电动汽车用铅酸电池管理系统SOC算法研究

SOC数据是电动车运行过程中一个重要的参数,它是防止电动车蓄电池过充和过放的主要依据。通过安时(Ah)积分法和开路电压法相结合的方法来估算电池荷电状态(SOC)。利用ADVISOR整车仿真软件,在MATLAB/Simulink仿真平台上搭建了SOC仿真模型验证估算方法的精确性。在电池管理系统硬件设计中,系统采用了分散采集集中处理的设计方案,采用MC9S12DP128MPV控制芯片进行信息处理计算,得出电池荷电状态和单体电池工作状态、电流、温度等信息,并在软件中实现了算法的嵌入式应用。     

基于MC9S12与LTC6811的储能电站电池管理系统设计

设计了一种用于储能电站的电池管理系统(BMS)。基于储能电站BMS拓扑结构及锂电池的特性,设计了一种以Freescale单片机和ADI电池管理芯片(MC9S12与LTC6811)为核心的BMS。该BMS可实现对多路电池电压、温度采集及均衡控制;同时,可根据采样数据利用改进型安-时积分法进行电池荷电状态(SOC)计算。根据现场实际数据,将电池电压、温度的采样值与实际值比较,同时对电池均衡效果及SOC进行分析。试验结果证明,设计的BMS具有较高的采样精度和采样速度,均衡控制合理,SOC估算值误差较小,验证了所设计BMS的实用性。     

电动汽车电池管理系统研究进展

通过对电动汽车电池管理系统典型结构的分析,总结了电动汽车电池管理系统数据采集、荷电状态估计、均衡管理、热管理和数据通讯等模块的功能和实现方法;评述了美国、德国、日本、韩国、加拿大及我国电动汽车电池管理系统的研究现状,在分析各典型电池管理性能特点的基础上,提出了电动汽车电池管理系统的研究发展方向。     

基于电化学模型的锂离子电池荷电状态估计方法综述

荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统的重要功能之一.当前,基于模型的方法是实现锂离子电池SOC估计最常用的解决方案.相比于等效电路模型(ECM),由于电化学模型(EM)能够实现耦合电化学机理的SOC估计,逐渐成为下一代高级电池管理系统的研究重点.然而,现有基于模型的锂离子电池SOC估计方法的研究大多集中在ECM上...     

基于EKF滤波算法的电动汽车电池SOC精准估算

电动汽车电池荷电状态(SOC)的快速精确估算是电池管理系统的核心技术。针对电动汽车电池的工作特性,在Thevenin电池模型的基础上,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,在不同温度、放电倍率及初始误差的情况下实现了对电动汽车电池SOC的精准估算,并与复合电池模型进行了对比仿真实验。实验表明,采用基于Thevenin电池模型的EKF滤波算法可以快速完成电池SOC的精准估算,误差在5%以内。     

电池管理系统的设计及荷电状态的估算

电池管理是汽车混合动力系统的关键技术之一。对混合动力汽车电池管理系统(BMS)的硬件和程序流程进行了设计,并采用径向基函数(RBF)神经网络对电池的荷电状态(SOC)进行估算。使用RBF神经网络算法估算SOC可避免对电池内部复杂的电化学反应建模的过程,并可达到较高的精度。     

电动汽车电池荷电状态估计研究综述

电池荷电状态估计是近年来电动汽车电池管理系统的研究热点,分为电池模型和估计方法两个部分。针对种类繁多、功能各异的电池模型和估计方法,从原理、特点和适用范围3个方面作出分类和讨论。综合当前电池荷电状态估计有待解决的问题,对其发展趋势进行了展望。     

电动汽车电池管理系统的建立及SOC准确估计

以TMS320LF2407型数字信号处理器(DSP)为主控芯片,完成了电动汽车电池管理系统(BMS)平台的搭建。实现了参数检测、信息显示、安全报警和电池荷电状态(SOC)估计等主要功能。然后通过Matlab仿真研究了不同算法与不同模型的估计精度。最后通过搭建的试验平台,对磷酸铁锂电池组进行模拟工况试验,得到电池SOC估算值误差在5%以内。验证了试验平台与软件系统的可靠性、电池模型与估计算法的正确性。     

基于DSP微处理器的飞轮充放电控制系统研究

飞轮作为一种储能装置,具有较大的储能容量,并能将所存储的动能转换为电能,反之,亦能将电能转换为动能。开发了基于DSP微处理器的飞轮控制算法,包括飞轮的启动控制和充放电控制,启动控制算法中实现了对飞轮转速的自动检测,充放电控制实现了功率反馈PI控制。感应电机采用VVVF控制,电机驱动逆变器采用空间矢量调制PWM控制。实验结果表明,飞轮具有较快的响应速度,达到100ms,并具有很好的充放电特性。     

