锂离子电池组均衡电路及其均衡策略研究

为了改善电池组的一致性,提出了一种高效的锂离子电池组均衡电路,同时研究了适用于电池组均衡电路的均衡策略。设计了一种可充可放的能量转移均衡电路,该电路支持对单体电池进行均衡充电及均衡放电操作,同时也可利用电池组能量对多节单体电池进行均衡充电。提出的均衡策略根据运行过程中实时的电压值分析得到电池组中各单体电池需要均衡的程度,结合单体电池SOC最终给出适合于上述均衡电路的均衡状态,进而对单体电池进行均衡。并利用实验数据证明均衡电路与均衡策略的有效性。     

锂离子电池组均衡电路的发展现状

介绍了锂离子电池组均衡电路的发展现状及均衡电路的原理.按功耗和功能对均衡方式进行了分类,能量非耗散型均衡和充电均衡有广泛的实际应用.展望了锂离子电池组均衡电路的发展趋势.     

基于Boost-Buck电路的锂离子电池组均衡充电方法

针对锂离子电池组中串联的各单元电池间电量不均衡的问题,提出了一种基于Boost-Buck电路的锂离子电池组均衡充电电路。阐明了该均衡电路的工作原理,给出了均衡电路参数的选取原则和均衡充电控制策略。根据均衡电路拓扑结构搭建电路仿真模型,验证了均衡过程中主电路中储能元件电流、电压变化规律,并对先恒流后恒压直流电源充电时的单元电池间的均衡充电过程进行了仿真,仿真结果表明均衡效果明显。     

基于耦合电感的锂离子电池高效均衡方法

针对电动汽车锂离子电池组,提出了一种基于耦合电感均衡方法,建立一个更为简单高效和经济的电路。对于八个串联电池单体均衡,该均衡电路选用了四个电感、八个N沟道MOSFET,它们由同步触发模式中的一对互补信号控制。给出了电路的理论推导,设计了一个完整的均衡电路,并对均衡过程进行仿真和实验验证,验证了该均衡电路的有效性。由于采用了基于电感的均衡方法,该方案适用于快速均衡,与常规的基于电感均衡技术相比,该拓扑结构具有元件少、均衡快等优点。     

实用串联锂离子电池组均衡电路的比较研究

充电均衡可以提高串联电池组中各电池的均衡性。在实际选用均衡电路时需要考虑到均衡效果,本文选择两种均衡电路,通过对两组电池组的均衡实验,对均衡电路进行比较研究。实验表明,当电池组中电池数量多、电压差异大时,反激式均衡电路比Buck—B00st电路效率更高。本文研究内容有助于方便、有效地衡量均衡效果,以便根据应用场合选择合适的均衡电路。     

基于超级电容器的动力锂离子电池均衡电路

这里对电动汽车等使用的串联锂电池组存在的多次充放电后不均衡问题,提出一种基于超级电容器和模糊控制的能量转移型均衡电路。该均衡电路从串联电池组中电压高的电池汲取能量,并转移给电压低的电池,从而维护了电池组电压一致性,具有结构简单,控制方便,快速有效的优点。这里对电路工作原理进行分析,介绍了基于模糊逻辑的控制策略,最后用实验结果证明了该均衡电路优良的稳态和动态特性。     

锂离子电池组在线均衡系统设计

分析锂离子电池组不一致性产生的原因,阐述了电池组均衡的意义。在分析现有均衡电路拓扑结构的基础上,提出一种3 A电流充电均衡电路,完成了电池组在线均衡系统硬件电路设计。以电池组容量利用最大化为均衡目标,提出了电池组在线均衡控制策略。最后搭建电池组均衡测试平台实验验证了在线均衡系统及控制策略的可行性和可靠性。     

锂离子电池组能量均衡研究

针对锂离子电池使用过程中的能量不均衡现象,提出了结构简单、不受电池数量限制且易于模块化的能量均衡方法。通过Simulink仿真,验证了该方法的正确性和可行性,并根据需要均衡的电池数量和DC-DC变换器的效率关系,讨论了电池组能量均衡的控制策略,从而得出能量均衡的条件。试验证明,提出的能量均衡方法能很好地减少电池组中各电池的不一致性,实现整个电池组能量输出最大化。     

基于剩余容量的锂离子电池组均衡策略

不一致性使得电池在成组后容量利用率方面远不及单体电池,现有的均衡方法注重防止电池过充过放,控制策略没有兼顾能量利用效率,均衡过程能量损失较大。基于单体电池剩余容量估算,通过对电池体质的在线辨识,将电池划分为倾向于过放、倾向于过充以及与整体平均剩余容量变化一致3类,并依据电池体质合理地分配每类电池的均衡能量。实验表明该方法较传统的电压中心均衡策略能够有效缩小单体电池剩余容量差异,电池组容量利用率提升了3.3%。     

基于UC3843的锂离子电池组均衡电路设计

锂离子电池组中单体电池差异会严重影响电池组寿命。此处采用UC3843实现恒功率多路输出反激电源,利用多路TL431结合光耦实现各单体电池电压的采样反馈,同时实现了主动均衡结合被动均衡的新颖均衡结构。测试表明,效率高达78.8%,均衡总电流最大可达3 A。     

锂离子电池组均衡充电的研究进展

锂离子电池组均衡充电是动力电池使用技术的重要组成部分,均衡充电技术的应用直接影响电池组的性能与使用寿命。分析了均衡充电的原理及化学、物理实现方法,结合均衡充电的分类,介绍了国内外均衡充电的研究进展,并指出均衡充电的研究方向。     

