霍克动力锂电池组论文

动力锂电池组论文 第1篇 要害词：锂电池,自动均衡,电池办理体系 0 引 言 车载动力 锂离子电 池成组后 , 电池单体 功用的不 共同严峻影 响了电池 组的运用 作用 ,削减了电 池组的使 用寿数。造 成单体电 池间差异 的要素主 要有以下 三方面 :( 1 ) 电池制作 工艺限制 , 即使同一 批次的电 池也会出 现纷歧致 ;(2)电池组中 单体电池 的自放电 率纷歧致 ;(3)电池组运用 进程中 ,温度、放电 功率、维护 电路对电 池组的影响 会导致差 异的放大 [1-4]。因而均 衡体系是 车载动力锂 电池组管 理体系的 要害技能 。本文设 计了一种 车载动力锂 电池组主 动均衡系 统 , 经过能量 双向搬运 的方法 ,在电池组 充放电末 期对电池 组内各单 体电池进 行均衡处理 ,使电池组 单体功用 坚持共同 ,防止单体 过充过放 ,延伸了电 池组的使 用寿数[5,6,7,8]。 1 自动均衡体系规划计划 1 . 1 系 统 硬 件 设 计 车载动力 锂电池组 自动均衡 体系结构 图如图1所示 ,N个单体串 联构成锂 电池组模 块 , 经过电池 办理体系 (Battery Management System ,BMS) 从机搜集 锂电池组模块中各 单体的电 压信息 ,由通信将 各单体电 压信息传递 于均衡主 控模块 ,经过均衡 战略操控 均衡模块 组对电池组 内各单体 电池进行 均衡[9,10,11,12]。 自动均衡 体系规划 首要由两 部分组成 : ( 1 ) 自动均衡 主控部分 : 均衡主控 部分担任 对各单体电 压信息的 处理、均 衡战略管 理、与均 衡模块化 部分通信和PWM操控信号 发生及驱 动。 (2 ) 自动均衡模块组部 分 : 均衡模块组由N个均衡模块 单元构成 , 每个均衡模块单元与 其对应的 单体电池 并接。均衡模块单元由一个反激变压器和两个开关管构成。 1 . 2 均 衡 主 控 芯 片 均衡模块 单元操控 芯片选用LTC3300, 该芯片可 完结多达6节串联锂 电池的双 向同步反 激式平衡 、高达10 A的平衡电 流、高达92 % 的电荷转 移功率、 可堆迭式架 构可用于 大于1 000 V的体系、高 噪声裕度 串行通信 、48引脚带裸 露衬垫QFN封装和LQFP封装。 1 . 3 均 衡 主 电 路 自动均衡模块组由N个均衡模块单元构成,本文规划的均衡体系模块单元如图2所示。均衡模块单元包含一个反激变压器和两个开关管,每个均衡模块单元反激变压器的原边绕组与对应该单体电池的正负极衔接,副边绕组均衔接到功率总线。开关管别离串接到原边绕组的非同名端与副边绕组的同名端。其间开关管为MOSFET开关管。 图3为均衡模 块组电路 。均衡主 控模块通 过均衡战略 操控各均 衡单元MOSFET管的导通 次序 , 然后完结 能量搬运型 双向型能 量改换。 能量从电 压较高单 体经过改换 直接传递 到电压较 低单体。 例如 : 当检测到CELL1的单体电 压较高 ,CELL3电压较低。 此刻开启 均衡功用 ,完结能量 由CELL1搬运至CELL3。首要 , S11导通 ,S12断开 ,放电电流Id从CELL1正极经T1原边绕组 流到CELL1负极 ,T1原边绕组 贮存能量 ; 经过设定 时刻t1之后 ,S11断开 ,S12导通 , 贮存在T1原边绕组 的才能耦 合至T1副边 ; 经过设定 时刻t2后 ,S32导通 ,此刻T1副边绕组 贮存的能 量传递于T3副边绕组 ;经过设定时刻t3后 ,S12断开 ,S32断开,S31导通 , 贮存在T3副边绕组 的能量耦 合至T3原边 , 给单体电 压较低的CELL3补电 , 如此完结 能量从CELL1搬运到CELL3。 1 . 4 单 体 电 池 电 压 测 量 精确的单 体电压测 量是整个 电池办理 体系的核 心 ,为均衡功 能的顺畅 完结供给 了根底 ,同时为电 池办理体系 中SOC(State Of Charge) 值的精确 核算供给 了确保。 本文运用BMS从机模块 搜集各单 体电压 , 由通信将 单体电压信 息传递给 均衡主控 模块。