鋰電池儲(chǔ)能科學(xué)與技術(shù)

前言
第1章儲(chǔ)能鋰電池概述
11儲(chǔ)能鋰電池的背景與意義
12儲(chǔ)能鋰電池工作機(jī)理分析
121儲(chǔ)能鋰電池簡(jiǎn)述
122儲(chǔ)能鋰電池的組成
123儲(chǔ)能鋰電池的工作原理
124儲(chǔ)能鋰電池的分段充電
13儲(chǔ)能鋰電池的分類(lèi)與特點(diǎn)
131磷酸鐵鋰電池
132鈷酸鋰電池
133錳酸鋰電池
134三元聚合物儲(chǔ)能鋰電池
135鈦酸鋰電池
136不同類(lèi)型儲(chǔ)能鋰電池性能對(duì)比
分析
14儲(chǔ)能鋰電池的工作特性
141儲(chǔ)能鋰電池的充電特性
142儲(chǔ)能鋰電池的放電特性
143儲(chǔ)能鋰電池的溫度特性
15儲(chǔ)能鋰電池的基本概念
151電壓特性
152電流特性
153溫度特性
154容量特性
155充放電倍率
156充放電次數(shù)
157儲(chǔ)能鋰電池功率
158內(nèi)阻特性
159荷電狀態(tài)
1510放電深度
1511自放電率
1512庫(kù)倫效率
16儲(chǔ)能鋰電池的應(yīng)用領(lǐng)域和
發(fā)展趨勢(shì)
161主要應(yīng)用領(lǐng)域
162行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
163國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀和前景
第2章儲(chǔ)能鋰電池BMS核心參數(shù)與
控制策略
21儲(chǔ)能電池關(guān)鍵參數(shù)的測(cè)量
211電壓
212溫度
213電流
22鋰離子電池儲(chǔ)能安全保護(hù)
221基礎(chǔ)安全保護(hù)措施
222鋰離子電池儲(chǔ)能安全
223儲(chǔ)能電池管理單元
224永久性失效保護(hù)
225BMS設(shè)計(jì)規(guī)范
226儲(chǔ)能鋰電芯的品質(zhì)保障
227提高電池安全性
23鋰離子電池組儲(chǔ)能的熱管理
231熱管理的必要性
232風(fēng)冷
233液冷
234相變冷卻
235熱管冷卻
24常規(guī)充電管理
241恒流充電法
242恒壓充電法
243階段式充電法
244充電器設(shè)計(jì)
25快速充電管理
251脈沖式充電法
252變電流間歇充電法
253變電壓間歇充電法
254充電過(guò)程保護(hù)
26儲(chǔ)能鋰電池核心參數(shù)估算
現(xiàn)狀
261荷電狀態(tài)（SOC）估算研究
現(xiàn)狀
262功率狀態(tài)（SOP）評(píng)估研究
現(xiàn)狀
263健康狀態(tài)（SOH）預(yù)測(cè)研究
現(xiàn)狀
第3章鋰離子電池電化學(xué)儲(chǔ)能特性
分析
31鋰離子電池儲(chǔ)能工作原理
分析
32儲(chǔ)能鋰電池特性測(cè)試
321能量測(cè)試實(shí)驗(yàn)
322混合脈沖功率特性測(cè)試實(shí)驗(yàn)
323電池容量校正實(shí)驗(yàn)
324不同倍率充放電實(shí)驗(yàn)
325電池老化測(cè)試實(shí)驗(yàn)
33儲(chǔ)能鋰電池工作特性分析
331能量特性分析
332內(nèi)阻特性分析
333開(kāi)路電壓特性分析
334電池溫度特性分析
34SOC影響因素分析
341電池溫度特性分析
342充放電倍率實(shí)驗(yàn)分析
343電池老化影響分析
35儲(chǔ)能鋰電池老化特性研究
351SOH影響因素分析
352老化過(guò)程O(píng)CV-SOC規(guī)律
353電池老化內(nèi)阻分析
36儲(chǔ)能鋰電池遲滯特性研究
361電池遲滯現(xiàn)象
362次環(huán)遲滯特性
363遲滯溫度依賴(lài)性
364遲滯路徑依賴(lài)性
37儲(chǔ)能鋰電池OCV-SOC模型
371帶遲滯效應(yīng)的等效電路模型
