基于Vmin-EKF的动力锂电池组SOC估计

动力电池组的荷电状态(SOC)是电动汽车能量控制的重要参数.针对串联锂电池组的SOC估计问题,建立电池组的Vmin状态空间模型,电池组内单体电池负载电压的最小值Vmin和电池组的SOC分别作为模型的观测变量和状态变量.应用扩展卡尔曼滤波算法,实现对SOC的动态估计.对模拟电动汽车的实际工况进行电池组放电实验,结果表明,该方法能实时准确地估计电池组SOC.     

基于物联网的电动汽车电池管理智能解决方案

提出了一种基于感知层、网络层和应用层三层架构的物联网电动汽车锂电池组高精度管理智能解决方案。该方案采用BMS智能物联系统和Thevenin电池智慧管理模型，实现对单体电池组电压、电流实时采样和电压均衡控制，同时通过ESAM电池模块、手持终端PSAM模块测量电池组充放电电流，实现对BMS电池信息采集与处理、CAN电池信息传递与汇总及EVT电池信息识别与监测。通过搭建MATLAB/Simulink仿真实验平台，模拟测试24串磷酸铁锂电池组运行工况，电池荷电状态估算值误差精度在±5%内，从而验证了本文解决方案的可靠性与电池模型、估测算法的精准性。     

带LCD无损吸收的动力电池组均衡技术的研究

电动汽车动力电池组的均衡是保障电池系统可靠性、提高电池寿命和能量利用率的关键技术。给出了一种带LCD吸收网络的反激式变换器均衡拓扑,能够实现功率管的软开关,提高了均衡拓扑的效率。文中分析了均衡电路的工作原理和功率管的软开关过程,并提出了相应的均衡电路控制策略,通过仿真和实验结果验证了理论分析,实现了动力电池组的实时均衡。     

动力电池在线均衡控制策略

为消除单体性能差异对动力电池组的影响,针对现有的电池均衡方法,提出了一种在线均衡控制策略,设计了多电平桥臂电路与单体电池并联,采用冗余设计,通过控制多电平桥臂电路状态,实现单体电池的接入或旁路,采用合理的控制策略,使动力电池组在充放电过程中,各单体电池实时保持一致,实验结果证明了该方法的有效性.     

基于模糊PID算法的动力电池液体冷却策略

为防止动力电池组温度过高、温度均匀性差影响其性能和电动汽车运行安全,必须对其采取有效的冷却策略.本文提出了一种基于模糊PID算法的动力电池组直接式液体冷却策略.首先,根据Bernardi生热率模型和牛顿冷却定律,建立了电池内阻随温度变化、对流换热系数随冷却液流速变化的单体电池集中质量热模型.然后,利用冷却液单向流动的温度变化特性递推出电池组集中质量热模型,并对其准确性进行验证.考虑到电池组热模型的非线性和时变特性,设计了基于模糊PID算法的液体冷却策略.最后,将该冷却策略用于电池组冷却系统,仿真结果表明,与传统PID冷却策略相比,模糊PID冷却策略可以缩短系统调节时间、减小电池组温度不一致性、提高抵抗电流扰动的能力,具有更好的冷却效果.     

计算机控制汽车电池实验系统

动力电池管理是实现混合动力电动汽车的节能与环保目标的关键技术之一,重点研究动力电池电容量实时计量方法和电池均衡充放电控制方法.提出基于电功率的电池组充放电均衡控制策略,以HEV动力电池组为对象,研制了基于电功率的动力电池均衡控制实验系统.     

