Modelado de baterías para sistemas de gestión de baterías. Modelo de batería. Modelo matemático de una sola batería.
Simulador de batería solar para pruebas en tierra y pruebas de sistemas de suministro de energía a naves espaciales basados en convertidores de impulsos. 2011, Candidato de Ciencias Técnicas Kremzukov, Yuri Aleksandrovich
Formación y restauración de la capacidad de baterías y baterías de níquel-cadmio. 2007, candidato de ciencias técnicas Matekin, Sergey Semenovich
Desarrollo de un cargador para carga grupal de baterías de vehículos 2001, Candidato de Ciencias Técnicas Suchkov, Roman Valerievich
Desarrollo de un sistema automatizado a bordo de barcos para el seguimiento y diagnóstico de baterías de submarinos diésel-eléctricos. 2007, candidato de ciencias técnicas Savchenko, Alexander Vladimirovich
2006, candidato de ciencias técnicas Khechinashvili, Alexander
kilometraje (reserva de marcha);
consumo de energía al moverse;
consumo de energía por unidad de recorrido y capacidad de carga;
energía específica entregada por la batería.
parámetros de la batería y (o) dispositivo de almacenamiento de energía: familia de características de carga y descarga temporal para valores actuales en el rango de funcionamiento a temperatura constante, peso del módulo de batería y equipo adicional, número de módulos instalados, etc.;
parámetros del motor eléctrico: corriente y voltaje nominales, resistencia del circuito del inducido y del devanado de campo, datos de diseño, características sin carga, etc.;
parámetros del vehículo base: peso total, relaciones de transmisión de la caja de cambios y del mando final, eficiencia de la transmisión, momento de inercia y radio de rodadura de las ruedas, coeficiente de resistencia del aire, superficie aerodinámica, coeficiente de resistencia a la rodadura, capacidad de carga, etc.;
Parámetros del modo de conducción.
Carga con corriente de dos etapas 23A y 11,5A (recomendado por el fabricante de la batería)
Descarga de control (según recomendación del fabricante) con una corriente de 145A a un valor de voltaje mínimo de 9V.
Carga hasta niveles de carga del 20%, 50% y 80% con corrientes de 23,45 y 95A.
Corriente de descarga de 145A a un valor de voltaje mínimo de 9V.
Se realizó una clasificación de baterías y un análisis de métodos conocidos para calcular las características de las baterías. Se evalúa la posibilidad de su uso en el modelado de carga y descarga de baterías no estacionarias.
Con base en la investigación realizada en la tesis, se propuso el uso de un enfoque de descomposición para modelar la carga inestable de la batería en diversos modos y condiciones de movimiento del vehículo eléctrico, lo que permite la integración de modelos híbridos de simulación analítica, incluidos modelos de la parte mecánica. sistemas de control, modos de movimiento y otros.
El trabajo plantea y resuelve el problema de formalizar los principios de la construcción de un modelo de simulación de vehículos eléctricos utilizando una descripción del proceso de objetos y componentes del sistema, lo que permite simular modos no estacionarios de movimiento de vehículos eléctricos y su impacto en las características no estacionarias de Carga AB.
Se realizó un análisis factorial de las características de overclocking, que mostró que tres factores ya explican el 97% de la información. Esto permitió reducir significativamente el número de factores latentes en el modelo y, por tanto, la dimensión del modelo de simulación.
Se ha desarrollado una metodología para realizar un experimento para un análisis comparativo de las características de descarga de baterías recargables y se han llevado a cabo experimentos. Los datos experimentales obtenidos mostraron que el uso de modelos lineales es legítimo para casi todas las variables dependientes.
Los experimentos de simulación realizados para evaluar las características del movimiento de los vehículos eléctricos mostraron que el proceso aleatorio no estacionario de características se aproxima bien mediante un proceso con una función de autocovarianza hiperexponencial. Se obtienen expresiones analíticas para describir las características de un proceso condicionalmente no estacionario.
Para resolver problemas de optimización utilizando un modelo de simulación, se eligieron algoritmos de aproximación estocástica como algoritmos de control, que proporcionan una alta velocidad de convergencia en condiciones de grandes dispersiones de características de movimiento.
Se ha desarrollado un complejo de modelado de software, que se ha implementado para uso práctico en varias empresas y también se utiliza en el proceso educativo en MADI (GTU).
Ioanesyan A.V. Métodos para calcular las características de baterías recargables para vehículos eléctricos / E.I. Surin, A.V. Ioanesyan // Materiales de la conferencia científico-metodológica y de investigación científica de MADI (GTU). –M., 2003. – P.29-36.
Ioanesyan A.V. Métodos para determinar el final de la descarga y carga de una batería en un vehículo eléctrico / Ioanesyan A.V. // Ingeniería eléctrica y equipos eléctricos de transporte. – M.: 2006, núm. 6 - págs. 34-37.
Ioanesyan A.V. Parámetros básicos de baterías para vehículos eléctricos / A.V. Ioanesyan // Métodos y modelos de informática aplicada: colección interuniversitaria. científico tr. MADI (GTU). – M., 2009. – P.121-127.
Ioanesyan A.V. Modelo de la parte mecánica de un vehículo eléctrico / A.V. Ioanesyan // Métodos y modelos de informática aplicada: colección interuniversitaria. científico tr. MADI (GTU). – M., 2009. – P.94-99.
Ioanesyan A.V. Modelo de simulación generalizada del movimiento de vehículos eléctricos / A.V. Ioanesyan // Principios de construcción y características del uso de sistemas mecatrónicos: colección. científico tr. MADI (GTU). – M., 2009. – P.4-9.
Ioanesyan A.V. Modelos de procesos no estacionarios de movimiento de vehículos eléctricos / A.V. Ioanesyan // Principios de construcción y características del uso de sistemas mecatrónicos: colección. científico tr. MADI (GTU). – M., 2009. – P.10-18.- Ud. 0 = 3,4-3,7 V (un valor de voltaje de 3,4 V corresponde a la transición al modo de carga VC a un nivel de carga de aproximadamente 50%, 3,7 V - 98%. Este valor se puede especificar dependiendo de los parámetros de las baterías de diferentes fabricantes);
- I 0 = 0,2c norte(este valor corresponde a la corriente de descarga de una batería completamente cargada durante cinco horas), A;
- t 1 ≈ 2,5-4,9 horas.
- Chen M., Rincón-Mora G.A. Modelo preciso de batería eléctrica capaz de predecir el tiempo de ejecución y el rendimiento I-V // IEEE Transactions on Energy Conversion, v. 21, núm. 2 de junio de 2006.
- Albér G. Medidas óhmicas: la historia y los hechos. [http://www.alber.com/Docs/Brochure_WhitePaperG_Alber.pdf]
- GOST R IEC 896-1-95. Baterías estacionarias de plomo-ácido. Requisitos generales y métodos de prueba. Parte 1. Tipos abiertos.
- DIN 40729. Acumulador; Galvanische Sekundrelemente; Grundbegriffe.
- Kedrinsky I.A., Dmitrenko V.E., Grudyanov I.I. Fuentes de corriente de litio. M.: Energoizdat, 1992. 240 p.
NiMH - . - . : , -.
MODELO MATEMÁTICO DE IDENTIFICACIÓN DE BATERÍAS DE ALTA TENSIÓN DE VEHÍCULOS ELÉCTRICOS HÍBRIDOS
S. Serikov, profesor asociado, candidato de ciencias técnicas, KhNAHU
Abstracto. Se obtiene el modelo matemático de batería de alto voltaje NiMH de vehículo eléctrico híbrido. Este modelo permite explorar la interacción de la tracción eléctrica del vehículo y la batería de alto voltaje en el movimiento de la fuerza motriz eléctrica y en el proceso de recuperación de la energía cinética de frenado. Palabras clave: identificación, modelo matemático, batería de alto voltaje, fuerza electromotriz, resistencia interna, estado de carga, capacidad nominal de la batería.
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300600 4001200 10001500 1000 250500 500 300
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NiMH 5%. 1. - 60% - 20 . - - (-, - ..). - -
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0,46263 0,697080,41778 1,1516 , B ,
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Ni-MH. - - - - , . - - - .
1. James Larminie, John Lowry. Explicación de la tecnología de los vehículos eléctricos. John Wiley & Sons Ltd, The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex PO19 8SQ, Inglaterra. 2003. 296 pág.
2. Dhameja, Sandeep. Sistemas de baterías para vehículos eléctricos / Sandeep Dhameja.Sandeep Dhameja. Newnes, 2002, 230 p.
3. K.J. Kelli, M. Mihalic, M. Zolot. Uso de la batería y rendimiento térmico del Toyota Prius y Honda Insight para varios procedimientos de prueba de dinamómetro de chasis. Preimpresión. NREL/CP-540-31306, noviembre de 2001.
4. Loïc Boulon, Daniel Hissel, Marie-Cécile Pera. Modelo de física múltiple de una batería a base de níquel adecuada para la simulación de vehículos eléctricos híbridos // Journal of Asian Electric Vehiclec, vol. 6, no. 2 de diciembre de 2008. 1175-1179.
5. Una fuente de energía híbrida de pila de combustible H2 PEM y batería de alta densidad energética para un vehículo eléctrico urbano. N. Schofield, HT Yap, C. M. Bingham.
6. Yuanjun Huang, Chengliang Yin, Jianwu Zhang. Modelado y Desarrollo de la Estrategia de Control en Tiempo Real para Autobuses Urbanos Eléctricos Híbridos Paralelos / WSEAS
TRANSACCIONES en CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Y APLICACIONES. Número 7, Volumen 5, julio de 2008. 11131126.
