基于人工神经网络的锂离子电池组温度预测
2018-07-19隋全武
小型内燃机与车辆技术 2018年3期
隋全武
(金城集团有限公司 江苏 南京 210002)
引言
每年,传统内燃机动力汽车向大气排放的温室气体占总排放量的13%,传统内燃机动力汽车已经成为造成环境污染的主要元凶之一。为减少温室气体排放,纯电动汽车和混合动力汽车正加速取代传统内燃机动力汽车。锂电池由于自身的高能量与高功率密度、寿命长、环境友好性、无记忆效应等优点,被广泛用于纯电动汽车和混合动力汽车。但是,锂电池低温条件下放电性能不佳;高温条件下,由于锂电池产热速率大,容易造成热积累,使得锂电池的性能与安全性下降[1],所以对锂离子电池进行温度特性研究是极其必要的。
对锂离子电池温度特性进行研究,国内外学者在产热性能与导热原理上,进行了一系列的研究[2-5],Anderson等人[2]对大量汽车上所使用的动力电池进行研究,发现当工作温度不断增加时,动力电池的实际使用寿命会大幅减少;Bernardi等人[3]则通过实验对锂离子电池生热进行研究,提出了电池生热的原始基础方程式,为之后研究提供了依据,该原始基础方程式被世界各地的研究学者进行了多次的计算简化,衍生出大量锂离子电池生热计算公式。CHEN等人[4]在Bemardi所提出锂离子电池生热速率模型的基础上,通过对运算量和运算精度对比,认为考虑了电池外壳传热、电池辐射散热的三维模型能够比一维、二维模型具有更准确的运算能力,最后通过改变放电倍率大小、放电深度高低和对流换热能力强弱等因素,对电池生热进行了研究。……
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