电池管理系统测试平台的设计和实现
这是一篇关于锂电池,荷电状态,电池管理系统,虚拟仪器的论文, 主要内容为随着电动汽车的迅速发展,对动力电池的健康及使用寿命提出了越来越高的要求。电池管理系统(Battery Management System)作为连接车载电池和电动汽车以及与用户的重要纽带,成为研制、开发的重要环节之一。它检测并管理电动汽车动力电池的运行全过程,包括电池充放电过程监测、电池荷电状态估计SOC (State of Charge)、电池温度检测、单体电池间均衡、电池故障诊断几个方面。 针对当前电流积分法电流测量误差经过长期积累影响SOC估计精度,而智能算法一般采用离线估计的现状,本系统以锂离子动力电池为监控对象,设计并搭建了电池管理系统测试平台。 搭建了以NI公司的USB-6363数据采集卡为核心的硬件平台,包括状态监测单元、充放电单元、上位机控制单元。并与虚拟仪器技术相结合,上位软件采用LabVIEW完成以下功能：用户管理,电池状态实时监测(采集电池的电流、电压、温度),数据实时报表显示,数据存储以及历史数据查询功能,故障实时报警及报警报表打印,并能够控制均衡输出信号,为电池的充放电策略的制定及有效使用提供依据。在此基础上,对当前国内外常用的SOC估计算法进行介绍,着重对电流积分法和卡尔曼滤波算法在此平台上进行测试、比较,并详述了卡尔曼滤波算法的建模及应用过程。最后利用电池管理系统对系统功能进行了初步验证。 完成了系统的软硬件设计、调试过程,能够在动力锂离子电池上进行实验和测试,为进一步工作打下了基础。
基于.NET的全钒液流电池监控管理系统的设计与实现
这是一篇关于全钒液流电池,荷电状态,.NET,SQL Server的论文, 主要内容为全钒液流电池(VRB)是新型的液态氧化还原反应电池,因其具有储能容量高、充放电流大、功率与容量能够独立设计、循环寿命长、安全性能高等特点。在风力发电、光伏发电、医院应急电源、智能电网、军用蓄电等领域有宽泛的使用前景。作为能源储备的新型电池设备,对其进行信息化、智能化管理具有重要意义。电池监控管理系统的应用不仅提高电池工作效率,而且避免不必要的资源浪费以及安全隐患。本文首先分析了全钒液流电池的结构特点以及工作方式,针对全钒液流电池充放电时,循环泵产生的支路电流对荷电状态(SOC)估算有影响的问题,采用了一种基于无迹卡尔曼滤波估算全钒液流电池SOC的方法。通过建立改进的PNGV等效电路模型,在考虑了电池堆极化、支路电流分流以及温度对电池内阻影响的情况下,建立VRB仿真模型。采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对电池SOC分别进行估算,并与实验测量值进行对比分析。仿真结果表明,UKF算法比EKF算法更接近实验测量值,其估算误差不超过±0.02,为全钒液流电池监控管理系统SOC数据采集奠定基础。其次,根据企业实际需求,确定系统设计方案,选用C/S结构与B/S结构相结合的方式作为本文系统的体系结构,以.NET为开发平台,C#为开发语言,SQL Server为系统数据库,对系统从技术可行性、经济可行性和安全可行性三个方面来分析以确定本文系统的开发是安全可行的。明确系统设计目标,制定详细计划,对系统每个功能模块进行划分,包括登录模块、用户管理模块、设备通信模块、设备报障模块、全钒液流电池管理模块、视频监控模块、温度监控模块、帮助模块,并阐述每个模块的结构特点和基本功能,根据模块流程图、用例图、E-R图对系统进行详细设计。最后,对各个功能模块进行系统总体测试,测试结果表明系统界面洁净美观,操作便捷、运行状态良好,满足企业要求。
