国内外电池模型研究现状.
电池调研报告(共13篇)
电池调研报告（共13篇）电池调研报告（共13篇）第1篇关于电动汽车的电池技术调研报告关于电动汽车的电池技术调研报告引言随着全球大气环境污染越来越严重，能源紧缺问题日益突出，电动汽车以其环保节能的突出特点，受到各国的重视，电动汽车成为汽车未来发展的趋势。
当前电动汽车的热点研究有电机驱动系统，充电机技术，充电谐波分析和充电站监控系统等，其中电动汽车电池技术是最主要的难题。
电动汽车电池及其管理系统现状电动汽车电池可分为蓄电池与燃料电池，蓄电池主要有铅酸电池.镍氢电池.镍镉电池.锂离子电池.钠硫电池。
衡量电池的性能参数有电性能.机械性能.贮存性能，其中电性能是电池的主要参数。
电池的检测和保养通过电池管理系统实现，电池管理系统BMS的主要工作是监控和管理蓄电池组。
通过电池管理系统，蓄电池的使用效率可以得到很大提升，使用寿命可以延长，从而达到降低运行成本.提升电池组的可靠性的目的，是电动汽车的核心部件。
纵观整个电动汽车的发展过程，出现过多种不同类型的电池，电池的管理系统也因各个国家各个企业不同，目前国内外市场使用最多的电池主要有铅酸电池.镍氢电池和锂离子电池。
国内外使用铅酸蓄电池作为电动汽车电源的企业有吉利汽车控股公司.奇瑞汽车控股公司.美国通用汽车公司.德国奔驰汽车公司等。
铅酸蓄电池是市场中使用最广泛的电池，它的优点是价格低廉.可靠性高.能达到电动汽车的动力性要求。
然而它有两大缺点；一是使用寿命短，导致成本高；另一个缺点是比能量低，导致体积和质量很大，且充电单次续航短。
另外由于铅是重金属，所以这种电池存在环境污染的问题。
奇瑞汽车控股公司使用的是成新一代阀控式铅酸电池（VRLA），阀控式铅酸蓄电池是普通铅酸蓄电池的改进，正负极板栅用铅钙锡合金铸以减少氢气析出。
新一代阀控式密封铅酸蓄电池具有不须维护，允许深度放电，可循环使用等优点，但阀控式铅酸蓄电池仍未能解决铅酸蓄电池比能量和比功率低的问题，其根本原因是金属铅的密度大。
动力电池热模型研究现状
10.16638/ki.1671-7988.2019.20.007动力电池热模型研究现状*苏建彬（福州职业技术学院，福建福州350108）摘要：对于没有散热结构的锂离子电池组，在充放电过程中产生大量的热，会造成部分电池温度过高。
在高温条件下，电池的温度上升得更快，严重影响电池的容量、性能以及使用寿命，甚至会导致安全事故发生。
所以需要通过优化散热结构，采用适合的方式对锂离子电池组进行热管理，以保证电池组的工作温度在正常范围。
文章主要对锂离子动力电池热状态研究现状进行阐述，并就锂离子动力电池热管理系统要求进行分析。
建议以后锂离子电池热状态研究可以将研究重心放在多种维度模型结合，得到在各种条件下的最佳组合方式。
关键词：新能源汽车；锂离子电池；热模型中图分类号：U464.9+3 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)20-18-04Status of ResearchThermal Model of Power Battery*Su Jianbin( Fuzhou V ocational and Technical College, Fuzhou Fujian 350108 )Abstract:For a lithium-ion battery pack without a heat dissipation structure, a large amount of heat is generated during charging and discharging, which may cause a part of the battery to be overheated. Under high temperature conditions, the temperature of the battery rises faster, seriously affecting the capacity, performance and service life of the battery, and even leading to safety accidents. Therefore, it is necessary to optimize the heat dissipation structure and perform thermal management on the lithium ion battery