压差＋查表法的锂电池组均衡控制策略

锂电池以其非记忆性,高工作电压和能量密度,低自放电率,使用寿命长等优点成为了储能元件的首选,在电动汽车及通信系统等方面得到了广泛应用.然而在使用过程中,由于其单体电池的不一致性导致电池组可利用容量有限,甚至单体电池可能出现过充或过放,从而影响整个电池组的寿命.因此,很有必要采用适当的均衡方法来实现单体电池间的均衡.本文提出了一种基于压差＋查表法的均衡控制策略,通过查找压差——频率表来调整对应开关管的开关频率,从而调整均衡电流,确保电池组中每个单体电池能够同步、快速、高效的完成均衡.文中给出了详细的参数计算及控制框图,仿真跟实验结果表明提出的策略有效提高了锂电池组的均衡速度及效果.     

无线充电装置及其电池管理系统设计

无线充电技术是一种利用电磁感应(即电感耦合),将电能从供电端递送至用电端的技术.BMS即电池管理系统,是负责处理动力电池组实时状态的重要装置,起到了保护电池组与用电设备的稳定性和安全性的作用.本文设计了无线充电装置的电路及其电池管理系统(BMS),并具备SOC的估算以及电池组保护功能,有效地实现了电池组的主动均衡.通过...     

动力锂电池的混合均衡控制与能量管理

针对动力锂电池的电压不平衡问题,分析了单体锂电池的充放电特性以及电池组串联的不一致性,在现有锂电池组均衡拓扑的基础上,提出了一种将变压器均衡电路和专用芯片BQ78PL116控制的电感均衡电路相结合的混合主动均衡策略,设计了变压器均衡电路,开发了主控系统软件模块以及主控与专用芯片通信程序等,构成一个具有电池基本信息监控LCD显示、电池保护以及不一致均衡等功能的电池管理系统。通过在静止、放电以及充电状态下由变压器均衡和电感均衡构成的混合主动均衡法与纯电感均衡法的比对实验,证明了混合主动均衡法在均衡调节速度与均衡效率方面的优势。     

电动汽车电池组快速充电研究

为应对气候变化,许多企业在研究电动汽车,电池组的快速充电是重点研究的技术.针对锂离子电池的特性,提出了限压变流脉冲的充电方法,缩短了充电时间,并针对电池组存在状态不平衡的问题,设计了充电均衡控制电路.     

锂离子电池组均衡充电和保护系统研究

为了提高串联电池组充电过程中的一致性,设计了电池组均衡充电保护系统并介绍了其具体实现方法.分析了锂离子电池组均衡充电保护系统在电池组充电过程中的均衡充电和保护功能,建立了电池组均衡充电的控制模型.在锂离子电池组的均衡充电试验过程中,测量了模块的分离电流和反馈总线电压.豪华电动大客车BFC6100EV运行试验表明,均衡充电保护系统改善了电池组充电过程中的一致性以及保护作用,改善了电池的性能,延长了电池组的使用寿命.     

变论域双模糊控制器在锂电池均衡策略仿真中的应用

针对固定阈值均衡策略和传统模糊均衡策略在电池组充放电末期易造成过压或欠压保护误动作而不能全程均衡,并且在电池间存在较大差异时均衡力度不足的问题,提出变论域双模糊控制器(VDF)均衡策略。以NCR18650B型三元锂电池充放电实验数据建立锂电池仿真模型,以单体锂电池的荷电状态(SOC)作为一级模糊控制器输入,将其输出与锂电池工作电流的乘积用于调节二级模糊控制器输出论域;以单体锂电池SOC与电池组平均SOC的差及其变化率作为二级模糊控制器输入,其输出作为均衡电流;以电池组内单体电池间SOC极差表征电池间的不一致性,以极差首次收敛至0.05确定均衡时间。Simulink仿真结果表明:VDF均衡策略可以有效降低电压保护误动作;与传统模糊均衡策略相比,在恒流充放电工况和自定义动态应力测试工况下,VDF均衡策略均衡速度可以提高30%以上;在电池间存在较大差异时,均衡结束后VDF均衡策略的一致性可以提高20%以上。     

