锂离子电容器
锂离子电池超级电容器混合系统的能量管理
第50卷㊀第6期2020年㊀㊀12月电㊀㊀㊀池BATTERY㊀BIMONTHLYVol.50,No.6Dec.,2020作者简介:陈钰涵(1999-),男,湖北人,武汉理工大学国际教育学院本科生,研究方向:锂离子电池管理,新能源汽车;朱文超(1993-),男,湖北人,武汉理工大学汽车工程学院博士生,研究方向:余热回收技术,锂离子电池管理;杨㊀扬(1990-),女,湖北人,武汉理工大学汽车工程学院博士生,研究方向:锂离子电池管理,氢电混合储能;谢长君(1980-),男,湖北人,武汉理工大学自动化学院教授,博士生导师,研究方向:先进储能技术,新能源汽车控制技术,本文联系人㊂基金项目:国家自然科学基金(51977164),湖北省技术创新重大项目(2018AAA059)㊃科研论文㊃DOI:10.19535/j.1001-1579.2020.06.001锂离子电池/超级电容器混合系统的能量管理陈钰涵1,2,朱文超1,3,杨㊀扬1,3,谢长君1,3(1.武汉理工大学自动化学院,湖北武汉㊀430070;㊀ 2.武汉理工大学国际教育学院,湖北武汉㊀430070;㊀3.武汉理工大学汽车工程学院,湖北武汉㊀430070)摘要:为使锂离子电池与超级电容器合理地配合工作,提出基于逻辑门限的能量管理策略与改进的模糊控制的能量管理策略;再将两种管理策略复合,确定最终的能量管理策略㊂用Matlab /Simulink 对以上3种能量管理策略进行仿真分析,设计的能量管理策略可在系统能耗基本不变的基础上,发挥超级电容器的辅助作用,合理分配能量,降低电池损耗,延长电池的使用寿命㊂在城市道路循环(UDDS )和欧洲经济委员会(ECE )工况下,电池损耗相比于单一能源分别降低43.4%和46.3%㊂关键词:锂离子电池;㊀超级电容器;㊀混合动力;㊀能量管理策略;㊀模糊逻辑控制;㊀仿真分析中图分类号:TM912.9,TM533㊀㊀文献标志码:A㊀㊀文章编号:1001-1579(2020)06-0511-05Energy management of Li-ion battery /supercapacitor hybrid systemCHEN Yu-han 1,2,ZHU Wen-chao 1,3,YANG Yang 1,3,XIE Chang-jun 1,3(1.School of Automation ,Wuhan University of Technology ,Wuhan ,Hubei 430070,China ;2.School of International Education ,Wuhan University of Technology ,Wuhan ,Hubei 430070,China ;3.School of Automotive Engineering ,Wuhan University of Technology ,Wuhan ,Hubei 430070,China )Abstract :In order to make the Li-ion battery operate with supercapacitor reasonably,an energy management strategy based on logicthreshold and an energy management strategy improved by fuzzy control were proposed.Two management strategies were combined todetermine the ultimate energy management strategy.The above three energy management strategies were simulation analyzed with Matlab /Simulink,the ultimate energy management strategy could effectively play the auxiliary role