7. Carlos Martínez, Yossi Drori y Joe Ciancio. Cebador de batería inteligente. Nota de aplicación de Intersil. AN126.0. 11 de julio de 2005.
8. Osvaldo Barbarisi, Roberto Canaletti, Luigi Glielmo, MicheleGosso, Francesco Vasca. Estimador del estado de carga para baterías de NiMH // Actas de la 41ª conferencia del IEEE sobre decisión y control. Las Vegas, Nevada EE.UU., diciembre de 2002. . 17391734.
9. Francesco Espósito. Una estrategia de gestión energética subóptima para vehículos eléctricos híbridos. http://www.fedoa.unina.it/1944/1/Esposito_Francesco_Ingegneria_Elettrica.pdf
10. Xi Wei. Modelado y control de una transmisión eléctrica híbrida para lograr una economía de combustible, rendimiento y facilidad de conducción óptimos. Disertación. Presentado en Cumplimiento Parcial de los Requisitos para el Grado de Doctor en Filosofía en la Escuela de Graduados de The Ohio State University. 2004. 175 págs.
11. .. / .. , .. . . : , 2005. 240 .
12. Níquel-hidruro metálico. Manual de aplicación. 2001.
13. Artículos Técnicos. Toyota Serie Híbrido. Batería de alto voltaje http://www.autoshop101.com/forms/Hybrid03.pdf.
14. .. / .. - // . 2006. 1. . 1819.
15. . . -: / . . // . 2006. . 6. 3. . 146149.
16. M. Zolot, A. Pesaran, M. Mihalic. (NREL). Evaluación Térmica del Paquete de Baterías del Toyota Prius // Laboratorio Nacional de Energías Renovables. Presentado en el Future Car Con-gress, junio de 2002.
Capítulo 1. Revisión de los principales enfoques del modelado de baterías.
1.1 Modelos matemáticos de baterías recargables.
1.2 Circuitos equivalentes equivalentes de modelos de baterías.
1.3 Modelos alternativos de baterías.
1.4 Modelos estadísticos de baterías.
1.5 Modelado de factores específicos que afectan el rendimiento de la batería.
1.6. Modelo de la batería de níquel-hidrógeno del Telescopio Espacial Hubble
Objeto del trabajo y objetivos de la investigación.
Capítulo 2. Análisis del modelo estadístico de una batería de níquel-hidrógeno.
2.1. Descripción formalizada del modelo de batería.
2.2. Modelo avanzado de descarga de batería.
2.3. Modelos sugeridos de descarga de batería extendida.
Capítulo 3. Modelado de procesos electroquímicos en una batería de níquel-hidrógeno.
3.1 Modelo autodescarga de batería de níquel-hidrógeno.
3.2 Modelado de una batería de níquel-hidrógeno basado en la hipótesis de carga instantánea y transferencia de calor.
Capítulo 4. Automatización de pruebas de sistemas de suministro de energía para naves espaciales utilizando modelos seminaturales de baterías recargables.
4.1 Estructura del complejo de pruebas.
4.2 Descripción del hardware y modo de funcionamiento del simulador de señal de batería.
4.3 Probar software complejo.
4.4 Resultados del uso práctico de modelos de baterías de níquel-hidrógeno.
Introducción de la tesis (parte del resumen) sobre el tema "Modelado de procesos de carga-descarga de baterías de níquel-hidrógeno en el sistema de control del banco de pruebas"
Relevancia del tema. Los sistemas de suministro de energía (PSS) son parte integral de las naves espaciales (SV), determinan su suministro de energía e influyen significativamente en su eficiencia operativa.
La especificidad del funcionamiento de los sistemas de energía solar de las naves espaciales es el carácter cíclico, la alta inercia, un límite de tiempo estricto para recibir energía de los paneles solares, así como la distribución más racional de la energía recibida entre los consumidores. Debido a la larga estancia de las naves espaciales en órbita, el número de ciclos de funcionamiento de los sistemas de suministro de energía puede alcanzar decenas de miles, por lo que las baterías recargables de níquel-hidrógeno (HBAB), que tienen el mayor número de ciclos de carga/descarga y un ciclo de vida largo, se utilizan cada vez más en estos sistemas. Sin embargo, las baterías de níquel-hidrógeno tienen una serie de parámetros específicos y característicos sólo para ellas.
Debido a los detalles anteriores, la etapa más importante en el desarrollo de sistemas de suministro de energía para naves espaciales es la realización de pruebas en tierra en complejos de bancos automatizados especializados, y uno de los trabajos más importantes, laboriosos y complejos en la construcción de sistemas de suministro de energía es el desarrollo. de subsistemas encargados de trabajar con baterías, es decir, cargar dispositivos de descarga.
En la práctica, se suelen utilizar métodos para probar dispositivos cargador-descarga sin baterías, basados en el uso de varios dispositivos que imitan sus elementos y modos individuales. Los desarrollos existentes en el campo de la simulación del funcionamiento de baterías de níquel-hidrógeno se basan en el cambio manual de parámetros, se caracterizan por un diseño complejo y la falta de unificación incluso para baterías del mismo tipo. En este sentido, surge la necesidad de crear un banco de pruebas automatizado que simule el comportamiento de las baterías de níquel-hidrógeno en diversas condiciones, lo que, a su vez, requiere el desarrollo de un modelo matemático adecuado.
Por lo tanto, la relevancia del tema de la investigación de tesis viene dictada por la necesidad de desarrollar herramientas matemáticas para modelar procesos electroquímicos complejos que ocurren en las baterías de níquel-hidrógeno a bordo de los sistemas de suministro de energía de las naves espaciales, que son el núcleo funcional de los simuladores de máquinas especializadas que garantizan una alta -pruebas y experimentos en tierra seguros y de calidad en el marco de complejos de pruebas automatizados.
El tema del trabajo de tesis corresponde a la dirección científica de la Institución Educativa Estatal de Educación Profesional Superior "Universidad Técnica Estatal de Voronezh" "Sistemas informáticos y sistemas eléctricos de hardware y software".
El objetivo del trabajo es desarrollar una descripción formalizada de los procesos que ocurren en las baterías de níquel-hidrógeno como base para la construcción de modelos matemáticos que simulen la dinámica de los cambios en los parámetros que determinan los modos de funcionamiento del objeto de prueba, en el marco de un Complejo automatizado de pruebas de software y hardware para sistemas de alimentación de a bordo.
Con base en este objetivo, se plantearon y resolvieron las siguientes tareas principales:
Realizar un análisis de los principales enfoques para modelar baterías y analizar los factores que afectan su funcionamiento;
Realizar un análisis de información estadística que caracterice los modos de funcionamiento de las baterías de níquel-hidrógeno como parte del sistema de suministro de energía basándose en datos de telemetría orbital de la estación espacial internacional; desarrollo de recomendaciones para su aplicación práctica;
Realizar un análisis de los procesos electroquímicos que ocurren en las baterías de níquel-hidrógeno, desarrollar su descripción formalizada y un modelo complejo en los modos de carga, descarga y autodescarga;
Desarrollo de la estructura y medios para implementar un complejo de pruebas automatizado para sistemas de suministro de energía de objetos autónomos basado en los modelos desarrollados de baterías de níquel-hidrógeno.
Métodos de investigación. Para resolver los problemas se utilizaron métodos de análisis de sistemas, disposiciones de los fundamentos teóricos de la ingeniería eléctrica, fundamentos teóricos de la electroquímica, teoría del control automático, elementos del aparato matemático para la solución numérica de ecuaciones diferenciales parciales y elementos de la teoría de grafos. usado.
La novedad científica del trabajo de tesis es la siguiente:
Se ha propuesto un método para construir las características de descarga de las baterías de níquel-hidrógeno al cambiar los datos iniciales de acuerdo con los datos experimentales y orbitales medidos disponibles, caracterizado por un error que no excede el 5%;
Se ha desarrollado un modelo integral de procesos electroquímicos y físicos en una batería de níquel-hidrógeno, que tiene en cuenta el fenómeno de la autodescarga;
Se ha desarrollado un modelo matemático dinámico no lineal de una batería de níquel-hidrógeno, que incluye cantidades eléctricas y no eléctricas y que muestra el comportamiento histerético del potencial de la batería durante la carga/descarga, caracterizado por su implementación en términos de variables longitudinales y transversales en forma numérica. ;
Se propone un método para modelar dispositivos eléctricos complejos, caracterizado por reducir las ecuaciones de control a una forma matricial discretizada en el tiempo;
Se ha desarrollado la estructura de un simulador automatizado de software y hardware de señales de baterías, caracterizado por hardware simplificado, flexibilidad en el cambio de parámetros de los simuladores, así como unificación para un mismo tipo de baterías;
Se han desarrollado herramientas para garantizar el funcionamiento automatizado del complejo de pruebas, así como el procesamiento de los resultados de las pruebas.
Importancia práctica de la obra. Los resultados obtenidos en el trabajo pueden utilizarse como base para métodos de ingeniería para calcular procesos transitorios en sistemas de suministro de energía de objetos autónomos que utilizan baterías de níquel-hidrógeno. El complejo modelo matemático desarrollado permite determinar diversas características de las baterías de níquel-hidrógeno sin realizar experimentos ni probar baterías reales. El modelo propuesto se puede utilizar como parte de un sistema de software y hardware de banco automatizado para probar sistemas de suministro de energía de objetos autónomos (como naves espaciales, automóviles híbridos, sistemas autónomos de energía eólica, etc.) junto con un simulador de señal de batería de níquel-hidrógeno.
Implementación e implementación de resultados de trabajo.
Las principales disposiciones del trabajo de tesis se introdujeron en los desarrollos de NPO Electrotechnical Holding LLC "Energia" en forma de componentes de software en el marco de un complejo de banco de software y hardware automatizado para probar sistemas de suministro de energía de naves espaciales.
