对应的等温线与导热系数和对流换热系数的关系,即“三线共点”图解法。

利用该图解法所进行的仿真结果,与单体电池的实验值相吻合。

这证明:垂直于电池内部叠层方向的导热系数小于平行方向的导热系数。

%Since thermal property affects the performance, safety and longevity of the lithium-ion battery, specific research is necessary. This paper conducts thermal modeling of a lithium-ion battery which is simplified as a cuboid with anisotropic thermal conductivity. Experiments were made to get the anisotropic thermal conductivity. Supposing that the thermal conductivity and the convection coefficient are unknown, based on model simulation, relationship was found between the isotherms of characteristic points and the modeling thermal parameters. By analyzing the relationship, a graphic method was proposed named three lines concurrent to determine the thermal parameters in modeling. Using the results of the graphic method, simulation results matches well with the experimental data. The results verify that the parallel-direction thermal conductivity is higher than the perpendicular-direction thermal conductivity in punch type lithium-ion batteries.【期刊名称】《汽车安全与节能学报》【年(卷),期】2012(003)002【总页数】7页(P158-164)【关键词】三元锂离子电池;热特性建模;各向异性导热系数;“三线共点”图解法【作者】冯旭宁;李建军;王莉;高剑;何向明;欧阳明高【作者单位】清华大学核能与新能源技术研究院,北京100084 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京100084;清华大学核能与新能源技术研究院,北京100084;清华大学核能与新能源技术研究院,北京100084;清华大学核能与新能源技术研究院,北京100084;清华大学核能与新能源技术研究院,北京100084 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京100084;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京100084【正文语种】中文【中图分类】U461.91动力锂离子电池是电动汽车发展的关键。

用于电池寿命评估的锂离子电池退化建模

用于电池寿命评估的锂离子电池退化建模

用于电池寿命评估的锂离子电池退化建模锂离子电池是目前应用最广泛的可充电电池之一,广泛应用于手机、笔记本电脑、电动汽车等领域。

然而,随着使用时间的增长,锂离子电池性能会逐渐下降,导致电池寿命缩短。

因此,对于电池寿命的评估和预测成为了重要的研究方向之一。

本文将从锂离子电池退化的原因、退化建模方法以及电池寿命评估等方面进行探讨。

锂离子电池的退化主要是由于电池内部结构的变化以及材料性能的衰减所引起的。

常见的退化原因包括电解液的挥发、电极材料的结构破坏、电解液中的溶质积聚等。

这些退化过程会导致电池内阻增加、容量衰减、循环性能下降等现象,最终影响电池的寿命。

针对锂离子电池退化建模的方法有很多种,常见的方法包括经验模型、物理模型和统计模型等。

经验模型基于大量的实验数据,通过拟合实验结果得到一些经验公式,可以用于描述电池的退化特性。

物理模型则基于电池的内部物理过程,通过建立一系列方程来描述电池的退化过程。

统计模型则通过对大量电池寿命数据的统计分析,得到一些退化规律,并用于预测电池的寿命。

在电池寿命评估方面,常见的方法包括循环寿命测试和容量衰减测试。

循环寿命测试是将电池在特定条件下进行循环充放电,通过观察电池的性能变化来评估电池的寿命。

容量衰减测试则是测量电池的容量随时间的变化,通过分析容量衰减曲线来评估电池的寿命。

此外,还可以通过对电池内部参数的监测和分析来评估电池的寿命,如内阻、电池温度等。

在实际应用中,电池寿命评估对于电动汽车等领域尤为重要。

电动汽车的电池寿命直接影响着车辆的续航里程和使用寿命,因此对电池的寿命进行准确评估可以指导电动车的使用和维护。

此外,电池寿命评估还可以应用于电池的优化设计和制造过程中,提高电池的性能和寿命。

锂离子电池退化建模是电池寿命评估的重要内容之一。

通过对电池退化原因的研究,建立合适的退化模型,加以合理的寿命评估方法,可以实现对锂离子电池寿命的准确预测和评估。

这对于提高电池的使用性能和延长电池的寿命具有重要的意义。

电池建模研究

电池建模研究

电池建模研究电池是现代生活中不可或缺的能源储存装置之一,广泛应用于电动车辆、移动设备和可再生能源系统等领域。

电池建模研究是对电池行为和性能进行建模和预测的过程,为电池设计、控制和管理提供重要的参考和依据。

本文将对电池建模研究进行探讨。

一、电池建模的背景和意义随着可再生能源和电动车辆的快速发展,对高效可靠的电池系统需求日益增长。

电池建模研究旨在理解电池内部复杂的物理和化学过程,通过数学模型描述电池的功率、容量、电压、温度等特性,从而对电池行为进行预测和优化。

电池建模的研究可以帮助工程师设计和改进电池系统,提高电池性能和寿命,降低成本和能源浪费。

二、电池建模的方法和模型1. 统计模型:利用数据分析和统计学方法建立模型,通过对电池大量测试数据的分析和回归分析,得出电池的特性和性能参数。

统计模型的优点是简单快速,适用于大规模数据分析,但对电池内部的物理化学过程不够准确。

2. 物理模型:基于电池的物理和化学特性,建立基于物理原理的数学模型,包括电池的电化学模型、热模型等。

物理模型能够更准确地描述电池内部的过程和行为,但需要大量实验数据和计算资源来验证和求解模型。

3. 混合模型:将统计模型和物理模型相结合,利用统计模型对物理模型的参数进行修正和校准,提高模型的准确性和可靠性。

混合模型是目前电池建模中常用的研究方法,能够平衡模型的准确性和复杂性。

三、电池建模的应用领域1. 电池容量估计:基于电池建模研究可以通过监测电池的电流和电压来估计电池的剩余容量,这对于电动车辆和移动设备的精确电量显示和电池寿命评估非常重要。