电 压搜集芯 片为LTC6802 - 2 , 该芯片是 一款完整 的电池监 视IC , 它内置一个12位ADC、一个精准 电压基准 、一个高电 压输入多工 器和一个 串行接口 。每个LTC6802-2可以在总 输入电压高 达60 V的状况下 丈量12个串接电 池的电压 。一切12个输入通 道上的电 压丈量都 能在13 ms的时刻之 内完结。可 以将多个LTC6802-2器材串联 起来 ,以监视长串 串接电池 中每节电 池的电压 。 1 . 5 均 衡 控 制 策 略 电池办理 体系BMS实时监测 电池的电 压、电流等 参数 ,然后依据SOC算法核算 电池的剩 余电量。 当发现电池 呈现纷歧 致时 ,BMS主机向均 衡主控模 块发送均 衡命令 ,开启均衡 功用。启 动均衡功 能之后 ,均衡操控 战略依据电 池的SOC、单体极 值、单体 压差等情 况操控均 衡电路 , 使电量从 最高的单 体电池转 移到其他 的单体电 池 ,相当于电 量高的电 池给电量 低的电池 充电 ,终究完结 电池组内各 单体电池 的均衡。 2 实 验与测验 为验证能 量双向转 移型自动 均衡计划 的功用 , 在电池组静 态下进行 了实践电 路试验 , 均衡时刻 为30 min。电池组由12个50 Ah锂电池单 体串联构 成 , 初始各单体 电压如表1所示。从 表可以看 出 ,Cell7单体电压 最高 , 为3.166 5 V;Cell8单体最低 , 为2.640 0 V。经过均衡 战略操控 核算出均 衡所需时 间 ,30 min后丈量单 体锂电池电 压。均衡 前后的单 体电压变 化如图4所示。由 图4可以看出 : ( 1 ) 均衡后单 体最高为Cell7 ( 为3 . 043 5 V ) ,单体最低 为Cell8(为2.788 5 V)。比照均 衡前单体 最高电压下 降了0.123 0 V,单体最低电压上升了0.148 5 V;(2)均衡前电 压均方差 为2.22045E -16, 均衡后均 方差为1 . 11022E - 16 ; ( 3 ) 均衡后12串单体更 趋向于某 一电压值 , 电池单体 的共同性 有显着提 高 , 阐明晰该 电路具有较 好的均衡 作用。 3 结 论 经过剖析 现有均衡 技能 , 本文规划 了一种能 量双向搬运 型自动均 衡体系。 该计划通 过反激变 换电路实 现 ,选用多变 压器法均 衡拓扑结 构 ,使得电荷 能量在单 体间和模块 间高效传 递。由实 验可以得 出 ,该均衡系 统能有用提 高电池单 体间和电 池模块间 的共同性 ,然后延伸 动力电池的 运用寿数 , 增加电动 车的单次 行进路程 , 前进了锂离 子电池组 的运用率 。 动力锂电池组论文 第2篇 轮胎式集装箱起重机 (RTG) 是从20世纪70年代初逐渐开展起来的一种集装箱堆场作业的专用装卸设备。惯例RTG的能量源为柴油发电机组, 其能量转化功率低且能耗大。在动力日趋严峻的今日, 怎么削减能量耗费及合理收回其制动阶段发生的能量成为现在研讨的必然趋势。混合动力RTG便是将起重机下放集装箱时开释的能量搜集起来, 转化为电能, 然后在需求时从头供给给起重机。这种RTG不只节能环保, 并且可以确保惯例RTG操作灵敏的优势。 近年来, 双向DC-DC改换器以其优秀的特性在数控机床、地铁、电力机车、电动轿车等领域得到了广泛的运用。文中混合动力RTG再生制动能量选用锂电池组进行存储, 出于对串联电池数量与高电压电机的对立及对制动能量收回的考虑, 促使双向DC-DC改换器在混合动力RTG上的运用, 而双向DC-DC改换器是影响混合动力RTG功用的重要要素之一。 对混合动力RTG的研讨早已成为国内外注重的要点, 尤其是双向DC-DC改换器的建模与操控在混合动力RTG方面的运用。文献[1]首要从依据超级电容器的混合动力RTG的能量办理和操控战略方面进行研讨;文献[2-3]运用状况空间均匀法树立三电平双向DC-DC改换器的小信号模型, 运用二项式准则和巴特沃斯准则对DC-DC改换器的操控器进行规划, 完结了依据超级电容器的混合动力RTG的制动能量收回和不间断运转状况。 