Aprobación del trabajo. Las principales disposiciones del trabajo de tesis fueron discutidas y aprobadas en seminarios científicos del Departamento de Gestión e Informática en Sistemas Técnicos de VSTU (2002 - 2006); en conferencias de profesores de VSTU (2001 -2004); en la conferencia escolar internacional “Tecnologías de alto ahorro de energía” (Voronezh, 2005); en la conferencia científica y técnica de estudiantes de toda Rusia "Problemas aplicados de electromecánica, energía y electrónica". (Vorónezh, 2006).
Publicaciones. Los resultados de la investigación se publicaron en 6 trabajos impresos, incluida 1 publicación recomendada por la Comisión Superior de Certificación de la Federación de Rusia. En los trabajos publicados en coautoría y al final del resumen, el solicitante posee personalmente: - se llevó a cabo un estudio de las características metrológicas del complejo banco de pruebas para la ISS SES;
- se llevó a cabo un estudio de diversos modelos matemáticos de baterías recargables;
- Se ha desarrollado una estructura unificada de bancos de pruebas, así como un algoritmo para el funcionamiento del software. en la especialidad "Modelado matemático, métodos numéricos y paquetes de software", 13.05.18 código HAC
Conclusión de la tesis. sobre el tema "Modelado matemático, métodos numéricos y paquetes de software", Sazanov, Alexey Borisovich
1. La estructura desarrollada y el algoritmo operativo del software permiten implementar completamente varios tipos de pruebas de una amplia gama de productos de equipos radioelectrónicos, lo que está garantizado por una ideología unificada para la construcción de software dividido por características funcionales;
2. El algoritmo propuesto para calibrar los canales de medición puede aumentar significativamente la precisión de las mediciones durante las pruebas y, teniendo en cuenta que la necesidad de calibración surge solo en la etapa de fabricación y configuración del banco de pruebas, directamente durante las pruebas de velocidad. del sistema de medición de la información en su conjunto aumenta;
3. El algoritmo desarrollado para el filtrado digital de los resultados de las mediciones puede reducir significativamente la influencia del ruido dinámico industrial que afecta a los equipos de prueba durante las pruebas;
4. El diagrama de bloques desarrollado del simulador de señal de batería proporciona un aumento significativo en la calidad de las pruebas al simplificar el hardware responsable de configurar los modos del simulador, brindando flexibilidad para cambiar los parámetros de los simuladores, así como unificar el simulador, al menos para el mismo tipo de baterías;
5. La preparación preliminar de un programa de prueba permite automatizar el proceso de prueba, y el uso de un modelo matemático de una batería de níquel-hidrógeno puede reducir significativamente la intensidad de mano de obra de la etapa de prueba preparatoria.
Conclusión
La investigación realizada en el marco del trabajo de tesis en el campo del modelado de los procesos de carga, descarga y autodescarga de una batería de níquel-hidrógeno como parte de los sistemas de suministro de energía de objetos autónomos nos permitió obtener los siguientes resultados:
1. A partir del análisis de los principales enfoques para modelar varios tipos de baterías, así como sus circuitos equivalentes, se han identificado las principales tareas destinadas a mejorar la calidad de las pruebas de los sistemas de suministro de energía de las naves espaciales.
2. Se ha desarrollado un modelo integral que describe los procesos electroquímicos y físicos en una batería de níquel-hidrógeno, teniendo en cuenta el fenómeno de la autodescarga.
3. Se ha desarrollado un modelo matemático dinámico no lineal de una batería de níquel-hidrógeno, que incluye cantidades eléctricas y no eléctricas y que muestra el comportamiento histerético del potencial de la batería durante la carga/descarga, implementado en términos de variables longitudinales y transversales en forma numérica.
4. Se propone un modelo para analizar las características de descarga de una batería de níquel-hidrógeno cuando se cambian los datos iniciales de acuerdo con los datos orbitales y experimentales medidos disponibles utilizando un sesgo combinado.
5. Se propone un método para modelar dispositivos eléctricos complejos, basado en la reducción de ecuaciones de control a una forma matricial discretizada en el tiempo.
6. Se ha desarrollado la estructura de un complejo automatizado de software y hardware que simula señales de baterías, lo que ha simplificado el hardware, flexibilidad en el cambio de parámetros de los simuladores, así como unificación para un mismo tipo de baterías.
7. Se proponen herramientas que proporcionan un modo automatizado de operación del complejo de pruebas, así como el procesamiento de los resultados de las pruebas.
Lista de referencias para la investigación de tesis. Candidato de Ciencias Técnicas Sazanov, Alexey Borisovich, 2008
2. Astakhov Yu.N., Venikov V.A., Ter-Ghazaryan A.G. Dispositivos de almacenamiento de energía en sistemas eléctricos. M.: Escuela Superior, 1989. 160 p.
3. Babkov O.I. Principales problemas de la ingeniería de energía espacial / O.I. Babkov, N.Ya. Pinigin, E.E. Romanovsky, B.E. Chertok // Industria de Rusia. -1999. -No 9. -s. 7-22.
4. Bloque simulador de señal, 33Y.2574.003 TU, Korolev, región de Moscú, RSC Energia, 1987.
5. Varenbud J.P, Livshin G.D., Tishchenko A.K. Desarrollo de la estructura y hardware de un complejo de información y control para pruebas de sistemas de suministro de energía de naves espaciales / Energía: Científico y práctico. Vestn. 1999. - N° 4 - págs. 36-54.
6. Varenbud J.P, Ledyaykin V.V., Sazanov A.B. Desarrollo de un algoritmo para probar SES utilizando un complejo de hardware y software automatizado. // Energía: científica y práctica. Vestn. -2001.-Nº 1p. 16-28
7. Vedeneev G.M. Formas de mejorar los sistemas autónomos de suministro de energía / Vedeneev G.M., Orlov I.N., Tokarev A.B., Chechin A.V.//C6. científico obras N° 143. M.: Moscú. Energía int. 1987. -p. 7.
8. German-Galkin S. G. Modelado informático de sistemas semiconductores en MATLAB 6.0: Libro de texto. SPb.: CORONA print, 2001.9." German-Galkin S. G. Circuitos eléctricos lineales. Trabajo de laboratorio. SPb.: Profesor y alumno, CORONA print, 2002.
9. German-Galkin S. G. Análisis espectral de procesos de convertidores de semiconductores de potencia en el paquete MATLAB (R 13) // Revista científica y práctica "Exponenta Pro. Mathematics in Applications", 2003, No. 2. P. 80 82.
10. Modelado dinámico y prueba de sistemas técnicos / Ed. IDENTIFICACIÓN. Kochubievsky. M.: Energía, 1978. -303 p.
11. Duplin N.I., Podvalny S.JL, Savenkov V.V., Tishchenko A.K. Análisis de la estabilidad de sistemas de alimentación CC ramificados // Sistemas de control y tecnologías de la información: Coll. científico obras -Voronezh, VSTU. 2000. -s. 40-49.
12. Dyakonov V. Simulink 4. Libro de referencia especial. San Petersburgo 2002
13. Zlakomanov V.V., Yakovlev B.S. Interacción de sistemas dinámicos con fuentes de energía. M.: Energía, 1980. - p. 144.
14. Bloque simulador de señal, 33Y.2574.003 TU, Korolev, región de Moscú, RSC Energia, 1987.
15. Lelekov A.T. Modelado de características termofísicas de una batería de níquel-hidrógeno. // Boletín de Sib.gos. aeroespacial univ.: sáb. científico Actas / editado por profe. GP Belyakova; Hermano. estado aeroespacial tía. Krasnoyarsk, 2004. Edición. 4. - página 128
16. Klinachev N.V. Fundamentos de sistemas de modelado o 7 dominios de las leyes de Ohm y Kirchhoff: fragmentos seleccionados. Cheliábinsk, 2000-2005.
17. Savenkov V.V. Modelado, desarrollo e investigación experimental de sistemas de energía eléctrica para objetos autónomos. Disentimiento. Doctorado, VSTU, Vorónezh, 2002.
18. Sazanov A.B. Modelado matemático de modos de funcionamiento de baterías recargables.// Revista científica y técnica “Ingeniería Mecánica”, No. 2, Moscú, 2007, “Virage Center”, págs.
19. Sazanov A.B., Litvinenko A.M. Automatización de pruebas de aceptación de unidades electrónicas de productos de equipos radioelectrónicos.// Revista científica y técnica “Complejos eléctricos y sistemas de control”, No. 2, Voronezh, 2006, “Kvarta” págs.
20. Sazanov A.B., Litvinenko A.M. Modelo de autodescarga de batería de níquel-hidrógeno. // Boletín VSTU, serie “Energía”, número 6, 2007/ Voronezh, estado. aquellos. universidad. Vorónezh, 2007.
21. Semykin A.V., Kazarinov I.A., Sistemas electroquímicos recargables de níquel-hidrógeno. // Energía electroquímica. Estado de Sarátov Universidad, Saratov 2004, T. 4, No. 1 págs. 3-28, No. 2 págs. 63-83, No. 3 págs. 113-147.
22. Tenkovtsev V.V., Tsenter B.I., Fundamentos de la teoría y funcionamiento de baterías selladas de níquel-cadmio. L.: Energoatomizdat. Lenin. Departamento, 1985.
23. Tishchenko A.K., Gankevich P.T., Livshin G.D., Sistema unificado de suministro de energía para naves espaciales // Voronezh. Energía: científica y práctica. mensajero 1999.-Nº 3. -p. 34-51.
