模糊神经网络充电算法研究

电池的充放电是一个复杂的电化学变化过程,其复杂性表现在多变量、非线性、离散型.马斯(J.A.Mas)通过大量实验研究,为提高充电效率和稳定性,给出了为前提的蓄电池可接受的最佳充电电流曲线.提出一种根据遗传算法优化的模糊神经网络充电控制算法进行仿真.通过仿真实验得出,算法具有在线学习的能力能够较好地跟踪最佳的可接受充电电流曲线,提高充电效率,有效防止电池的过充和过热问题.     

卫星电源分系统的联合仿真

卫星电源分系统的仿真涉及多学科领域,依靠传统的单领域、电路级仿真会在元件建模与算法控制之间产生矛盾.为解决元件模型与算法控制的有机统一问题,利用多领域动态系统仿真软件VTB建立卫星电源分系统的模型,并调用Matlab/Simulink中搭建蓄电池充电控制模块,在VTB中实现联合仿真.仿真结果表明:锂离子蓄电池组实现了恒流恒压充电,母线电压始终调节在28V,太阳电池阵和蓄电池组的功率、电流、电压输出都符合在轨卫星的供电要求,基于VTB与Simulink的联合仿真适用于卫星电源分系统的仿真.     

S3R&S4R控制策略分析及仿真

给出两种分流调节方法S3R(sequential switching shunt regulator)和S4R(sequential switching shunt series regulator)的系统结构及拓扑.对S3R的调节过程进行分析,给出滞环比较环节中各参考电压的确定方法;对S4R拓扑中的负载优先原则的实现过程及各开关管的控制逻辑进行了分析.给出S3R的仿真波形,S4R在轻载下的负载总线及蓄电池充电总线仿真波形,以及重载条件下负载和蓄电池充电总线的仿真波形.仿真结果表明这两种拓扑能有效地将负载电压稳定在要求的范围内,对于S4R采用分流调节方式向蓄电池充电,有效减少充电单元的重量,降低成本,提高效率.     

太阳能路灯系统的仿真研究

研究太阳能路灯系统,针对太阳能路灯安全性和寿命问题,传统铅酸蓄电池不能很好解决光伏最大功率跟踪控制与蓄电池的合理充放电之间的矛盾,导致太阳能路灯系统提前损坏,寿命缩短.为了有效延长太阳能路灯系统寿命,提出一种基于超级电容的光伏系统设计方法.将超级电容连接在光伏系统的前端,在光照不足的情况下,采取超级电容为蓄电池的充电控制策略,从而减少光照变化对充电条件的影响,可保证光伏电池获得最大功率跟踪的,蓄电池的合理充放电要求得到满足.在Matlab上仿真建模,进行了仿真,实验结果表明,提出的方法解决了传统方法的不足,有效的延长了太阳能路灯系统寿命,提高了使用效率.     

数字化智能充电系统的设计

介绍了目前常用充电终止控制方法的优缺点,以马斯定律和镍镉、镍氢电池充电特性为基础,使用模糊控制技术对快速充电过程进行智能控制。以XC164CM单片机为控制核心,设计了一种针对镍镉、镍氢电池的数字化智能充电系统。实验结果表明,充电电流较好的跟随了马斯定律给出的可接受的最佳充电曲线,从而提高了充电效率并且有效的防止了电池过充电,实现了高效、快速、安全充电。     

独立光伏系统中蓄电池充电控制策略

在光伏系统中, 储能蓄电池达不到其使用寿命是制约光伏产业发展的一个重要因素. 文章对目前光伏系统中蓄电池使用的特点以及影响蓄电池使用寿命的因素进行了简要分析, 对蓄电池常用充电控制方法和策略进行了讨论. 提出了一种新的充电控制策略, 设计出了基于AVR单片机的独立光伏系统蓄电池充电管理系统. 实验表明该控制策略能在充分利用太阳能的同时提高蓄电池的荷电状态, 从而达到延长光伏系统中蓄电池使用寿命的目的.     

基于68HC08MCU的蓄电池充放电系统研究

基于68HC08 MCU设计了蓄电池的充放电电路,并结合芯片UC3845设计了可实现蓄电池分阶段充电的充电电路,提出了基于单片机和PWM芯片的充放电控制策略.实验结果表明,该系统很好地实现了蓄电池充放电控制及充电器的分阶段充电控制功能.     

风光互补路灯系统中蓄电池充电控制策略

风光互补路灯系统中蓄电池充电面临的主要问题是输入电能不规则变化,无法保证高充电效率.因此在分析蓄电池充电特性基础上,采用模糊自适应控制策略,实现了三阶段充电控制,通过模糊控制机构实时调节充电增益,提高了充电过程的鲁棒性,仿真结果验证了本控制方案的有效性.     

