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美国Sendyne推出可预测锂离子电池组状态仿真工具,其误差小于5%

2018-1-16 9:27:56来源:网络作者:
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  • 汽车氪获悉,半导体元件以及电池系统管理方案供应商Sendyne公司推出了首款锂离子电池仿真工具CellMod,可在多种测试条件下预测电池组和封装状态,其误差百分比小于5 %。
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  • 锂离子

汽车氪获悉,半导体元件以及电池系统管理方案供应商Sendyne公司推出了首款锂离子电池仿真工具CellMod,可在多种测试条件下预测电池组和封装状态,其误差百分比小于5 %。

CellMod可用于快速原型制作、电池选择和BMS内的预测控制。与目前常用的模型不同,CellMod是一款真正的物理模型。该仿真工具可了解发生在电池内部的物理过程,例如在固体或电解液中的扩散、反应动力学、电荷传输、热传输等。因此,CellMod可高精度地预测未来的电池组状态。

CellMod基于Newman伪2D锂离子电化学模型而开发。该模型与Sendyne的专有dtSolve相结合,比其他商业上可用的数值解算器执行速度快几个数量级,此外,其API支持任何模拟平台提供输入并读取模型的输出。

该软件可用作独立的工具,或者通过功能模型接口( FMI )与用于整个系统共同模拟的其他仿真包集成,该功能模型接口( FMI )是所有主要仿真平台支持的开放标准。

CellMod可快速地适应于任何类型的锂离子电池,从NMC和LMO到LFP和NCA,以及这些电池的所有迭代产品。为了实现这一点,只需在建模电池中设置一组简单的(非专有的)实验数据。包含最新参数提取的Sendyne工具包为特定电池创建唯一的CellMod版本。

CellMod目前由美国一级电池制造商部署,包括电池快速原型的制作。这样可以减少设计时间和成本。此外,紧凑性使其可以嵌入到电池管理系统(BMS)中的微控制器,以进行实时预测和控制。

对于大型电池系统,如电动车辆和储能系统所使用的电池系统,该模型的多个实例可以同时运行,几乎不需要计算能力或内存。通过用高度准确的模型取代典型的经验模型/卡尔曼滤波器(Kalman filters)来实现真正的预测控制,显著地提高了安全性,并且降低由于过度设计而产生的成本。

(关键字:锂离子)

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