24. Tishchenko A.K., Gankevich P.T., Savenkov V.V. Características del diseño de sistemas unificados de suministro de energía de alto voltaje para naves espaciales // Voronezh. Energía: científica y práctica. mensajero -1999 -№1-2 págs.6-17
25. Tsenter B.I., Lyzlov N.Yu. Sistemas electroquímicos metal-hidrógeno. Teoría y práctica. L.: Química, 1989, 282 p.
26. Chernykh I.V. Modelado de dispositivos eléctricos en MATLAB, SimPowerSystems y Simulink. 1ª edición, 2007
27. Shannon R. Modelado de simulación de sistemas artísticos y científicos: Transl. del ingles M.: Mir, 1978. 418 p.
28. Fuente de alimentación de aviones / ed. NUEVO TESTAMENTO. Korobina. -M.: Ingeniería Mecánica, 1975. -p. 382.
29. Appelbaum, J y Weiss, R., "Estimación de la carga de la batería en sistemas fotovoltaicos", 16ª Conferencia de especialistas fotovoltaicos del IEEE, págs. 513-518, 1982
30. Baudry, P. et al, "Modelado electrotérmico de baterías de polímero de litio para el período de arranque y potencia de pulso", Journal of Power Sources, Vol 54, págs. 393-396, 1995
31. Bernardi D., E. Pawlikowski, J. Newman, Un balance energético general para sistemas de baterías, J. Electrochem. Soc. 132 (1) (1985) 5-12.
32. Bratsch SG, J. Phys. Química. Árbitro. Datos, 18.1 (1989).
33. Brenan, K. E., Campbell, S. L. y Petzold, L. R., Solución numérica de problemas de valores iniciales en ecuaciones algebraicas diferenciales, Holanda Septentrional, Nueva York (1989).
34. Bumby, J. R., P. H. Clarke e I. Forster, U of Durham, Reino Unido, “Modelado por computadora de los requisitos de energía automotriz para motores de combustión interna y vehículos eléctricos con batería”, IEE Proceedings, Vol 132, pt. R, No. 5, septiembre de 1985, págs. 265-279
35. Chapman, P. y M. Aston, “Un modelo de batería genérico para la predicción del rendimiento de simulación de vehículos eléctricos e híbridos”, Vehículos eléctricos e híbridos, SP-2, Int. J. Veh. Diseño, 1982, págs. 82-95
36. Cohen, F. y Dalton, P. J. "Arranque y rendimiento inicial de la batería de níquel-hidrógeno de la Estación Espacial Internacional". Actas de la 36ª Conferencia Intersociedad de Ingeniería de Conversión de Energía, Savannah, GA, 29 de julio al 2 de agosto de 2001.
37. Conway, W. E. y Bourgault, P. L., Can J. Chem., 37, 292 (1959).
38. Dalton, P., Cohen, F., "Battery Reinitialization of the Photovoltaic Module of the International Space Station", documento n.º 20033, Actas de la 37ª Conferencia Intersociety de Ingeniería de Conversión de Energía, Washington DC, 28 de julio al 2 de agosto, 2002.
39. Dalton, P., Cohen, F., "International Space Station Nickel-Hydrogen Battery On-Orbit Performance", artículo n.º 20091, Actas de la 37ª Conferencia Intersociety de Ingeniería de Conversión de Energía, Washington DC, 28 de julio al 2 de agosto, 2002.
40. Dalton P., Cohen F., Actualización sobre el rendimiento en órbita de la batería de níquel-hidrógeno de la estación espacial internacional, en: Actas de AIAA 2003, documento n.º 12066, 2003.
41. De Vidts P., Delgado J. y White R. E., J. Electrochem. Soc., 143, 3223 (1996).
42. De Vidts P., Delgado J., Wu W., Véase D., Kosanovich K. y White R. E., J. Electrochem. Soc., 145.3874 (1998).
43. Dobner, Donald J. y Edward J. Woods, Laboratorios de investigación de GM, "Una simulación dinámica de vehículos eléctricos", 1982, págs. 103-115
44. Dougal R.A., Brice C.W., Pettus R.O., Cokkinides G., Meliopoulos A.P.S.,
45. Creación de prototipos virtuales de sistemas PCIM: el banco de pruebas virtual, en: Actas de la Conferencia PCIM/HFPC "98, Santa Clara, CA, noviembre de 1998, págs. 226234.
46. Dunlop J.D., Rao G.M., Yi T.Y., Manual de la NASA para baterías de níquel-hidrógeno, Publicación de referencia de la NASA. 1314, septiembre de 1993.
47. Dunlop J.D., Giner J., Van Ommering G., Stockel J.F., Nickel Hydrogen Cell, EE. UU. Patente 3867299, 1975.
48. Facinelli, W. A., "Modelado y simulación de baterías de plomo-ácido para sistemas fotocoltaicos", 1983 18ª Conferencia Intersociedad de Ingeniería de Conversión de Energía IECEC, Volumen 4, 1983
49. Halpert G., J. Fuentes de energía, 12,177 (1984).
50. Hojnicki, JS, Kerslake, TW, 1993, "Space Station Freedom Electrical Performance Model", documento no. 93128, Actas de la 28ª Conferencia Intersociedad de Ingeniería de Conversión de Energía, Atlanta, Georgia, 8 al 13 de agosto de 1993.
51. Gear C.W., Problemas de valores iniciales numéricos en ecuaciones diferenciales ordinarias, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, Nueva Jersey, 1971.
En el primer capítulo de la disertación, se consideraron métodos conocidos para aproximar las curvas de descarga AB a valores de corriente constantes. Estos métodos son estáticos, es decir. No tenga en cuenta el cambio en el modo de descarga de la batería que se produce constantemente en un vehículo eléctrico. Al modelar la carga inestable de la batería, es necesario tener en cuenta la dependencia de la capacidad máxima de la batería de la corriente de descarga. Para ello, la ecuación de Peukert (2) es la más adecuada.
En la figura 3. Se presenta un algoritmo simplificado que permite determinar el voltaje de la batería en cada paso de cálculo en un modelo de simulación del movimiento de un vehículo eléctrico.
Este método para calcular la descarga de una batería no estacionaria también se puede ampliar para describir la carga no estacionaria que se produce durante el frenado regenerativo.
El objetivo final del desarrollo de un modelo de vehículo eléctrico es determinar sus indicadores de rendimiento y las características de la batería en un modo de conducción determinado. Se tomaron como parámetros principales los siguientes:
Al modelar el movimiento de los vehículos eléctricos en el ciclo SAE j 227 C, los resultados se obtuvieron con la estructura de datos presentada en la Tabla 2.
Los resultados del análisis factorial (Tabla 3) mostraron que ya tres factores determinan el 97% de la información, lo que permite reducir significativamente el número de factores latentes y, en consecuencia, la dimensión del modelo de simulación.
Resultados del cálculo de los principales indicadores de rendimiento de los vehículos eléctricos durante la aceleración.
 |  |  |  |  |  |  |  |  | |  |  |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| 1,00 | 129,93 | 25,21 | 250,00 | 7,2 | 19,49 | 120,11 | 3,00 | 280,92 | 0,46 | 4487,4 | 0,02 |
| 2,00 | 129,80 | 41,11 | 250,00 | 7,2 | 19,58 | 121,19 | 6,23 | 583,47 | 1,81 | 12873,1 | 0,32 |
| 38,00 | 116,73 | 116,30 | 111,73 | 3,4 | 26,36 | 23,40 | 47,53 | 4449,17 | 393,5 | 828817,1 | - |
Los resultados del análisis factorial (Tabla 3) mostraron que ya tres factores proporcionan el 97% de la información, lo que permite reducir significativamente el número de factores latentes y, en consecuencia, la dimensión del modelo de simulación.
Aclarar la representación analítica de las características de descarga de la batería 6EM-145, a partir de la cual se forma la batería de un vehículo eléctrico con una masa total de 3,5 toneladas y un peso de batería de 700 kg, con el fin de estudiar la posibilidad de cortocircuitos. Para recargar la batería durante un turno de trabajo y, como resultado, aumentar el kilometraje, se llevó a cabo un experimento para probar la batería 6EM-145 de acuerdo con un programa especial. El experimento se llevó a cabo durante 2 meses utilizando 2 baterías 6EM-145.
Contenido de información de factores abstractos.
| ^ Valor propio | Porcentaje de variación | Valores propios acumulados | Porcentaje de variación acumulada |
|
| 1 | 8,689550 | 78,99591 | 8,68955 | 78,9959 |
| 2 | 1,173346 | 10,66678 | 9,86290 | 89,6627 |
| 3 | 0,832481 | 7,56801 | 10,69538 | 97,2307 |
| 4 | 0,235172 | 2,13793 | 10,93055 | 99,3686 |
Las pruebas se llevaron a cabo según el siguiente método:
Los resultados de la regresión múltiple para casi todas las variables dependientes mostraron resultados estadísticamente significativos (el coeficiente de correlación fue igual a R=0,9989, un F-actitud F(2,6)=1392,8). Como resultado, se muestra la posibilidad de un uso legítimo de los modelos lineales.
La primera etapa de aceleración se calcula en el valor del flujo magnético. F= F máximo= 0,0072 Wb y manteniendo la corriente de armadura a un nivel constante I yo = I r1 = 250 A. Esta etapa comienza en el momento t= 0 y finaliza cuando el ciclo de trabajo llega a 1. Valores constantes para esta etapa de aceleración: corriente de excitación I en = a∙F máximo 3 + b∙F máximo 2 + do∙F máximo=10,68 A y voltaje en el devanado de campo Ud. en = I∙R ov
De acuerdo con el principio de regulación de dos zonas, se puede lograr un aumento de la velocidad de rotación del eje del motor eléctrico a plena tensión debilitando el campo magnético. Esto se implementa en un regulador de corriente electrónico que controla un devanado de campo independiente. La segunda etapa de aceleración comienza en el momento correspondiente a =1 y finaliza cuando el vehículo eléctrico alcanza la velocidad especificada. Valores iniciales V, norte, Ud. d etc. son los resultados de calcular el último paso de aceleración a pleno caudal, cuando =1.