of supercapacitor,reasonablydistribute energy,reduce the battery energy consumption and prolong the battery service life on the basis of the immobile basicconstant energy consumption.Under Urban Dynamometer Driving Schedule(UDDS)and Economic Commission of Europe(ECE)conditions,the loss of battery was reduced by 43.4%and 46.3%compared to single energy,respectively.Key words :Li-ion battery;㊀supercapacitor;㊀hybrid power;㊀energy management strategy;㊀fuzzy logic control;㊀simulation analysis㊀㊀超级电容器与锂离子电池协同工作,可缓解锂离子电池作为单一动力源的电流峰值输出并降低损耗㊂为充分发挥两者优势,提供更好的性能,要制定有效的能量管理策略㊂确定性规则能量管理策略根据制定的规则,对复合能源进行能量分配,具有较好的控制效果,但未考虑动力源荷电状态(SOC)对能量分配的影响[1]㊂相比之下,模糊逻辑规则能量管理策略可表达一些难以精确描述的规则㊂基于这一特点,文献[2]综合扩展卡尔曼滤波算法与模糊决策算法,减小了电池SOC 估算的误差;文献[3]用模糊控制器控制输出功率,将锂离子电池在不同SOC 下的充放电电流控制在1C 以内,文献[4]运用模糊控制理论开发的能量分配方法,将超级电容器在城市道路循环(UDDS)工况下的使用时间延长了电㊀㊀㊀㊀池BATTERY㊀BIMONTHLY㊀第50卷26.5%,制动回收能量提高了5.5%㊂智能优化算法可对能量管理策略进一步优化,并将模型预测㊁人工智能等技术[5-6]引入能量管理中㊂显然,基于优化能量管理策略具有很好的控制效果,但运算量大,实用较困难㊂针对能量管理策略的可行性,为在较小运算量下达到一定的控制效果,本文作者结合逻辑门限与改进模糊控制的能量管理策略,制定基于复合控制的能量管理策略㊂1㊀混合动力系统模型搭建与参数匹配1.1㊀混合动力系统模型从结构及策略复杂度㊁电池保护能力等方面考虑,超级电容器并联双向直流电流(DC)/DC 半主动型拓扑结构的性能较均衡,可作为混合动力系统的拓扑结构,如图1所示㊂实验用SH40AHA 型磷酸铁锂正极锂离子电池(洛阳产)的图1㊀超级电容器并联双向DC /DC 的半主动型混合动力系统Fig.1㊀Semi-active hybrid power system with parallel bi-direc-tional direct current(DC)/DC of supercapacitor标称容量为40Ah,工作电压为2.0~3.6V,标准充放电电流为0.3C ,最大充放电电流分别为3.0C 充电30s 和4.0C 放电30s,工作温度为-25~55ħ,循环寿命为2000次[取80%的放电深度(DOD)]㊂实验用BMOD-0165-P048-B01超级电容器(美国产)的标称电容为165F,容差为20%,额定电压为48.6V,额定比功率为7900W/kg㊁工作温度为-40~65ħ㊂根据系统拓扑结构,可进行系统模型的整体搭建,混合动力系统仿真模型如图2所示㊂图2㊀基于Matlab /Simulink 的混合动力系统仿真模型㊀Fig.2㊀Simulation model of hybrid power system based on Matlab /Simulink1.2㊀混合动力系统参数选定1.2.1㊀汽车动力学模型为满足车辆动力性指标,需对峰值功率进行分析,计算最大需求功率P re max ㊂分别取3种行驶工况,其中,取整车的参数有:整车质量m =450kg,滚动阻力系数f =0.012,传动系统效率ηT =91%,旋转质量换算系数δ=1.03,空气阻力系数C D =0.36,迎风面积A =1.4m 2,空气密度ρ=1.2258kg /m 3㊂①最高行驶速度v max =25m /s 时的等速行驶工况峰值功率P 1需满足P re max ȡP 1=v max [(m g f +ρC D Av 2max /2)]/ηT =6.76ˑ103W =6.76kW(1)式(1)中:g 为重力加速度㊂②v a =0~16.67m /s 加速工况车辆7s 加速过程中,速度v a 随时间t 的变化关系有:v a =v end (t /t end )0.5(2)式(2)中:最终速度v end =16.67m /s;终了时间t end =7s㊂求导代入汽车功率平衡方程式中,得到加速过程结束时峰值功率P 2需满足:P re max ȡP 2=v end [m g f +ρC D Av end 2/2+δmv end /(2t end )]/ηT=1.264ˑ104W =12.64kW(3)③20%爬坡度等速爬坡工况取稳定行驶车速v i =13.89m /s,得到匀速稳定爬坡功率P 3需满足:P re max ȡP 3=v i (m g f cos αmax +ρC D Av 2i +m gsin αmax )/ηT =1.49ˑ104W =14.9kW(4)式(4)中:αmax 为道路坡度角,取值为arctan0.2㊂综上所述,可得最大需求功率P re max =14.9kW㊂1.2.2㊀锂离子电池参数选定先计算车辆以v 40=11.11m /s 匀速行驶所需功率P ᶄre :P ᶄre =11.11/ηT (m g f +ρC D A ˑ11.112/2)=1.11ˑ104W =11.1kW(5)锂离子电池组的电能量E bat 为:E bat =P ᶄre L /11.11ˑDOD =1.008ˑ107J =2.8kWh(6)式(6)中:L 为续航里程,取8ˑ104m;DOD 取80%㊂锂离子电池单体的容量Q bat 有:Q bat ȡE bat /U bus(7)式(7)中:U bus 为母线电压㊂计算得Q bat =40Ah,因此选择单体容量为40Ah 的电池满足条件㊂串联的锂离子电池数量N bat 与U bus 的关系为:215㊀第6期㊀陈钰涵,等:锂离子电池/超级电容器混合系统的能量管理N bat U normal =U bus(8)式(8)中:U normal 为电池平台电压㊂计算可得N bat =22㊂1.2.3㊀超级电容器参数选定超级电容器的充放电功率的最大值P cap max 应满足:P cap max ȡP re max -P bat max(9)式(9)中:P bat max 为电池的峰值功率㊂设定锂离子电池的工作电流范围为[0,2],则P bat max 需满足:P bat max ɤU bus I 2C(10)式(10)中:I 2C 为锂离子电池以2C 倍率放电的工作电流,为80A㊂计算可得,P bat max 应小于5.6kW㊂超级电容器输出功率P cap 的表达式为:P cap =U cap I cap(11)式(11)中,超级电容器的工作电流I cap 与电压U cap 的关系表达式为:I cap =C cap d U cap /d t(12)式(12)中:C cap 为超级电容器的电容量㊂超级电容器模组的功率由车辆的最大需求功率决定㊂设定车辆可在最大功率下工作t 1=25s,对式(9)-(12)联立并对两边进行积分,可得超级电容器最大需求电容量C cap max :C cap max =2(P re max -P bat max )t 1/U 2cap max(13)式(13)中:U cap max 为超级电容器串联模组的最大电压㊂由于超级电容器与双向DC /DC 串联,电压由双向DC /DC 的低压侧输入电压决定㊂选定双向DC /DC 低压侧电压输入范围25~50V,因此超级电容器模组电压为25~50V,即U cap max =50V㊂通过计算,得到C cap max 