自动导引车电池管理系统设计

设计了一种用于自动导引车（AGV）的100 Ah 磷酸铁锂电池管理系统（BMS）。介绍了BMS系统组成和软、硬件设计,讨论了动态均衡和荷电状态（SOC）估算的实现方法。试验结果表明,系统单体电压检测精度2 mV,均衡电流最大10 A,SOC估算误差小于5％,具有良好的可靠性和实用性。     

基于DSP的动力电池管理系统CAN通信设计

电池管理可以有效地延长电池组的使用寿命,是电动汽车设计和研究中的重要组成部分.针对系统需求,设计了基于CAN总线技术、以DSP为核心控制器的电池管理系统,介绍了该系统的组成和功能;对CAN模块的扩展方案进行了比较,优选出带SPI口的CAN控制器MCP2515的扩展方案,详细介绍了该方案的软、硬件实现;最后给出该系统的CAN总线通信协议.     

基于PIC单片机的光伏蓄电池充电系统电量计设计

针对离网型光伏发电系统,提出了一种基于PIC单片机的估算蓄电池荷电状态的电量计,分析了估算蓄电池荷电状态常用的开路电压法和安时积分法,并根据安时积分法设计了电量计。     

基于二维参数辨识的蓄电池SOC估计

针对铅酸蓄电池在工程应用中其荷电状态(SOC)难以准确估计的问题,本文结合常见的等效电池模型,采用等效电动势法对蓄电池SOC进行了实时估计。与普遍应用的恒参数的电池模型不同,本文通过统计辨识的手段,在不同SOC状态下以及不同的放电倍率条件下对等效模型进行了二维参数辨识。辨识结果表明,电池模型参数在不同的SOC状态下以及不同的放电倍率条件下均存在着较大差别;采用这种二维参数辨识方法估计出的电池SOC能够更加准确地跟踪电池的实际SOC。试验测试验证了这一SOC估计策略的准确性和实用性。     

基于聚类算法的蓄电池SOC模糊预测

为了实现对蓄电池的准确在线估算,研究了利用蓄电池电动势、内阻与荷电状态(state of charge,SOC)之间的关系,设计了基于模糊C-均值聚类的模糊控制器。该控制器将模糊C-均值聚类方法与模糊控制系统有机结合,能有效地进行数据划分和构建模糊控制规则。实验表明,该方法将SOC预估误差控制在3%之内,很好地反映了铅酸蓄电池的能量状态。与现有的模糊预测控制器相比,准确度更高,具有一定的实用性。     

电动汽车磁悬浮飞轮电池储能系统设计

为了提高电动汽车动力蓄电池能效,增加电动汽车的启动功率,设计了一种电动汽车用五自由度主动悬浮控制的磁悬浮飞轮电池储能系统,阐述了系统的悬浮控制原理,并结合一种数字比例-积分-微分(PID)控制算法建立了该磁悬浮飞轮径向单自由度传递函数.仿真分析了该传递函数的频谱特性及飞轮转子的运动轨迹曲线,实现了对磁悬浮飞轮电池样机30 000 r/min的旋转实验.实验结果表明:该磁悬浮飞轮转子可以高速稳定旋转,具有良好的储能能力;可以辅助电动汽车原动力蓄电池工作,有助于提高原动力电池的充放电性能以及延长原动力蓄电池的使用寿命.     

基于退役动力电池储能的光储微网系统

锂电池作为光储微网的储能电池,能够提高光伏发电系统的稳定性,改善电能质量,但成本高昂。将电动汽车的退役动力锂电池用于光储微网的储能单元,不仅可以降低投资成本,还可以缓解大批量电池进入回收阶段的压力。首先基于锂电池的工作原理,构建了退役动力锂电池的等效电路模型。接着建立了储能变流器和多重双向DC/DC变换器级联拓扑,储能变流器采用电压外环、电流内环的双闭环策略,稳定直流母线的电压;多重双向DC/DC变换器采用以电池组的荷电状态(SOC)为约束条件的双闭环控制策略,平抑光伏发电系统的功率波动。最后搭建了基于退役锂电池储能的光储微网系统,验证了控制策略的有效性。     

动力电池电量计

分析了各种电池荷电状态估算方法的优缺点,提出了一种实时检测电池端电压作为判断电池充电状态的安时计量算法。由于该算法构成的电量计能实时、准确计算电池的电量和SOC,并应用于风光互补路灯系统,保证了路灯照明安全、可靠地运行。