Resultados de regresión múltiple
| Estadística | error estándar | ^ Puntuación Parámetros de regresión | error estándar | Estadístico teca Alumno por intervalo de confianza | Nivel de error al aceptar la importancia de un parámetro de regresión. |
|
| Gratis miembro | -0,267327 | 1,944346 | -0,13749 | 0,895142 |
||
| A | 0,005475 | 0,019047 | 0,006819 | 0,023722 | 0,28744 | 0,783445 |
| V3 | 0,999526 | 0,019047 | 1,233841 | 0,023513 | 52,47575 | 0,000000 |
El frenado de los vehículos eléctricos puede ser mecánico o regenerativo. La última etapa del movimiento en el ciclo comienza en el momento t= t a + t cr + t co y termina cuando t= t a + t cr + t co + t b. El frenado en el ciclo SAE j 227 C ocurre con desaceleración constante, la cual se puede definir como: a= V seleccione /(3.6∙ t b) m/s 2 , donde V seleccionar - velocidad al final de la carrera, km/h
Los experimentos de simulación realizados en el trabajo de tesis para evaluar las características del movimiento de vehículos eléctricos mostraron que un proceso aleatorio de características condicionalmente no estacionario se aproxima bien a un proceso con una función de autocovarianza de la forma:
Dónde r 1 (t) Y r 2 (t) respectivamente igual:
| . | (9) |
Se obtienen expresiones analíticas para describir el proceso condicionalmente no estacionario. Deja que el vector de columna S=(S 0 , S -1 , ... , S -metro ) t determina los valores de las características de movimiento ( t) en momentos St=t 0 ,t -1 ,…,t - metro , (t 0 >t -1 >.. >t -metro ). Entonces la expectativa matemática es:
Dónde D (t) = (r(t-t 0 ), r(t-t -1 ), ... , r(t-t -metro ) vector fila de covarianzas;
D =||cov( (t i ), (t j ))||=||r(t i -t)||, i,j=0..-m - matriz de covarianza de la historia del proceso en momentos t i ,t j ; r(t) - Función de autocorrelación del modo de movimiento estacionario.
Se eligieron algoritmos de aproximación estocástica como algoritmos para controlar los modos de movimiento de los vehículos eléctricos en la disertación. Dejar ^X variable vectorial en R norte, para lo cual se cumplen las siguientes condiciones:
1. Cada combinación de parámetros controlados. incógnita corresponde a una variable aleatoria Y características del movimiento con expectativa matemática METRO Y(X).
2. METRO Y(X) tiene un máximo único y segundas derivadas parciales 2 METRO Y/x i x j están limitados en todo el rango de cambios en los modos de control.
3. Secuencias ( a k) Y ( do k) satisfacer las condiciones:
| A)  , b)  , V)  , GRAMO)  . | (12) |
4. La secuencia recurrente de modos de control aleatorio se determina en función de la transición según el signo del incremento: .
5. Vectores Y k los cambios en las características del movimiento se determinan en función de la implementación de valores aleatorios de los modos actuales incógnita k de acuerdo con uno de los planes PAG 1 , PAG 2 o PAG 3:
PAG 1 =[incógnita k, incógnita k+ck mi 1 , . . . , incógnita k+ck mi i , . . . , incógnita k+ck mi N ] T - plano central;
PAG 2 =[incógnita k+ck mi 1 , incógnita k-c k mi 1 , . . . incógnita k+ck mi NORTE, incógnita k-c k mi N ] T - plan simétrico;
PAG 3 =[incógnita k, incógnita k+ck mi 1 , incógnita k-c k mi 1 , . . . incógnita k+ck mi NORTE, incógnita k-c k mi N ] T .- plano con un punto central, donde .
6. Dispersión de la evaluación de las características del movimiento k 2 para cada combinación de modos incógnita k es limitado k 2 2
La investigación realizada en la tesis mostró que cuando se cumplen las condiciones anteriores, la secuencia de modos de control seleccionados incógnita k converge a valores óptimos con probabilidad 1.
Como resultado de la formalización, el algoritmo de funcionamiento del modelo de simulación controlada del movimiento del vehículo eléctrico es la siguiente secuencia de acciones:
1. Configuración inicial del modelo y selección de modos de movimiento iniciales. incógnita 0 , k=0.
2. Para una determinada combinación de modos incógnita k en su vecindario local de acuerdo con uno de los planes PAG i (i=1,2,3) se generan trayectorias de muestra de características de movimiento ( Xk,l ( t|s k)) l=1 L de duración t cada uno desde un estado inicial común s k .
3. Las estimaciones integrales promedio de las características se calculan para todos yo=1
…l con un estado inicial general s k :
6. Establecer el estado inicial s k +1
del siguiente intervalo de control, igual al estado final de uno de los procesos del paso anterior.
7. De acuerdo con el criterio de parada seleccionado, se pasa al paso 2 o al final de la simulación.
En el cuarto capitulo Se probaron los métodos y modelos desarrollados.
A la hora de elegir el tamaño de una batería instalada en un vehículo eléctrico, se utiliza el concepto de trabajo de transporte para optimizar la relación entre la capacidad de carga y el kilometraje del vehículo eléctrico. A=G mi ∙L t∙km, donde GRAMO mi– capacidad de elevación del EM, t; l– Reserva de marcha del EV (kilometraje). Capacidad de carga del vehículo eléctrico GRAMO mi =GRAMO 0
- metro b / 1000 t, donde GRAMO 0
=G A –
metro– capacidad de carga del chasis, determinada por la capacidad de carga del vehículo base GRAMO A teniendo en cuenta la masa metro, liberado al reemplazar el motor de combustión interna con un sistema de propulsión eléctrica, t; metro b – masa de la fuente de energía, kg. Valor del kilometraje l El vehículo eléctrico se calcula generalmente utilizando la fórmula conocida en la literatura. 
km, donde mi metro- energía específica de la fuente de corriente, Wh/kg;
- consumo específico de energía durante la conducción, Wh/km. En consecuencia, para los trabajos de transporte se cumple lo siguiente:
| t∙km, | (15) |
donde: coeficiente 
km/kg.
A partir del modelo de simulación desarrollado se realizó el cálculo del movimiento de un vehículo eléctrico basado en el automóvil GAZ 2705 GAZelle con capacidad de carga. GRAMO 0 = 1700 kilogramos. El cálculo se realizó para fuentes ensambladas a partir de 10 bloques de baterías OPTIMA D 1000 S conectados en serie. El número de baterías conectadas en paralelo en cada bloque varió de 1 a 8. Por lo tanto, en incrementos de 20 kg, la masa de la fuente de energía. cambiado en el rango teóricamente posible de 0 a GRAMO A .
Se realizaron cálculos para el movimiento en un ciclo. S AE j 227 C y para movimiento a velocidad constante. En la figura 4. Se muestra la dependencia teórica y basada en simulación del trabajo de transporte de la masa de la batería.
Según los resultados del cálculo, el máximo trabajo de transporte se consigue con un peso de batería ligeramente superior a la mitad de la capacidad de carga. Esto se explica por un aumento de la energía específica. mi metro fuente actual con el aumento de su capacidad.
Ciclo S AE j 227 C es uno de los ciclos de prueba más intensos; el modo de conducción sin paradas, por el contrario, es uno de los más fáciles. En base a esto, se puede suponer que los gráficos correspondientes a los modos de conducción intermedios se ubicarán en el área delimitada por las curvas correspondientes, y el trabajo máximo de transporte cuando se opera con la batería OPTIMA D1000S se encuentra en el rango de 920 a 926 kg.
En conclusión Se presentan los principales resultados del trabajo.
Solicitud
contiene documentos sobre el uso de los resultados del trabajo.
^
Principales conclusiones y resultados del trabajo.
Publicaciones sobre el tema del trabajo de tesis.
Los resultados de la investigación se publicaron en 6 publicaciones.
Baterías
Actualmente, uno de los tipos de baterías de iones de litio más utilizados son aquellas que utilizan LiFePO 4 (fosfato de litio y hierro) como principio activo del cátodo.
En este artículo, los autores fundamentan los principios del modelado del modo de carga de una batería de fosfato de hierro y litio (AB), realizado teniendo en cuenta la distribución de los parámetros de las baterías individuales, y formulan recomendaciones sobre el modo de carga de la batería.
BATERÍA DE FOSFATO DE LITIO Y HIERRO
Simulación del modo de carga.
Alexey Voroshilov, Ingeniero jefe de Energy Storage Systems LLC,
Andréi Petrov, Responsable de proyecto LIA
Evgeny Chudinov, Doctor en Ciencias Técnicas, Profesor
PJSC "NZHK", Novosibirsk
El uso de baterías de iones de litio (LIB) es una tecnología relativamente nueva para almacenar electricidad, que recientemente se ha desarrollado rápidamente. En términos de sus parámetros (densidad de energía almacenada, densidad de potencia, vida útil), este tipo de fuentes de corriente química es significativamente superior a las baterías tradicionales de plomo-ácido y alcalinas. Debido a la mejora constante de la tecnología de producción de LIB, se ha producido una disminución constante en el coste de este tipo de batería. Hoy en día, el coste de la energía almacenada en ellas es sólo ligeramente superior al coste de la energía almacenada en las baterías tradicionales. Esto garantiza la viabilidad económica de su uso cada vez más extendido en diversos campos de la tecnología.
