【摘 要】
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为了提高低温下锂离子电池的充电性能,降低其低温充电老化速率和充电时间,从而促进新能源汽车在低温地区的推广,进行了一系列锂离子电池低温充放电循环老化试验,基于大量低温
【机 构】
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河南理工大学电气工程学院,上海同湛新能源科技有限公司
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为了提高低温下锂离子电池的充电性能,降低其低温充电老化速率和充电时间,从而促进新能源汽车在低温地区的推广,进行了一系列锂离子电池低温充放电循环老化试验,基于大量低温充放电试验数据,分析了低温环境下不同充电条件对锂离子电池老化速率的影响。建立了用于锂离子电池低温充电老化速率估计的BP神经网络模型。在此基础上引入粒子群优化算法对传统CC-CV充电策略进行优化,将整个充电过程分为两个阶段,第一阶段,在达到充电截至电压前,采用粒子群优化算法寻找近似最优充电曲线,第二阶段采用常规的恒压充电。以低温容量衰退速率估计模
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