关键词： 废旧电池   正极材料   磷酸铁锂   电池回收   再生利用   锂离子电池  

摘要： 通过强碱溶液浸泡过程分离废旧磷酸铁锂(LiFePO_(4))电池中的正极材料与铝箔集流体,经过热处理、砂磨混合和高温焙烧实现了(LiFePO_(4))的再生利用。采用XRD、SEM对再生样品的物相和形貌进行表征,结果表明,再生(LiFePO_(4))材料颗粒分布在纳米尺度下,粒径分布均匀,无团聚现象。电化学性能测试结果表明,在0.1C和5C电流密度下,再生(LiFePO_(4))放电比容量分别为165.2和101.5 mAh/g;在1C倍率下循环100次后,材料容量为150.1 mAh/g,保持率为97.85%,表现出较好的倍率和循环性能。该再生工艺简单、合成的材料电化学性能良好,为加快废旧磷酸铁锂电池回收和再生提供了新的借鉴。

关键词： 磷酸铁理电池   电池管理系统   热失控   循环次数  

摘要： 伴随着科学技术的发展以及人们对环境问题的关注和可持续发展观念的建立,促使了新能源的不断涌线和应用。海工船舶领域在能源的开采和使用方面都有着密不可分的关系。排放要求的实施也促使船舶在能源的使用方面不断的改变。近年来磷酸铁理电池在船舶上的应用越来越广泛,同时以自身的优势发挥着巨大的作用。

关键词： 动力电池   产量数据   磷酸铁锂电池   环比   产业创新联盟   装车   3G  

摘要： 2021年4月9日,中国汽车动力电池产业创新联盟发布了2021年3月份我国动力电池产量、销量及装车量数据。产量:3月动力电池产量11.3GWh,增长151.9%产量数据显示,2021年3月,我国动力电池产量共计11.3GWh,同比增长151.9%,环比增长19.4%。其中,三元电池产量5.8GWh,占总产量51.6%,同比增长79.6%,环比增长13.7%;磷酸铁锂电池产量5.4GWh.

关键词： 磷酸铁锂电池组   保护电路   智能温控  

摘要： 设计了一种宽温型磷酸铁锂电池组保护电路,该保护电路可实现对电池组的充、放电进行实时监控与保护,具有防止电池组过充、过放、过热、过流、高温等的安全保护功能,并具有微加热电路以确保电池组在低温环境下均得以安全有效地运行。

关键词： SOH   LSTM-RNN   adam算法   磷酸铁锂电池  

摘要： 本文提出和制作了一种基于改进型长短时记忆循环神经网络(LSTM-RNN)的锂离子电池健康度(SOH)估计系统。该系统可有效提取锂电池SOH值随老化过程的变化特征,不依赖电池内部模型,就能准确估计SOH。系统通过18650磷酸铁锂电池的循环寿命测试来进行训练数据集的搜集和该方法的验证。测试结果表明,该系统实现了对锂电池SOH值的精确估计。

关键词： 风险挑战   起火爆炸   起火原因   磷酸铁锂电池   火灾事件   消防员   大红门   处置过程  

摘要： 4月16日,北京市丰台区大红门集美家居市场发生火灾。14时15分许,在对电站南区进行处置过程中,电站北区在毫无征兆的情况下突发爆炸,导致2名消防员牺牲,1名消防员受伤。截至发稿前,该电站起火原因未查明。据悉,本次起火爆炸的电站为北京国轩福威斯光储充技术有限公司运营的25MWh直流光储充一体化电站中的储能电站部分,使用的是磷酸铁锂电池,于2019年投用,为当时用户侧最大规模储能电站。

关键词： 储能电站消防   火灾数值模拟   磷酸铁锂电池  

摘要： 储能电站安全和消防问题备受关注,采用磷酸铁锂电池热失控特征气体作为探测预警的方式已经广泛应用于储能电站。气体在储能集装箱部的扩散规律直接影响探测预警的准确性,对通风影响储能集装箱磷酸铁锂电池热失控特征气体扩散规律尚缺乏深入的认识。为了探究通风对储能集装箱特征气体扩散的影响,首先采用锂离子电池热失控实验平台探究了109 Ah磷酸铁锂电池发生热失控特征气体的种类及组分,然后采用数值分析技术对储能电站气体扩散进行全尺寸模拟,通过改变通风速率、通风尺寸、通风位置讨论特征气体的扩散规律,给出纵向特征气体的变化规律,为现实气体探测预警提供理论依据。

关键词： 电动汽车   动力电池组   火灾预防   磷酸铁锂电池  

摘要： 电动汽车动力电池作为新能源发展应用重要组成,不仅在很大程度上节省传统能源,同时减少尾气排放,保护生态环境。本文结合动力电池组火灾为核心,详细分析火灾特点,认识到火灾属性与类别,制定行之有效的预防策略,目的在于提高动力电池组的安全性。

关键词： 神经模糊逻辑系统   循环寿命   磷酸铁锂电池  

摘要： 针对磷酸铁锂电池循环寿命在使用过程中难以预测的问题,通过神经模糊逻辑系统对锂电池循环寿命变化的历史数据进行学习,建立以循环次数、温度、电池容量为输入,相邻循环电池容量差值为输出的电池容量变化模型,通过得到锂电池容量变化趋势,从而实现对锂电池循环寿命的预测,最后,将锂电池循环寿命预测结果与实际数据进行对比,验证该方法的有效性。