De todos los tipos conocidos de fuentes de corriente química, las LIB que utilizan fosfato de hierro y litio (LFP) como material catódico son realmente seguras de usar, y dopar la masa activa del cátodo con ciertos metales mejora significativamente las características energéticas de dichas baterías. Estos hechos han generado un gran interés en los LFP LIB por parte de empresas que producen dispositivos de almacenamiento de energía para el transporte eléctrico y la energía. Al mismo tiempo, este tipo de baterías de iones de litio, en comparación con otros tipos de LIB, tiene una serie de características cuya consideración es necesaria para garantizar la vida útil requerida.
El artículo analiza las características operativas de las LIB LFP y también proporciona algunos resultados del modelado matemático del proceso de carga de una batería de iones de litio (LIAB) ensamblada sobre su base, teniendo en cuenta la distribución de los parámetros de las baterías individuales. En este caso, la propia batería se considera una red activa de dos terminales, cuyos parámetros (tensión del generador y resistencia interna) dependen de forma no lineal de la corriente de carga/descarga, el estado de carga y la temperatura. El modelado utilizó una serie de datos experimentales obtenidos en la planta de Liotech en 2014-2015. Los resultados del estudio se pueden utilizar para mejorar la eficiencia de carga de las LIB LFP y garantizarles una larga vida útil.
MODO DE CARGA LFP
Características corriente-voltaje al cargar.
La dependencia del voltaje de la batería durante la carga o descarga con corriente continua tiene un carácter específico. En la figura. La Figura 1 muestra una dependencia típica del voltaje del LFP modelo LT-LYP380 fabricado por Liotech con respecto al grado de carga cuando se carga a temperatura ambiente (20±5 °C).
Arroz. 1. Dependencia del voltaje de la batería LT-LYP380AH del grado de carga cuando se carga con diferentes corrientes (0,2 CON norte; 0,5 CON norte; 1 CON norte)
Las características de carga de los LFP LIB se caracterizan por tres regiones: un rápido aumento del voltaje de la batería al comienzo de la carga, un lento cambio de voltaje en el medio y un rápido aumento al final. La mayoría de los fabricantes de LFP LIB recomiendan limitar el voltaje de carga de la batería a 3,7-3,9 V.
Modo de carga CC/CV
El modo de carga de batería más utilizado es el modo de carga de corriente constante seguido del modo de carga de voltaje constante, el llamado modo CC/CV. En la figura. La Figura 2 muestra un programa de carga típico para una batería de plomo-ácido. La curva roja muestra la dependencia de la corriente, la curva azul muestra el voltaje versus el tiempo. Para una batería de iones de litio, la naturaleza de las curvas no cambia, excepto que el voltaje de transición al modo de carga de voltaje constante es significativamente mayor para las LIB. Esto se debe al hecho de que el voltaje de circuito abierto (OCV) de las LIB es significativamente mayor que el de las baterías de plomo-ácido. Para los LFP LIB, los fabricantes recomiendan elegir un valor de voltaje de 3,7-3,9 V; para otros tipos de baterías (NMC, LCO, LTO), este valor puede diferir ligeramente.
Arroz. 2. Relación de carga CC/CV típica para una batería de plomo-ácido
Cuando se utiliza una batería de plomo-ácido en modo de carga flotante, a veces se utiliza un modo con dos niveles de voltaje. Al alcanzar un determinado valor del grado de carga (State of Charge - SoC) hay una transición al llamado modo de carga de mantenimiento. Por ejemplo, para baterías de plomo-ácido reparadas a temperatura ambiente, el voltaje de carga es de 2,3-2,4 V, el voltaje de carga de mantenimiento es de 2,23 V.
El valor del voltaje de carga de mantenimiento para baterías de plomo-ácido se selecciona en función de la condición de minimizar el proceso de corrosión de sus electrodos y depende de la temperatura de funcionamiento de la batería de plomo-ácido. Para LIA, esta transición suele verse diferente. En este momento, es necesario detener la carga por completo o reducir la corriente de carga al valor de la corriente de equilibrio. A continuación se analizarán las razones por las que las baterías de iones de litio incluidas en la batería deben equilibrarse entre sí.
Modo de carga de voltaje constante (CV)
Deja que en un momento en el tiempo t 1 desde el inicio de la carga de la batería con corriente I 0, pasa del modo de carga de corriente constante al modo de carga de voltaje constante. Al cambiar al modo de carga de voltaje constante, la corriente cae exponencialmente con el tiempo, cambiando según la ley:
 |
(1) |
Esta dependencia se determina resolviendo la ecuación de Cottrell y Fick para baterías de iones de litio en modo potenciostático. En este caso, la constante de tiempo τ está determinada por el coeficiente de difusión química de las partículas intercaladas, el espesor de la capa de material del electrodo y otros parámetros. Ejemplo de carga con corriente 0.2 CON mostrado en la Fig. 3.
Arroz. 3. Perfil de carga de la batería en modo CC/CV
Cargar q, recibido por la batería, está determinado por la integral de Coulomb:
Aquí c norte- capacidad de la batería.
Para las LIB LFP se aceptan los siguientes parámetros de carga, basados en una única batería:
Tiempo de carga antes de que la corriente disminuya al nivel 0,1 I 0 (este nivel se adopta para determinar el momento en que la batería está completamente cargada) está determinado por la expresión:
En Ud. 0 = 3,4 V, t carga ≈ 8,25 horas, con Ud. 0 = 3,7 V, t carga ≈ 5,20 horas En las coordenadas corriente/estado de carga, esta dependencia se presenta en la Fig. 4. En un caso real, cuando una batería (o una sola batería) se conecta a un cargador a través de un cable de conductividad finita, el perfil de carga se vuelve más complejo, ya que a medida que se carga la batería, la corriente de carga disminuye y la tensión cae. los cables de alimentación disminuye correspondientemente. Esto hace que el voltaje aplicado a la batería aumente a medida que se carga, y el perfil de carga que se muestra en la Fig. 3 y 4, está distorsionado.
Arroz. 4. Perfil de carga de la batería en modo CC/CV en coordenadas de corriente/estado de carga
PARÁMETROS DE LA BATERÍA LFP
Circuito equivalente de batería
En la figura. La Figura 5a muestra el circuito equivalente de una red activa de dos terminales en forma general. Aquí mi int - fem del generador, z int es su resistencia interna (impedancia), que es de naturaleza compleja, es decir, depende de la frecuencia. En términos generales, mi entero y z int - funciones de corriente, estado de carga, temperatura y frecuencia. Explicar la naturaleza de la curva de carga LFP LIB a medida que se acerca el estado de carga. SoC al 100%, es necesario considerar con más detalle su circuito equivalente.
Arroz. 5
a) Esquema de una red activa de dos terminales en forma general
b) Circuito equivalente de una batería como red activa de dos terminales
mi 0 - voltaje de circuito abierto de la batería (OCV);
mi p - potencial de polarización;
R 0 - resistencia óhmica total de contactos, material de electrodo, electrolito, etc.;
do 1 - capacitancia eléctrica de la doble capa de electrodo-electrolito;
R 1 - resistencia a la transferencia de carga en la interfaz electrodo-electrolito;
do 2 - capacitancia eléctrica, determinada por el gradiente de intensidad del campo eléctrico en la sustancia electrolítica cuando una corriente eléctrica fluye a través de ella;
R 2 - resistencia determinada por el valor final del coeficiente de difusión de los iones de litio en la sustancia electrolítica.
En varios artículos se analizan varios circuitos de batería equivalentes. La descripción general más completa de las publicaciones sobre este tema se presenta en. En la figura. La Figura 5b muestra un circuito equivalente que, en nuestra opinión, describe más adecuadamente el comportamiento de la batería durante la carga/descarga, determinado experimentalmente.
El voltaje a través de la batería está determinado por el voltaje del circuito abierto, el potencial de polarización y las pérdidas óhmicas a través de la resistencia interna de la batería cuando la corriente eléctrica fluye a través de ella. A continuación se muestran las dependencias medidas de los principales parámetros de la batería con respecto al grado de carga.
Dependencia de la NRC de SoC al cargar la batería.
ecuación de oléinikov
La apariencia no lineal de la curva de crecimiento de voltaje al comienzo del ciclo de carga (Fig. 1) se debe al rápido cambio en la concentración de iones de litio en la región cercana al electrodo, tanto en la fase líquida como en la sólida. Tensión de circuito abierto mi X está determinada por la diferencia en los potenciales electroquímicos del cátodo y el ánodo en un estado de equilibrio. La ecuación que describe el potencial del electrodo intercalar fue propuesta por S.A. Oléinikov:
 |
(4) |
Dónde mi X 0 - potencial electroquímico del electrodo intercalar (cátodo o ánodo);
R- constante universal de los gases;
t- temperatura absoluta;
F- número de Faraday;
incógnita- grado de intercalación;
A- constante teniendo en cuenta el contenido de impurezas ionizadas en el material del electrodo.
De la expresión presentada se deduce que el potencial del electrodo intercalado (litiado) depende logarítmicamente del grado de intercalación (concentración de iones de litio). Esto determina el cambio lento en el voltaje de la batería al cambiar SoC en la parte media del programa de carga. Se puede demostrar que cuando la concentración cambia en un factor de 10, el potencial del electrodo mi X a temperatura ambiente cambia aproximadamente 59 mV. Valor típico mi X para una batería de fosfato de hierro y litio cargada al 60-80%, en condiciones normales es 3,32-3,34 V.
En la figura. La Figura 6 muestra la dependencia medida experimentalmente del NRC de la batería del grado de carga a temperatura ambiente. Se puede ver que la dependencia de la NRC de SoC realmente tiene un carácter logarítmico.
