一种用于对补锂电池阶段寿命进行预测的方法及系统

    公开(公告)号:CN109001632A

    公开(公告)日:2018-12-14

    申请号:CN201810402213.5

    申请日:2018-04-28

    IPC分类号: G01R31/36

    摘要: 本发明公开了用于对补锂电池阶段寿命进行预测的方法及系统,在恒温环境中,将补锂电池静置预设的时间后,对补锂电池进行恒流充电;对补锂电池进行恒流放电;对补锂电池多次循环进行的充电步骤和放电步骤;根据补锂电池多次循环进行的充电步骤和放电步骤,取预定循环周数进行微分处理,获取预定循环周数的微分电容曲线;根据预定循环周数的微分电容曲线,建立电位差与循环次数的曲线;获取电位差和循环次数的关系式;建立电位差与循环次数对应的微分电容的曲线;获取电位差和电容的关系式;设置衰减后的电容,根据获取的与衰减后的电容对应的电位差以及与衰减后的电容对应的电位差和循环次数的关系式,获取补锂电池的循环次数,即完成了此阶段的寿命预测。

    一种储能电池健康状态评价方法、系统、装置及介质

    公开(公告)号:CN117665623A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311595337.7

    申请日:2023-11-27

    摘要: 本发明公开了一种储能电池健康状态评价方法、系统、装置及介质,包括:获取储能电池的交流阻抗谱,基于储能电池的交流阻抗谱,构建弛豫时间分布曲线,依据分布曲线峰的数量建立电池等效电路;然后通过将不同健康状态下的电池交流阻抗谱进行等效电路拟合,得到每个等效元件的参数值;将所有的参数值作为储能电池健康状态评价模型的特征参量,建立储能电池健康状态评价模型。本发明以弛豫时间分布曲线峰的个数作为等效电路搭建依据,有效分离了储能电池内部动力学反应过程,以此等效电路拟合参数为建模依据,采用机理和数据驱动相结合的方式,建立了储能电池健康状态评价模型,提高了模型的准确度和可靠度。

    一种电动自行车锂电池安全检测方法及系统

    公开(公告)号:CN115980597A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211643221.1

    申请日:2022-12-20

    摘要: 一种电动自行车锂电池安全检测方法及系统,系统包括电压测试、采集和记录模块,用于测试电池组的电压,并实时采集和记录电压值;温度测试、采集和记录模块,用于测试电池组表面的温度,并实时采集和记录电压值;内阻测试模块,用于测试电池组的交流内阻;绝缘阻抗测试模块,用于测试电池组正极和外壳、负极和外壳之间的绝缘阻值;通讯模块,用于实现数据与电池组管理系统的实时通讯;放电模块,用于对电池组进行放电。本发明检测方法可以对电动自行车锂电池在使用过程中的电压异常、温度异常、内阻异常、绝缘故障、通讯故障、放电过流保护失效等进行检测,根据电动自行车锂电池不同异常和故障类型设置对应的判定阈值,可以快速检出安全风险。

    高安全性能储能电池簇
    98.
    发明授权

    公开(公告)号:CN110120477B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN201910221776.9

    申请日:2019-03-22

    摘要: 本发明提供了一种高安全性能储能电池簇,该高安全性能储能电池簇包括:介质流通管道和多个储能电池机柜;其中,各储能电池机柜并排设置,各储能电池机柜均包括:机柜本体、消防管路和多个电池箱;其中,机柜本体的顶部开设有第一进风口和出风机构,消防管路穿设于机柜本体内;每个电池箱的侧面均开设有第一出风口,每个储能电池机柜的消防管路均与介质流通管道相连通,以向机柜本体内注入灭火剂和复燃抑制剂,并经各第一出风口溢流至各电池箱内。本发明中,当电池燃烧时,通过消防管路和第一出风口可先使灭火剂溢流至各个电池箱内,从而将电池箱内的明火扑灭,然后再使复燃抑制剂再溢流至各个电池箱内,并浸没整个机柜,使电池无法复燃。

    锂离子电池模组健康状态评估方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115840143A

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202211337149.X

    申请日:2022-10-28

    摘要: 本发明属于锂离子电池技术领域,特别涉及一种锂离子电池模组健康状态评估方法、装置、设备及介质,所述方法包括:获取锂离子电池模组的充电数据;所述充电数据包括锂离子电池模组充电时电压达到设定电压后设定时间内的电压变化量;将获得的电压变化量输入预先建立的健康状态评估模型,获得锂离子电池模组的健康状态;输出所述锂离子电池模组的健康状态。本发明依据充电过程中电压变化特征值和电池模组每次的充电容量,构建了储能电池健康状态评估模型,可对电池模组健康状态进行快速评估,评估误差小于3%。评估所需数据可直接从工程应用中获取,不需要增加额外的数据采集装置,该方法在工程容易实现,具有较高的应用价值。