为229.9F㊂选择的超级电容器模组容量为165F,两个超级电容器模组并联可满足条件㊂2㊀混合动力系统能量管理策略2.1㊀基于逻辑门限的能量管理策略基于逻辑门限的能量管理策略,根据系统的需求功率和超级电容器的剩余电量来决定能量分配,控制思想见图3㊂图3㊀逻辑门限的能量管理策略Fig.3㊀Energy management strategy of logical threshold图3中:SOC cap 为超级电容器的荷电状态㊂设车辆续航里程60km,若持续在UDDS 工况下行驶,可循环5次,即行驶1.54h㊂若由锂离子电池提供全部能量,则电池电量经过1.54h 后耗尽,从而计算出P bat max ㊂P bat max =αE bat /T(14)式(14)中:E bat 为2.8kWh,预留系数α取1.1㊂计算可得,UDDS 工况下,P bat max =2kW㊂同理可得,在欧洲经济委员会(ECE)工况下,续航60km,循环120次,行驶6.5h,即P bat max =1.12kW㊂为使制定的能量管理策略能同时满足两种工况,P bat max =2kW㊂另外,选取超级电容器荷电状态的下限SOC cap -L =0.2,上限SOC cap -H =0.9㊂2.2㊀基于模糊控制的能量管理策略模糊控制器采用二入一出结构,即将需求功率P re ㊁超级电容器SOC 作为模糊控制器的输入,具体结构如图4所示㊂图4㊀模糊控制器结构Fig.4㊀Structure of fuzzy controller系统需求功率P re 受到实验台架的限制,峰值功率为6000W,即输入领域为[-6000,6000],经过尺度转换后的输入领域为[-1,1],SOC cap 的输入领域为[0,1]㊂为使车辆可在较激烈的工况下行驶,由超级电容器为锂离子电池提供缓冲能量㊂需要考虑到锂离子电池的输出功率大于系统需求功率的情况,在系统需求功率较小时,锂离子电池同时向系统与超级电容器充电㊂设计比例因子k 输出领域范围为[0,3],提供了锂离子电池为超级电容器充电的通道㊂分别使用各个不同的档位,描述P re ㊁SOC cap 和k 的不同大小状态,具体档位如表1所示㊂表1㊀输入输出变量的语言值Table 1㊀Language values of input and output variables变量语言值(档位)档数P re {NB㊁NM㊁NS㊁O1㊁O2㊁PS㊁PM㊁PB}8SOC cap{NH㊁NM㊁NL㊁PL㊁PM㊁PH}6k{NB㊁NM㊁NS㊁O㊁PS㊁PM㊁PB㊁PPB}8表1中,各档位分别表示各变量由小到大的不同状态,并采用三角形隶属度函数作为输入输出变量隶属度函数㊂随后,按照所需功率分配方式,确定输入档位与输出档位的对应关系,制定控制规则,具体如表2所示㊂表2㊀模糊控制器的控制规则Table 2㊀Control rules of fuzzy controllerP re SOC capNH NM NL PL PM PH NB NB NB NM NM NM NS NM NB NB NM NM NS O NS NB NB NM NS O PS O1NB NM NS O PS PM O2PPB PPB PB PM PS O PS PB PM PS PS O NS PM O NS NS NM NM NB PBNS NM NMNB NB NB2.3㊀基于复合控制的能量管理策略逻辑门限和改进型模糊控制策略能较好地进行能量分315电㊀㊀㊀㊀池BATTERY㊀BIMONTHLY㊀第50卷配,但效果取决于系统需求功率的正负㊂结合两者的优缺点,构造基于复合控制的能量管理新策略,发挥两者的优势,取得更好的控制效果,具体结构如图5所示㊂图5㊀复合控制器的结构Fig.5㊀Structure of composite controller㊂㊀㊀模糊控制器控制规则和输入输出变量隶属度函数分别如表3㊁图6所示㊂表3㊀改进后模糊控制器的控制规则Table 3㊀Control rules of improved fuzzy controllerP re SOC capNHNM NL PLPM PH NBPPB PBPM O O NS NM PB PM PS O O