第三十八期│澳門國際路演中心項目推介

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锂離子儲能電池和燃料電池備用電源安全性設計

行業領域：新能源

所在區域：北京

技術概要：

1.從磷酸鐵锂電池單體、模塊、系統三個層級,研究锂離子電池安全特性和失效模式,並開展安全性設計技術研究。2.規模化儲能應用工況場景分析及邊界條件參數研究,從磷酸鐵锂電池的性能衰減機制岀發,研究電池性能劣化機理,並進行電池壽命的加速預測評估。3.將前兩個子課題的研究成果加以應用,開展磷酸鐵锂電池儲能系統的安全運行示範,並進行綜合的性能測試和評估,建立相應的數據庫並將測試方法標准化。4.從氫/燃料電池單體、電堆、系統三個層級,研究電池安全特性和失效模式,並開展安全性設計技術研究。5.從分析燃料電池的性能衰減機制出發,研究電池性能劣化機理,並進行電池壽命的加速預測評估。6.將前兩個子課題的研究成果加以應用,開展氫/燃料電池備用電源系統的安全運行示範,並進行綜合的性能測試和評估,建立相應的數據庫並將測試方法標准化。

隱變量DBN及其在電動汽車锂電池SOH估計中的應用

行業領域：新能源

所在區域：北京

技術概要：

锂電池的健康狀態(SOH)估計對電動汽車安全性及經濟性都具有十分重要的意義。本項目主要研究隱變量動態貝葉斯網絡(DBN)在電動汽車锂電池SOH在線估計中的應用。基于合理的隱變量DBN模型結構評分准則,研究隱變量DBN模型結構的自適應學習方法;結合結構期望最大化算法及相關啓發式搜索算法,完成隱變量DBN模型的參數學習;基于改進的粒子濾波等隨機抽樣算法,進行隱變量DBN近似推理方法的研究。基于上述研究,采用隱變量DBN對锂電池SOH與其多種放電特性間的關系進行建模,完成電動汽車锂電池SOH的在線估計,並通過仿真和實際測試對相關模型和算法進行評估與優化,最終得到最優的可實用嵌入式電動汽車锂電池SOH在線估計方案。通過本項目的研究,可望在隱變量DBN的結構學習、參數學習及近似推理等理論研究方面取得突破,爲電動汽車锂電池SOH的在線估計提供新思路,爲電動汽車電池管理系統的構建提供重要技術支撐。

动力锂离子电池新型正极材料中试工艺研究

行業領域：新能源

所在區域：陝西

技術概要：

目前動力锂離子電池在新能源汽車中的使用尚有發展瓶頸,動力锂離子電池選用的正極材料體系並不能完全滿足電動汽車對能量密度、安全性、溫度適用性等方面的要求。鑒于此,本課題研究人員前期進行了新型正極材料的設計、合成、工藝優化、綜合性能評估。本年度報告在上一年度工作基礎上進行了新型正極材料的中試規模化生産關鍵技術優化和綜合性能評估。主要研究內容包括:(1)中試工藝優化定型,對工藝放大過程的關鍵因素進行評估,增加材料的批次穩定性;(2)篩選與正極材料相匹配的負極、電解液及隔膜材料。

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