[发明专利]一种锂离子电池功率特性测试方法有效

专利信息
申请号: 201811585748.7 申请日: 2018-12-25
公开(公告)号: CN109633468B 公开(公告)日: 2020-12-01
发明(设计)人: 李涛;王勇;周会 申请(专利权)人: 山东精工电子科技有限公司
主分类号: G01R31/385 分类号: G01R31/385;G01R21/06
代理公司: 济南泉城专利商标事务所 37218 代理人: 杨阳
地址: 277800 山*** 国省代码: 山东;37
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 锂离子电池 功率 特性 测试 方法
【说明书】:

一种锂离子电池功率特性测试方法,其特征在于,包括持续充放电功率特性测试,持续充放电功率特性比,脉冲功率特性测试。在不同温度下测试电池持续功率特性,更能较好的体现出电池在实际环境下的功率特性。提出持续充放电功率特性比,更能体现出电池功率特性的优劣,便于产品功率特性对比。脉冲功率特性更能全面的测试与模拟电池在不同环境温度下及荷电状态下的功率特性。根据实际使用的功率情况可以测试出电池电压变化情况。

技术领域

本发明属于锂离子电池技术领域,涉及一种锂离子电池功率特性测试方法。

背景技术

由于锂离子电池具有能量密度高、自放电小、循环性能优越等优点,锂离子电池广泛应用于备用电源、储能设备、电动汽车、电动自行车、电动工具中。锂电池电性能评价测试项目主要有内阻、电压、容量、循环特性、自放电特性以及功率特性。其中锂离子电池的功率特性,受电池本身设计的影响较大,功率特性也是评价电池优劣的重要指标。同一电池在不同温度和不同SOC下的功率特性差异较大。电池电流在实际使用中随着负载的情况会发生波动,又时会瞬间达到峰值。如果电池使用时的功率大于其能承受的最佳功率,电池使用寿命会大大的衰减。实验测试过程偏离实际使用情况较大。因此需要全面测试电池功率特性情况,综合评价电池性能。

专利申请号:201710308666.7,专利公开号:106932730A ,专利名称:一种锂动力电池系统功率特性的测量装置及测试方法,公开了一种锂动力电池系统功率特性的测量装置及测试方法,其技术要点是:该装置包括控制模块和与其相连的电源模块、显示模块、存储模块和监测模块,控制模块经通讯模块连接上位机。该方法为:选取一测试对象与监测模块相连,给测试对象一脉冲信号,测得电流值I1、电压值U1,更改脉冲信号大小再给测试对象一脉冲信号,测得电流值I2、电压值U2,获得电流值变化量E1和电压值变化量E2,两者乘积为测试对象的功率P1;再选取一测试对象与监测模块相连,重复上述步骤获得电压值变化量E3,电流变化量E1与电压变化量E3的乘积为此测试对象的功率P2;根据功率P1和功率P2的不同,判断两测试对象对信号接收的好坏以了解两者的功率特性。与本发明相比该专利是针对最终电池系统,进行功率测试,主要时根据电压和电流采集实时反馈使用过程中的功率情况。申请专利是持续充放电功率特性测试,持续充放电功率特性比,脉冲功率特性测试。

专利申请号:201510025666.7,专利公开号:104537268A ,专利名称:一种电池最大放电功率估算方法和装置,公开了一种电池最大放电功率估算方法,包括:建立输入为SOC、SOH和温度T以及输出为电池估算最大放电功率PDismax的神经网络模型;按照预设步长获取SOC、SOH和温度T及对应的PDismax;将SOC、SOH、温度T和PDismax作为神经网络模型的训练样本、按照预设算法训练神经网络模型、获得SOC、SOH、温度T与PDismax的函数映射关系,建立电池最大放电功率估算函数;利用电池最大放电功率估算函数估算电池的最大放电功率。通过建立神经网络模型,并采用实际采集的训练样本对神经网络模型进行训练,可根据电池特性建立满足特定精度要求的电池最大放电功率估算函数用于估算电池的最大放电功率。该专利主要是针对电池系统功率测试的模型建立。与申请专利的测试方法和内容显著不同。

专利申请号:201110144279.7,专利公开号:102323553A,专利名称:一种电池峰值功率的测试方法,公开了一种电池峰值功率的测试方法,包括测算电池倍率充放电曲线步骤以及根据该曲线测算电池最大允许充放电电流步骤。通过本方法测算的电池峰值功率精确度高,根据电池种类可通过上述测算形成数据库,存储于电池管理系统中,使用时通过管理系统直接调取,可在不影响电池寿命的前提下充分利用电池的功率以提升车辆的动力性能。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于山东精工电子科技有限公司,未经山东精工电子科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811585748.7/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top