光储联合系统的混合储能控制策略研究
这是一篇关于光储联合系统,混合储能,功率分配,荷电状态,模糊控制的论文, 主要内容为随着"碳达峰,碳中和"目标的提出,我国能源结构正在持续转型,光伏能源在能源消费结构方面的占比逐年升高。由于光伏能源具有波动性,随机性等特点,在高比例开发利用清洁能源的同时,也要保证高水平消纳、更要保障电力系统的稳定可靠,从而实现可再生能源的高质量发展。本文将光伏发电系统与混合储能系统整合,通过控制混合储能系统充放实现平抑光伏并网功率波动。本文以光储联合系统为对象,选择铅酸蓄电池与超级电容器组合成混合储能系统,围绕混合储能控制、储能器件能量协调分配等问题,开展了论文的研究工作,本论文主要的研究内容如下:首先构建了光储联合系统的拓扑结构,分析了系统内光伏发电单元、蓄电池、超级电容器等效电路模型,基于Simulink平台搭建仿真模型,分析了光伏的功率输出特性曲线,研究了DC/DC变换器的工作模式和并网运行时DC/AC逆变器的运行原理。其次采用低通滤波器将光伏并网出力偏差进行功率分频,设计了铅酸蓄电池和超级电容器的功率分配策略。考虑到混合储能系统中的各个储能元件过充或者过放会损害电池寿命,引入模糊控制对储能元件的荷电状态进行反馈优化控制,实现对储能元件容量限值管理的目的。最后通过改进模糊逻辑控制器规则,修正低通滤波器截止频率,使超级电容器和蓄电池分别对高频区和低频区进行补偿修正,实现混合储能装置在放电和充电时能量的协调分配。仿真结果验证了低通滤波器-模糊控制策略的有效性。优化后的模糊控制对于光储联合系统跟踪电网调度指令的精度有所提高,同时减少了储能充放电时的电压、电流波动,对实际光储出力跟踪调度指令具有一定的指导意义。
电池管理系统测试平台的设计和实现
这是一篇关于锂电池,荷电状态,电池管理系统,虚拟仪器的论文, 主要内容为随着电动汽车的迅速发展,对动力电池的健康及使用寿命提出了越来越高的要求。电池管理系统(Battery Management System)作为连接车载电池和电动汽车以及与用户的重要纽带,成为研制、开发的重要环节之一。它检测并管理电动汽车动力电池的运行全过程,包括电池充放电过程监测、电池荷电状态估计SOC (State of Charge)、电池温度检测、单体电池间均衡、电池故障诊断几个方面。 针对当前电流积分法电流测量误差经过长期积累影响SOC估计精度,而智能算法一般采用离线估计的现状,本系统以锂离子动力电池为监控对象,设计并搭建了电池管理系统测试平台。 搭建了以NI公司的USB-6363数据采集卡为核心的硬件平台,包括状态监测单元、充放电单元、上位机控制单元。并与虚拟仪器技术相结合,上位软件采用LabVIEW完成以下功能：用户管理,电池状态实时监测(采集电池的电流、电压、温度),数据实时报表显示,数据存储以及历史数据查询功能,故障实时报警及报警报表打印,并能够控制均衡输出信号,为电池的充放电策略的制定及有效使用提供依据。在此基础上,对当前国内外常用的SOC估计算法进行介绍,着重对电流积分法和卡尔曼滤波算法在此平台上进行测试、比较,并详述了卡尔曼滤波算法的建模及应用过程。最后利用电池管理系统对系统功能进行了初步验证。 完成了系统的软硬件设计、调试过程,能够在动力锂离子电池上进行实验和测试,为进一步工作打下了基础。
基于SoC和SoE的锂离子电池均衡滑模控制
