东莞市赛测试验设备有限公司
触发方式:加热模式\(过充触发模式可选)加热功率:0-3000W,两通道测试通道数目:2CH,两测试通道可独立工作,且可同时开启加热速率:加热速率:1-7℃/min加热方式:可定值控温,可程序控温,程序控温可实现多段梯度加热数据采集频率:1-50Hz可调,(0-100Hz,1000Hz可选)电压采集:采集量程:0~100V,2CH 精度50mV (±10mV 可选)量程:0-10V,16CH 精度5mV (±1mV 可选)温度采集:温度量程:0~1360℃精度:±1.5℃数据通道数目:温度采集通道数目32个,电压通道18个
热失控的诱因机械电气诱因车辆高速行驶中触碰的异物,直接导致了电池内隔膜崩溃,进而造成了电池内短路,短时间内引发了自燃。
电池的状态和发动机是不一样的,有一些发动机易测量的变量,在电池这里并不容易估计。比如说燃油车剩余油量,很容易就可以通过油箱内的油的多少来读到,但电池的剩余电量( SOC),则通常要使用算法来进行估计。除了电量之外,电池的实际输出功率、电池寿命等等,都需要算法进行估计,这就使得电池管理策略(BMS)为关键,而电池的热失控管理方法也属于BMS。
对电池的热失控蔓延进行了研究,建立了一整套成熟的热扩散测试方法作为技术支持,并提出了电池包综合的热管理设计方案,包括了上表面连接汇流结构优化散热、下表面流道散热设计、电芯连接间隔面的隔热处理、以及电池包侧面布置半导体加热片的低温加热算法设计。
电池状态的估计,有助于实时监测电池的充放电状态,避免过充放造成的热失控。此外在另一项研究成果中,研究者通过状态估计与电池内短路模型的结合,可以有效识别是否发生了内短路,进而在热滥用发生之初,就对系统发出警告。
相关研究中,清华大学所开发的电池状态的联合估计算法,在电池状态间相互耦合的关系基础上,同时估计电池的多个状态,包括SOC(State of Charge)、SOH(State of Health)、SOP(State of Power)和SOE(State of Energy)等状态的高精度联合估计。
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