pack in a suitable manner to ensure that the operating temperature of the battery pack is within a normal range. This paper mainly describes the current research status of lithium ion power battery thermal state, and analyzes the requirements of lithium ion power battery thermal management system. It is suggested that the research on the thermal state of lithium-ion batteries in the future can focus on the combination of various dimensional models to obtain the best combination under various conditions.Keywords: New energy vehicles; Lithium-ion batteries; Thermal modelsCLC NO.: U464.9+3 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)20-18-04前言随着中国的制造业迅速发展，汽车工业面临着许多挑战，例如能源危机、污染治理、低碳发展和产业转型，因此，发展新能源汽车已经成为降低汽车工业石油依赖、降低排气污染的唯一途径。
新能源汽车动力电池及电池材料国内外发展现状和趋势――精
新能源汽车、动力电池及电池材料的国内外现状和发展趋势（1）、国内外现状1）、新能源汽车发展现状根据国家转变经济增长方式、实行低碳经济政策的总体要求，新能源汽车由于其节能减排的显著特征，已经被确定作为战略新兴产业予以优先发展。
发展新能源汽车更大的优势是进一步统一能源消费方式，提升电力占终端能源消费的比重，间接的支持以风电、光伏为主的清洁能源发展。
根据国家电网的清洁发展规划，到2020年，以国网公司为主要推动力的二氧化碳减排可以超过16亿吨/年。
其中最大的贡献来自提升清洁能源装机比重，发展电动汽车可以直接减排。
当前，以混合动力（HEV）、插电式混合动力（PHEV）、纯电动（EV）汽车为主要动力方式的新能源汽车发展战略已经成为行业共识。
各个国家、各大企业、相关配套系统都在为抢占行业的制高点而努力，相关的投资政策、消费补贴、税收优惠开始陆续到位。
我国的新能源汽车发展被寄以厚望，各个层面都非常重视新能源汽车产业的发展，也非常看好我国新能源汽车的未来，看好其“弯道超车”的前景，占领全球产业的制高点。
就世界各主要经济体都在积极发展新能源汽车。
美国于2009年以来，在其能源部的主导下，美国出台了一系列的新能源汽车发展政策，主要涵盖了企业贷款、研发支持、消费补贴等几个方面。
美国能源部将设立20亿美元的政府资助项目，用以扶持新一代电动汽车所需的电池组及其部件的研发。
到2015年美国要有100万辆充电式混合动力车上路。
同时，为鼓励消费，购买充电式混合动力车的车主，可以享受7500美元的税收抵扣；同时政府还投入4 亿美元支持充电站等基础设施建设。
欧洲作为传统汽车生产的重要地区，在新能源汽车领域也不甘落后。
欧洲技术平台（European Technology Platform，ETP）制定出了乘用车的EV化蓝图。
计划分3个阶段导入EV行驶距离达到50km 以上的EV和PHEV，2012年将导入极小一部分，争取2016年累计导入100万辆，2020年累计导入500万辆。
文献综述 ——GaAsSb热光伏电池
文献综述——GaAsSb热光伏电池开路电的优化仿真分析1. 引言1.1 热光伏技术当前，能源问题已经越来越成为制约人类社会进步和发展的阻力，而现在大规模使用的化石能源，由于其不可再生和对环境的高污染性，使得开发可持续的绿色能源已经是迫在眉睫。
作为一种新颖的能源利用方法，热光伏电池（thermophotovoltaic，TPV）的研究始于上世纪60年代，但是由于当时理论和工艺水平的限制，直到90年代末开始才又重新引起了人们的重视。
相比较于太阳能光伏电池，热光伏电池系统首先是具有较高的系统效率和输出能量密度，这主要因为热光伏电池后端的光伏电池的带宽能量要小一些，这样在同等的温度条件下，系统的效率和能量密度会比较高。
