智能电网电池管理系统的研究

发布时间：2017-03-18 14:04

  本文关键词：智能电网电池管理系统的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：智能电网是电网未来发展的趋势,是整个电力行业未来发展和管理的转型方向。智能电网中风能、太阳能等由于不能连续产生能量,需要储能以保证连续供电和电力调度的需求,这就要求储能电池不断地充放电循环。而基于精确系统模型的电池管理系统,能够有力地保证延长储能系统寿命和提升储能系统性能。电池管理系统是智能电网储能管理的重要子系统,它可以实时监控储能电池,电池管理系统的基本功能主要有:(1)限制电池的过充和欠充;(2)确保电池组内的电池之间的均衡;(3)保持电池组的安全运行。一个典型的电池组往往具有数量巨大的电池、混杂的导线线束及复杂的机电结构,因而给电池组的设计和管理带来了巨大的挑战。论文以此为背景开展的研究工作如下:第一,深入研究锂电池构造及工作原理,从能量密度、充放电、循环寿命等方面与铅酸电池、镍氢电池等常用电池比较,表明锂电池在储能方面更具优势。第二,研究一种新型的钛酸锂电池,搭载锂电池测试平台,根据实际测量的电池数据,构建高精度锂电池模型。第三,提出了一种将卡尔曼滤波算法与神经网络算法相结合的锂电池剩余电量估算方法,准确估算锂电池荷电状态(SOC),保证电池SOC维持在合理的范围内,防止由于过充电或过放电对电池造成的损伤,随时预报储能电池的荷电状态。第四,均衡技术是电池管理系统中的一项关键技术,针对电池管理系统中单体电池间的不均衡问题,以单体锂电池模型和NN-EKF模型为基础,搭建了一种开关电容均衡系统,实验表明其具有较好的均衡效果。
【关键词】：电池管理系统 锂电池 SOC估算 电池组均衡技术
【学位授予单位】：青岛科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM912
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-16
• 1.1 智能电网及储能系统8-11
• 1.1.1 概述8-10
• 1.1.2 储能系统的发展和应用10-11
• 1.2 电池管理系统11-14
• 1.2.1 电池管理系统概述11-13
• 1.2.2 国内外研究现状13-14
• 1.3 论文的研究意义及主要内容14-16
• 2 锂电池原理及特性16-22
• 2.1 锂电池原理16-17
• 2.2 性能比较17-21
• 2.2.1 能量密度和比能量17-19
• 2.2.2 充电与放电19-21
• 2.2.3 循环寿命21
• 2.2.4 工作温度范围21
• 2.3 本章小结21-22
• 3 锂电池模型设计22-31
• 3.1 常用电池模型22-24
• 3.1.1 Rint模型22
• 3.1.2 Thevenin模型22-23
• 3.1.3 PNGV模型23
• 3.1.4 双极化(DP)等效电路模型23-24
• 3.2 充电测试24-25
• 3.3 电池建模25-27
• 3.3.1 充电曲线归一化25-26
• 3.3.2 归一化曲线的优化26-27
• 3.4 电池模型27-29
• 3.5 仿真验证29-30
• 3.6 本章小结30-31
• 4 电池荷电状态估算31-42
• 4.1 定义及影响因素31-32
• 4.2 常用估算方法32-35
• 4.2.1 电流积分法32-33
• 4.2.2 电压查表法33-34
• 4.2.3 神经网络法34
• 4.2.4 卡尔曼滤波法34-35
• 4.3 扩展卡尔曼滤波器35-37
• 4.3.1 扩展卡尔曼滤波器原理35-36
• 4.3.2 滞后效应36-37
• 4.4 NN-EKF模型37-41
• 4.4.1 NN-EKF模型构建37-39
• 4.4.2 实验验证39-41
• 4.5 本章小结41-42
• 5 电池管理系统42-59
• 5.1 电池管理系统42-44
• 5.2 电池组动态特性44-50
• 5.2.1 串联电池组45-48
• 5.2.2 并联电池组48-50
• 5.3 串联电池组中的均衡50-53
• 5.4 开关电容均衡系统53-58
• 5.4.1 开关电容均衡系统原理53-56
• 5.4.2 实验验证56-58
• 5.5 本章小结58-59
• 结论与展望59-61
• 结论59-60
• 展望60-61
• 参考文献61-64
• 致谢64-66
• 攻读学位期间发表的学术论文目录66-67

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