NSNS PB PM O O NS NM O PS O ONS NSNM PS O O NS NSNM NM PM NS NS NSNM NB NB PBNSNMNM NMNB NB 图6㊀改进后模糊控制器输入变量的隶属度函数Fig.6㊀Membership function of the improved system demand power,the remaining power of the supercapacitorand the scale factor of the Li-ion battery outputpower图7㊀UDDS 和ECE 工况下电池的输出功率P bat ㊀Fig.7㊀Output power of battery(P bat )under UDDS and ECEconditions图8㊀UDDS 和ECE 工况下的超级电容器输出功率P cap ㊀Fig.8㊀Output power of supercapacitor(P cap )under UDDS and ECE conditions415㊀第6期㊀陈钰涵,等:锂离子电池/超级电容器混合系统的能量管理3㊀能量管理策略仿真结果分析在基于Matlab /Simulink 的混合动力系统仿真模型中嵌入复合控制器,设置锂离子电池和超级电容器的初始SOC 分别为0.8和1㊂为了更好地比较两种不同能量管理策略的优劣,以瞬态的UDDS 工况和稳态的ECE 工况作为行驶工况㊂为方便对比仿真结果,工况的循环时间都设置为1400s㊂仿真结果如图7-9所示㊂图9㊀UDDS 和ECE 工况下的荷电状态(SOC)Fig.9㊀State of charge(SOC)under UDDS and ECE conditions从仿真结果可知:当P re >0时,复合控制策略对锂离子电池的输出控制作用均优于逻辑门限控制策略与模糊控制策略㊂在UDDS 和ECE 工况下,复合控制策略中锂离子电池的正向最大输出功率分别为3276W 和2414W,低于改进模糊控制策略中的3963W 和2596W㊂在逻辑门限中,虽然锂离子电池的输出功率可控制在2020W 以内,但在系统需求功率较低时表现不佳,且不能随系统需求功率灵活变化㊂总体来说,复合控制策略控制效果优于其他两种控制策略㊂当P re <0时,复合控制策略中电池反向充电功率明显低于逻辑门限与改进模糊控制策略,因此复合控制器在减小锂离子电池的放电功率的同时,能降低锂离子电池的充电频率㊂在进行制动能量回收时,优先给超级电容器充电,既能保证超级电容器处于高能状态,又可避免锂离子电池频繁充放电㊂由此说明,复合控制策略能够更好地分配功率输出㊂为了对控制效果进行定量分析,比较不同能量管理策略下电池的损耗与系统能耗的情况,结果见表4㊂表4㊀两种工况下电池损耗及系统能耗Table 4㊀Battery loss and system energy consumption under twooperating conditions能量管理策略电池损耗/%系统能耗/Wh UDDSECEUDDSECE单一能源 2.28ˑ10-2 1.44ˑ10-2348.12233.05逻辑门限 1.56ˑ10-2 1.13ˑ10-2356.45234.07改进模糊控制 1.52ˑ10-20.96ˑ10-2359.44236.16复合控制1.29ˑ10-20.78ˑ10-2354.41235.48从表4可知,在UDDS 工况中,复合控制策略的电池损耗比逻辑门限策略和改进模糊控制策略分别减少了17.1%和15.1%;系统能耗也有所降低㊂在ECE 工况中,复合控制策略的电池损耗比逻辑门限低41.9%,比改进模糊控制低19.2%;系统能耗比逻辑门限略有上升,比改进模糊控制略有下降,说明复合控制能量管理策略能够结合两者优势,在提升控制效果㊂与单一能源相比,虽然系统能耗略有提升,但复合控制的能量管理策略在两种工况下,电池损耗分别降低43.4%㊁46.3%,表明混合动力系统可延长电池寿命㊂4㊀总结本文作者对锂离子电池与超级电容器的混合动力系统展开研究,将逻辑门限的能量管理策略与模糊控制的能量管理策略相结合㊂仿真结果表明,基于复合控制的能量管理策略能够发挥两者各自的优势,取得更好的控制效果㊂在UDDS 