单液流镍锌电池库伦效率建模及测试平台改进的研究

摘要

单液流镍锌电池是一种新型的单液型氧化还原液流电池，具有结构简单比容量大等优点。库伦效率是电池充放电过程中的重要参数，是单液流镍锌电池的特性研究中重要参数。目前，在单液流镍锌电池特性的研究中，库伦效率的测量主要通过在不同条件下重复充放电，利用每一次的放电容量除以充电容量计算得到。这种方法存在测量实验时间长和无法在线测量的问题。为确保电池不会出现过冲或过放，在实际使用过程中，需要通过库伦效率和电池最大容量计算充电容量和放电容量;并通过控制电解液流速达到库伦效率最大。因此研究一种简化的库伦效率特性研究方法，通过建立库伦效率预测模型，实现库伦效率在线测量具有实际意义。
　　 现有的电池测试平台和充放电控制系统，不具有单液流镍锌电池需要的电解液流量调节功能，并且电解液流量对于单液流镍锌电池库伦效率具有较大影响。因此设计一种循环泵电压调节器，为后续根据电池状态控制电解液流速具有实际意义。
　　 本文首先阐明了单液流镍锌电池和广义动态模糊神经网络的研究现状，叙述了采用广义动态模糊神经网络建模研究电池特性的原因;其次，针对广义动态模糊神经网络应用中存在的初始参数设定困难的问题，提出一种基于遗传算法的参数自适应广义动态模糊神经网络训练算法，并改进了遗传算法的适应度函数;再次，通过分析单液流镍锌电池的电化学原理得到循环次数、电流密度和循环泵电压是影响库伦效率的重要参数。通过合理设计实验条件，完成了不同条件下的库伦效率测量实验，并对库伦效率进行建模和分析;最后，根据电解液流速对于库伦效率有较大影响，针对目前电池测试平台对于液流电池测试的不足，设计了循环泵电压调节器。
　　 通过对不同对象的训练，对比本文提出的算法的训练效果和手工选择参数的训练效果，说明本文提出的算法可以适应不同对象，具有良好的训练效果。建立的库伦效率模型泛化预测效果较好，可为库伦效率在线测量提供一种预测方法。通过对建立的模型进行特性分析，得到提高库伦效率的方法:较小的电流密度下适合采用较大的循环泵电压，较大的电流密度下适合采用较小的循环泵电压。设计的循环泵电压调节器能够在线调节，通过本文提出的训练算法设计了控制策略，避免了进行交流电压测量，可应用于液流电池测试和电池管理系统。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题来源与研究意义

1．2 单液流镍锌电池特性研究现状

1．3 广义动态模糊神经网络研究现状

1．4 遗传算法优化研究现状

1．5 本文主要工作

第二章 基于GA的参数自适应GDFNN建模方法

2．1 本章引言

2．2 选取广义动态模糊神经网络的原因

2．3 GDFNN训练算法

2．3．1 GDFNN的结构

2．3．2 GDFNN的训练过程

2．3．3 GDFNN训练算法存在的问题

2．4 初始参数自适应训练算法设计

2．4．1 GA简介

2．4．2 GA适应度函数

2．4．3 GA求解过程

2．5 算法有效性验证

2．5．1 采用非线性函数生成数据验证

2．5．2 采用糖厂澄清工段数据验证

2．6 本章小结

第三章 单液流镍锌电池库伦效率建模及分析

3．1 本章引言

3．2 单液流镍锌电池介绍

3．3 单液流镍锌电池测试实验

3．4 单液流镍锌电池电压曲线分析

3．5 单液流镍锌电池CE建模

3．6 单液流镍锌电池CE特性分析

3．6．1 充放电电流对于CE的影响

3．6．2 循环泵电压对于CE的影响

3．6．3 循环次数对于CE的影响

3．7 本章小结

第四章 单液流镍锌电池测试平台的改进

4．1 本章引言

4．2 电解液循环泵

4．3 交流电压调节模块

4．3．1 LSA-H3P40YB交流调压模块外观

4．3．2 LSA-H3P40YB交流调压模块特性

4．3．3 LSA-H3P40YB交流调压模块参数

4．4 数模转换模块

4．4．1 PCF8591芯片

4．4．2 PCF8591引脚定义

4．4．3 PCF8591芯片控制字

4．4．4 PCF8591芯片D／A转换特性

4．5 控制芯片及程序设计

4．5．1 Freescale MC9S12XS128芯片概述

4．5．2 循环泵电压调节器系统

4．5．3 循环泵电压调节器程序设计

4．6 电压调节器效果测试

4．7 本章小结

第五章 结论与展望

5．1 论文工作总结

5．2 存在的问题及展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表论文情况