2. 电池管理系统:电池的性能和寿命受多种因素的影响,电池管理系统通过监测和控制电池的充放电过程,实时调整电池的工作状态,延长电池的寿命和提高性能。

3. 能源系统优化:对于可再生能源系统,如风电和太阳能发电系统,电池的建模研究可以帮助优化能源的存储和利用,提高系统的效率和可靠性。

四、电池建模的挑战和展望电池建模是一个复杂的研究领域,仍然存在一些挑战和问题。

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ChineseBatteryIndustry第13卷第2期2008年4月收稿日期:2007-01-31基金项目:国家“十五”863计划电动汽车重大专项基金(编号2003AA501100)作者简介:张宾(1975-),男,山东省人,硕士生。

Biography:ZHANGBin(1975-),male,candidateformaster.动力锂离子电池离散特性分析与建模张宾,林成涛,陈全世(清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京100084)摘要: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。

关键词:电动汽车;锂离子电池组;离散性;建模中图分类号:TM912.9文献标志码:A文章编号:1008-7923(2008)02-0103-06AnalysisandmodelingofnonuniformitycharacteristicsoftractiveLi-ionbatteriesZHANGBin,LINCheng-tao,CHENQuan-shi(StateKeyLaboratoryofAutomotiveSafety&Energy,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)Abstract:ThenonuniformitycharacteristicsofLi-ionpackneededquantitativelytobestudiedbeforetheywereusedasEV'senergysysteminthelargescale.Thestatisticsruleofbatterypackservicevolt-agenonuniformitywasstudied.ThestaticSOCnonuniformitydegreewasstudiedquantitatively.Twokindsofbatterymodulemadewithcathodematerials(LiFePO4andLiMn2O4)wereexperimentalobject;theirvoltagenonuniformityindynamicworkwasstudiedpreliminarily.Theconceptof"capacityfadera-tio"wasdevelopedandtheinfluenceofcurrent&temperatureonitwasdiscussed.Factorsinfluencingonbatterynonuniformitywereconcludedandthecontrollingmethodstoimproveitsuniformitywerepre-sented.Keywords:electricvehicle;Li-ionbatterypack;nonuniformitycharacteristic;modeling锂离子电池组作为电动汽车的储能系统,安全性高,性能优异,成本低廉,是目前蓄电池研究领域和电动汽车开发人员追求的主要目标。

我国在“十五”计划实施期间,对高功率型和高能量型锂离子电池的研究取得了实质性的进展,同时带动了高安全性与低成本锂离子电池材料的研究与应用。

其中锰基尖晶石、三元材料和磷酸铁锂正极材料的研制、扩试与应用极大推动了我国电动汽车的发展。

但目前国内对较大规模动力锂离子电池的配组应用技术还不太成熟,由于电池离散现象的存在,使得电池组的循环使用寿命偏短、性能使用受限、安全隐患增多。

1电池组离散现象的认识电池组的离散现象是指同一规格型号的单体蓄电池组成电池组后,其电压、荷电量、容量及其衰退率、内阻及其随时间变化率、寿命、温度影响、自放电率及其随时间变化率等参数存在一定的差别[1]。

根据国内外文献和已有的电动汽车运行数据,电池组的离散现象主要表现为电池的内阻、电压、容量和温度的不一致。

由于电池内阻,尤其是极化内阻的不一致,个别电池在充放电过程中电压变化将比较剧烈,导致整个电池组的电压变化剧烈,影响电池组的调峰能力;由于单体电池容量存在差异,部分电池在使用过程中会比其他电池先达到充满或放空的状态,导致这部分电池容易处于过充电或过放电的状态,不但会缩短电池的使用寿命,还可能导致电池燃烧、爆炸等不安全因素;由于电池工作中有放热和吸热的过程,电池的温度也会不断变化,当温度变化不一致时,部分电池将可能超过适用温度范围,带来性能下降和安全隐患。

