本文關(guān)鍵詞：儲能電池管理系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 儲能 電池管理系統(tǒng) 電池建模 SOC預(yù)測 電池均衡

【摘要】：新能源的不斷發(fā)展和應(yīng)用,使得全球范圍內(nèi)對微網(wǎng)、分布式發(fā)電技術(shù)的研究逐步加深,傳統(tǒng)電力系統(tǒng)向智能電網(wǎng)方向發(fā)展。為適應(yīng)這一變化,應(yīng)對新能源波動大、供電不穩(wěn)定的問題,進(jìn)一步提高電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性,大容量的儲能技術(shù)顯得日益重要。在這樣的背景下,本論文對儲能電池管理系統(tǒng)進(jìn)行研究,探索在大容量儲能應(yīng)用中,如何讓儲能電池組能夠安全、高效運(yùn)行,并盡可能延長電池的使用壽命。在較為系統(tǒng)的回顧國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上,本文從電池建模及仿真、SOC預(yù)測、電池均衡及系統(tǒng)軟硬件架構(gòu)四個方面,對電池管理系統(tǒng)進(jìn)行了研究和討論。文中第二章首先討論了作為研究對象的鉛炭電池的建模及仿真。依據(jù)PNGV電池模型,建立了參數(shù)可變的電池參數(shù)擬合仿真模型,并通過全SOC范圍的電池充放電測試數(shù)據(jù),擬合得到電池參數(shù),從而得到參數(shù)可變的PNGV電池模型,模型與實測數(shù)據(jù)較好吻合,為電池SOC預(yù)測提供依據(jù)。依據(jù)參數(shù)可變的PNGV電池模型,文中第三章提出了基于SOC-OCV曲線的卡爾曼濾波電池SOC預(yù)測方法。電池電流及端電壓值作為輸入,依據(jù)PNGV電池模型,通過卡爾曼濾波法計算得到電池OCV的預(yù)測值,基于SOC-OCV曲線,可以得到當(dāng)前電池SOC預(yù)測值,然后利用電池模型參數(shù)與電池SOC之間的關(guān)系表格,來得到實時的可變電池參數(shù),可變電池參數(shù)參與到下個周期的卡爾曼濾波計算中,不斷迭代,可得到實時的電池SOC預(yù)測值。文中第四章研究了電池充電均衡、放電均衡及充放電混合均衡三種均衡策略。在兩個不同的BMS上分別實現(xiàn)了輔助充電主動均衡與被動均衡結(jié)合的混合均衡,輔助充放電主動均衡與被動均衡結(jié)合的混合均衡兩種均衡策略�；谀K化及BMS功能要求,文中第五章討論了分布式電池管理系統(tǒng)軟硬件架構(gòu)及實現(xiàn)。每個電池模塊都有獨(dú)立的電池管理模塊,各管理模塊負(fù)責(zé)電池模塊內(nèi)部信息處理及決策,并與其他管理模塊及上位機(jī)之間進(jìn)行交互,不同管理模塊之間既相互獨(dú)立又可進(jìn)行交互。該硬件架構(gòu)結(jié)構(gòu)清晰,功能便于程序?qū)崿F(xiàn),同時電池模塊化能夠方便的實現(xiàn)模塊更換及擴(kuò)展,并適應(yīng)智能化的發(fā)展方向。
【關(guān)鍵詞】：儲能 電池管理系統(tǒng) 電池建模 SOC預(yù)測 電池均衡
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM910
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-36
• 1.1 研究背景及意義11-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-32
• 1.2.1 BMS硬件架構(gòu)14-21
• 1.2.2 電池建模及仿真研究21-25
• 1.2.3 SOC預(yù)測25-26
• 1.2.4 電池均衡26-32
• 1.3 本課題研究內(nèi)容及目標(biāo)32-34
• 1.3.1 模塊化電池管理系統(tǒng)32-33
• 1.3.2 基于Matlab/Simulink/Simscape的鉛炭電池建模及仿真33
• 1.3.3 基于SOC-OCV曲線的卡爾曼濾波法鉛炭電池SOC預(yù)測33-34
• 1.3.4 有源均衡34
• 1.4 論文安排34-36
• 第二章 鉛炭電池建模及仿真36-44
• 2.1 PNGV電池模型36-39
• 2.2 電池測試及數(shù)據(jù)獲取39-40
• 2.3 電池模型及參數(shù)擬合40-43
• 2.4 本章小結(jié)43-44
• 第三章 SOC預(yù)測44-57
• 3.1 參數(shù)可變的PNGV電池模型44
• 3.2 卡爾曼濾波法44-47
• 3.2.1 基本卡爾曼濾波法45
• 3.2.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波法45-47
• 3.3 基于參數(shù)可變PNGV模型及卡爾曼濾波法的電池SOC預(yù)測47-56
• 3.3.1 一階PNGV狀態(tài)方程及輸出方程47-49
• 3.3.2 二階PNGV狀態(tài)方程及輸出方程49-52
• 3.3.3 一階PNGV電池模型下的卡爾曼濾波SOC預(yù)測模型及仿真52-56
• 3.4 本章小結(jié)56-57
• 第四章 電池均衡57-75
• 4.1 均衡方法及策略57-67
• 4.1.1 輔助充電均衡57-61
• 4.1.2 輔助放電均衡61-64
• 4.1.3 輔助充放電混合均衡64-67
• 4.2 單向輔助充電主動均衡與被動均衡結(jié)合的混合均衡策略67-69
• 4.3 雙向輔助充放電主動均衡與被動均衡結(jié)合的混合均衡策略69-74
• 4.4 本章小結(jié)74-75
• 第五章 電池管理系統(tǒng)75-93
• 5.1 BMS硬件架構(gòu)75-82
• 5.1.1 基于LTC6803-4模擬前端采樣的BMS硬件架構(gòu)75-78
• 5.1.2 基于BQ76PL536A-Q1模擬前端采樣的BMS硬件架構(gòu)78-82
• 5.2 BMS軟件架構(gòu)82-92
• 5.2.1 基于LTC6803-4模擬前端采樣的BMS軟件架構(gòu)82-86
• 5.2.2 基于BQ76PL536A-Q1模擬前端采樣的BMS統(tǒng)軟件架構(gòu)86-92
• 5.3 本章小結(jié)92-93
• 第六章 總結(jié)與展望93-95
• 6.1 工作總結(jié)93-94
• 6.2 未來工作展望94-95
• 參考文獻(xiàn)95-99
• 攻讀學(xué)位期間科研成果99

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