另外，热光伏电池系统中热发射源离后端光伏电池的距离也相对于太阳能光伏电池离太阳的距离要近得多，所以这样就减少了能量在传播路径上的传递损失，而增大了能量利用的效率。
另外，热光伏电池系统的噪音也比较低，并且没有移动的部件，因而可以便携使用。
还有，热光伏电池系统的热源也很广泛，除过常规的太阳能外，各种工业废热、余热以及附加热等都可以作为热光伏电池系统的热量来源[1]，所以热光伏电池系统的性能受天气和环境的影响不大。
近年来，随着微细加工技术的发展，人们有可能去制造微型的热光伏电池系统去取代传统的化学电池作为工业和科技界的能源，因而热光伏电池系统必将是未来微型电力系统研究的重点方向之一。
一般来讲，热光伏电池系统就是一种通过光伏电池把热辐射源辐射的热能转化成电能的静态能量转换器件[2]。
典型的热光伏电池系统包括一个前端的热辐射源，一个后端的光伏电池和位于它们之间的光谱控制元件，如光谱滤波器等。
整个热光伏电池系统的工作原理是：首先是热源的热量直接加到热辐射源上，然后热辐射源辐射出的能量到达滤波片，接着滤波片过滤掉能量小于PV 电池带宽能量的低能光子，而使得大于PV电池带宽能量的高能光子到达PV电池，最后PV电池由于光生伏特效应产生光生电子，而电子以电流的方式输出到外电路作为电源使用[3]。
电池循环寿命预测模型研究
电池循环寿命预测模型研究下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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锂电池电解液电导率模型研究进展
摘要本文从经典溶液模型、统计热力学模型、半经验模型和数理统计方法四个方面阐述了近年来国内外锂电池电解液溶液电导率模型的研究进展。
锂电池电解液溶液的离子传输机理研究已逐渐从经典的溶液理论转向统计热力学理论，从分子和离子的微观参数出发建立高水平的热力学理论模型，以更好地理解微观结构和微观粒子相互作用。
锂电池电解液溶液电导率的预测以及优化则从传统的半经验模型转向数理统计方法，从而以较小的试验规模、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果以及得出科学的结论。
关键词锂电池电解液；电导率；传输机理；预测电解液被称为“锂电池的血液”，其作用是在正负极间传输锂离子，对电池的能量密度、循环寿命、安全性能、高低温性能具有直接影响。
电导率是电解液最常规的物性，表征着电解液的传输特性，广泛应用于研究电解液溶液微观结构和微观粒子相互作用，帮助我们更好地理解电解液中复杂的微观现象。
另外在电池的开发过程中离子电导率低或黏度高的电解液在高电流密度或低温环境下往往表现出较差的循环稳定性，通过合适的数学模型可以帮助科研人员更好地进行电解液设计。
电解液电导率受溶质种类、溶剂组成、溶质浓度以及温度等因素影响，变量多且复杂，因此通过数学模型来探索电解液电导率与各因素之间的内在关系并寻找其中规律具有重要的研究意义。
本文综述了锂电池电解液溶液电导率的理论和数学两大类模型，理论模型包含经典溶液模型和统计热力学模型，数学模型包含半经验模型和数理统计方法。
通过建立电导率理论模型，有助于研究锂离子在电解液中复杂的热力学和输运机制，加深对锂离子溶剂化效应的理解；在此基础上预测不同组分不同条件下的电解液电导率等关键物性参数，为高低温、倍率等功能型电解液设计提供参考；另外通过建立准确的锂电池电导率模型，也能辅助电池材料基因数据库的建设。
1.1 经典溶液模型近一个世纪以来，许多研究人员试图从理论上解释电解质溶液的离子传输现象。
在电解液中电导率数据容易获得且精度高，研究人员构造出性质尽可能接近真实电解液溶液系统的物理化学模型，通过合理的假设条件推导出可靠的理论模型。
电池SOC／SOH
1.2 电池模型的研究现状对锂离子电池的建模有两种途径，一种是对电池进行大量的实验，积累实验数据，对采集到的数据进行模拟，总结得出锂离子电池的变化规律；另一种是对锂离子电池的微观行为进行研究，通过对微观行为的描述，借助计算机手段，建立具有理论基础的模型。
常用的电池模型主要有内阻模型，等效电路模型，遗传算法模型，神经网络模型以及电化学模型。
1.2.1 内阻模型内阻模型是最简单的电池模型，通常用来预测电池的容量[5]。
一般说来，电池容量随着电压和内阻变化。
由于电压在不同放电电流下会有不同的变化，研究者们就试图建立内阻与容量之间的关系。