基于SOC的锂离子电池组主动均衡系统设计

对锂离子电池组的工作状态和工作性能进行研究,采用电子技术和计算机控制技术设计智能锂离子电池组均衡控制系统。建立电池组动态模型,创新性地提出基于SOC估计值的主动均衡控制方法,该方法利用抗差无迹Kalman滤波(UKF)得到的高精度SOC估计值作为决策基础。通过18650型锂离子电池组仿真实验表明,所设计的电池组主动均衡系统和新型均衡算法具有较好的实时性和较高的控制精度,对提高纯电动汽车的能量利用率具有重要的现实意义。     

电动汽车动力电池组SOC均衡控制算法仿真

采用当前算法均衡控制电动汽车动力电池组的SOC(电池荷电状态)时,得到电动汽车动力电池组SOC估计值与实际值之间的误差较大,并且存在SOC估计精准度低和控制效果差的问题。提出电动汽车动力电池组SOC均衡控制算法,建立电动汽车动力电池组的Thevenin等效电路模型,在Thevenin等效电路模型的基础上采用扩展卡尔曼滤波算法估算电动汽车动力电池组的SOC,引入标准差判断电动汽车动力电池组的工作状态,根据判断结果对电动汽车动力电池组SOC进行均衡控制。仿真结果表明,所提方法估算SOC的精准度较高、均衡控制效果好,均衡控制后电动汽车动力电池组的容量利用率较高。     

面向多节电池管理系统的高精度电压监测技术

为了有效监控电动汽车电池组的使用状态?本文基于0.18μｍ、40V高压BCD工艺,设计了一种适用于多节串联电池组的高精度电压监测电路。该电路利用串联电池组中电池电压叠加的特点,针对不同电池的电压特性,采用电压转换电路和与之匹配的负反馈技术,实现了电池绝对高压至基于地的模拟信号的有效“缩放”。在typical/slow/fast工艺角、-40℃ ~85℃及 1.5Ｖ~ 31.5Ｖ 环境下,仿真结果表明该电路对单节电池电压的监测误差为1.92ｍＶ,且相对误差率小于0.043%,呈现出了较强的鲁棒性。     

电动汽车动力电池组管理系统设计

提出了一套集中/分布式动力电池组管理系统的整体设计方案。以单片机STC12C5616AD和STC12C5A16AD为核心处理器,设计出一个体积小和成本低的系统。本系统可以实时监测电池组电流、电池组电压、单电池电流、单电池电压及单电池温度等参数。并利用硬件和软件抗干扰等技术来提高系统运行的稳定性。经长时间运行时测得数据精度可达到1%,同时可靠性和稳定性均满足电动汽车应用要求。     

基于神经网络的电动汽车电池SOC估算研究

论文首先分析了当前电动汽车电池管理系统中存在的问题,特别是电池电压的精确测量和剩余电量的准确预测问题一直亟待突破,因此,论文在分析电池荷电状态(SOC)影响因素的基础上,进行了动力电池的充放电实验,建立了BP网络电池模型,通过对网络进行训练,应用神经网络模型进行SOC估算,实验表明:建立的BP网络具有较好的适应性,能有效预测锂离子动力电池电压、电流和放电容量间的映射关系。可以准确地对电动汽车电池进行SOC估算。     

动力电池管理系统的设计与仿真研究

目前电源管理系统的工况适用性差,无法针对当前路况进行实时调节,降低了电池的循环寿命。针对这一问题,提出了一种基于单片机的可切换电池成组的电源管理系统,把放电电压和电流作为修正量,采取EKF算法提高SOC的估算精度。实验表明：采用单体电池放电试验,验证采集模块设计的准确性,并利用Simulink对工况仿真,验证了SOC估算的准确性和系统根据不同工况自动切换电池成组方式的可靠性。     

Study on battery state of charge correct algorithm of electric vehicle

State of Charge(SOC) is used to adjust the initialization SOC value so as to make electric vehicle simulation results close to real vehicle performance.This paper firstly analyses the battery SOC correct algorithm,then uses ADVISOR which is a electric vehicle simulation software to simulate a hybrid electric car with three different cases of no SOC correct,linear SOC correct and zero delta SOC correct,as well as makes the compare and analysis for those simulation results.In the end,an overall conclusion to SOC correct algorithm is given.     

