【摘 要】
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储能锂电池具有无污染、高能量比、体积小、可多次循环使用等优点,从上世纪九十年代起就被广泛应用于各个领域,已成为诸多装置的主要储能系统。但是,在使用过程中储能锂电池的火灾问题严重阻碍了其广泛应用及发展。研究储能锂电池的火灾危险性已成为当今一个重要的研究课题。为此,本文从储能锂电池的建模和检测技术对火灾危险性进行研究,主要研究内容如下:1)在储能锂电池建模的研究中,单体电池建模比较常见,电池组建模和热
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储能锂电池具有无污染、高能量比、体积小、可多次循环使用等优点,从上世纪九十年代起就被广泛应用于各个领域,已成为诸多装置的主要储能系统。但是,在使用过程中储能锂电池的火灾问题严重阻碍了其广泛应用及发展。研究储能锂电池的火灾危险性已成为当今一个重要的研究课题。为此,本文从储能锂电池的建模和检测技术对火灾危险性进行研究,主要研究内容如下:1)在储能锂电池建模的研究中,单体电池建模比较常见,电池组建模和热模拟相对薄弱。为了搭建高精度的电池模型,本文考虑到电池与环境温度对模型的影响,建立了动态储能锂电池热电耦合模型。用最小二乘法进行参数辨识,了解电池模型相关参数的特性。在MATLAB中搭建储能锂电池模型,用HPPC实验验证电池模型精度,实验结果表明本文搭建的储能锂电池单体和电池组模型具有较高的精度,足以模型电池的动态和静态特性。2)目前,储能锂电池尚未形成一套标准的火灾危险性分级体系,阻碍了电池火灾应急管理的发展。本文根据储能锂电池的特征参量和火灾特性,建立锂电池火灾危险性分级体系。根据电池火灾危险情况分为初级、中级、高级三种火灾等级。结合BP神经网络模型对储能锂电池火灾进行预警。当电池火灾特征参量经过BP神经网络模型处理后,输出当前电池火灾发生的危险等级,可实时对电池的火灾危险性进行分级预警。3)针对储能锂电池特征参量的采集,设计了储能锂电池检测平台。平台以STM32F103C8T6单片机和BQ76930检测芯片为核心,将电池组电流、电压、温度和单体电池电压数据采集与一身,通过主控芯片STM32F103C8T6完成电池组的SOC估算,节省了平台的元器件数量,简化了电路。软件方面主要介绍检测平台的主要程序流程,然后详细对储能锂电池特征参数采集的主要程序进行介绍,包括电池组的电压、电流、温度和SOC的预测。此外,简单的介绍了平台可视化界面。
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