淄博电池热失控测试 规格多

热失控的诱因电化学诱因，电化学诱因包括了过充放电、内短路等电滥用情况。
电池状态的估计，有助于实时监测电池的充放电状态，避免过充放造成的热失控。此外在另一项研究成果中，研究者通过状态估计与电池内短路模型的结合，可以有效识别是否发生了内短路，进而在热滥用发生之初，就对系统发出警告。

相关研究中，清华大学所开发的电池状态的联合估计算法，在电池状态间相互耦合的关系基础上，同时估计电池的多个状态，包括SOC（State of Charge）、SOH（State of Health）、SOP（State of Power）和SOE（State of Energy）等状态的高精度联合估计。

电池的状态和发动机是不一样的，有一些发动机易测量的变量，在电池这里并不容易估计。比如说燃油车剩余油量，很容易就可以通过油箱内的油的多少来读到，但电池的剩余电量（ SOC），则通常要使用算法来进行估计。除了电量之外，电池的实际输出功率、电池寿命等等，都需要算法进行估计，这就使得电池管理策略（BMS）为关键，而电池的热失控管理方法也属于BMS。

热失控的诱因是多元的，为此需要做出多重的预防措施，来避免热失控的发生。这里涉及到了电芯的设计和生产，电池管理BMS算法开发，电池包结构设计等多个方面的研究。
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