Arroz. 6. Dependencia del NRC del nivel de carga (en fracciones de CH) en t = 25±3 °C
Dependencia de la resistencia interna del nivel de carga de la batería.
Considere el circuito equivalente de la Fig. 5b. Como han demostrado las mediciones, la constante de tiempo τ 1 = R 1 · do 1 es aproximadamente 10-100 ms. Magnitud R 1 determina el valor de la resistencia interna. R int, que los fabricantes de baterías proporcionan en las especificaciones de sus productos. R int se define aquí como la relación de la profundidad de la caída de voltaje a través de la batería cuando se aplica un paso de corriente a la batería. Al mismo tiempo R entero = R 0 + R 1. Significado R int define la corriente que la batería es capaz de entregar con un cortocircuito metálico externo en sus bornes. Significado característico R int para una batería con una capacidad de 380 Ah es de 0,3 a 0,4 mOhm. Constante de tiempo τ 2 = R 2 · do 2 es igual a aproximadamente 10-20 minutos y está determinado por el tiempo de relajación de la batería cuando se le retira o se le aplica una carga. La constante de tiempo τ 2 depende de la cantidad de corriente que fluye y depende débilmente del grado de carga de la batería.
La resistencia interna total también depende débilmente de SoC. En la figura. La Figura 7 muestra una dependencia típica obtenida experimentalmente de la resistencia interna de la batería modelo LT-LYP380AH del grado de carga.
Arroz. 7. Dependencia de la resistencia interna de la batería LT-LYP380AH de su estado de carga
R 0 - resistencia interna medida con voltaje alterno con una frecuencia de 1 kHz (para las mediciones se utilizó un dispositivo Hioki 3554);
R 1 - resistencia interna medida según el método 17 GOST R IEC 896-1-95 (3) inmediatamente después de aplicar el paso actual;
R 2 - resistencia interna medida según el método 17 GOST R IEC 896-1-95 (3) un minuto después de aplicar el paso actual.
Se puede observar que cuando el nivel de carga es inferior al 80%, la resistencia interna de la batería depende débilmente del grado de carga. Aumento del valor medido R 2 al acercarse SoC al 100% está determinado por el crecimiento del potencial de polarización.
Potencial de polarización
El potencial de polarización se define de manera diferente en diferentes fuentes. Desde el punto de vista físico, el potencial de polarización se define correctamente como el potencial de carga de la capacitancia de la capa de electrodo-electrolito dieléctrico que tiene durante la carga/descarga con corrientes bajas. Se define como la desviación del voltaje medido de la batería del voltaje del circuito abierto cuando la corriente fluye a través de él, menos la caída de voltaje a través de la resistencia interna. El significado físico es que para que comience el proceso de carga/descarga de la batería, el condensador formado por la transición electrodo-dieléctrico-electrolito debe cargarse a un valor determinado. El potencial de polarización es igual al voltaje de carga total de los condensadores en los dos electrodos. El potencial de polarización de una batería de plomo-ácido es de aproximadamente 150-180 mV. Este valor determina la disminución de voltaje en la batería cuando pasa del modo de carga de mantenimiento (a un voltaje de 2,23 V) al modo de descarga (a un voltaje de 2,05-2,08 V).
Se ha establecido experimentalmente que para LIB este valor es significativamente menor y equivale aproximadamente a 3-5 mV. El cambio en el potencial de polarización se determinó como un cambio en el voltaje de la batería durante su transición del modo de carga con una corriente baja (~0,5 A) al modo de descarga también con una corriente baja (~1,0 A).
El hecho de que el potencial de polarización de las LIB sea mucho menor que el de una batería de plomo-ácido aparentemente se debe a que existe una diferencia fundamental entre una batería de iones de litio y una batería de plomo-ácido. En el caso de una batería de plomo-ácido, el proceso de carga va acompañado de una reacción química en la interfaz electrodo-electrolito asociada con la conversión de sulfato de plomo en dióxido de plomo y ácido sulfúrico en un electrodo y en plomo metálico y ácido sulfúrico. por el otro. Durante el proceso de descarga, se produce una reacción química inversa. En el caso de LIB, no ocurre en la interfaz electrodo-electrolito. El proceso de carga/descarga se debe a la intercalación libre de iones de litio de la sustancia catódica a la sustancia anódica y viceversa. SoC Como se indicó anteriormente, al acercarse
Hasta el 100% se produce un aumento no lineal en el potencial de polarización, provocado por una transición a otro tipo de reacción química asociada a la transformación de una sustancia electrolítica.
El concepto de una batería 100% cargada.
Para LIB, el “grado de carga del 100 %” es un valor relativo. Este concepto no define únicamente el estado del sistema electroquímico. Convencionalmente, para una carga del 100%, la mayoría de los fabricantes de LFP LIB toman la carga que recibió la batería al cargarla con una corriente constante de 0,2 CON hasta que el voltaje alcance 3,7 V, seguido de cambiar al modo de carga a un voltaje constante hasta que la corriente de carga disminuya a un valor de 0,02 CON. Si no deja de cargar en este punto, es posible que la batería continúe cargándose. Al mismo tiempo, incluso antes de alcanzar el 100%, la batería se acerca a un umbral en el que casi todos los iones de litio del cátodo se desintercalan y su cantidad se vuelve insuficiente para mantener la reacción química al mismo nivel. En este caso, se inicia en paralelo otra reacción química, asociada a la transformación de la sustancia electrolítica (que también contiene iones de litio), lo que conduce a la degradación de la batería. Esta transición de fase va acompañada de un aumento no lineal del potencial de polarización. Por lo tanto, por un lado, durante la carga, el voltaje de carga del LIB es limitado, por otro lado, en un momento determinado, se detiene su carga adicional; de lo contrario, es posible la llamada sobrecarga, es decir, la carga. a un estado de carga superior al 100%.
La recarga a largo plazo de una LIB provoca una disminución de su capacidad, un aumento de la resistencia interna y del NRC. Una señal indirecta de que el LIB ha estado sobrecargado durante mucho tiempo es la formación de litio metálico en el material del cátodo y, en consecuencia, un aumento del NRC. El NRC de una batería LFP normal, cargada al 60-80%, es de 3,32-3,34 V. El NRC de una batería LFP, cuyo material catódico contiene litio metálico, puede ser de 3,4-3,45 V.
La necesidad de equilibrar periódicamente la LIB en la batería es precisamente una consecuencia de lo descrito anteriormente. Si primero ecualiza completamente el nivel de carga de los LIB en la batería, con el tiempo se desequilibrarán debido a diferencias en sus parámetros (capacidad, valor de autodescarga, resistencia interna), incluso si la batería funciona en el modo de carga de mantenimiento. . Una dificultad adicional para equilibrar las baterías LFP en una batería es que se caracterizan por una débil dependencia del voltaje de su estado de carga.
Modelo matemático del proceso de carga LIAB.
La mayoría de los fabricantes de LIB recomiendan cargar estas baterías utilizando el método CC/CV cambiando al modo de carga a un voltaje constante de 3,7-3,9 V. Este modo se puede utilizar para cargar una sola batería, pero no se puede utilizar para una batería que consta de baterías conectadas. en serie, con una dispersión de parámetros. Cuando el estado de carga se acerca al 100%, se produce un aumento no lineal de voltaje en la batería que tiene la capacidad más baja (grado de carga más alto), que no puede compensarse con la corriente de equilibrio. En este caso, se debe detener el proceso de carga antes de que toda la batería esté cargada al 100%.
Para cuantificar el impacto de la dispersión de los parámetros de la batería en una batería, se desarrolló un modelo matemático de su carga, que permitió realizar un análisis basado en cálculos relativamente simples. Al mismo tiempo, la precisión de los resultados es suficiente para determinar la variación permitida de los parámetros de carga en la batería y brindar recomendaciones sobre su modo de carga. En este caso, despreciamos la influencia de la temperatura en el proceso de carga: se supone que la carga se produce a temperatura ambiente.
Para fines de análisis, es suficiente utilizar un circuito equivalente simplificado (Fig. 8). Este esquema es correcto si consideramos procesos relativamente lentos que tienen lugar en la batería, cuyas constantes de tiempo son de varias decenas de minutos o más, lo que es cierto para el proceso típico de cargar una batería durante varias horas.
Arroz. 8. Circuito equivalente de batería simplificado
En este caso, podemos descuidar la influencia de la capacitancia eléctrica. CON 1 electrodo de transición - electrolito y capacitancia eléctrica. CON 2, determinado por el gradiente de intensidad del campo eléctrico en la sustancia electrolítica cuando una corriente eléctrica fluye a través de ella. Así, sólo se puede tener en cuenta la parte activa de la resistencia interna. R int, cuyo valor se supone constante durante el proceso de carga, ya que, como se mostró anteriormente, la resistencia interna depende débilmente del grado de carga. En este caso, es necesario tener en cuenta correctamente la influencia del potencial de polarización.
Modelo matemático de una sola batería.
Basado en el modelo de la Fig. 8, se puede analizar la influencia de la distribución de los parámetros de la batería en la distribución del voltaje a través de ellos durante el proceso de carga y en el valor del grado de carga final al que se puede cargar la batería. En la figura. La Figura 9 muestra el perfil de carga promediado y suavizado de la batería LT-LYP380 con una corriente constante de 0,2 CON, hasta que el voltaje de la batería alcance los 3,7 V con una transición al modo de carga a un voltaje constante de 3,7 V hasta que la corriente disminuya a un valor de 0,02 CON. Para una batería con una capacidad de 380 Ah, la corriente es 0,2 CON será igual a 76 A. Al cargar con otras corrientes, el perfil de carga será cualitativamente el mismo, pero la magnitud de la caída de voltaje diferirá por la magnitud de la caída de voltaje a través de la resistencia interna de la batería.
