储能电池管理系统研究

发布时间：2017-08-03 12:16

  本文关键词：储能电池管理系统研究

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【摘要】：新能源的不断发展和应用,使得全球范围内对微网、分布式发电技术的研究逐步加深,传统电力系统向智能电网方向发展。为适应这一变化,应对新能源波动大、供电不稳定的问题,进一步提高电力系统运行可靠性,大容量的储能技术显得日益重要。在这样的背景下,本论文对储能电池管理系统进行研究,探索在大容量储能应用中,如何让储能电池组能够安全、高效运行,并尽可能延长电池的使用寿命。在较为系统的回顾国内外研究的基础上,本文从电池建模及仿真、SOC预测、电池均衡及系统软硬件架构四个方面,对电池管理系统进行了研究和讨论。文中第二章首先讨论了作为研究对象的铅炭电池的建模及仿真。依据PNGV电池模型,建立了参数可变的电池参数拟合仿真模型,并通过全SOC范围的电池充放电测试数据,拟合得到电池参数,从而得到参数可变的PNGV电池模型,模型与实测数据较好吻合,为电池SOC预测提供依据。依据参数可变的PNGV电池模型,文中第三章提出了基于SOC-OCV曲线的卡尔曼滤波电池SOC预测方法。电池电流及端电压值作为输入,依据PNGV电池模型,通过卡尔曼滤波法计算得到电池OCV的预测值,基于SOC-OCV曲线,可以得到当前电池SOC预测值,然后利用电池模型参数与电池SOC之间的关系表格,来得到实时的可变电池参数,可变电池参数参与到下个周期的卡尔曼滤波计算中,不断迭代,可得到实时的电池SOC预测值。文中第四章研究了电池充电均衡、放电均衡及充放电混合均衡三种均衡策略。在两个不同的BMS上分别实现了辅助充电主动均衡与被动均衡结合的混合均衡,辅助充放电主动均衡与被动均衡结合的混合均衡两种均衡策略。基于模块化及BMS功能要求,文中第五章讨论了分布式电池管理系统软硬件架构及实现。每个电池模块都有独立的电池管理模块,各管理模块负责电池模块内部信息处理及决策,并与其他管理模块及上位机之间进行交互,不同管理模块之间既相互独立又可进行交互。该硬件架构结构清晰,功能便于程序实现,同时电池模块化能够方便的实现模块更换及扩展,并适应智能化的发展方向。
【关键词】：储能 电池管理系统 电池建模 SOC预测 电池均衡
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM910
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-36
• 1.1 研究背景及意义11-14
• 1.2 国内外研究现状14-32
• 1.2.1 BMS硬件架构14-21
• 1.2.2 电池建模及仿真研究21-25
• 1.2.3 SOC预测25-26
• 1.2.4 电池均衡26-32
• 1.3 本课题研究内容及目标32-34
• 1.3.1 模块化电池管理系统32-33
• 1.3.2 基于Matlab/Simulink/Simscape的铅炭电池建模及仿真33
• 1.3.3 基于SOC-OCV曲线的卡尔曼滤波法铅炭电池SOC预测33-34
• 1.3.4 有源均衡34
• 1.4 论文安排34-36
• 第二章 铅炭电池建模及仿真36-44
• 2.1 PNGV电池模型36-39
• 2.2 电池测试及数据获取39-40
• 2.3 电池模型及参数拟合40-43
• 2.4 本章小结43-44
• 第三章 SOC预测44-57
• 3.1 参数可变的PNGV电池模型44
• 3.2 卡尔曼滤波法44-47
• 3.2.1 基本卡尔曼滤波法45
• 3.2.2 扩展卡尔曼滤波法45-47
• 3.3 基于参数可变PNGV模型及卡尔曼滤波法的电池SOC预测47-56
• 3.3.1 一阶PNGV状态方程及输出方程47-49
• 3.3.2 二阶PNGV状态方程及输出方程49-52
• 3.3.3 一阶PNGV电池模型下的卡尔曼滤波SOC预测模型及仿真52-56
• 3.4 本章小结56-57
• 第四章 电池均衡57-75
• 4.1 均衡方法及策略57-67
• 4.1.1 辅助充电均衡57-61
• 4.1.2 辅助放电均衡61-64
• 4.1.3 辅助充放电混合均衡64-67
• 4.2 单向辅助充电主动均衡与被动均衡结合的混合均衡策略67-69
• 4.3 双向辅助充放电主动均衡与被动均衡结合的混合均衡策略69-74
• 4.4 本章小结74-75
• 第五章 电池管理系统75-93
• 5.1 BMS硬件架构75-82
• 5.1.1 基于LTC6803-4模拟前端采样的BMS硬件架构75-78
• 5.1.2 基于BQ76PL536A-Q1模拟前端采样的BMS硬件架构78-82
• 5.2 BMS软件架构82-92
• 5.2.1 基于LTC6803-4模拟前端采样的BMS软件架构82-86
• 5.2.2 基于BQ76PL536A-Q1模拟前端采样的BMS统软件架构86-92
• 5.3 本章小结92-93
• 第六章 总结与展望93-95
• 6.1 工作总结93-94
• 6.2 未来工作展望94-95
• 参考文献95-99
• 攻读学位期间科研成果99

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本文编号：614337