上述4种不一致现象不是独立的,而是相互影响,耦合在一起的。

2电压离散性的统计规律电池组离散现象的随机性非常强,既要综合考虑所有单体电池的状态对整组电池离散态势的作用,也不能忽略电池组中极端离散的单体电池的影响[2]。

如果过分强调前者,将导致对电池组中极端离散电池的作用不敏感;如果过分强调后者,将不能反映电池组的整体离散态势。

试验对象是国产某公司已产业化生产的锂离子电池组(100Ah/60单体串联)。

单体额定电压3.8V,最低放电电压3.0V,最高充电电压4.2V,标准充电制度为恒压限流模式,恒压值:n*4.1V。

电池工作电压数据由AV900功率处理系统采集。

在电池组投入使用之前,工厂对电池单体进行了严格的分选程序,将一致性较好的单体配组,消除了各类人为的较大偏差。

此时电池组内各单体电压的差异是受到大量随机性因素影响的,尤其是电池内部材料的成分、微观结构以及装配上的细微差别。

因此在放电过程中同一时刻的单体电压近似正态分布,所以将数理统计学中样本标准差S和样本极差R的概念[3]用于度量电池组电压的离散程度,即:S=!(Ui-U")2n-1#(1)R=Umax-Umin(2)式中,S表示电池组内单体电压之间的标准偏差;Ui表示电池单体电压;U表示电池组内平均单体电压;n表示电池单体数目;R表示电池组内单体电压数据的极差;Umax表示电池单体的最高电压;Umin表示电池单体的最低电压。

标准偏差反映的是整组电池内单体电压离散程度,不因为个别单体电压的较大差异而剧烈变化,是一个比较稳定的样本统计值。

电压极差则反映的是电池组中的最大电压差别。

图1~图4为放电过程中电池单体电压的标准偏差和极差的变化曲线。

由图1~图4可以看出:①不同放电电流不会改变单体电压标准偏差和极差的曲线形态,但随着放电电流增大,单体电池极化过程的不一致性加剧,电池组的整体离散度将会恶化;②电池刚开始放电时,电池单体之间的电压不一致性快速上升,单体电压0.140.120.100.080.060.040.020.001.00.90.80.70.60.50.40.30.20.10.0SOCURD/V33.3A50A100A150A图1电池恒流放电时电压标准偏差随SOC的变化Fig.1Voltagestandarddeviationvs.SOCofbatteriesdischargedwithconstantcurrents图2电池恒流放电时放电电压极差随SOC的变化Fig.2Voltagerangevs.SOCofbatteriesdischargedwithconstantcurrents0.450.400.350.300.250.200.150.100.050.001.00.90.80.70.60.50.40.30.20.1SOCURD/V33.3A50A100A150AChineseBatteryIndustry第13卷第2期2008年4月图3不同温度下电池33.3A恒流放电电压标准偏差随SOC的变化Fig.3Voltagestandarddeviationvs.SOCofbatteriesdischargedwith33.3Aatdifferenttemperatures标准偏差较开路时上升约40%,电池单体电压极差较开路时约上升50%,这段过渡过程的电压不一致性恶化主要是由于单体电池之间的微观结构差异在浓差极化和电化学极化过程中的电压表现形式;③在SOC为0.95~0.15时,放电电压的标准偏差和极差迅速趋于稳定,仅在小范围内波动,增长趋势不明显;④在放电末期,即SOC<0.10时,电池单体之间的电压不一致性显著增大,是因为电池内部副反应加剧,导致单体电池之间的极化内阻出现较大差异。

⑤不同温度下,电压离散度曲线相似,在-18℃电池放电电压的离散度曲线发生变化,在SOC<0.4以后的放电阶段,标准偏差和极差都开始逐渐变大,一致性开始恶化。

3电池离散特性建模和分析3.1电池静态离散模型电池组的离散现象会随着充放电循环次数的增多不断恶化。

在实际使用过程中,电池组内单体容量的不一致和初始SOC的不一致是电池组离散的主要原因。

在经过若干次充放电循环后,这些都会表现在电池组的SOC离散特性中。

因此,本文提出了一种“基于电池荷电状态的电池组离散度”的概念,以表征电池组具有一定离散度的特性,并在数据统计和实际经验的基础上建立了基于电池荷电状态的电池组离散度模型,由整体离散度和极限离散度共同组成。

式(3)第一项描述的是电池组的整体离散度,式(3)第二项和第三项描述的是电池组的极限离散度。

ε=ni=1!(SOCi-SOC)2n"εp+=SOCmax-SOCεp-=SOCmin-SOC#%%%%%%%%$%%%%%%%%&(3)式中,ε为电池组整体离散度;n为电池组中电池单体数目;SOCi表示电池单体的荷电状态;SOC为电池组平均荷电状态;εp+为电池组正向极限离散度;εp-为电池组负向极限离散度;SOCmax为电池单体荷电状态极大值;SOCmin为电池单体荷电状态极小值。

式(3)第1项所描述的是电池组整体离散特性模型,电池组的整体离散度是所有电池单体的荷电状态的标准误差,反映了整组电池的离散态势,这一态势不会因为个别单体电池的较大离散而剧烈变化。

而式(3)中第2项和第3项所描述的是电池组极限离散特性模型,电池组的极限离散度反映的是电池组中个别单体的荷电状态与整组电池的平均荷电状态相比,SOC差异的极限离散态势。

正向极限离散度反映的是单体高于平均荷电状态的极大值,负向极限离散度反映的是单体低于平均荷电状态的极小值。

(1)开路电压-SOC模型电池的开路电压在数值上接近电动势,用开路电压法可估计电池的SOC[4]。

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