基于多路开关的串联超级电容器均压方法

针对单体电压不均衡或异常导致串联超级电容器寿命降低、可靠性下降等问题,提出一种基于多路开关的串联超级电容器均压控制方法。该方法引入多路开关器件,通过检测各电容器单体端电压,利用充放电均压控制单元来判断单体是否异常或故障,并自动控制多路开关的导通与关断来实现对各单体的均压控制。分析了系统主要电路结构及其工作原理,进行了开关器件参数设计,仿真及实验结果表明该方法在不影响其他单体充放电效果前提下,可剔除故障单体且实现充放电均压控制。     

人工智能在动力电池健康状态预估中的研究综述

目前先进的电动汽车开发和应用已成为实现“脱碳”的关键技术。准确的电池健康状态(State of health, SOH)预估可有效地表征动力电池性能,对电动汽车动力电池维护和寿命管理具有重要意义。近年来,以深度学习、强化学习和大数据技术等为代表的新一代人工智能技术在电动汽车电池状态预估的应用已成为研究热点。首先简要介绍人工智能技术、SOH的含义以及影响SOH主要因素,然后分别从电池单体与电池系统的角度对几种人工智能模型在SOH预估中的研究进行总结与讨论,最后结合大数据、云计算、区域链等新兴技术,对电池健康状态预估问题进行展望,为提升当前动力电池全生命周期管理能力提供一些思路。