372模型參數(shù)辨識(shí)
373PI遲滯模型
38儲(chǔ)能鋰電池建模
381電化學(xué)模型建模
382等效電路模型建模
383等效電路模型定階研究
384改進(jìn)的等效電路模型構(gòu)建
39儲(chǔ)能鋰電池模型參數(shù)辨識(shí)
391鋰離子電池開(kāi)路電壓估算
392鋰離子電池離線(xiàn)參數(shù)辨識(shí)
研究
393遞推最小二乘在線(xiàn)參數(shù)辨識(shí)
算法
394遺忘因子遞推擴(kuò)展最小二乘在
線(xiàn)參數(shù)辨識(shí)
310實(shí)時(shí)跟蹤數(shù)據(jù)的全參數(shù)在線(xiàn)
辨識(shí)
3101參數(shù)辨識(shí)方法的對(duì)比分析
3102全參數(shù)在線(xiàn)辨識(shí)的構(gòu)建
311儲(chǔ)能鋰電池參數(shù)辨識(shí)與模型
驗(yàn)證
3111鋰離子電池復(fù)雜測(cè)試工況
3112復(fù)雜工況下參數(shù)辨識(shí)驗(yàn)證
3113等效電路模型對(duì)比分析
第4章儲(chǔ)能鋰電池SOC估算方法
研究
41SOC估算存在的問(wèn)題及局限性
分析
42基于EKF及其改進(jìn)算法的SOC
估算
421KF算法
422KF算法運(yùn)算過(guò)程推導(dǎo)
423非線(xiàn)性KF算法改進(jìn)
424基于自適應(yīng)濾波與有限差分
算法研究
425基于EKF算法的SOC估算
研究
426基于SR-UKF算法的電池SOC
估算
427基于AFD-EKF算法的SOC
估算
428基于雙在線(xiàn)迭代SR-UKF算法
的SOC估算
43基于多影響因素校正的電池
SOC迭代估算
431鋰離子電池SOC估算模型
構(gòu)建
432貝葉斯濾波及其衍生算法
研究與改進(jìn)
433非線(xiàn)性模型下的KF算法
改進(jìn)
434測(cè)量噪聲對(duì)估算影響分析與
校正
435典型工況下SOC估算結(jié)果及
分析
436基于互聯(lián)網(wǎng) 的電池SOC
估算
44基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SOC估算
模型研究
441BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析
442BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOC估算模型
建立
443實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集預(yù)處理
444仿真測(cè)試
45基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SOC
估算模型研究
451NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析
452網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)設(shè)計(jì)
453基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SOC
估算模型建立
454基于NARX的SOC估算模型
評(píng)價(jià)指標(biāo)選取與仿真測(cè)試
455基于AEKF優(yōu)化NARX神經(jīng)
網(wǎng)絡(luò)的SOC估算模型
456基于NARX-AEKF的SOC估
算模型仿真測(cè)試
46復(fù)雜工況下SOC估算性能
分析
461恒流放電實(shí)驗(yàn)的電池SOC
估算
462DST工況實(shí)驗(yàn)SOC估算
463BBDST工況電池SOC估算實(shí)驗(yàn)
分析
464多變溫度下的HPPC實(shí)驗(yàn)電池
SOC估算研究
465大功率間歇性放電SOC估算