和ECE 两种工况下,正向最大功率分别由改进模糊控制策略的3963W 和2596W 降低到3276W 和2414W,都能够实现超级电容器 削峰填谷 的作用,且电池损耗在两种工况下相比于单一能源也分别降低了43.4%㊁46.3%,效果好于逻辑门限和改进模糊控制策略,实现了设计期望的效果㊂此外,该能量管理策略简单易于实现,在车用动力源中具有较强的实用性㊂参考文献:[1]㊀JAAFAR A,AKLI C R,SARENI B,et al .Sizing and energy mana-gement of a hybrid locomotive based on flywheel and accumulators[J].IEEE Trans Vehicular Technol,2009,58(8):3947-3958.[2]㊀曹以龙,陈成成,江友华,等.基于EKF-模糊动态补偿的铅酸电池SOC 估计[J].电池,2019,49(6):511-514.[3]㊀姚堤照,谢长君,曾甜,等.基于多模糊控制的电电混合汽车能量管理策略[J].汽车工程,2019,41(6):615-624.[4]㊀尹炳琪,马彬,杨朝红,等.融合地形信息的车载复合电源控制方法研究[J].电源技术,2020,44(1):116-120.[5]㊀杨业,张幽彤,张彪,等.基于等效因子优化的插电式混合动力客车自适应能量管理策略[J].汽车工程,2020,42(3):292-298.[6]㊀吴进军,颜丙杰,方继根,等.插电式混合动力汽车的次优能量管理策略[J].中国机械工程,2019,30(11):1336-1342.收稿日期:2020-08-28515。
高能元件锂离子电容器勃兴新世纪
第３ ２卷
锂离子电容器 比锂离子充电电池更稳定 ， 而 且 超越 了双 电层 电容 器 的 电气 性 能 ， 器是 １ 在新 世纪 推 出的能 量 密 种
如图 所示。
度大大超过双电层电容器…的新 型电源元件 ， 具 有广 阔的应 用 市 场 。在 国际 市 场上 ， 离 子 电容 锂 器的研制工作始 于 ２ １世纪初 ，０５年实现产 品 ２０ 化 ， ０ 年达到量产 化 ， ２ １ ２ ８ ０ 至 ００年推 向市场 ， 预 计 到 ２ １ 可形成 规模 化 ，０ ０年 可普及 应 用 。 ０３年 ２２
ｑ ａ ｔ ａ ｉｅｙ ａ ｄ ｑ ａ ｉ ｔ ｅｙ Ｉ ｐ ｌ ａｉ ｎ ｓ ｏ ｅ ｉ ｓｕ ｉｄ ｗｉ ｌｅ ａ ｌ ｆ ｃ ｓ ｕ ｉ ｔ ｌ ｕ ｌ ａ ｉ ｌ． ｔ ａ ｐ ｉ ｔ ｃ ｐ ｓ ｔ ｄ ｅ ｔ ｘ ｍｐ ｅ ｏ ａ ｅ．ａ ｓ ｒ ｓ ｏ ｎ ｔ ｖ ｎ ｔ ｖ ｓ ｃ ｏ ｌ ｅｉ ｆ ｅ ｎ ｗ ｐ ｄ ｃｓ ａ ｅ ｓ ｏ ｔｍ ｙ ｉ ｍ ｄ ｉ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔｐ ｏ ｐ ｃ ｓ ａ ｄ ｔ ｎ ｅ ｅ ｐ ｕ ｄ ｄ ａ ｄ ｅ ｒ ｕ ｔ ｌ ｈ ｗｎ ｉ ｏ ｅ ｂ ｔ ｅ ａ ｔ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｒ ｓ ｅ ｔ ｎ ｒ ｄ ａ ｘ ｏ ｎ ｅ ｎ ｓ ｅ ｌ ｎ ｐ ｅ ｉａ ｅ ｃｅ ｔ ｃ ｌ ． ｒ ｄ ｃ ｔｄ ｓ ｉｎ ｉ ａｌ ｉ ｆ ｙ
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中科院青岛能源所开发出石墨烯基锂离子电容器
中科院青岛能源所开发出石墨烯基锂离子电容器
佚名
【期刊名称】《浙江化工》
【年(卷),期】2016(47)1
【摘要】随着能源危机以及环境问题的日趋严重,社会对基于能源互联网的近零碳排放区推广非常期待,这对分布式储能技术提出更高要求。
同时,新能源电动汽车、高铁/城市轨道交通制动能量回收等领域也迫切需求高能量密度、高功率密度兼顾的电化学储能器件。
