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1、工程名称中文名锂离子电池态势感知与主动管控基础理论与方法英文名Basic theory and methods of situational awareness and active management and control of lithium-ion batteries提名单位北京理工大学工程简介开展锂离子电池储能和新能源汽车,既是我国能源电力转型的必然要求, 也是推动绿色开展和实现双碳目标的重要途径。锂离子电池充放电是一个包含 电能、化学育入热能等多能转换的错综复杂过程,具有高度的非线性和不确定 性,极易受温度和充放电倍率等因素影响,造成老化和平安劣化成因复杂、影 响因素繁多且因高度
2、耦合。然而,电池可测参数量有限,机理参数更是难以获 取,导致电池系统管理存在“老化预知难、态势感知难、系统智控难”等困境。 突破“知、感、控”二大难题是实现电池高可靠、高平安和长寿命应用的基础。 工程组在国家重点研发计划、国家自然科学基金等工程的支持下,历时10年 理论研究,取得了系统性、原创性成果。1 .发现了电池正负极老化行为与电池性能衰退的耦合关系,提出了基于电 池充电片段的内部衰退模式诊断以及开路电压-电量特性重构方法。建立了精确 描述电化学阻抗分布行为的分数阶模型,提出了融合多传感器信息的衰退诊断 方法,在车用动态工况场景下实现了电池衰退模式与健康状态的定量分析。揭 示了电池早期行为
3、、运行场景与长期衰退过程的相关性,提出了基于深度学习 的衰退特征挖掘与回归预测方法,利用少量历史运行数据实现了不确定电流工 况场景下的寿命与电压-电量行为的协同预测。2 .发现了电池热电时变分布行为有多尺度耦合劣化特性,提出了电、热行 为时空耦合建模方法,从机理、空间尺度解析电流密度、反响热等电热行为特 征的长短时分布;发现了电池内外部态势复杂且互为强耦合,提出由大数据驱 动多热电行为模型融合的多态势协同感知方法,精确感知全生命周期电量、健 康及内部温度等多维态势;发现了电池系统故障演化存在时空隐蔽性,提出通 过高维态势协同解耦系统多层级故障特征,建立了从本体、传感器到管理系统 的多层级平安性
4、协同评价体系,实现电池系统全运作链条的平安性劣化预警。3 .发现了仅通过提高电池态势感知精度仍难以充分发挥全场景下电池系 统充放电能力,首次提出了多层级电池系统性能优化主动管控体系;试验发现 了低温下电池短时短路的初期存在一个较宽的良性区域,基于此开创了电池低 温极速自加热方法及系统;提出了巡检策略驱动的电池系统不一致性主动均衡 体系,消除了系统中“短板”电池的制约;提出了考虑电池系统不一致性、老 化、温度等的多约束峰值功率预测算法,通过调控电池多维态势至理想区间, 充分发挥电池系统充放电能力、延缓系统老化、提高系统平安性。工程共发表论文81篇,出版中英文专著4部,授权创造专利37件,主持 团
5、体标准2项。研究成果得到欧阳明高、Richard D.Braatz等全球18名院士和 国际知名学者引用和评价。工程主要理论与方法在宇通客车、北京新能源等公 司得到应用,近3年装车销售12.4万辆,新增产值12.7亿元、新增销售153.4 亿元、增收节支1亿元,带来了显著的经济和社会效益。欧阳明高院士领衔的 鉴定委员会一致认为,本工程核心成果技术难度大、系统复杂、创新性强,拥 有完全知识产权,整体技术处于国际领先水平。主要完成单位北京理工大学、东北大学主要完成人熊瑞、杨瑞鑫、陈泽宇、卢家欢、田金鹏、陈钺、于全庆排名1姓名熊瑞技术职称教授工作单位北京埋工大学完成单位北京埋工大学对本工程重要科学发现
6、 的贡献全面负责本工程的理论研究工作,提出了动力学-热力学维度的电池老化行为表 征和剩余寿命精确预测方法;揭示了电池行为对电池多维态势的依赖性,提出 了电池内部热-电态势协同估计方法,建立了从电池本体、传感器到电池管理系 统的多层级平安性评价与预警体系;创造了电池低温极速自加热方法及系统, 创立了电池主动管控技术体系。是代表性论文1的第一作者、代表性论文2、 3、4和5的通讯作者。对本工程重要科学发现点1、2、3有重要贡献。排名2姓名杨瑞鑫技术职称无工作单位北京埋工大学完成单位北京埋工大学对本工程重要科学发现负责电池平安态势感知和主动管控研究,发现了电池平安使用到短路过程中 电、热特性的演变规