串联锂离子电池组均衡策略研究

锂离子电池组的不一致性导致电池组增加过充电或过放电风险,使电池易于老化,进而使电池组的可用容量和寿命下降。基于此问题设计了一种改进的Buck-Boost均衡电路,使串联电池形成能量循环回路,提高均衡速度。根据锂离子电池的开路电压(OCV)-荷电状态(SOC)曲线的特点,将电压和荷电状态共同作为均衡变量。采用模糊逻辑控制(FLC)动态调节均衡电流,减少均衡时间,提高效率。在Matlab/Simulink仿真平台上搭建了均衡系统,将传统Buck-Boost均衡电路与改进后的Buck-Boost均衡电路进行了比较,仿真结果表明,改进后Buck-Boost均衡电路的均衡时间缩短了34%。与均差算法相比,静态、充放电条件下FLC均衡时间分别减少了51%、48%、46%,能量效率提高4.88%,电池的不一致性降低。     

锂离子电池组均衡电路设计与仿真

在储能电站和纯电动汽车等应用场景中,电池单体以串并联的方式集成在电池包内部,电池组在使用的时候会产生相互间不一致的现象,这种不一致会影响电池寿命与续航里程。为此,设计了电池模块内部与模块之间的均衡拓扑电路,并对所设计电路均衡原理进行分析;在Simulink/Simpowersystem系统中搭建了能量转移模型及模块内均衡模型,对均衡拓扑结构进行了仿真。结果表明,所设计的均衡系统能够实现电池能量均衡。     

串联锂离子电池组均衡拓扑综述

锂离子电池是广泛应用于电网、电动汽车、商用及家用储能系统的重要储能电池技术,其中电池组均衡管理技术是电池组安全、高效运行的重要保障.文中对串联锂离子电池组均衡拓扑结构的研究进展进行综述.首先介绍电池均衡系统及其发展历程,其次分别介绍基于电容、基于电感、基于变压器和基于变换器的均衡拓扑结构的工作原理及其优缺点,重点阐述均...     

锂离子电池组主动均衡参数优化

锂离子电池组在线均衡影响参数众多,但缺乏定量研究。提出在不同的初始容量差异、电流倍率和均衡阈值下的主动均衡实验,并搭建主动均衡测试平台。提高均衡电流比和均衡时间比,有利于增加均衡效果;在主回路电流为2.00 C和初始容量差异达到15%及以上时,均衡电流比和均衡时间比接近0;均衡阈值合理减小,可提高均衡效果。     

电动汽车锂离子电池组均衡管理系统设计

介绍了一种电动汽车锂离子电池组均衡管理系统及控制方法。均衡拓扑为双向DC/DC集中式有源无损均衡,利用超级电容器组构成外部能量过渡装置,通过控制双向DC/DC对电池组中的单体电池进行低充高放的均衡。系统以电压、电量均衡为目标,利用电池的充、放电曲线估算使不均衡单体回到组内平均水平所需的时间,通过逐次逼近的方法进行均衡。实验结果说明了系统的有效性和可靠性。该均衡管理系统的均衡效果良好,有利于延长电池组的使用寿命。     

基于脉冲变压器的锂离子电池组均衡系统研究

介绍了锂离子电池的工作特性及能量均衡的必要性,重点分析了单/双层电容均衡、集中式DC/DC均衡法等3种非耗散型双向均衡方案,比较了其拓扑结构、工作原理及优缺点。针对锂离子电池组大功率、高电压和高容量的工况,提出了1种基于脉冲变压器的动力电池均衡电路,阐述了该均衡系统的电路结构和2种均衡策略。电路仿真及实验结果证明了该结构方案的可行性和有效性。     

基于模糊控制的锂离子电池组两级均衡方法

针对锂电池组在充放电过程中出现能量不一致的问题，本文提出了两级均衡拓扑，分为组内和组外。电池组内采用基于电感的环式结构均衡电路，实现了在相邻单体电池及首尾电池之间的能量双向环式转移新型主动均衡。电池组外采用基于单电感的集中式均衡拓扑，可以实现组间任意电池组之间的均衡。在均衡控制策略方面，以电池荷电状态为均衡变量，设计了模糊逻辑控制算法动态调整均衡电流，以减少均衡时间和提升均衡效率。使用MATLAB/Simulink软件进行模型搭建并仿真，实验结果表明，本文提出的能量传递拓扑比传统Buck-Boost电路在相邻单体间能量传递的拓扑要减少了24.46%的均衡时间。此外，与模糊逻辑控制算法相比，使用模糊逻辑控制算法在静置和充放电条件下，均衡后单体电池的标准差下降了约11%。验证了该均衡方案的可行性。     

基于模糊算法的锂离子电池组主动均衡方法

为了缩短锂离子电池组均衡所需的时间,提高均衡效率,提出了一种基于模糊算法的锂离子电池组主动均衡方法。首先,设计一种双层选择开关的新型均衡拓扑,该拓扑结构可以实现不同单体电池之间高效的能量传递。其次,根据电池开路电压(OCV)和荷电状态(SOC)的特性,将均衡过程分为两部分,分别以电压和SOC作为均衡变量,并设计模糊控制器和模糊控制规则,以缩短均衡时间和能量损耗。最后,使用Simulink进行仿真实验,与均值差分算法相比,所需时间减少了30%以上,能量消耗也有所减少,验证了该均衡方案的优点。