锂离子电容器是一种兼具双电层超级电容器高功率特性与较高能量密度特点的电化学储能器件,具有非常好的发展前景。
因此,国家工业和信息化部《中国制造2025》把高能量密度（大于20 Wh/kg）动力型电容列为重点支持领域。
【总页数】1页(P54-54)
【正文语种】中文
【相关文献】
1.中科院石墨烯基超级电容器研究获突破 [J],
2.中科院石墨烯基锂离子电容器通过鉴定 [J],
3.中科院大连化物所石墨烯基超级电容器研究取得新进展 [J],
4.青岛能源所石墨烯基锂离子电容器成功用于电动自行车 [J],
5.中科院石墨烯基锂离子电容器通过鉴定 [J],
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储能新技术调研
储能新技术调研一、锂离子超级电容器技术背景：超级电容器具有很高的功率密度和超长的循环寿命，但其能量密度很低;锂离子电池具有很高的能量密度，但其功率密度较低且循环寿命较短。
锂离子超级电容器技术是把锂离子电池的储能原理融入超级电容器中，得到具有较高能量密度又具有较高功率密度，而且还兼具长循环寿命的前沿储能技术。
（尚处于科研阶段）二、飞轮储能技术飞轮储能系统是一种机电能量转换的储能装置，突破了化学电池的局限，用物理方法实现储能。
通过电动/发电互逆式双向电机，电能与高速运转飞轮的机械动能之间的相互转换与储存，并通过调频、整流、恒压与不同类型的负载接口。
2.1应用场景●电动汽车●重要设施不间断电源●风电、光伏系统储能2.2技术优势●使用寿命长，免更换轴承●功率密度高、能量密度高、能量效率高●安装简单、运维方便2.3应用案例●中国电信（北京电信亦庄数据中心，2011年部署）●中国联通（中国联通香港九龙数据中心，2016年部署）三、液流电池技术3.1技术简介液流电池，是一种活性物质存在于液态电解质中的二次电池技术。
电解液置于电堆外部，在循环泵的推动下流经电堆，并发生电化学反应，实现化学能与电能的转换，从而实现电能的存储与释放。
3.2液流电池分类全钒液流电池、锂离子液流电池、铅酸液流电池、锌溴液流电池等。
3.3液流电池与传统锂离子电池比较液流电池：优点：使用寿命长，转换效率高，支持过充、过放、深度放电，支持频繁充。
放电，维护成本低，运营成本低等。
缺点：体积相对较大，适用于大容量存储。
锂离子电池：优点：体积小，重量轻，环保，使用寿命长等。
缺点：价格贵。
四、热储能技术4.1基本原理在一个热储能系统中，热能被储存在隔热容器的媒质中，以后需要时可以被转化回电能，也可直接利用而不再转化回电能。
热储能有许多不同的技术，可进一步分为显热储存(sensible heat storage)和潜热储存(latent heat storage)等。
负极预嵌锂方式对锂离子电容器性能的影响
中图分类号 ： Ｔ Ｍ５ ３
文献 标 识 码 ： Ａ
Ｉ ｎｆ ｌ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ０ ｆ Ｌｉ Ｉ ｎｔ ｅ ｒ ｃ ａ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｏ ｄ ｅ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｐｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ Ｌｉ ｔ ｈｉ ｕ ｍ Ｉ ｏ ｎ Ｃａ ｐａ ｃ ｉ ｔ ｏ ｒ ｓ
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正交相五氧化二铌纳米材料制备及在锂离子超级电容器中的应用研究
图9 是电压窗口为 0 ~3V，扫速 在10 ~10 0 mV/s条 件下质 量比（T-Nb2O5:AC）为1:2的锂离子超级电容器的CV曲线。 从CV曲线的形状可知:锂离子超级电容器的CV曲线的不对 称性并随着扫描速度的增加呈现逐渐偏离理想矩形的趋 势，这说明了锂离子超级电容器的储能机理是T-Nb2O5的 锂离子 嵌 入 反 应和AC电极与电解质界面处的快 速 离子吸 附相结合。