然而内阻并非一个本征的数值，内阻模型需要大量的实验数据。
例如电池的最大容量在不同温度下的变化规律，电池输出端电压在不同电流倍率下的变化规律，电池内阻在不同温度下的变化规律。
根据实验得到的数据，根据电池使用环境的不同，依靠电池内阻来判定电池的容量，因此该模型更接近于一个数据库。
1.2.2 等效电路模型由于电池在电流的作用下会体现电阻以及电容的部分特征，v.Johsonl [6-7]等人提出可以用等效电路来建立电池模型，模拟电池的动态与静态性能。
基本的锂离子电池等效电路如图1所示，其中和分别代表电池的开路电压和输出o V V 电压，为电池内阻，并联电路模拟电池的外特性。
R 1R 1C oV 1C 1R RV 图1.1 电池等效电路模型1.2.3 遗传算法模型文献[8]研究了基于遗传算法的锂离子电池模型，一般情况下可以分析实验数据，求解方程等方法建立模型，模拟电池的特性。
但是由于电池内部的化学反应非常复杂，很难找到合适的函数来描述电池模型。
遗传算法计算方便，输出函数形式十分灵活，可以用来建立锂离子电池的模型。
1.2.4 神经网络模型Shen WX[9-10]等人研究了使用神经网络算法建立电池模型的可行性，建立了锂离子电池的模型，并且成功地预测电动汽车中电池的剩余电量。
K.T.Chau[11]将神经网络算法与模糊算法联合使用，取长补短，弥补两个算法各自的不足，用来估计锂离子电池的剩余容量，提高了单一算法的估计精度。
锂电池SOC估算方法的研究(续1)
摘要：由于锂离子电池在各种储能单元中性能表现突出，被广泛地使用在电动汽车中。
作为电池管理系统的核心功能,SOC 估算精度的提高对电池安全和节能起到了至关重要的作用。
所以，文章结合国内外研究现状对锂电池SOC 的估算方法进行 了综述。
从SOC 估算的研究流程出发，分别介绍了常用的几种电池模型的机理和特点以及参数辨识的一般流程。
重点分析了现阶段的几种SOC 估算方法，将原理、优缺点以及特点进行了归纳和总结。
最后，基于研究现状提出了锂电池SOC 估算方法进一步的研究方向。
关键词:SOC 估算;电池模型;EKF 算法;BP 神经网络算法Research on SOC Estimation Method of Lithium Battery *(Continued 1)Abstract ： Lithium-ion batteries are widely used in electric vehicles due to their outstanding performance in various energy storageunits. As the core function of battery management system, the improvement of SOC estimation accuracy plays a crucial role in batterysafety and energy saving. Therefore, based on the research status at home and abroad, the estimation methods of lithium battery SOC were reviewed in the paper. Based on the research flow of SOC estimation, the mechanism and characteristics of several commonlyused battery models and the general flow of parameter identification are introduced respectively. The paper focuses on the analysis of several SOC estimation methods at the present stage, and summarizes the principles, advantages and disadvantages as well ascharacteristics. Finally, based on the current research situation, the further research direction of SOC estimation method for lithiumbatteries is proposed.Key words : SOC estimation; Battery model; EKF algorithm; BP neural network algorithm锂电池在各类动力电池中，具有比能量高、充电 快、使用寿命长、以及对环境“友好”等优点，已经广泛 应用于电动汽车中。
