潜艇用大容量蓄电池充放电过程建模与仿真

针对潜艇用大容量蓄电池充放电模型建立过程中试验样本少、影响因素多、解耦难等特点,提出从研究蓄电池充放电外特性出发,利用改进神经网络算法结合黄金分割算法、线性模拟等技术来尝试解决蓄电池充放电模型建立的难题,仿真试验表明,此种方法能满足工程应用的实时性要求,精度在0.4%以内.     

电池内阻对晶体管放大电路性能的影响

电池内阻将随着使用时间的增长而不断增大,它会引起供电电压不稳定,以致影响使用电池供电的电子系统和电子仪器仪表装置正常工作.介绍了铅酸蓄电池在充放电状态下的电化原理,研究了原电池内阻及电压的变化机理,论述了干电池放电过程中内阻变化的原因,分析了干电池内阻对晶体管放大器静态工作点、电压放大倍数的影响,提出了在实际电子电路中减小电池内阻变化对晶体管放大器影响的有效措施,指出了对蓄电池进行在线检测的必要性.     

电池内阻对晶体管放大电路性能的影响

电池内阻将随着使用时间的增长而不断增大,它会引起供电电压不稳定,以致影响使用电池供电的电子系统和电子仪器仪表装置正常工作.介绍了铅酸蓄电池在充放电状态下的电化原理,研究了原电池内阻及电压的变化机理,论述了干电池放电过程中内阻变化的原因,分析了干电池内阻对晶体管放大器静态工作点、电压放大倍数的影响,提出了在实际电子电路中减小电池内阻变化对晶体管放大器影响的有效措施,指出了对蓄电池进行在线检测的必要性.     

基于ZigBee技术的蓄电池监测系统设计

本文在概述铅酸蓄电池特性及其常用充放电监测方法的优缺点后,详细介绍ZigBee技术及其特点并论述了基于ZigBee网络进行蓄电池充放电参数检测和传输的可行性.给出了基于CC2430的蓄电池充放电参数监测系统设计方案.     

基于V-R模型与卡尔曼滤波器的蓄电池SOC估计

蓄电池组广泛应用于UPS系统中,荷电状态(SOC)是表征蓄电池状态的重要参数之一.在线准确估算蓄电池SOC,有利于开展对蓄电池的状态诊断、维护,保证电池组安全供电.通过对阀控铅酸电池作了大量的充放电试验,根据试验数据应用最小二乘法进行辨识,获得蓄电池SOC的端电压-电阻的计算模型,运用卡尔曼滤波器算法,对SOC做最优估计.经实验验证和仿真,得到了蓄电池SOC最优估计结果,具有很好的精确度,表明该方法能够在工程上用来估算蓄电池的SOC.     

浅析变电站通信电源蓄电池在线充放电应用

阀控式铅酸蓄电池以其体积小,容量高,维护简单,无污染等优点被广泛作为变电站通信设备的保护电源.蓄电池性能的好坏很大程度上决定了直流电源的可靠性.合理使用和维护蓄电池,使之保持良好的运行状态,这是延长蓄电池使用寿命和提高电源稳定性的关键.文中介绍了蓄电池传统的维护方法,并提出蓄电池在线充放电的工作原理及应用.     

浅析变电站通信电源蓄电池在线充放电应用

阀控式铅酸蓄电池以其体积小,容量高,维护简单,无污染等优点被广泛作为变电站通信设备的保护电源.蓄电池性能的好坏很大程度上决定了直流电源的可靠性.合理使用和维护蓄电池,使之保持良好的运行状态,这是延长蓄电池使用寿命和提高电源稳定性的关键.文中介绍了蓄电池传统的维护方法,并提出蓄电池在线充放电的工作原理及应用.     

大容量镍镉电池智能型快速充电装置

镍镉电池具有良好的充放电性能，尤其是对高电压、大电流镍镉电池组，需要针对镍镉电池组不同的充电电压和放电电流，设计出符合充放电特性要求的专用充电设备．对大容量镍镉电池快速充电中的发热及过充问题，提出一种在快速充电过程中叠加短时深度放电脉冲来减少电池极化，减少电池发热，延长镍镉电池组使用寿命的充电方法、分析了用单片机实现该方法的具体过程、单片机构成的硬件控制系统原理，以及软件实现镍镉电池充放电最佳曲线的程序设计思想。     

基于单Z源三电平SVPWM逆变器的电池充放电控制方法

提出了基于单Z源三电平SVPWM逆变器的蓄电池充放电策略,并设计了闭环控制系统.研究了电流前馈解耦的阶段式充电、功率前馈解耦的恒功率放电,以及恒功率放电时的升压控制方法.经Matlab仿真验证,该系统可实现蓄电池充电时的限功率恒压、恒流控制,以及具有升压特性的输出恒功率并网控制.     

储能电站蓄电池SOC在线最优估计

储能电站中需要准确地掌握蓄电池组充电、放电两种在线工作状态的实时荷电状态(SOC),针对这一工程应用背景,通过改进的蓄电池电路模型,联合修正的E-SOC关系,分充电和放电两个状态,建立了Kalman滤波器状态空间方程,运用Kalman滤波算法,实现了恒温下对储能电站蓄电池组充放电状态实时SOC的优化估计.实验仿真结果表明:本方法合理简单,符合储能电站蓄电池组对SOC估计的精度要求,具有很强的工程实用性.     

