关键词： 磷酸铁锂   废旧电池   动力电池   正极材料  

摘要： 以废旧磷酸铁锂动力电池正极材料为主要原料,采用传统固相法制备得到Li Fe PO4正极材料。采用X射线衍射光谱(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)对其结构、形貌进行表征。用电池测试系统对其电化学性能进行了研究。结果表明,废旧Li Fe PO4正极材料在550℃氮气气氛下灼烧1 h除粘结剂后,添加少量原料调节碳含量,可制备结晶度较高的橄榄石结构Li Fe PO4。材料的晶型完整,外形为类球形,平均粒径约10μm。碳含量为5%的样品具有最佳的电化学性能,对应样品在0.1 C下的首次放电比容量为148.0 m Ah/g,1 C下放电循环50次,放电容量达到初始容量的98.9%,具有良好的高倍率充放电循环性能,适合大规模工业推广。

关键词： 日本三洋   钴酸锂   预测数据   国际客户   磷酸铁锂   电池制造   银河证券   市盈率   批量供货   符合市场需求  

摘要： 当升科技(300073):公司的主营是小型锂电和动力锂电正极材料的研发、生产和销售业务。日本三洋、三星SDI、LG化学、日本SONY和比亚迪等是公司的长期战略伙伴。我国新能源汽车行业的景气度将大幅提升,新能源汽车的产销量将快速增长。

关键词： 磷酸铁锂   镍掺杂   锂离子电池   电化学性能  

摘要： 采用二步固相反应法合成了橄榄石型Li Fe0.98Ni0.02PO4/C复合正极材料。通过X射线衍射光谱法(XRD)、扫描电子显微镜法(SEM)、恒流充放电、循环伏安等手段表征了材料的物相结构及电化学性能。结果表明:Ni2+掺杂并未改变Li Fe PO4的晶体结构,但材料的颗粒尺寸减小(粒径约为200 nm),颗粒形貌近似球形;Li Fe0.98Ni0.02PO4/C材料具有良好的电化学性能,0.2 C下首次放电比容量可达143.7 m Ah/g,10 C下,放电比容量为106.9 m Ah/g。循环伏安测试表明Ni2+的掺杂提高了Li+在材料中脱嵌过程的可逆性。

关键词： 纯电动汽车   磷酸铁锂电池   容量增量分析法   SOC估算  

摘要： 本文中对纯电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算方法进行研究。首先,利用基本的测试手段测得反映电池外特性的充放电电压曲线(V vs Q),并用它求得反映电池电化学特性的容量增量曲线(ΔQ/ΔV vs V)。接着,采用容量增量分析法研究充放电倍率、温度和老化程度对电池性能的影响。最后,建立了电池内部相变阶段的容量增量峰与电池SOC的对应关系,并利用这一关系来估算电池SOC,为电动汽车制定动力电池管理策略提供依据。

关键词： 爆轰合成   磷酸铁锂   纳米材料   伏安特性  

摘要： 由于磷酸铁锂正极材料具有特殊的空间架构以及优越的安全性能、环保性能和其他锂离子电池正极材料无法超越的循环性能,使得其在储能电池和动力电池产业中快速发展。通过配制爆炸合成专用炸药制备了纳米级磷酸铁锂颗粒粉体,分析粉体材料检测结果发现:合成的纳米磷酸铁锂粉体材料的热稳定性比较高,在高温条件下粉体样品的质量维持在一个不变的数值范围内;另外根据扫描得到的伏安曲线发现粉体材料的循环重现性较好,并且材料的脱锂性能与嵌锂性能也具有很好的可逆性。

关键词： 磷酸铁锂   储能特性   电动汽车   应用分析  

摘要： 针对能源危机的现状,对新能源汽车的核心部件锂离子电池的应用性能进行了研究。通过使用电动汽车智能监控和管理系统对电动汽车锂离子电池进行监测和管理,能够系统地对电池的电量、电压、电流、车辆运行速度、车辆方向、车辆位置、报警信息、故障情况等因素进行监测,将车辆在充电过程和运行过程中各项电池参数的数据进行采集,研究磷酸铁锂电池的性能规律,分析锂离子电池的总电压、总电流、单体最高电压、单体最低电压、模块最高温度和模块最低温度的变化情况。结果表明,锂离子电池在电动汽车的应用中性能稳定且规律,电池的一致性良好。

关键词： 喷雾干燥法   LiFePO4/C   电化学性能  

摘要： 采用喷雾干燥法合成了LiFePO4/C正极材料,采用X-射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、恒电流充放电测试对样品形貌及电化学性能进行了表征和测试。研究结果表明,该方法制备的球状LiFePO4/C正极材料具有优良的电化学性能。

关键词： 武汉工程大学   丁一刚   改性聚丙烯   元欣   汝安   九阳   汪建华   磷酸铁锂   陈炳炎   纳米铜粉  

关键词： 磷酸铁锂电池   SOC估算   BP神经网络  

摘要： 以磷酸铁锂电池为研究对象,根据电池的充放电特性,在Matlab上建立合适的神经网络模型,提出组合训练法,通过大量试验,在比较了10多种训练函数的基础上,得出效果比较好的4种训练函数,兼顾估算精度和训练时间,找出了网络隐含层较优节点数为20,隐含层和输出层的传递函数分别为trainsig和purelin。训练结果表明,所建立的BP神经网络模型估算精度高,普适性好。

关键词： 动力电池   回收利用   经济性研究   锂离子电池   镍氢电池   处理过程   报废量   磷酸铁锂电池   废旧电池   回收  

摘要： 新能源汽车的快速发展,带来了新的问题——如何解决动力电池的报废和回收处理?动力电池含有大量的有价金属,科学的回收利用能带来一定的经济效益。本文在分析和预测2014~2024年我国各类型废旧动力电池报废量的基础上,研究了我国未来报废动力电池可回收利用金属的理论总量。针对动力电池回收过程中的投入与产出建立了经济性分析模型,并对废旧锂离子电池和镍氢电池回收处理过程的经济性进行了量化分析,为我国制定废旧动力电池的回收利用方面的财税支持政策提供了数据支持。