锂离子电池寿命预测模型研究
锂离子电池寿命预测模型研究锂离子电池是一种重要的能量存储设备，广泛应用于电动车、移动通信设备、智能手机等领域。
然而，锂离子电池的寿命问题一直以来都是制约其应用发展的重要因素之一。
为了提高锂离子电池的寿命，研究人员提出了各种预测模型来评估锂离子电池的寿命和性能。
一、锂离子电池寿命的意义和挑战锂离子电池的寿命指的是其能够保持突破点容量的循环次数。
由于电池的循环寿命不仅受到化学反应、电极材料的物理性质、电池管理系统的控制策略等多个因素的影响，因此预测锂离子电池的寿命是一项具有挑战性的任务。
首先，锂离子电池的寿命受到充放电循环次数的影响。
充放电循环次数越多，电极材料中的锂离子迁移路径越长，材料的微观结构也会发生改变，导致材料的性能逐渐下降。
其次，充放电过程中电极材料的膨胀和收缩，也会引起材料应力的积累，可能导致电极材料失效、内部短路等问题。
此外，温度、充放电速率等外部条件也会对锂离子电池的寿命产生重要影响。
二、锂离子电池寿命预测模型的研究方法为了预测锂离子电池的寿命，研究人员采用了多种方法和模型。
其中，基于物理机理的模型和基于统计学方法的模型是最常用的两种方法。
1. 基于物理机理的模型基于物理机理的模型是通过对锂离子电池内部反应和材料物理性质进行建模，来预测电池的寿命。
该模型通过考虑锂离子在电解液中的扩散、电极材料的膨胀和收缩等现象，可以较为准确地预测电池的寿命。
然而，该模型的建立需要大量的实验数据和复杂的数学计算，实施和应用难度较高。
2. 基于统计学方法的模型基于统计学方法的模型是通过对大量电池寿命数据进行统计分析，来建立电池寿命与各种因素之间的关系模型。
该模型通常使用回归分析、神经网络、支持向量机等方法来预测电池寿命。
相较于基于物理机理的模型，基于统计学方法的模型建立更加简单，但预测准确度较低，对于锂离子电池寿命预测的可信度较差。
三、锂离子电池寿命预测模型的研究进展近年来，研究人员在锂离子电池寿命预测模型的研究方面取得了一些突破性进展。
光伏电池工程用数学模型研究
光伏电池工程用数学模型研究随着可再生能源的日益重视和广泛应用，光伏电池作为一种重要的可再生能源转换设备，其研究和发展具有重要意义。
为了准确模拟光伏电池的性能和行为，需要建立有效的数学模型。
MATLAB是一种强大的数学计算和仿真软件，为光伏电池建模提供了便利。
光伏电池的通用数学模型可以根据物理原理和电路拓扑结构建立。
在物理原理方面，光伏电池利用半导体材料的光电效应将光能转化为电能。
这个过程可以表示为：$P_{in} = P_{out} + P_{loss}$，其中$P_{in}$为输入光功率，$P_{out}$为输出电功率，$P_{loss}$为损失功率。
在此基础上，根据能量守恒定律和半导体方程，可以建立光伏电池的数学模型。
在电路拓扑结构方面，光伏电池可以等效为电压源和电阻抗的组合。
其中，电压源表示光伏电池的开路电压$V_{OC}$，电阻抗表示光伏电池的内阻$R_{s}$。
根据电路原理，可以列出光伏电池的通用数学模型：$V_{OC} = V_{mp} + I_{mp}R_{s}$其中，$V_{mp}$为最大功率点电压，$I_{mp}$为最大功率点电流。
对于一个给定的光伏电池，其$V_{OC}$、$R_{s}$、$V_{mp}$和$I_{mp}$均为工作温度和光照强度等外部参数的函数。
利用MATLAB进行光伏电池建模时，可以根据上述数学模型编写程序代码。
根据物理原理和电路拓扑结构建立数学模型函数，然后使用MATLAB的仿真计算功能对函数进行求解和分析。
例如，可以使用MATLAB的优化工具箱对光伏电池的最大功率点进行寻址和控制，提高系统的效率和稳定性。
MATLAB还可以方便地绘制各种图表和图形来可视化结果，帮助人们更好地理解光伏电池的性能和行为。
基于MATLAB的光伏电池通用数学模型可以有效地模拟光伏电池的性能和行为，为光伏电池的研究和发展提供了有力支持。
光伏电池作为一种清洁、可再生的能源转换设备，已日益受到人们的。
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放电倍率因素
• 1 Peukert就总结出了放电容量和放电电流关系的经验公式.
