检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：熊莹燕江西理工大学

学位级别：硕士

随着“碳达峰、碳中和”战略目标的提出,新能源汽车产业成为研究热点。锂离子电池作为新能源汽车上的动力源,对新能源汽车发展具有重要意义。因生产制造上的差异,电池组中的电池在使用过程的性能差异逐渐增大,影响新能源汽车的续航里程... 详细信息

随着“碳达峰、碳中和”战略目标的提出,新能源汽车产业成为研究热点。锂离子电池作为新能源汽车上的动力源,对新能源汽车发展具有重要意义。因生产制造上的差异,电池组中的电池在使用过程的性能差异逐渐增大,影响新能源汽车的续航里程,所以需要电池管理系统(Battery Management System,BMS)对电池进行监测和控制。BMS中,荷电状态(State of Charge,SOC)的估计可以帮助监测电池电量信息,电池均衡控制可以缩小电池之间的差异,因此本文围绕这两个环节展开研究。(1)对锂离子电池进行SOC估计。首先选择二阶RC电路作为电池等效模型,并采用变遗忘因子的递推最小二乘法(Variable Forgetting Factor Recursive Least Squares,VFFRLS)辨识电池模型参数。考虑到电池在正常使用过程中的放电电流不是恒定的,变化的电流会改变电池实际容量,故本文建立不同容量下的多估计模型,采用交互多模型改进的扩展卡尔曼滤波(Interactive Multi-model Improved Extended Kalman Filter,IMM-IEKF)算法,并进行仿真实验验证该算法的可行性,结果表明该算法的平均误差在1%以内。(2)设计分层式主动均衡拓扑对锂离子电池进行均衡控制。为了缩小电池SOC之间的差异,本文将Cuk斩波电路和基于电感的均衡拓扑相结合设计出分层均衡电路,采用K-means聚类分析的顶层均衡策略,通过控制开关管MOSFET的通断,使得电池SOC快速达到一致,从而保证电池组使用容量。在MATLAB/Simulink中建立均衡电路仿真模型,实验结果表明所提出的均衡拓扑和均衡策略能够快速使电池实现均衡,同时也提高了电池的均衡效率。(3)设计基于可重构电路的锂离子电池均衡拓扑。为进一步提高电池均衡性能,本文将开关电感的Buck-Boost电路与可重构电路结合,并根据电池SOC的分布情况制定均衡策略。在MATLAB/Simulink建立均衡电路仿真模型,实验表明该均衡拓扑有较好的均衡效果。

关键词：锂离子电池 SOC估计分层均衡可重构均衡电路

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基于可重构电路的锂电池组充电均衡研究

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汽车技术 2022年第6期 27-32页

作者：于仲安熊莹燕江西理工大学赣州341000

为了提高电池均衡速度、减少能量损耗,将基于开关电感的Buck-Boost均衡电路和可重构均衡电路相结合,设计了可重构Buck-Boost充电均衡拓扑,根据5种不同的锂电池荷电状态(SOC)分布情况制定了相应的均衡策略,基于MATLAB/Simulink进行仿真分... 详细信息

为了提高电池均衡速度、减少能量损耗,将基于开关电感的Buck-Boost均衡电路和可重构均衡电路相结合,设计了可重构Buck-Boost充电均衡拓扑,根据5种不同的锂电池荷电状态(SOC)分布情况制定了相应的均衡策略,基于MATLAB/Simulink进行仿真分析,并与开关电感的Buck-Boost均衡电路进行对比,结果表明,在各种工况下,所设计的均衡拓扑和均衡策略将能量转移效率和均衡速度分别平均提高了19.0%和25.4%,有效提升了均衡性能。

关键词：锂电池可重构均衡电路 Buck-Boost电路均衡速度能量转移效率

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串联锂电池分层式主动均衡研究

引用

电源技术 2022年第5期46卷 528-531页

作者：于仲安熊莹燕江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000

针对传统Cuk斩波电路只能对相邻电池进行均衡的缺点,设计了基于Cuk电路的分层式均衡拓扑。底层均衡电路和顶层均衡电路分别采用Cuk电路和基于电感的均衡电路,该拓扑可以减少均衡过程中能量传递的路径,减少能量损耗,加快均衡速度。顶层... 详细信息

针对传统Cuk斩波电路只能对相邻电池进行均衡的缺点,设计了基于Cuk电路的分层式均衡拓扑。底层均衡电路和顶层均衡电路分别采用Cuk电路和基于电感的均衡电路,该拓扑可以减少均衡过程中能量传递的路径,减少能量损耗,加快均衡速度。顶层均衡策略采用基于电池荷电状态(SOC)以及电压的K-means聚类分析将电池分为两类,进行相应的均衡操作。Matlab/Simulink仿真结果证明,所设计的均衡拓扑和均衡策略有效提高了均衡效率和均衡速度。

关键词：电池均衡 Cuk电路聚类分析分层均衡均衡效率

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不同温度下基于PSO-LSSVM的锂电池SOH估计与RUL预测

引用

传感器与微系统 2023年第6期42卷 141-145页

作者：陈璐于仲安熊莹燕江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000

电池的健康状态(SOH)和剩余寿命(RUL)是电池管理系统(BMS)的重要参数,准确地估计SOH和预测RUL对保障电池长期安全有效运行至关重要。选择锂电池等压降放电时间序列为间接健康因子,通过Pearson相关系数和Spearman秩相关系数说明所选健康... 详细信息

电池的健康状态(SOH)和剩余寿命(RUL)是电池管理系统(BMS)的重要参数,准确地估计SOH和预测RUL对保障电池长期安全有效运行至关重要。选择锂电池等压降放电时间序列为间接健康因子,通过Pearson相关系数和Spearman秩相关系数说明所选健康因子与电池实际容量的相关性高;使用粒子群优化(PSO)算法寻找最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数最优解,建立SOH估计及RUL预测模型。采用锂电池数据集对该方法进行验证,结果表明:在4,24,43℃三种不同环境温度下PSO-LSSVM的电池SOH估计结果平均绝对百分比误差(MAPE)均在1.05%以内,RUL预测结果与实际结果误差均在2.5%以内,说明所选方法具有良好的适用性和可行性。

关键词：锂离子电池健康状态剩余寿命最小二乘支持向量机间接健康因子环境温度

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