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期刊信息/Journal information
电气工程学报
电气工程学报

张丰收

月刊

2095-9524

emanu@126.com

010-88379056

100037

北京市西城区百万庄大街22号

电气工程学报/Journal Journal of Electrical EngineeringCSTPCDCSCD北大核心
查看更多>>涉及的企业有开关控制设备制造业、电气设备元件制造业、变压器制造业、电力设备制造业、自动化产品制造业、其他输配电及控制设备制造业，仪器仪表及计量器具制造业、电机制造业等。读者为电气制造业企业的中高层管理、开发、设计、生产、技术人员、采购供应、质量保证人员、制造设备供应商，以及电气制造专业相关的院校和科研院所的专业人士。
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    序

    1-2页
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    从电池管理到电化学数字电源

    朱建功戴海峰王学远姜波...
    3-22页
    查看更多>>摘要：电源技术的发展对绿色交通、规模化储能、智慧电网等领域具有重要作用.以电化学器件为代表的电化学电源具有反应机理复杂、多物理场、多尺度特性,同时工作过程中表现出强非线性、时变性及空间分布等特点,为电源的管理带来了挑战.本文以动力电池为对象,分别从模型、测量和管理三个方面阐述当前电池管理技术的研究现状及发展趋势,认为局限于本地的管理技术将逐渐走向全局的数字化管控,提出电化学数字电源的概念并诠释其内涵,旨在助力新能源汽车、氢电储能、新型电网、充电基础设施等电化学电源应用场景的发展.

    电池模型测量管理电化学数字电源

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    新能源汽车储能系统快速充电策略研究综述

    金英爱余文宾马纯强
    23-32页
    查看更多>>摘要：电动汽车在近十年得到大力发展与推广,但续航里程一直限制着电动汽车的进一步发展.车载储能系统快速充电技术能够有效缓解现阶段电动汽车用户续航里程焦虑,同时提高车辆安全性.电动汽车快速充电技术包括基于经验的充电策略和基于优化的充电策略.本文首先总结了各种传统充电方法的优点和缺点,其次根据应用场景优化目标的不同,归纳了不同优化目标的快充策略的应用,此外总结了电池内部的电极材料、电解质和电极/电解质界面(EEI)对快充性能的影响,并归纳了不同材料的改良措施,并对该领域未来发展方向进行了展望.

    电动汽车充电策略锂电池电极材料快充性能

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    锂离子电池健康状态估算方法研究进展

    金建新虞儒新刘刚许林波...
    33-48页
    查看更多>>摘要：随着锂离子电池(Lithium-ion batteries,LIB)在电动汽车、储能电站和备用电源等领域的广泛应用,准确、及时地估计电池健康状态(State of health,SOH)是确保电池系统运行可靠性和安全性的关键因素.锂离子电池内部复杂的电化学反应和多变的外部使用条件,使得实现精准的健康状态估计具有挑战.随着人工智能、大数据分析等技术的快速发展,电池 SOH评估的方法也逐渐多样化.首先介绍电池的老化机理和 SOH概念,随后介绍了实验法、基于模型、数据驱动和融合方法,详细分析了每种方法的特点,并比较了在实际应用中相应的优势和局限性.最后,对SOH估算的未来趋势进行了展望.

    锂离子电池电池老化健康状态估算方法

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    基于膨胀应力的锂离子电池剩余使用寿命预测

    于淼朱昱豪顾鑫商云龙...
    49-56页
    查看更多>>摘要：准确快速预测锂离子电池剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)对系统安全稳定运行至关重要.然而,电池内部退化机理复杂,外部运行工况多变,给RUL预测带来了极大挑战.为此,提出了一种基于电池膨胀应力的RUL预测方法.提取电池膨胀应力信息,分别分析可逆膨胀和不可逆膨胀与容量之间的关系,并计算相关性.将可逆膨胀和不可逆膨胀作为特征参数,构建并训练长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)神经网络,实现RUL精准快速预测.通过在UMBL公开数据集上验证,利用膨胀应力特征能更好地学习电池老化状态,捕捉电池容量下降趋势.结果表明,在不同循环起点和多种老化条件下,RMSE和MAE分别小于0.82%和0.70%,所提出的方法能够精准快速预测RUL,鲁棒性强.

    锂离子电池剩余使用寿命电池膨胀LSTM网络

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    基于CEEMDAN功率分解的火电厂混合储能容量优化配置

    戴申华王琨玥曹蓓张啸天...
    57-66页
    查看更多>>摘要：为了解决火电机组跟随自动发电量指令(Automatic generation control,AGC)响应延迟大、超调大等问题,提出一种基于完全噪声辅助聚合经验模态分解(Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的混合储能系统容量优化配置方法.首先,通过某时间段火电机组跟随 AGC 指令输出曲线,获得混合储能系统需要提供的功率.在此基础上,利用CEEMDAN将需求功率进行分解,获得不同频率下火电机组与AGC指令之间的误差.选择合适的储能元件,构建火电厂响应 AGC 指令的混合储能系统结构模型,在考虑能量型储能元件磷酸铁锂电池与功率型储能元件飞轮储能系统两类不同储能设备工作特性的情况下进行功率分配.在考虑储能系统荷电状态(State of charge,SOC)、容量与充放电功率等约束下,建立以综合成本最小为目标的容量优化配置模型,将功率分解结果与容量配置模型联合优化,获得最优功率分配情况和对应的储能配置方案.提供工程案例分析,结果表明所提方法可以有效弥补火电机组跟随 AGC 指令的延迟功率响应,提高火电机组供电可靠性和经济效益,同时相较于单一储能元件,本方案所设计混合储能系统拥有更优经济性.

