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基于剩余充电电量的锂离子电池模组内短路在线定量诊断算法

来鑫 李彬 孟正 李相俊 靳文涛 汪湘晋 马瑜涵 郑岳久

来鑫, 李彬, 孟正, 李相俊, 靳文涛, 汪湘晋, 马瑜涵, 郑岳久. 基于剩余充电电量的锂离子电池模组内短路在线定量诊断算法[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.08.02.002
引用本文: 来鑫, 李彬, 孟正, 李相俊, 靳文涛, 汪湘晋, 马瑜涵, 郑岳久. 基于剩余充电电量的锂离子电池模组内短路在线定量诊断算法[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.08.02.002
Online quantitative diagnosis algorithm for the internal short circuit of lithium-ion battery module based on remaining charge capacity[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.08.02.002
Citation: Online quantitative diagnosis algorithm for the internal short circuit of lithium-ion battery module based on remaining charge capacity[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.08.02.002

基于剩余充电电量的锂离子电池模组内短路在线定量诊断算法

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.08.02.002
详细信息
  • 中图分类号: TM912.4

Online quantitative diagnosis algorithm for the internal short circuit of lithium-ion battery module based on remaining charge capacity

  • 摘要: 通过对锂离子电池的内短路的在线诊断可以有效预防热失控的发生。本文利用锂离子电池模组的充电曲线提出一种基于剩余充电电量的内短路在线定量诊断算法,并对该算法在不同的电压采集精度与采样周期、温度变化、老化程度等条件下进行仿真与实验验证。结果表明所提出的算法在一定条件下能准确定量地诊断出内短路电阻:(1) 对于10 Ω级别的严重内短路,即使在10 mV的采集精度、10s的采样周期、变温度条件下也能得到很高的诊断精度。对于100Ω级别的早期内短路,所诊断的内短路阻值比实际值偏小,诊断时间变长。为了提高早期内短路诊断的精度与时效性,电压采集精度与采样频率应该分别在1mV 与 1Hz 以上;(2) 电池老化会降低内短路的诊断精度,但是对于10 Ω级别的内短路影响很小。极端温度变化同样会影响内短路定量诊断精度,极端高温下的诊断误差比极端低温下的诊断误差要大,在极限低温(-20 ℃)下的内短路内阻的诊断误差在6%以内。研究结论为提高锂离子内短路的定量诊断精度具有重要意义。

     

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  • 网络出版日期:  2021-09-06

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