大容量铅酸蓄电池脉冲快速充电技术

介绍蓄电池的充电接受率定律,分析马斯三定律,给出脉冲快速充电的基本原理。以此为基础,提出脉冲快速充电装置的总体设计方案。     

S3R＆S4R控制策略分析及仿真

给出两种分流调节方法S3R（sequential switching shunt regulator）和S4R（sequential switching shunt series regulator）的系统结构及拓扑。对S3R的调节过程进行分析,给出滞环比较环节中各参考电压的确定方法;对S4R拓扑中的负载优先原则的实现过程及各开关管的控制逻辑进行了分析。给出S3R的仿真波形,S4R在轻载下的负载总线及蓄电池充电总线仿真波形,以及重载条件下负载和蓄电池充电总线的仿真波形。仿真结果表明这两种拓扑能有效地将负载电压稳定在要求的范围内,对于S4R采用分流调节方式向蓄电池充电,有效减少充电单元的重量,降低成本,提高效率。     

基于Thevinin的锂离子动力电池建模实验研究

为了准确估算锂电池的荷电状态(SOC),对其等效电路模型进行了研究。通过充放电实验研究锂电池的电特性,利用充放电电压、电流数据辨识其欧姆内阻、极化内阻和极化电容参数,建立了较为精确的锂电池Thevenin模型。建立实验用磷酸铁锂电池的离散状态空间模型,在Matlab/Simulink环境下建立了该电池的仿真模型,并设计了放电实验。实验证明,建立的锂电池模型仿真数据与实测数据误差小于0.1 V,且随着充放电的进行误差逐渐减小,较好的跟随电池电压的变化,模型精度较高。     

Fuzzy PWM based on Genetic Algorithm for battery charging

This paper investigates the use of fuzzy logic control together with Genetic Algorithm (GA) to tune corresponding membership functions in a pulse width modulation voltage (PWM)-based converter for battery charging. For quick charging purposes, a current-charging mode is built on the charging battery series with small impedance resistance. Once the rechargeable battery voltage reaches the preset output voltage value during the current-charging mode, constant voltage-charging mode should take to do the battery charging. No matter what you use a voltage/current mode for battery charging, the PWM converter with tuning duty cycle is necessary to obtain various output voltages to charge battery. The proposed pulse width modulation (PWM) control strategy based on fuzzy logic systems is applied to charge batteries for buck converter. A simulation is proposed to illustrate the efficiency of the design proposed in this paper.     

电动汽车充电桩主动充电控制策略

目前,电动汽车在充电过程起火燃烧的安全事故,根本原因是充电桩不具备主动充电功能,只能被动遵从电池管理系统BMS的指令进行充电,一旦BMS失效,充电桩将处于失控状态,会持续给动力电池充电,过冲情况下,动力电池内部会发生严重的化学反应,更甚者将起火.在此基础上,提出了一种电动汽车充电桩主动充电控制策略.通过该策略,充电桩能够主动对BMS充电指令进行鉴别,并对异常命令进行处理.实验表明,此方法提高了电动汽车充电的安全性.     

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...     

A fast battery charging algorithm for an intelligent PV system with capability of on-line temperature compensation

This study presents a battery fast-charging mechanism for an intelligent generic photovoltaic (PV) system and also a pulse-charging method for the on-line temperature compensation. The fuzzy logic control (FLC) is adopted for fast maximum power point tracking (MPPT) of the PV system. Along with proposed battery charging algorithms, the controller presented in this study is named a fuzzy battery-managing controller (FBMC). The fast battery charging by this controller does not only prolong battery lifetime by restoring the maximum battery state of charge (SOC) in the shortest time but also with the temperature compensation. The designed charging algorithm consists of three different stages, namely constant current (CC), pulse charging and trickle charging. In the CC mode, the current at maximum power of the PV array is used for fast charging. The pulse charging mode is next adopted to contain temperature rise while maintaining relatively fast charging speed. To prevent battery damage by charging as battery capacity is close to its full status, 100 % SOC, the float charging mode is finally activated by further decreasing charging currents. Simulations are conducted via Powersim to validate the FBMC performance and the PV system model. The FBMC is next implemented by a DSP module (TMS320F2812) in order to adjust the switching duty cycle during operations of the buck converter. Finally, experimental results were compared with a general constant current and/or voltage method. The results show favorable performance of the propose charging method.     

State of charge Kalman filter estimator for automotive batteries

A state of charge estimator for rechargeable batteries that operate under variable and repetitive charging and discharging conditions is proposed. The estimator is based on a state-space dynamic model of the battery which is obtained by modelling the kinetic of reactions and the diffusion phenomena. By using the terminal current and voltage measurements, an extended Kalman filter estimates the concentrations of the main chemical species which are averaged on the thickness of the active material in order to obtain the state of charge of the battery. The estimator is tested on experimental data derived from typical operating conditions of Nickel–Metal Hydride batteries used in automotive hybrid vehicles.     

基于模糊神经网络控制的镍氢电池智能充电

镍氢蓄电池是具有复杂性和离散性的非线性系统,为其所建的数学模型或者不准确或者太复杂,现有的镍氢蓄电池充电技术一直不太完善,严重地影响了充电速度与质量。针对这一问题,将神经网络与模糊控制相结合,设计了模糊神经网络控制器,用于对MH-Ni蓄电池进行智能充电。通过Matlab仿真,发现充电过程中电压变化平稳,充电时间短,达到了控制要求。     

基于MC9S12的车载智能光伏充电器的设计

基于飞思卡尔MC9S12XS128型16位MCU和DC/DC变换器,研制成功了太阳能电动小车的充电控制器;文章详细阐述了充电器的硬件实现方法,对车载光伏充电系统中的MPPT策略以及蓄电池充电策略作了深入探讨,提出了一种基于MPPT跟踪算法的蓄电池简化充电策略;实验证实了该太阳能充电器的可行性,该系统能够有效地判断蓄电池的充电状态,并能执行设定的充电策略,能够实现对太阳能最大功率点的跟踪,达到了预期目的。     

蓄电池双向充放电控制策略研究

介绍了蓄电池充放电模型,研究了单相PWM双向充放电原理并建立了相应状态空间模型,在此基础上提出了以蓄电池电流,蓄电池电压、电网侧电流为控制量的控制策略,并通过仿真进行了原理验证,系统能够实现能量双向流动.