7、律及其耦合机理;构建了电池电-热-电化学耦合模型;提 出了电池本体短路故障和漏液行为的诊断方法。是代表性论文4的第一作者。 对本工程重要科学发现点2、3有重要贡献。排名3姓名陈泽宇技术职称副教授工作单位东北大学完成单位东北大学对本工程重要科学发现 的贡献负责电池平安态势感知和低温加热研究,提出了面向电、热、电化学机理尺度 参数劣化的协同表征体系;建立了电池本体平安性评价方法;创造了电池低温 极速自加热方法及系统。是代表性论文5的第一作者。对本工程重要科学发现 点2、3有重要贡献。排名4姓名卢家欢技术职称无工作单位北京理工大学完成单位东北大学对本工程重要科学发现 的贡献负责电池寿命预测与平安态势
8、感知研究,开发了基于深度学习算法的早期寿命 预测方法;研制了电池短路试验台及方法,发现了电池在极端条件下的产热机 理及热电耦合特性。是代表性论文5的主要作者。对本工程重要科学发现点1、 2有重要贡献。排名5姓名田金鹏技术职称无工作单位北京埋工大学完成单位北京埋工大学对本工程重要科学发现 的贡献负责电池多维态势感知与寿命预测研究,揭示了电池内部退化与外部表现的因 果关系,建立了基于分数阶模型的电池老化机理诊断方法;创造了电池健康状 态估计方法以及融合历史信息与多信号信息的容量衰退鲁棒估计框架。是代表 性论文3的第一作者。对本工程重要科学发现点1、2有重要贡献。排名6姓名陈钺技术职称无工作单位北京
9、理工大学完成单位北京理工大学对本工程重要科学发现 的贡献负责电池态势高精度感知与平安态势感知研究,揭示了电池电量、容量、内部 温度等态势、以及环境温度对电池外特性的耦合影响规律;构建了多时间尺度 电池参数与电量联合估计框架。是代表性论文2的第一作者。对本工程重要科 学发现点2、3有重要贡献。排名7姓名于全庆技术职称副教授工作单位哈尔滨工业大学(威 海)完成单位北京埋工大学对本工程重要科学发现 的贡献负责电池平安态势感知研究,提出了基于状态估计残差的电池传感器故障诊断 方法,建立了从感器到电池管理系统的多层级平安性评价体系。是代表性论文 3的主要作者。对本工程重要科学发现点2有重要贡献。论文(专
10、著)名称/刊名/作者1动力电池管理系统核心算法/机械工业出版社/熊瑞2A lithium-ion battery-in-the-loop approach to test and validate multi-scale dual H infinity filters for state of charge and capacity estimation/IEEE Transactions onPower Electronics/Chen Cheng, Xiong Rui, Shen Weixiang3Fractional-Order Model-Based Incremental Capac
11、ity Analysis for Degradation State Recognition of Lithium-Ion Batteries/IEEE Transactions on IndustrialElectronics/Tian Jinpeng, Xiong Rui, Yu Quanqing4A Fractional-Order Model-Based Battery External Short Circuit Fault Diagnosis Approach for All-Climate Electric Vehicles Application/Journal of Cleaner Production/Yang Ruixin, Xiong Rui, He Hongwen, Chen Zeyu5Temperature rise prediction of lithium-ion battery suffering external short circuit for allclimate electric vehicles application/Applied Energy/Chen Zeyu, Xiong Rui, Lu Jiahuan, Li Xinggang
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