Arroz. 9. Perfil de carga de batería suavizado con una corriente de 0,2 C con transición a carga con un voltaje estabilizado de 3,7 V
Para cualquier corriente, el voltaje en la batería está determinado por la siguiente expresión:
Considere las funciones δ Ud. fuera = f(δ do, δ R int, δ q 0). Aquí δ Ud. out: desviación del voltaje de la batería en función de alguna variable. δ do, δ R int, δ q 0: respectivamente, la desviación de la capacidad nominal, la resistencia interna y la carga inicial de la batería desde un cierto valor de equilibrio. Determinando el valor de funciones específicas, es posible determinar el impacto de la dispersión de parámetros específicos en la dispersión de voltaje y en el proceso de carga de la batería.
Influencia de la dispersión de los valores de resistencia interna.
Considere una batería de baterías con la misma capacidad de 380 Ah y diferente resistencia interna R entero = = R 0int + δ R int. Dejar R int1 = 1,0 mOhmios, R int2 = 1,2 mOhmios (20%). Como han demostrado las mediciones, la resistencia interna de la batería depende relativamente poco del grado de carga. Por tanto, de (5) podemos obtener la siguiente expresión:
| (6) |
Sea la corriente de carga 76 A (0,2 CON norte). Obviamente, la diferencia en los voltajes de las dos baterías será igual a δ Ud. fuera = δ R entero Yo (SoC)= = 16 mV durante todo el ciclo de carga y cae a cero hacia el final de la carga de la batería. En este caso, la extensión de la resistencia no reduce la carga máxima permitida de la batería (Fig. 10).
Arroz. 10. Dependencia del voltaje de la batería de la variación de la resistencia.
Efecto de la variación de capacidad
Consideremos la desviación de voltaje en las baterías de la batería durante su carga en función de la desviación de sus capacidades del valor de equilibrio δ Ud. fuera = F(δ do):
Según la definición, do = q max: la carga máxima a la que se puede cargar la batería. Allende, SoC= q/ q máx. Dado que las baterías de una batería están conectadas en serie, reciben la misma carga cuando se cargan. q. Por lo tanto, δ do ≈ -δ SoC al acercarse SoC al 100%.
La fórmula (7) se puede reescribir de la siguiente manera:
Para analizar la dependencia de la dispersión de voltaje de la dispersión de capacidad, está permitido analizar la dispersión de voltaje del grado de su carga. Considere la función de carga "con corriente de carga cero":
Aquí Ud.(SoC) - función de carga de batería con corriente 0,2 CON(cuya gráfica se presenta en la Fig. 9. Función Ud. 0 (SoC) determina formalmente la caída de voltaje en la batería cuando la "carga" con corriente cero hasta un nivel de carga del 100%. Se supone que el valor Ud. 0 en la parte superior no está limitado. Análisis del comportamiento de la función. Ud. 0 y le permitirá determinar la distribución de voltaje de baterías con diferentes grados de carga en la batería. Dado que en la parte lineal del gráfico de carga el potencial de polarización es prácticamente independiente de SoC, entonces se tiene en cuenta su influencia en la parte lineal de la gráfica como un valor adicional de resistencia interna. En la parte no lineal, es el potencial de polarización el que determina el comportamiento de la función. Ud. 0 (SoC).
Para simplificar el análisis, consideremos una batería que consta de tres baterías. Sea la capacidad de la primera batería do 0, segundo - do 0 - δ do, tercero - do 0 + δ do. Así, durante el proceso de carga, el grado de carga de la segunda batería siempre será mayor que el de la primera batería en una cantidad δ SoC ≈ δ do, el tercero - menos en la misma cantidad δ do. Para ser específico, considere el perfil de carga que se muestra en la Fig. 9. El cargo comienza desde el estado. SoC= 0% CC 0,2 CON hasta alcanzar el voltaje promedio de la batería Ud. av = 3,7 V (total 11,1 V por batería). Después de eso, la transición al modo de carga se produce con un voltaje promedio de batería de 3,7 V con una disminución de la corriente a 0,02 CON.
Para el análisis utilizamos la función de carga. Ud. 0 (SoC). El valor medio del voltaje de la batería lo determina el cargador y es igual a Ud. AV. Desviación del voltaje de la batería δ Ud. i del valor medio está determinado por la dispersión del grado de carga δ SoC i. Esto se ilustra en la Fig. 11.
Arroz. 11. Un ejemplo que explica el principio de determinación del voltaje repartido entre baterías.
Para cada valor SoC 0 son válidas las siguientes expresiones:
En este caso, es necesario tener en cuenta las limitaciones físicas asociadas con el hecho de que el voltaje en una batería separada no puede ser menor. Ud. mín:
ya que el incumplimiento de esta condición supondría un cambio de signo del potencial de polarización y la terminación del proceso de carga de la batería.
En la figura. 12 muestra un gráfico de carga de la batería con una corriente de 0,2 CON hasta que el voltaje promedio de la batería alcance 3,7 V y cambie al modo de carga a este voltaje. La dispersión de capacidad es ±2,5%. Cuando el nivel de carga alcanza el 94%, el voltaje de la batería 2 sube por encima de 3,7 V y en ese momento se debe detener la carga. La ruptura de las curvas 1 y 3 se explica por el hecho de que la curva de voltaje de la batería 2 crece muy rápidamente (como una función hiperbólica). Al calcular una batería que consta de una mayor cantidad de elementos, este problema se soluciona. Así, se puede observar que con una tensión media de batería de 3,7 V, el estado de carga máximo al que se puede cargar la batería es del 94%.
Arroz. 12. Gráfico de la dependencia de la distribución de voltaje de las baterías de la distribución del SoC cuando se cargan a un voltaje promedio de 3,7 V
Es casi imposible cargar una batería de muchas baterías con diferentes parámetros a un voltaje promedio de 3,7 V. La situación se puede mejorar mediante métodos de carga especiales basados en la organización de la retroalimentación entre el sistema de gestión de baterías y el cargador y que implican reducir el tiempo de carga de la batería. actual al valor actual de equilibrio, aunque esto aumenta significativamente el tiempo de carga. También puede intentar reducir el voltaje de carga promedio de una batería individual en la batería.
Grado de carga alcanzado a diferentes niveles de voltaje de estabilización.
La magnitud del voltaje de transición del modo CC al modo CV afecta el grado de carga al que se carga la batería cuando su corriente de carga se reduce a 0,02. CON.
En la figura. La Figura 13a muestra la dependencia del voltaje del tiempo de carga a diferentes valores de voltaje para la transición al modo CV. En la figura. 13b - dependencia de la corriente del tiempo de carga. En los gráficos, el voltaje de transición al modo CV es: 1 - 3,7 V; 2 - 3,6 V; 3 - 3,5 V; 4 - 3,4V.
Arroz. 13. Dependencia del tiempo a diferentes valores de voltaje para la transición al modo CV:
a) voltaje de la batería;
b) corriente de carga de la batería
En la figura. La Figura 14a muestra la dependencia del tiempo de carga de la batería antes de que su corriente de carga disminuya a 0,02. CON sobre el valor de voltaje de la transición al modo CV. En la figura. 14b - dependencia del grado de carga alcanzable del voltaje de carga. Se puede observar que cuando el voltaje de transición al modo CV cambia de 3,7 a 3,45 V, el tiempo de carga de la batería y el grado de carga casi no cambian. Esto significa que la batería, al igual que una batería separada, se puede cargar a un voltaje más bajo, por ejemplo a 3,4-3,45 V, con la posterior transición al modo de carga con un voltaje estabilizado. La desventaja de este método es que el tiempo de carga de una sola batería aumenta ligeramente.
Arroz. 14. Adicción:
a) tiempo de carga hasta que la corriente disminuya a 0,02 C desde el valor de voltaje de la transición al modo CV;
b) grado de carga alcanzable a partir del voltaje de carga
En la figura. La Figura 15a muestra un gráfico de carga de la batería con una corriente de 0,2 C hasta que el voltaje promedio de la batería alcanza los 3,4 V con la transición al modo de carga a este voltaje. La dispersión de capacidad es ±2,5%. La carga se detuvo cuando la corriente disminuyó a 0,02 C, mientras que el grado de carga de la batería era del 96%. En la figura. La Figura 15b muestra el mismo gráfico en una escala de tiempo.
Arroz. 15. Gráfico de la dispersión de los valores de voltaje en las baterías 1 (δ do= 0%), 2 (δ CON= +2,5%) y 3 (δ CON = -2,5 %)
Por lo tanto, al cargar una batería que consta de LFP LIB conectadas en serie, es útil reducir el voltaje de carga promedio a 3,4-3,45 V. El valor exacto del voltaje de carga promedio debe determinarse para un tipo específico de batería.
CONCLUSIÓN
El artículo considera un modelo de LFP LIB como una red activa de dos terminales, cuyos parámetros (voltaje del generador y resistencia interna) dependen de forma no lineal de la corriente de carga/descarga, el grado de carga y la temperatura. Se utilizaron datos experimentales para determinar los parámetros del modelo.
Se considera el circuito equivalente que describe más adecuadamente el comportamiento de la batería durante la carga y la dependencia de sus principales parámetros con el grado de carga, y se presentan datos experimentales. Utilizando un modelo simple, se analiza el comportamiento del LIAB durante su carga y la influencia de la dispersión de los parámetros de las baterías individuales en este proceso.
A partir de los cálculos, se obtuvieron recomendaciones sobre los parámetros de voltaje de carga de la batería LFP. Se ha demostrado que el voltaje promedio aplicado a la batería durante la carga debe reducirse a 3,4-3,45 V. El valor específico debe determinarse en función de la dependencia de la NRC del grado de carga para un tipo específico de batería.
