期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于多参数耦合模型的锂离子电池充电策略在智能物流系统中的研究进展 被引量：1
1
作者 马浩 万丽丽 《储能科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期333-335,共3页
为有效优化锂离子电池充电行为,避免智能物流系统过量消耗电力信号,针对基于多参数耦合模型的锂离子电池充电策略在智能物流系统中的应用展开研究。定义多参数耦合模型表达式,在此基础上,研究锂离子电池的充电行为,并对其进行调节,根据... 为有效优化锂离子电池充电行为,避免智能物流系统过量消耗电力信号,针对基于多参数耦合模型的锂离子电池充电策略在智能物流系统中的应用展开研究。定义多参数耦合模型表达式,在此基础上,研究锂离子电池的充电行为,并对其进行调节,根据点电荷存储量,确定锂离子电池的最大储能水平,从而实现基于多参数耦合模型的锂离子电池充电特性分析,再以充电效率、电池安全性、智能化充电三个因素作为切入点,研究锂离子电池优化充电策略在智能物流系统中的可行性。 展开更多
关键词 多参数耦合模型 电池充电 物流系统 电荷存储量
在线阅读 下载PDF
基于多参数耦合模型的锂离子电池充电策略优化研究 被引量：1
2
作者 申江卫 蒋宝良 +1 位作者 张政 陈峥 《昆明理工大学学报（自然科学版）》 北大核心 2024年第5期87-96,132,共11页
为满足电动汽车用户需求和保障锂电池使用安全,设计一项符合锂电池车载工作特性且安全高效的充电控制策略至关重要.基于多参数耦合模型开发了一种适用于车载锂电池的多级恒流充电策略,实现了锂离子电池在充电过程中充电时间、充电温升... 为满足电动汽车用户需求和保障锂电池使用安全,设计一项符合锂电池车载工作特性且安全高效的充电控制策略至关重要.基于多参数耦合模型开发了一种适用于车载锂电池的多级恒流充电策略,实现了锂离子电池在充电过程中充电时间、充电温升和充电能量损失的综合性能提升.首先,基于等效电路模型、Bernardi热模型和能量损失模型,建立了电-热-能量损失多参数耦合模型,实现了锂电池充电过程中电气特性、热特性以及能量损失特性的精确表征;其次,提出了考虑充电时间、温升和能量损失的多目标最优充电策略,并对温度和电池参数进行了限制,采用粒子群优化算法对多阶段恒流充电策略进行优化;最后,在实验室条件下与厂家确定的标准恒流充电方法进行了对比,验证了所开发的多阶段恒流充电控制策略性能.结果表明所提出的优化充电策略明显优于标准恒流充电策略,在充电过程电池最高温度仅增加约2.2℃的情况下,实现了充电时间缩短12.8%,充电过程中的能量损失减少19.1%. 展开更多
关键词 锂离子电池 多参数耦合模型 充电策略 粒子群优化算法
原文传递
基于电-热-老化耦合模型的锂离子电池优化充电策略 被引量：3
3
作者 史永胜 张耀忠 +1 位作者 洪元涛 刘聪 《电子器件》 CAS 北大核心 2020年第5期1078-1084,共7页
快速安全的充电协议对于增强电池的实用性至关重要。文中提出了一种均衡考虑锂离子电池老化损耗和充电时间的多级恒流充电方法。首先,从锂离子电池自身的物理及化学反应机理出发,建立了电-热-老化多参数耦合模型。其次,基于电池模型参... 快速安全的充电协议对于增强电池的实用性至关重要。文中提出了一种均衡考虑锂离子电池老化损耗和充电时间的多级恒流充电方法。首先,从锂离子电池自身的物理及化学反应机理出发,建立了电-热-老化多参数耦合模型。其次,基于电池模型参数构造了以老化损耗和充电时间为目标的优化方程。最后,采用粒子群优化算法计算确定各个恒流段的最佳充电电流。在相同条件下通过与恒流恒压充电方法的实验比较,表明该多级恒流充电方法在不牺牲电池循环使用寿命的情况下,充电时间缩短了25.14%,平均温升降低了0.4902℃。 展开更多
关键词 锂离子电池 多级恒流充电 多参数耦合模型 优化方程 粒子群优化算法
在线阅读 下载PDF
基于电热耦合效应的锂电池荷电状态与温度状态联合估计 被引量：3
4
作者 常小兵 侯宗尚 +2 位作者 刘连起 王光 谢家乐 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1142-1153,共12页
准确估计电池的荷电状态(SOC)和内部温度可以提高电池的性能和安全性。其中,电池模型的准确性和估计算法的适用性是关键。为了解决这两个问题,本文建立了圆柱形锂离子电池的多参数电热耦合模型。模型考虑电池SOC与温度变化之间的耦合关... 准确估计电池的荷电状态(SOC)和内部温度可以提高电池的性能和安全性。其中,电池模型的准确性和估计算法的适用性是关键。为了解决这两个问题,本文建立了圆柱形锂离子电池的多参数电热耦合模型。模型考虑电池SOC与温度变化之间的耦合关系,并且利用改进的熵热系数实验获得电池运行中产生的可逆热与不可逆热,通过可变遗忘因子最小二乘算法(VFFRLS)进行参数辨识,并对比独立的电模型与热模型的SOC与内部温度估计结果,验证了多参数电热耦合模型的准确性,结果证明所提模型相比较于单独的电热模型,估计精度提高了70%以上。最后,设计了一种基于奇异值分解的卡尔曼滤波(SVD-AUKF)算法来同时在线估计SOC和内部温度,并在改进的动态测试(DST)工况下对所提方法进行实验验证。结果表明:所提方法相较于扩展卡尔曼滤波(EKF)与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,能实现更高精度的SOC和温度估计,SOC与内部温度的平均误差分别是5%和0.2℃。 展开更多
关键词 可逆热 SOC和温度联合估计 多参数电热耦合模型 SVD-AUKF算法
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部