这是一篇关于锂离子电池,荷电状态,能量状态,滑模算法,电池均衡的论文, 主要内容为当今社会,全球对电能的需求正在逐步增加,由于化石燃料的迅速减少以及对环境的不利影响,可再生能源系统正逐渐取代传统能源,并在全球广泛使用。由于可再生能源发电具有不稳定性,因此一般搭配电池储能系统来对电能进行调配。对于一个电池储能系统来说,一个好的电池管理系统BMS是高效利用电能的基础,锂离子电池的荷电状态SoC与能量状态SoE是两个重要的状态量,在电池管理系统中发挥着重要的作用,对SoC与SoE的准确观测是必不可少的。另外,对电池组进行均衡控制不但能够提高能量利用效率,还能够保护电池组,延长电池使用寿命,也是BMS的一个关键功能。本文对锂离子电池的状态估计以及均衡控制进行了研究。首先,通过电池测试平台对锂离子电池进行了几种工况测试,并记录其电流电压数据。根据实验数据对电池外特性进行了分析,建立了开路电压特性曲线,并建立了电池等效电路模型。考虑到电池SoC对模型的影响,对等效模型电路参数进行分段辨识,之后使用几种工况测试对电池模型进行验证,验证结果表明模型拥有较强的动静态性能。接下来,对滑模控制的基本原理及特点进行了介绍,并通过滑模算法建立了锂离子电池SoC观测器,通过电池可测得的数据对锂离子电池SoC、端电压与极化电压进行估计,并通过实际测试验证。测试结果表明,观测器具有较强的鲁棒性,且动态性能强,与实际值之间的误差较小。由于SoC与SoE之间存在正相关关系,因此可通过观测SoC间接地观测出SoE。基于Super-twisting算法对SoC与SoE观测器进行了设计,并证明其稳定性,之后通过工况测试验证观测器的观测效果。验证结果表明,观测器能够实现SoC与SoE的准确观测,并且抗扰能力强,对于外界干扰能够自动纠偏。最后,介绍了锂离子电池均衡方法的分类与特点,对电池均衡电路拓扑进行了设计,建立均衡拓扑系统数学模型,并基于滑模算法对锂离子电池均衡控制策略进行了设计。通过仿真与实验结果表明,所建立的电池均衡系统能够使电池组内各电池单体SoC趋于一致,实用价值较高。
基于.NET的全钒液流电池监控管理系统的设计与实现
这是一篇关于全钒液流电池,荷电状态,.NET,SQL Server的论文, 主要内容为全钒液流电池(VRB)是新型的液态氧化还原反应电池,因其具有储能容量高、充放电流大、功率与容量能够独立设计、循环寿命长、安全性能高等特点。在风力发电、光伏发电、医院应急电源、智能电网、军用蓄电等领域有宽泛的使用前景。作为能源储备的新型电池设备,对其进行信息化、智能化管理具有重要意义。电池监控管理系统的应用不仅提高电池工作效率,而且避免不必要的资源浪费以及安全隐患。本文首先分析了全钒液流电池的结构特点以及工作方式,针对全钒液流电池充放电时,循环泵产生的支路电流对荷电状态(SOC)估算有影响的问题,采用了一种基于无迹卡尔曼滤波估算全钒液流电池SOC的方法。通过建立改进的PNGV等效电路模型,在考虑了电池堆极化、支路电流分流以及温度对电池内阻影响的情况下,建立VRB仿真模型。采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对电池SOC分别进行估算,并与实验测量值进行对比分析。仿真结果表明,UKF算法比EKF算法更接近实验测量值,其估算误差不超过±0.02,为全钒液流电池监控管理系统SOC数据采集奠定基础。其次,根据企业实际需求,确定系统设计方案,选用C/S结构与B/S结构相结合的方式作为本文系统的体系结构,以.NET为开发平台,C#为开发语言,SQL Server为系统数据库,对系统从技术可行性、经济可行性和安全可行性三个方面来分析以确定本文系统的开发是安全可行的。明确系统设计目标,制定详细计划,对系统每个功能模块进行划分,包括登录模块、用户管理模块、设备通信模块、设备报障模块、全钒液流电池管理模块、视频监控模块、温度监控模块、帮助模块,并阐述每个模块的结构特点和基本功能,根据模块流程图、用例图、E-R图对系统进行详细设计。最后,对各个功能模块进行系统总体测试,测试结果表明系统界面洁净美观,操作便捷、运行状态良好,满足企业要求。
