基于热电耦合模型的锂离子电池最优充电策略

"这篇研究论文探讨了先进的锂离子电池最佳充电策略，基于耦合热电模型，旨在在安全、高效和可靠的操作条件下实现最优充电。文章由Kailong Liu、Kang Li、Zhile Yang、Cheng Zhang和Jing Deng等人撰写，发表于Queen's University Belfast的电子、电气工程与计算机科学学院。该论文提出了一种三目标函数，并提出了一个高级的最优充电策略，以制定最优的恒流恒压（CCCV）充电电流曲线，以解决三个相互冲突的目标之间的最佳平衡问题：电池寿命、充电速度和安全性。" 在锂离子电池广泛应用于电动汽车的背景下，确保电池的安全、高效和可靠充电是一项关键但具有挑战性的任务。这篇研究论文首先定义了一个包含热电耦合模型的三目标函数，该函数考虑了电池在充电过程中的温度变化、能量转换效率以及电池的生命周期。热电耦合模型能够更准确地预测电池在充电过程中的温度分布和电化学反应，从而避免过热或过冷导致的性能下降和安全风险。 接着，论文提出了一个先进的最优充电策略，这种方法的核心是设计最佳的恒流恒压（CCCV）充电模式。恒流恒压充电是常见的锂离子电池充电方法，它先以恒定电流快速充电，然后当电池电压达到一定阈值时切换到恒定电压，直到充电电流自然减小至几乎为零。通过优化这个过程，研究人员旨在找到一种平衡，使得电池可以在最短时间内充满，同时最大限度地减少对电池结构的损害，延长电池寿命，并保持充电过程的稳定性。 论文采用了一种名为教学学习优化（Teaching-Learning-Based Optimization, TLBO）的算法来解决这个多目标优化问题。TLBO是一种模拟教师指导学生学习过程的全局优化算法，能有效地搜索多维度空间，找到复杂问题的近似全局最优解。在这个特定的应用中，TLBO用于寻找最优的CCCV充电曲线参数，以达到电池性能、充电速率和安全性的最佳平衡。 这篇论文为锂离子电池的充电策略提供了新的理论和实践基础，对于提升电动汽车的能源效率、电池寿命和整体性能具有重要意义。同时，提出的优化算法也为其他需要解决多目标优化问题的领域提供了参考。