• 2 放大倍率修正
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SOC (t ) SOC (t0 ) kT k1i (t )dt / Q0
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电池寿命因素
• 蓄电池经历一次充放电称为一个充放电周期，在一定的放电制度下， 电池容量降至某一规定值之前，电池所经历的循环次数，称为二次电 池的循环寿命。Kl为SOH补偿的容量修正系数。
SOC算法
1 常用的SOC算法：安时法、电压法、内阻法、神经网络法 和卡尔曼滤波法等。 2 安时法将电池看作黑箱，不关心电池内部的结构，算法简 单易行，被广泛应用，但是它会产生累积误差且无法消除； 3 电压法和内阻法是根据电池电压电压法和内阻法是根据电 池电压和内阻与SOC的固定函数关系来对SOC进行估计， 也得到了广泛应用； 4 神经网络法和卡尔曼滤波法是最近几年才应用于SOC估计 中的智能算法，原理较为复杂，实现起来有一定难度。
均衡技术
• 能量耗散型：是在电池单体两端并联电阻支路， 通过能量消耗的方法来限制电池的端电压。（消 耗电池组的能量，而且不能实现动态均衡) • 非能量耗散型:采用开关电容均衡、双向DC/DC动 态均衡等技术控制电池单体间能量的流动来实现 电池组的均衡.(控制要求较高，消耗电池组的能量 较少，而且能实现动态均衡,研究热点)
温度因素
• 1 体现方面：电池容量，电池电动势，电池自放电率 • 2 温度修正
Q(t)=Q(t 0 )+ i (t ) dt
t0
t
Q(t)=mT Q(t 0 )+ i(t )dt
t0 t
t
KT
1 mTBiblioteka SOC(t ) Q(t ) /[mT Q0 ]
SOC (t ) SOC (t0 ) KT i(t )dt / Q0
3 四阶动态模型
• 1 Gignioi提出的四阶动态模型。模型由两部分组成：第一部分由代表电解液 反应内阻的R3，代表电池欧姆内阻的R2和与之相关的电容C2，以及代表能 量损失的电阻R1及与之相关的电容C1组成；第二部分由代表电池自放电特性 的RS和ES组成。 2 提高电池模型的阶数，更为准确的模拟。处理器速度的要求很高，其中各 个参数的确定是由很多经验化的数据得到。
yk E0 Rik k2 ln( zk ) k3 ln(1 zk )
6上述经验公式进行总结，得到了如下的复合模型：模型中参数都由实验数据得到。
yk E0 Rik k1 / zk k2 zk k3 ln( zk ) k4 ln(1 zk )
kT k1 SOC (t ) SOC (t0 ) i(t )dt / Q0 kl t0
t
1 线性模型
该模型只是用常值电阻R简单地等效电 池的欧姆内阻和极化内阻，而不考虑它受 电池SOC、温度和电流等因素的影响。
2 Thevenin模型
• 1 该模型有动静态特性，考虑温度、电流以及充放电动态差异的情况下 可以较准确地模拟电池的充放电行为。 • 2 图中的E是电池电动势，在同一温度下与SOC有固定的函数关系。R1 是电池的欧姆内阻，由电极材料、电解液、隔膜内阻及各部分零件的接 触电阻组成；R2是电池的极化内阻，它是电化学反应时由极化引起的 电阻，包括电化学极化和浓差极化引起的电阻，它与电容C并联构成容 阻回路，用于模拟电池极化产生和消除过程中表现出的动态特性。
电池管理
一 电池管理几个关键技术 二 影响电池SOC的因素 三 国内外研究电池模型
几个关键技术
1 电池组的安全快速充电技术 2 均衡技术 3 荷电状态（State of Charge，SOC）计算技术。
电池组的安全快速充电技术
1 电池在充电过程中会出现欧姆极化、浓差极化和电化学极 化构成的极化现象，从而导致电池电压升高，充电效率降 低，充入电池的电量减少。 2 传统：恒流、恒压充电 3 现在：多阶段恒流充电、恒流－恒压充电、自适应快速充 电、变电间歇快速充电、放电脉冲去极化等智能充电方法。
•
4 经验公式模型
• • • • • • 1 非线性动静态特性也可以用一些非线性的经验公式来模拟，下面几个比较常用的经验 公式模型。 2 公式中的yk表示端电压，zk表示电池的SOC,R是电池内阻，E0表示电池SOC为100％ 时的电动势，Ki、K2、K3是没有物理意义的系数。 3 Shepherd模型 ： yk E0 Rik ki / Zk 4 Unnewehr universal模型：yk E0 Rik ki Zk 5 Nernst模型：