移动式储能动力锂电池数字孪生系统的设计和实现
这是一篇关于数字孪生,电池管理系统,荷电状态,联合估计算法,系统搭建的论文, 主要内容为化石燃料资源匮乏,已无法满足当代汽车的使用需求,而且燃烧过程中产生的污染气体会对环境造成极大的危害。在政策的推动下,新能源汽车产业开始快速发展。电池管理系统(Battery Management System,BMS)是新能源汽车研究的一项关键技术。但是目前的BMS仍存在几个亟待解决的问题:采用的嵌入式系统计算能力有限;数据存储能力有限;无法做到精确的电池荷电状态(State of Charge,SoC)管理等等。本文针对BMS所存在的问题,开发了一套基于数字孪生技术的电池系统,并提出了在线联合估计SoC的算法。通过实验验证了该算法的优越性,并将其用于电池系统的在线SoC估计。此外,所设计开发的数字孪生电池系统,实现了系统的可视化和状态的在线监控。该系统可以解决BMS的现存问题,为BMS进一步发展提供了思路,也为数字孪生技术的落地应用奠定了基础。本文主要研究工作包括:(1)建立了基于数字孪生技术的电池系统框架。根据数字孪生的特性和电池管理系统的功能,确定了系统的构成和功能模块:物理空间、孪生空间和孪生数据。(2)提出了在线联合估计SoC的创新算法。基于文献结论和本文得到的实验结果,确定选择2-RC等效电路模型作为电池物理模型。采用带遗忘因子的递推最小二乘法(Forgetting Factor Recursive Least Square,FFRLS)进行在线模型参数辨识,提出了联合估计SoC的算法,并使用北京电动公共汽车动态测试(Beijing Bus Dynamic Stress Test,BBDST)工况验证了该算法的优越性。(3)开发了数字孪生电池系统。首先确定了电池、电机和BMS采集板卡的选型,以此搭建数字孪生系统的物理空间。接着,利用所提出的联合估计算法进行电池SoC的在线估计;并使用3DsMax绘制3D可视化模型,将其导入Unity3D中进行场景绘制;通过SoC在线估计和3D模型的结合,完成UI界面设计,实现了系统可视化和SoC在线监控,成功搭建了数字孪生系统的孪生空间。而后,选择Sqlserver作为存储数据库,实现物理空间和孪生空间的数据存储,从而完成了数字孪生系统中孪生数据模块的搭建。最后进行系统的通信和测试,实现物理空间、孪生数据和孪生空间之间的连接,使整个系统的联调得以完成。
基于SoC和SoE的锂离子电池均衡滑模控制
这是一篇关于锂离子电池,荷电状态,能量状态,滑模算法,电池均衡的论文, 主要内容为当今社会,全球对电能的需求正在逐步增加,由于化石燃料的迅速减少以及对环境的不利影响,可再生能源系统正逐渐取代传统能源,并在全球广泛使用。由于可再生能源发电具有不稳定性,因此一般搭配电池储能系统来对电能进行调配。对于一个电池储能系统来说,一个好的电池管理系统BMS是高效利用电能的基础,锂离子电池的荷电状态SoC与能量状态SoE是两个重要的状态量,在电池管理系统中发挥着重要的作用,对SoC与SoE的准确观测是必不可少的。另外,对电池组进行均衡控制不但能够提高能量利用效率,还能够保护电池组,延长电池使用寿命,也是BMS的一个关键功能。