锂离子电池

锂离子电池
整理一些锂离子电池相关概念。

1 容量单位

Capacity
安时: Ah(安培小时)表示电池容量,指电池可为设备供电的时间。
比如: 5 Ah 电池理论上可以提供 1 安培电流 5 小时或 5 安培电流 1 小时。
Energy
瓦时: Wh(瓦特小时)同样表示电池容量,该电池或电池组总共可以做多少功。
换算: 瓦时=电压*安时, Wh=V*Ah, 类比P=UI

2 放电倍率

C-Rate
放电倍率: 动力电池的关键参数之一,最大放电倍率指该电池支持的最大工作电流。当然瞬时电流可以更大。
Rate capability
1 C 意味着放电电流将在1 小时内放电完整个电池。 比如2Ah电池,1C倍率放电,则该电池以2A电流持续1小时内释放完。最大工作电流A=电池放电倍率C*容量Ah

2.1 放电倍率与电池容量成反比:

由于工艺的限制,最大放电倍率与电池容量成反比。

  • 低倍率大容量。小电流长续航,手电筒,小台扇等。
  • 高倍率低容量。大电流大功率,吸尘器,电动工具等。

2.2 C-Rate与时间成倒数关系,理想状态下

  • 以1C来看,是在1小时内将电池内所有的容量全部释放出来,
  • 2C是在0.5小时(30分钟)内将电池所有的容量释放出来,
  • 10C是在0.1小时(6分钟)内将电池所有的容量释放出来来,
  • 0.5C是在2小时(120分钟)内将电池所有的容量释放出来,
  • 0.1C是在10小时(600分钟)内将电池所有的容量释放出来。

2.3 按照放电倍率大小分类

  • 容量电池: 3c以下,容量较大,低电流,长续航。充电宝,太阳能路灯,玩具,手电筒,小风扇等...
  • 动力电池: 5c以上,容量偏小,大电流,强动力。电动工具,吸尘器等…
  • 倍率电池: 10c以上,超大电流,超强动力。航模…

3 电池组

seriesS 串联: 电压升高,容量不变. 串联数量视负载需求。
航模无刷电机使用的电调,通常不直接标识工作电压,而是标识(2s~3s)指支持2串到3串,约8v~12v。(2s~6S)支持2串到6串,约8v~24v。
parallelP 并联: 电压不变,容量增加. 并联无限制,受限于(空间, 重量)
航模电池常用的缩写3S,表示3颗电池串联,即(3*4v=12v)输出.

其他关键字:
Internal resistance 内阻
Self-discharge (rate) 自放电(率)
Constant-Current (CC) 恒流
Constant-Voltage (CV) 恒压

3.1 串并联

影响现实电路的因素, 由于每个电池的个体差异

  1. 组内不均衡状态. 串联需要做均衡,并联不需要
  2. 电池故障,导致断路
  3. 电池故障,导致短路. 可能性很低

3.2 2*3=6颗电池组合

对比:单颗电池按4v计算,容量设为2ah。可作功为8wh。
6颗电池做串并联电池组,如下4种组合。
先串
VS
先并
2串3并3并2串3串2并2并3串先串
VS
先并
4v*2串=8v;2ah*3并=6ah;4v*3串=12v;2ah*2并=4ah;
2ah*3并=6ah4v*2串=8v2ah*2并=4ah4v*3串=12v
电压(V)881212电压(V)
  电压更高,可支持更高电压负载
容量(ah)6644容量(ah)
容量更大,放电时间更长  
5c放电:5c*6ah=30A5c*6ah=30A5c*4ah=20A5c*4ah=20A5c放电:
电流更大,支持更大电流负载  
wh:可作功为:8v*6ah=48wh可作功为:12v*4ah=48whwh:
可作功总数相同 (6颗*8wh=48wh)...
均衡版3121均衡版
断路损失‘-1.3’-1/6‘-1/2’-1/6断路损失
短路保险丝3626短路保险丝
 2s3p3p2s3s2p2p3s 
 市面上的电池组多数会使用先并联再串联。方便均衡。
若需要8v电压输出,则会用到3并2串,3p2s。
若需要12v电压输出,则会用到2并3串,2p3s。
 

3.3 3*3=9颗电池组合

单颗电池按4v计算,容量设为2ah。
可作功为8wh。9颗电池串并联。
先串
VS
先并
3串3并3并3串先串
VS
先并
3颗串联12v;再并联增加容量3颗并联6ah;再串联升压到12v
4v*3串=12v;2ah*3并=6ah2ah*3并=6ah;4v*3串=12v
wh:可作功为:12v*6ah=72wh
放电能力与容量均相同。
wh:
1 均衡3串需要3个均衡版只需要1个均衡版1 均衡
2 断路故障电池所在的串整串失效,
整组容量损失1/3。
故障电池所在的并联组电压不变,
整组容量损失1/9
2 断路
3 短路3个保险丝9个保险丝3 短路
 注: 较廉价的,中小功率的更多使用先并再串,方便均衡。 
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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