面向全生命周期的锂电池健康状态估计

为研究锂电池在动态工况下以及全生命周期内健康状态的准确估计问题,提出一种基于固定充电电压片段的方法.选取充电过程中某固定电压片段内所充电量作为电池容量估算的等效健康因子,利用遗传算法选择最优的充电电压片段,在两类锂电池老化实验数据的基础上,设计放电电流不同、健康状态区间不同的8个验证算例.实验结果表明:8个验证算例中,训练集电池和测试集电池健康状态估计的平均绝对误差与均方根误差均低于1.55%;所提出的基于等效健康因子的方法,在100%～60%的全寿命健康状态区间,对于不同的放电电流、不同材料的电池,均能进行健康状态的准确在线估计,具有较强的适用性.     

基于RBF神经网络的太阳能电站VRLA蓄电池容量预测方法

为了对太阳能电站VRLA蓄电池进行有效的保护,防止蓄电池的过放电,本文对VRLA蓄电池进行准确的容量预测。在分析了铅酸蓄电池充放电过程的反应机理的基础上,应用RBF神经网络建立了铅酸蓄电池的数学模型,用于预测铅酸蓄电池放电过程某一状态下的剩余容量。实验结果表明该网络模型可以快速、准确得到蓄电池剩余容量。     

铅蓄电池正极腐蚀现象的研究

对一组因正极极耳腐蚀、断裂的失效铅蓄电池进行了失效机理和故障现象的研究。结果表明，带电解液搁置的铅蓄电池会因正极极耳的原电池电化学反应而发生腐蚀和断裂，严重影响电池的循环寿命。发现铅蓄电池的正极极耳发生严重腐蚀或断裂时，会出现充电时电压偏高、电解液密度偏低，放电时正极极柱发热、容量很低和电池内阻明显偏高等现象。     

磷酸铁锂动力电池动态SOC状态下的分选

磷酸铁锂动力电池是以单体电池在50%SOC状态下的静态开路电压、交流内阻和容量为标准进行分选配组的,但在实际使用过程中电池管理系统所检测到的是单体电池的动态电压,而动态电压与静态开路电压并不一致,因而实际结果并不理想。本文在此基础上,以单体电池脉冲过程中的动态电压差为参数进行分选,并对分选后的多块电池组装后进行测试,取得了良好的结果。     

高功率镍蓄电池在混合动力车辆上的应用特性

为进一步了解镍氢动力电池的充放电的特性,从而评价其在电动车辆上的使用性能,对高功率型镍氢动力电池进行了充放电试验测试.基于实验结果,对镍氢动力电池的工作电压、工作电压下降速率和温升等工作特性进行了研究和分析.同时结合混合动力车辆工况情况,特别对高功率型镍氢动力电池的大电流充电和放电性能进行实验和分析.分析认为:高功率型镍氢动力电池能够比较好地满足混合电动车辆的使用特性,适合混合动力车辆用电机辅助动力的电源要求.但是对于镍氢动力电池的温升问题,尤其是在大电流(6C)放电的情况下,电池温升较快,应该对电池进行比较良好的温度管理,才能更好地利用镍氢电池的特点.     

大容量铅酸蓄电池高效充电系统设计

阐述了大容量铅酸蓄电池高效充电的原理,对高效充电系统的主电路、正负脉冲充电电路、控制电路及高效充电系统软件进行了设计。实验结果表明,系统采用的高效充电方法可以有效地提高蓄电池的充电效率、延长蓄电池使用寿命,可以广泛应用于大容量铅酸蓄电池充电系统中,具有广阔的产业化前景和社会效益。     

A new state of charge determination method for battery management system

State of Charge (SOC) determination is an increasingly important issue in batter)., technology. In addition to the immediate display of the remaining battery capacity to the user, precise knowledge of SOC exerts additional control over the charging/discharging process which in turn reduces the risk of over-voltage and gassing, which degrade the chemical composition of the electrolyte and plates. This paper describes a new approach to SOC determination for the lead-acid battery management system by combining All-balance with an EMF estimation algorithm, which predicts the battery‘ s EMF value while it is under load. The EMF estimation algorithm is based on an equivalent-circuit representation of the battery, with the parameters determined from a pulse test performed on the battery and a curve-fitting algorithm by means of least-square regression. The whole battery cycle is classified into seven states where the SOC is estimated with the Ah-balance method and the proposed EMF based algorithm. Laboratory tests and results are described in detail in the paper.     

基于神经网络的铅酸蓄电池剩余容量预测

为有效地对电动车电池剩余容量进行预测,在分析了铅酸蓄电池充放电过程的反应机理的基础上,应用改进算法的BP神经网络,建立了铅酸蓄电池的神经网络模型,用于预测铅酸蓄电池放电过程中某一状态下的剩余容量。结果表明,通过该网络模型可以方便快速地得到电池剩余容量及荷电状态的预测值,所得结果满足要求,为电池管理系统提供了一种新的预测方法。     

多能互补系统综合效益最大化控制

针对光伏发电出力随机性大,波动较强等问题,提出了一种多能互补系统综合效益最大化控制策略,控制双向DC-DC逆变器实现蓄电池、超级电容器和氢燃料电池充放电,保证直流母线电压的稳定。然后利用蓄电池和超级电容器所具有的能量互补特点,实现对储能系统的优化管理。采用光伏与混合储能协调互补的方法,可以减少储能系统的容量、降低蓄电池循环充放电的次数、延长储能装置的使用寿命,并获得较好的光伏波动平抑效果,相比于常规的控制方法,减少了运行投资成本,具有显著的经济效益。     

锂离子电池组快速智能充电技术

阐述了锂离子电池的基本电气特性,对锂离子电池组中单体电池压差导致电池组使用寿命严重缩短的问题进行了分析.根据锂离子电池组充电的特殊要求,设计了一种基于单片机的锂离子电池组快速智能充电管理系统,它能够按照锂离子电池的充电规律的要求为电池组进行快速充电;并采用模糊控制算法控制的buck-boost均衡电路智能调整单体电池之间的电压差,实现电压均衡.