基于数据统计特性的GS-SVM电池峰值功率预测模型

以锰酸锂动力电池为研究对象,对电池处于不同温度和荷电状态下的情况进行10 s峰值功率测试,同时测量电池内阻。对实验测试得到的温度、荷电状态、内阻及峰值功率数据进行统计分析,包括测试变量间的相关程度评估和共线性检测,挖掘电池外特性参数与峰值功率数据间的统计关系。在此基础上,提出采用基于网格搜索的支持向量机(GS-SVM)建立电池的峰值功率预测模型。验证结果表明所提模型预测精度高,平均误差仅为3.65%;该模型训练时间短、响应速度快、操作性强,可以实现对动力电池峰值功率的快速估计,为电动汽车安全可靠运行提供有力保障。     

基于自适应变异粒子群算法的电动出租车充电引导

通过调研分析深圳市电动出租车的实际运营数据,提出充电站充电设备时间利用率的计算方法。针对区域内充电站之间设备时间利用率分布不均衡的问题,提出了基于充电站信息和车辆信息的电动出租车充电引导系统,建立了充电引导模型,并采用改进的自适应变异粒子群算法引导电动出租车的充电行为。根据深圳充电站的实际数据进行算例仿真,仿真结果表明,经过充电引导后的电动出租车能根据充电站内充电桩的规模均匀分布到相应的充电站,实现区域内充电站之间充电设备利用率的均衡分布,从而提高充电设备时间利用率。仿真结果验证了所提充电引导方法的可行性。     

无轨电车锂电池组充电策略设计

分析用无轨电车传统充电模式对锂电池组充电时的不足,提出了车载充电机受电池管理系统控制的充电模式.电池管理系统采集分析锂电池组的数据,得出充电允许信号、充电电流和充电电压限制值等信息,并通过CAN总线与车载充电机交换数据,控制车载充电机对锂电池组进行安全、快速地充电.     

基于freescale单片机的纯电动汽车充电站智能网关研究与设计

针对纯电动汽车快换式充电站充电系统和站内监控系统设计开发了智能网关.结合freescale单片机,对智能网关的硬件设计和软件设计进行了详细的说明,并且分析了网关系统的兼容性和稳定性.网关系统实现了CAN通信数据的流量控制和容错控制,对纯电动汽车快换式充电站建设中的CAN通信网络的建立有着很好的借鉴作用.     

大容量动力蓄电池测试设备的设计与仿真

为了满足纯电动汽车用锂离子电池的测试需求。设计了一台100kW动力蓄电池测试设备,由PWM整流器和二重化全桥式双向DC-DC变换器组成。提出了一种新的控制策略,解决了传统测试设备充放转换时母线电压尖峰过高的问题。详细介绍了设备的主电路参数设计、控制系统原理和Matlab仿真。结果表明系统性能符合要求,与传统控制策略相比...     

动力电池参数分析及参数检测的实现

由于单体电池在生产制造过程中存在不一致性,电池成组后在性能指标上往往达不到单体电池原有的水平,整组电池的使用寿命大大缩短,本文分析了电池温度、容量、能量、倍率特性以及内阻这几项参数不一致对电池成组造成的影响,提出根据电池参数建立电池筛选体系,相较于现阶段以电池自放电率和电压变化作为电池成组的筛选标准,提高了电池筛选效率...     

面向局域配电网的电动汽车充电控制系统

根据局域配电网的特点,建立了满足电网和电动汽车用户需求的充电控制系统模型。该系统包括充电分时电价时段划分模块、有序充电模块和用户响应评价模块。充电分时电价时段划分模块利用模糊聚类和曲线特点辨识的方法,并结合用户响应评价模块的分析结果,对充电分时电价进行了时段划分。根据时段划分的结果,有序充电模块以用户充电费用最低和尽早充电以及电网负荷曲线方差最小为目标对电动汽车进行有序充电管理。对充电控制系统进行了建模仿真,仿真结果表明:与即来即充的无序充电结果相比,该系统不仅以最低的充电费用完成用户的充电需求,而且利用电网昼夜负荷较低处充电,合理分散了用电高峰期电动汽车的充电功率。     

梯次利用锂离子电池电化学阻抗模型及特性参数分析

基于电化学阻抗谱测试结果,建立了梯次利用锂离子电池电化学阻抗模型,实验验证了模型精度,误差在2%以内。研究了阻抗模型特性参数随电池荷电状态(SOC)和老化状况的变化特性,测试结果表明,电池的直流内阻随着SOC的变化基本保持不变,在两端SOC区间,即(0,0.3)和(0.8,1.0),电化学极化阻抗和浓差极化阻抗均显著增大。电化学极化阻抗和浓差极化阻抗随着电池循环次数的增加明显增大,而欧姆内阻变化较小,表明车用锂离子电池多次循环后的性能变差主要是由于电化学极化阻抗与浓差极化阻抗的增大引起的,为梯次利用锂离子电池在储能系统中的应用奠定了理论基础。     

基于遗传算法的电动汽车换电站经济运行

在现有的电池技术和充电条件下,快换式充电站成为国内纯电动公交最主要的能量补给摸式。针对电池组充电电费过高和增加配电网峰谷差的问题,以及换电站内快换工位和备用电池空闲的情况,在保证车辆正常运营的前提下,以充电站内全天充电电费最低为目标,建立了充电变功率工况下基于分时电价的换电站经济运行模型,通过遗传智能优化算法合理安排电池组的开始充电时间,降低充电电费,从而实现换电站的经济运行。分别基于北京北土城充电站和上海世博会充电站的实际数据和统计结果进行算例仿真,验证了算法的有效性。结果表明,该算法不仅能降低充电站充电电费,还能降低充电站白天对配电网的负荷压力,补充夜间负荷,减小配电网的峰谷差,在实现充电站经济运行的同时还有助于配电网的经济运行。