An adaptive sliding mode observer for lithium-ion battery state of charge and state of health estimation in electric vehicles

As the demand for electric vehicle (EV)'s remaining operation range and power supply life, Lithium-ion (Li-ion) battery state of charge (SOC) and state of health (SOH) estimation are important in battery management system (BMS). In this paper, a proposed adaptive observer based on sliding mode method is used to estimate SOC and SOH of the Li-ion battery. An equivalent circuit model with two resistor and capacitor (RC) networks is established, and the model equations in specific structure with uncertainties are given and analyzed. The proposed adaptive sliding mode observer is applied to estimate SOC and SOH based on the established battery model with uncertainties, and it can avoid the chattering effects and improve the estimation performance. The experiment and simulation estimation results show that the proposed adaptive sliding mode observer has good performance and robustness on battery SOC and SOH estimation.     

基于模糊逻辑系统的电动车用MH-Ni电池建模

电动汽车的电池管理系统需要一个精确和可靠的电池模型,以往不同类型的电池模型很难来精确地描述电池性能。本文基于模糊逻辑系统提出一种建立MH—Ni电池智能模型的方法,通过更容易采集到的输入输出数据来有效的训练模型参数,使得到的智能模型能很好的模拟电池的动态性能。     

电动汽车动力电池状态远程监测系统设计

为了实时监测电动汽车动力电池状态和故障情况,提高电动汽车运行的安全性,设计并实现了一种基于Android的电动汽车动力电池状态远程监测系统。该系统在车载端实时采集电池状态测量信息和位置信息,并将信息利用GSM/GPRS通信模块定时传送给远程监测中心;远程监测中心对上传的信息进行接收、存储和分析,实现对电动汽车运行状态的实时监测,对电池性能做出分析评价;同时开发了一款手机APP,利用HTTP协议实现与监测中心的Web服务器的通信,实现对电动汽车运行状态的实时监测。通过实验测试,本系统设计合理、运行稳定,具有良好的应用前景。     

智能蓄电池系统在电力调度自动化主站中的应用

本文介绍了常用的蓄电池监测方法和智能蓄电池组监测系统的应用。该系统可应用于各种蓄电池组的性能监测,综合判定蓄电池组的性能,有效地活化蓄电池的使用寿命,并能对失效的电池给以报警提示。     

电站储能调频系统电池SOH估计算法应用研究

对锂离子电池进行多次充放电试验,记录充放电试验的数据,根据这些记录的数据来分析电池的性能,寻找电池寿命的变化规律。根据试验数据建立电池寿命的数学模型,使用该模型预测电池的寿命。根据电池的充电电压曲线来估算电池的寿命,分析其效率、容量随电池寿命的变化规律。根据试验得到的数据,对使用的锂离子电池进行SOH估算,验证算法的准确性,分析电池寿命的估算结果。     

蓄电池恒流放电容量监测仪的电路设计

蓄电池恒流放电容量监测仪以单片机为核心,以PTC热敏电阻为放电负载;采用PWM技术控制电流恒定,实时监测放电电池的电流电压;采用大电流恒流放电方法,对蓄电池进行活化处理延长寿命。由ATmega128单片机、电源、存储器及时间芯片组成基础电路,由触摸屏、LCD显示模块、数据采集电路、PWM信号驱动电路组成显控驱动电路,监测仪则由二者共同构成。介绍了硬件构成与电路设计的思路。     

考虑充放电不平衡的风电功率平滑电池分组控制

平滑风电场输出功率能够有效减小风电场并网对电力系统的影响.为改善电池分组控制实现风电功率平滑过程中的电池组充放电能量不平衡问题,本文基于充放电不平衡度和寿命衰减指标,分析得出了电池分组控制充放电不平衡状态与电池寿命衰减之间的定量关系.在此基础上,针对充放电不平衡问题提出了一种考虑充放电不平衡的改进控制策略.根据低通滤波...