动力锂电池变电阻均衡充电方法研究

针对动力锂电池组中单体电池之间电压不一致性,提出一种变电阻均衡充电方法。在分析了单体电池间电压不一致性的原因、设计数字可变电阻器和可变电阻仿真模型的基础上,采用Matlab/Simulink软件对可变电阻均衡充电进行仿真,根据电池端电压大小调节均衡电阻值。结果表明变电阻均衡控制可使电压误差控制在0.3 mV以内,有效的减小单体电池之间的不一致性、延长电池的使用寿命。     

基于单体电池动态供电方法的均衡电路

为较好地同时兼顾元器件使用数目、均衡转换效率、均衡速度以及可以较为方便地对电池组内任意单体电池进行均衡的需求,提出一种均衡电路。通过控制与每节单体电池以及附加电源相对应的继电器的动作状态,使需要被均衡的单体电池不对外放电,而同组中的其他单体电池处于正常工作状态,达到对电池组进行均衡的目的。详细阐述了均衡电路的工作原理,分析了均衡电路两种工作模式及工作特点,并采用此均衡电路对串联的7节具有不同初始荷电状态(state of charge,SOC)的18650电池进行了均衡实验。实验结果表明,所提出的均衡电路,能够较好地对单体电池进行均衡,使电池组达到设定的均衡状态,证实了该电路的可行性。     

利用PWM控制的简易高效电池均衡系统

为提高串联电池组充电过程中的一致性,提出了一种简易高效的均衡控制系统.在此系统中,通过DC-DC转换器利用PWM均衡所有电池单元电压.通过软开关电感补偿的方法可以减小转换时的浪涌和噪声.此系统适用于电动汽车、便携式个人电脑、UPS等.     

应用于动力电池组的积木式结构均衡控制方案

探讨了单体失衡现象对动力电池组性能的不良影响,分析了常见的均衡策略及其相应的电路结构,提出了积木式结构动力电池组均衡控制方案,结合电池单体端电压与荷电状态之间的对应关系,通过监控单体端电压状态,并根据相邻单体的电压差异做出均衡控制策略的决策判断.针对耗散型均衡及非耗散型均衡两种方案设计了对应的均衡模块,来对磷酸铁锂电池组进行充电、放电两种模式的均衡实验.结果表明,文中方案可对任意节单体组成的动力电池组进行有效的均衡管理.     

考虑温度的电池荷电状态估算和主被动均衡

电池的荷电状态(state-of-charge, SOC)估算和电池均衡作为电池管理系统(battery management system, BMS)的核心功能,对电池的一致性和使用寿命、安全等至关重要。在电池的工作期间,温度直接影响了电池的可用容量和放电特性,从而加剧了SOC的估算误差。因此,考虑了温度对电池的影响,对SOC估算方法进行了改进,并利用主被动均衡改善了单体一致性问题。首先,通过建立电池的热特性模型对电池的内部温度进行估计,将温度估计结果对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法进行了改进,再使用该算法进行SOC估算。并分别在城市道路循环工况(urban dynamometer driving schedule, UDDS)、动态应力测试(dynamic stress test, DST)、混合脉冲功率特性(hybrid pulse power characterization, HPPC)工况下验证了改进算法对提高SOC估算精度的有效性。其次,以更高精度的SOC估算结果作为变量,提出一种主被动均衡电路并合理设计了均衡策略。最后,在仿...     

修正参数的安时法估算锂离子电池剩余电量

安时法是目前估算锂离子电池荷电状态(SOC)最常用的方法之一.由于安时法不能估计初始荷电状态(SOC0),且难于准确测量库仑效率和电池可用容量变化,会造成累计误差,影响SOC估算精度.考虑锂离子电池的可用容量会随环境温度、放电电流以及电池老化等性能影响,结合开路电压法和安时法,对比实验数据进行误差分析与校正,提出了一种提高SOC估算精度的修正参数方法.仿真结果表明,用修正参数的安时法估算电池剩余电量可以减少误差,提高精度.     