實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
466無(wú)人機(jī)定制工況下的SOC估算
精度分析
第5章儲(chǔ)能鋰電池SOP估算方法
研究
51基于多約束條件下的鋰離子
電池SOP估算策略
511開(kāi)路電壓約束下的峰值電流
512SOC約束下的峰值電流
513在線(xiàn)多約束條件下的SOP
估算
514儲(chǔ)能鋰離子電池SOC與SOP
聯(lián)合估算方法
52基于SWMI-AEKF算法的能量
狀態(tài)估算研究
521EKF算法
522基于先驗(yàn)噪聲估算的改進(jìn)
AEKF算法
523基于SWMI-AEKF算法的SOE
估算
53儲(chǔ)能鋰電池SOE估算驗(yàn)證
531BBDST工況下SOE估算
驗(yàn)證
532DST工況下SOE估算驗(yàn)證
533不同參數(shù)辨識(shí)方法下SOE估算
分析
54儲(chǔ)能鋰電池SOE與峰值功率
協(xié)同預(yù)估研究
541基于模型的鋰離子電池峰值
功率估算
542基于SOE的鋰離子電池峰值
功率估算
543SOE與峰值功率協(xié)同預(yù)估
策略
55基于SOE的儲(chǔ)能鋰電池峰值
功率估算驗(yàn)證
551BBDST工況下持續(xù)峰值功率
估算驗(yàn)證
552DST工況下持續(xù)峰值功率估算
驗(yàn)證
553初始SOE對(duì)峰值功率估算影響
分析
56考慮SOC和端電壓的SOP評(píng)估
分析
561功率參考數(shù)據(jù)獲取及特例
分析
562BBDST工況驗(yàn)證
563DST工況驗(yàn)證
564不同持續(xù)時(shí)間下驗(yàn)證分析
第6章儲(chǔ)能鋰電池SOH估算方法
研究
61儲(chǔ)能鋰電池SOH估算策略
分析
611SOH定義及其數(shù)學(xué)描述
612SOH估算存在的問(wèn)題及局限性
分析
62基于粒子濾波理論的改進(jìn)
算法
621粒子濾波算法改進(jìn)策略分析
622基于改進(jìn)粒子濾波的電池SOH
估算
63基于不同迭代周期的SOC-
SOH協(xié)同估算
631SOC-SOH協(xié)同估算模型
構(gòu)建
632SOC-SOH協(xié)同迭代估算
流程
633典型工況下SOH估算結(jié)果及
分析
64基于AEKF的SOH估算
641EKF迭代運(yùn)算分析
642噪聲AEKF算法分析
643建立基于容量估算的狀態(tài)空間
方程
65基于雙時(shí)間尺度ADEKF算法
的SOH估算
651雙擴(kuò)展卡爾曼濾波算法用于
SOH估算
652雙時(shí)間尺度ADEKF算法用于
SOH估算
66基于融合雙因子的SOH估算
方法研究
661歐姆內(nèi)阻估算SOH
662融合雙因子估算SOH
67航空儲(chǔ)能鋰電池SOH估算
效果分析
671基于內(nèi)阻的估算結(jié)果分析
672基于容量的估算結(jié)果分析
673內(nèi)阻和容量聯(lián)合估算結(jié)果
驗(yàn)證
第7章電池組的均衡及能量安全
管理
71均衡調(diào)節(jié)的意義
72電池組的均衡管理分類(lèi)
721均衡電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
722被動(dòng)均衡電路
723主動(dòng)均衡電路
73均衡能量轉(zhuǎn)移策略及均衡
電路設(shè)計(jì)實(shí)例
731均衡策略拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
732基于MSP430的BMS設(shè)計(jì)
733基于STM32的BMS設(shè)計(jì)
734基于ISL78600的BMS設(shè)計(jì)
735基于AD7280A的BMS設(shè)計(jì)
736基于LTC6804的BMS設(shè)計(jì)
74BMS的性能測(cè)試與故障
排除
741BMS性能測(cè)試
742故障原因及其分析
743故障解決方法
參考文獻(xiàn)