    AGC指令混合储能CEEMDAN容量配置

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    高铁新能源混合储能系统低碳经济优化运行研究

    李光耀袁佳歆甘栋良杨爱民...
    67-78页
    查看更多>>摘要：随着"双碳"目标的全面推进,对新能源的需求日益增加,迫切需要推进铁路、新能源、储能的耦合互联,推动铁路低碳绿色发展.为此,提出一种高铁新能源混合储能系统低碳经济优化运行模型.首先,为进一步调动铁路行业的减碳积极性,将碳收益纳入到高铁系统运行模型中,并建立由钒电池和超级电容组成的混合储能系统数学模型;然后,采用拉丁超立方机会约束规划法处理新能源的不确定性,提出一种混合储能系统能量管理策略,以钒电池停止充放电阈值与储能容量配置参数为优化变量,以新能源混合储能系统在全寿命周期内为高铁系统带来的总净收益最大为优化目标,采用基于柯西变异的自适应粒子群算法对实际算例进行求解;最后,通过对比与分析,验证了所提方案和算法的有效性和优越性.

    高铁新能源碳收益混合储能不确定性

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    锂离子电池全寿命周期个性化退役与评价方法

    朱昱豪汪腾顾鑫侯林飞...
    79-86页
    查看更多>>摘要：锂离子电池(Lithium-ion batteries,LIBs)广泛应用于储能系统(Energy storage system,ESS)、电动汽车(Electric vehicles,EVs)等领域.然而,电池在运行过程中容量会逐渐下降直至退役.传统方法以 80%健康状态(State of health,SOH)作为退役标准,未考虑电池实际衰退速率,不仅不能充分利用健康电池,而且难以有效保障非健康电池的安全性.同时,SOH相等但电池老化特性和衰退速度不一定相同.仅以SOH评价无法准确反映电池老化差异.为此,提出一种锂离子电池全寿命周期个性化退役标准和老化评价方法.以容量衰退梯度和 SOH 为特征,首次定义全新退役指标(Index of decommissioning,IoD),计算IoD在 80%SOH下的分布,获取退役阈值,并以此阈值为标准定义电池退役时刻.提出一种全新的健康状态评价指标—电池容量跳水度(Terminal diving rate,TDR),评价电池在使用过程中出现的非线性老化现象.通过在MIT公开数据集上验证,所提方法计算简单、鲁棒性强,能够实现电池个性化退役,更有效地评估电池老化差异,提高电池利用率,保障使用安全.

    锂离子电池健康状态电池退役指标容量跳水度

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    基于支持向量机与改进高斯过程混合模型的车用电池容量预测方法

    李雨佳欧阳权刘灏仪祝铭烨...
    87-96页
    查看更多>>摘要：基于数据驱动的容量预测有助于锂电池健康管理以延长其使用寿命.然而,目前大多数相关方法基于实验室数据展开,无法反映实际复杂工况下车用电池老化特性.因此,本文利用电动汽车实车数据,设计了一种基于支持向量机与改进高斯过程的混合模型,实现了车用电池容量的精确预测.首先从汽车实时运行数据集中利用滑动窗口安时积分法提取其容量数据,设计了集合经验模态分解方法,将电池容量分为长期退化趋势和短期波动两部分,然后分别设计支持向量机与改进高斯过程对这两个分量进行建模,将结果融合得到最终的容量预测值.基于三辆实车数据集的试验结果表明,所提出的方法可以适用于实车数据的高精度容量预测.

    实车数据容量预测支持向量机改进高斯过程

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    融合数据驱动和充电行为的电动汽车能耗预测方法

    马军伟霍美如赵敏杜锋...
    97-105页
    查看更多>>摘要：电动汽车的能耗预测对于车辆路径规划与充电行为至关重要.提出一种考虑充电行为的多模型融合能耗预测方法,首先构建基于实车稀疏数据与有限参数的能耗计算模型,在此基础上构建充电行为模型,分析并提取能耗强相关的充电行为特征,最后基于长短期记忆循环神经网络(Long short-term memory neural network,LSTM)搭建能耗预测模型.使用实车数据对所提方法进行验证,结果表明,该方法可以精准预测相同车型不同起始电池荷电状态(State of charge,SOC)、不同温度、不同时间段下的汽车能耗,均方根误差(Root mean square error,RMSE)为1.27,与现有方法相比,RMSE至少降低4.5%.

    能耗预测电动汽车充电行为LSTM神经网络

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