文档名：面向循环寿命最优的电池组串并混联结构设计方法研究
摘要：在电池系统中,由于其单体间不可避免的差异性,使得系统在循环老化速率方面远快于其中单体.而这一老化速率,又同时受到单体间老化分布与模组内串并联结构等多因素的影响.如何在给定模组规模与单体参数分布条件下,通过对组内最优串并混联结构的选取,实现对系统整体寿命的延长,成为亟待解决的关键问题.为此,在经典电池动态模型的基础上添加了对其老化与不一致行为的描述;在此基础上,通过对典型成组结构的老化仿真,与非典型结构的机器学习推衍,实现了对任意拓扑需求下最佳串并组合结构的选取.并结合不同锂离子电池组老化实验证明了方法在寿命预测与最优结构选取方面的有效性.
Abstract：Inthebatterysystem,theunavoidabledifferencesamongitscellsmakethesystemfarfasterthanthatofthecellsintermsofcyclicagingrate.Theagingrateisalsoaffectedbymultiplefactorssuchastheagingdistributionofcellsandtheseries-parallelstructureofmulti-modulebatter-ies.Acriticalissuethatrequiresimmediateresolutionishowtoextendtheoveralllifeofthesystemthroughtheoptimizationdesignoftheseries-parallelhybridstructureunderthegivenmodulesizeandcellparameterdistribution.Therefore,thedescriptionsofagingandinconsistentbehaviorbasedontheclassicalbatterydynamicmodelareaddedinthispaper.Onthisbasis,thetypicalstructuresaresimulatedandnon-typicalstructuresarederivedthroughmachinelearning.Finally,thebestseries-parallelcombinationstructureunderanytopologyrequirementisselected.Theeffectivenessofthemethodinlifepredictionandstructureoptimizationisprovedbytheagingexperimentsofthelithiumionbatterypackunderdifferenttopologies.
作者：裴磊 吴宝坤 王天鸶 盘朝奉 Author：PEILei WUBaokun WANGTiansi PANChaofeng
作者单位：江苏大学汽车工程研究院,江苏镇江212013江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江212016
刊名：电源技术
Journal：ChineseJournalofPowerSources
年，卷(期)：2024, 48(1)
分类号：TM912
关键词：锂离子电池组 循环寿命 典型结构 机器学习
Keywords：lithiumionbatterypack cyclelife typicalstructures machinelearning
机标分类号：TM912.1U416.217TU318
在线出版日期：2024年3月5日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金，江苏省自然科学基金，中国博士后科学基金，江苏省研究生科研与实践创新计划项目面向循环寿命最优的电池组串-并混联结构设计方法研究[
期刊论文] 电源技术--2024, 48(1)裴磊 吴宝坤 王天鸶 盘朝奉在电池系统中,由于其单体间不可避免的差异性,使得系统在循环老化速率方面远快于其中单体.而这一老化速率,又同时受到单体间老化分布与模组内串并联结构等多因素的影响.如何在给定模组规模与单体参数分布条件下,通过对组...参考文献和引证文献
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引证文献
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