本文对锂离子电池的状态估计以及均衡控制进行了研究。首先,通过电池测试平台对锂离子电池进行了几种工况测试,并记录其电流电压数据。根据实验数据对电池外特性进行了分析,建立了开路电压特性曲线,并建立了电池等效电路模型。考虑到电池SoC对模型的影响,对等效模型电路参数进行分段辨识,之后使用几种工况测试对电池模型进行验证,验证结果表明模型拥有较强的动静态性能。接下来,对滑模控制的基本原理及特点进行了介绍,并通过滑模算法建立了锂离子电池SoC观测器,通过电池可测得的数据对锂离子电池SoC、端电压与极化电压进行估计,并通过实际测试验证。测试结果表明,观测器具有较强的鲁棒性,且动态性能强,与实际值之间的误差较小。由于SoC与SoE之间存在正相关关系,因此可通过观测SoC间接地观测出SoE。基于Super-twisting算法对SoC与SoE观测器进行了设计,并证明其稳定性,之后通过工况测试验证观测器的观测效果。验证结果表明,观测器能够实现SoC与SoE的准确观测,并且抗扰能力强,对于外界干扰能够自动纠偏。最后,介绍了锂离子电池均衡方法的分类与特点,对电池均衡电路拓扑进行了设计,建立均衡拓扑系统数学模型,并基于滑模算法对锂离子电池均衡控制策略进行了设计。通过仿真与实验结果表明,所建立的电池均衡系统能够使电池组内各电池单体SoC趋于一致,实用价值较高。
基于SoC和SoE的锂离子电池均衡滑模控制
这是一篇关于锂离子电池,荷电状态,能量状态,滑模算法,电池均衡的论文, 主要内容为当今社会,全球对电能的需求正在逐步增加,由于化石燃料的迅速减少以及对环境的不利影响,可再生能源系统正逐渐取代传统能源,并在全球广泛使用。由于可再生能源发电具有不稳定性,因此一般搭配电池储能系统来对电能进行调配。对于一个电池储能系统来说,一个好的电池管理系统BMS是高效利用电能的基础,锂离子电池的荷电状态SoC与能量状态SoE是两个重要的状态量,在电池管理系统中发挥着重要的作用,对SoC与SoE的准确观测是必不可少的。另外,对电池组进行均衡控制不但能够提高能量利用效率,还能够保护电池组,延长电池使用寿命,也是BMS的一个关键功能。本文对锂离子电池的状态估计以及均衡控制进行了研究。首先,通过电池测试平台对锂离子电池进行了几种工况测试,并记录其电流电压数据。根据实验数据对电池外特性进行了分析,建立了开路电压特性曲线,并建立了电池等效电路模型。考虑到电池SoC对模型的影响,对等效模型电路参数进行分段辨识,之后使用几种工况测试对电池模型进行验证,验证结果表明模型拥有较强的动静态性能。接下来,对滑模控制的基本原理及特点进行了介绍,并通过滑模算法建立了锂离子电池SoC观测器,通过电池可测得的数据对锂离子电池SoC、端电压与极化电压进行估计,并通过实际测试验证。测试结果表明,观测器具有较强的鲁棒性,且动态性能强,与实际值之间的误差较小。由于SoC与SoE之间存在正相关关系,因此可通过观测SoC间接地观测出SoE。基于Super-twisting算法对SoC与SoE观测器进行了设计,并证明其稳定性,之后通过工况测试验证观测器的观测效果。验证结果表明,观测器能够实现SoC与SoE的准确观测,并且抗扰能力强,对于外界干扰能够自动纠偏。最后,介绍了锂离子电池均衡方法的分类与特点,对电池均衡电路拓扑进行了设计,建立均衡拓扑系统数学模型,并基于滑模算法对锂离子电池均衡控制策略进行了设计。通过仿真与实验结果表明,所建立的电池均衡系统能够使电池组内各电池单体SoC趋于一致,实用价值较高。
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