基于电化学机理模型的锂离子电池参数辨识及SOC估计

采用Fisher信息矩阵进行参数可辨识性分析,解决了参数的辨识问题,进而提出了基于简化电化学机理模型SP2D(simple pseudo-two-dimensional)的SOC(电池电量)在线估计方法。实验表明,该SOC估计方法较基于等效电路模型(一阶RC模型)的SOC估计方法,可将SOC估计的平均误差减小近30%,而在电池放电中后期更可减小达60%,有效解决了在电池全工作范围内的SOC高精度估计问题。     

基于剩余容量估算的快速蓄电池均衡

针对现有蓄电池均衡方法工作时间长、只对电压均衡而不对容量均衡等缺点,采用基于Kalman滤波器与系统参数辨识集成的方法计算蓄电池剩余容量,并提出了一种新型蓄电池容量均衡结构。该容量均衡方法采用将串联蓄电池组单体分层的结构,使得每层的蓄电池单体不但能够在层内进行容量均衡,同时还可以与其他层之间均衡,因此均衡速度得到很大提高,均衡时间比传统方法缩短50%左右,而快速均衡电路的成本并没有增加。仿真和实验结果表明,该结构比传统结构均衡速度显著增加。     

基于充电电压片段的锂离子电池状态联合估计方法

锂离子电池的荷电状态(SOC)、健康状态(SOH)和剩余使用使命(RUL)是锂离子电池安全稳定运行的重要状态参数,本文提出一种基于充电电压上升片段的锂离子电池状态联合估计方法,实现对电池预测起点(SP)到寿命终点(EOL)的较长运行周期内SOC、SOH和RUL的联合估计.该框架在充电阶段进行SOH和RUL估计,在放电阶段进行SOC估计.首先提取电池恒流充电电压曲线片段的上升时间作为健康特征(HF),以HF作为输入,循环容量作为输出,建立最小二乘支持向量机(LSSVM)电池老化模型,对当前健康状态进行估计;采用等效电路模型对该电压区段进行非线性拟合,用拟合参数建立状态空间模型,结合无迹卡尔曼滤波算法进行SOC估计;用高斯过程回归时间序列模型对电池的健康特征序列进行建模,通过循环次数外推预测健康特征的变化趋势,并结合LSSVM老化模型,对RUL进行预测并给出置信区间.实验结果表明,所提方法具有较高的估计精度和较好的稳定性.     

基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计

为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式多模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行SOC估计,提出了一种基于HMM的IMM-UKF算法估计锂电池SOC的方法。锂电池在线SOC估计实验表明,该方法比较其他估计方法有着更高的估计精度,平均绝对误差仅为1%。     

电动汽车用动力电池组SOC的神经网络估计

针对电动汽车用动力电池组的SOC受充放电率、放电历程和温度等因素的影响,传统方法很难建立准确的数学模型,对电池组SOC进行研究,在对动力电池组进行不同工况充放电试验的基础上。建立了电池组的神经网络仿真模型。并分别采用电流输入,电压和电压梯度输入进行了仿真,实现了对电池组SOC的估计。与实验结果对比,仿真结果与实验基本吻合,验证了该方法的正确性。     

Experimental study on thermal characteristics of LiFePO4 power Batteries

<正> As an important high-energy chemical power source,lithium-ion power batteries come up to applicationproblems of thermal performance,such as extended temperature range and high power charge discharge.LiFePO_4 battery is applied and developed well recently,its charge and discharge experiment atdifferent temperatures and hybrid pulse power characterization (HPPC) test are analyzed,and the optimaltemperature range of LiFePO_4 battery is put forward.In order to provide experimental suggestion of powerbattery application and its thermal management,internal resistance,influencing factor of electromotiveforce and entropy change state of charge (SOC),battery thermal characteristic of different charge dischargerates are summarized.