30L的T BA·OH溶液，将混合溶液置于往复振荡摇床上 振 荡7d，期间大体 积的有机 胺 分 子 T BA·O H 会 嵌 入 到层 状 H4N b 6 O17的层间并 引入大 量的水分 子，扩大 块 体的层间 距，使其在机械振荡的过程中更容易发生剥离获得高质量 的纳米片。剥离后的胶体悬浮液在 2 0 0 0 r pm下进 行离心除 去少量未剥离的块体，取上清液冷冻干燥即可制备出含有 机胺分子的铌酸纳米片；向离心后的胶体悬浮液中加入1M 的HCl溶液并搅拌，用H+离子置换出纳米片中的有机胺，搅 拌一段时间后静置，纳米片的悬浮液发生絮凝，离心后收集 产物；并 冷冻干 燥，获得酸化的纳米管。最 后在5 0 0℃空气 条件下煅烧1h,得到T-Nb2O5纳米管。 1.3 材料表征
1 实验 1.1 药品：试剂与材料
所有实验 试 剂与药品均为分析 纯 且没有任 何杂质。五 氧化二铌（Nb2O5，99.5 %），碳酸钾（K2CO3，99.9 %），四 丁基氢氧化铵（TBA·OH，40 wt. %水溶液），盐酸（HCl， 36%~38 %），N-甲基-2-吡咯烷酮（NMP，99.9%），聚偏二 氟乙烯（P V DF，Mw>53 0，0 0 0）,乙炔 炭 黑（碳 含 量 >9 9）， 活 性 炭（碳 含 量 > 9 5%），无 水乙醇（9 5%），超 纯 水（电导 18.2MΩ），涂炭铜箔，涂炭铝箔。 1.2 T-Nb2O5纳米材料的制备
双电层电容 锂离子电池
双电层电容锂离子电池
双电层电容是超级电容器的一种，是一种新型储能装置，也称为黄金电容、法拉电容。
它的特别之处是在存储电能的过程中不发生化学反应，这种反应是可逆的，由于工作原理双电层电容可以反复充放电数十万次，因此使用寿命长。
锂离子电池是一类由锂金属或锂合金为正/负极材料、使用非水电解质溶液的电池。
它在利用一般双电层电容器原理的同时，负极材料使用可吸藏锂离子的碳系材料，在其中添加锂离子，提高了能量密度。
软包锂离子电容器极耳与铝塑膜热封性能分析
软包锂离子电容器极耳与铝塑膜热封性能分析发布时间：2023-02-07T03:16:22.202Z 来源：《中国电业与能源》2022年9月17期作者：肖亚斌[导读] 随着我国新能源汽车市场的快速发展，软包锂离子电容器由于其能量密度高肖亚斌深圳市中基自动化股份有限公司 518100摘要：随着我国新能源汽车市场的快速发展，软包锂离子电容器由于其能量密度高、循环寿命长、热稳定性强等优势特点，从而被广泛应用于新能源汽车当中。
而极耳与铝塑膜作为软包锂离子电容器的重要组成部分，影响着电容器材料中的电解质、活性物质以及内部电荷大小，因此采用热封极耳和铝塑膜是目前应用广泛的两种方法。
基于此本文结合自身的工作经历，对软包锂离子电容器极耳与铝塑膜热封性能进行分析研究，旨在进一步提高软包锂离子的热封稳定性，加强电容器的使用寿命，最终快速新能源汽车产业的发展。
关键词：软包锂离子电容器；极耳热封性；铝塑膜热封性前言：目前在软包锂离子电容器的热封性能研究中，采用热封极耳和热封铝塑膜是作为常用方法。
其中在极耳应用方面，一般采用高铝塑结构极耳，在铝塑膜应用方面，一般采用0.5μm铝塑膜进行热封。
尤其是铝塑膜的研究中，作为一种薄膜形式的锂离子电容器铝塑胶层，主要是由粘合剂、保护层以及隔膜所组成，而保护层中的热封胶层和耐高温胶层作一种性能良好的热封材料，能够使铝塑膜具备良好的热封性，从而进一步提高软包锂离子电容器的使用寿命。
一、软包锂离子电容器极耳热封性能分析（一）实验材料选择由于目前软包锂离子电容器所用主要为石墨负极，因此首先要满足高能量密度要求。
根据电池电芯质量要求，需选用容量和功率大，同时还具有良好的导电能力的材料。
本人2009年2月-2012年3月，在广州友田机电设备有限公司,从事自动化焊接设备电气设计。
2013年5月-2019年5月，在深圳市海得地实业有限公司，从事动力电池切片和叠片设备，2019年5月-至今，在深圳市中基自动化股份有限公司,从事自动化焊接封装设备电气设计因此有着相对丰富的工作经验，经过研究表明，锂离子电池电极材料主要为石墨粉和碳粉两种。