为了更好地模仿混合动力起重机体系的运转进程, 文中依据混合动力RTG运转的各个作业形式的特色, 针对锂电池储能体系充放电方法的不同规划了不同的操控战略, 按时刻节点进行切换, 并进行了建模仿真, 来完结操控战略。 1 混合动力RTG结构及作业形式 混合动力体系 (Hybrid Power System) 发明于19世纪末, 现已被成功地运用于电动轿车领域。鉴于其在轿车上的成功运用, 近年来混合动力体系已成为工程机械节能降耗、降低废气排放的重要研讨课题之一, 而混合动力RTG正是其工程运用的一种具体表现。混合动力RTG经过柴油发动机和锂电池组体系协同作业, 将再生制动时发生的能量转化为电能, 存储在锂电池组中, 需求时可以运用, 然后削减柴油耗费和废气排放。 对惯例RTG的改造首要是混合动力RTG体系的运用, 混合动力体系首要由小功率柴油发电机组、锂电池组和双向DC-DC改换器组成, 其作业原理及能量活动如图1所示。 混合动力RTG体系中, 完结能量传递的中心单元是双向DC-DC改换器, 其功用是监测机组运转状况, 并完结对锂电池组的充放电, 操控能量活动的传输方向。 该混合动力体系在运转进程中首要有3种作业形式:柴油发电机形式、再生发电形式和锂电池组放电形式。图2 (a) 为柴油发电机形式, 当RTG起重机处于加快前进集装箱或平移状况, 电动机负载从柴油发电机组取得能量。图2 (b) 为再生发电形式, 当RTG起重机处于前进集装箱减速运转和下放集装箱时, 负载电动机处于发电形式, 并经过双向DC-DC改换器给锂电池组进行充电。图2 (c) 为锂电池组放电形式, 当RTG起重机处于再次加快前进集装箱状况, 且锂电池组储能足够时, 电动机负载从锂电池组取得能量, 锂电池组经过双向DC-DC改换器放电。 2 混合动力RTG的要害技能 混合动力RTG起重机的要害性技能是对锂电池组和双向DC-DC改换器的研讨, 锂电池组作为储能元件, 双向DC-DC改换器用来操控锂电池组的充放电。接下来将别离对其进行介绍。 2.1 锂电池组 现在用于混合动力RTG能量储蓄单元的首要有超级电容器和锂电池2种。 超级电容器具有功率密度高、充电时刻极短和运用寿数特别长等长处;可是, 超级电容器的漏流自放电现象比较严峻, 长时刻的放置会内耗掉能量, 易受充放电流和温度等要素的影响, 作为动力电源难以操控。 锂电池具有贮存容量大、放电电流安稳、无污染及安全功用好等长处, 是RTG上抱负的能量储蓄单元。现在将锂电池作为能量储蓄单元并且运用得较好的, 是日本住友重工研制的混合动力电源体系 (Hybrid Power System) 。整个锂电池体系由许多小的供电单元组成, 对每个小供电单元进行电池温度和充电量的监测, 监测其充、放电是否过量, 并且在整个操作进程中坚持电池的输出功率处于安稳状况, 然后前进电池的运用寿数。住友重工的实测数据标明, 该电池体系的运用寿数可达7.5年, 较好地改善了锂电池寿数较短的缺点[4]。 文中挑选Thevenin模型作为锂电池的等效电路模型。该电路模型由一个抱负电压源、内阻抗Rd和并联R0C组成, 在该模型中增加的阻容并联环节, 比较原模型, 能更精确地描述锂电池的特性呼应[5,6]。 等效电路模型如图3所示。 2.2 双向DC-DC改换器 双向DC-DC改换器具有多种拓扑结构, 其间半桥双向DC-DC改换器具有结构简略、可靠性高、易完结电压的双向操控的特色, 能满意混合动力RTG对能量改换设备的特殊要求[7,8]。 图4给出了半桥双向DC-DC改换器的拓扑结构。 现以前进机构为例进行阐明。当吊具前进集装箱时, 能量流向是由柴油发电机组供给到电动机负载;当吊具下放集装箱时, 能量流向是将电动机再生制动能量回送到锂电池组 (经过DC-DC改换器操控) , 多余部分耗费在制动电阻上;当吊具前进集装箱且锂电池组储能足够时, 能量流向是由锂电池组供给到电动机负载 (经过DC-DC改换器操控) , 直到锂电池组放电完毕, 柴油发电机开端供能。由此可见, 双向DC-DC改换器是操控能量流向的要害设备。 3 混合动力体系操控战略 依据前述混合动力RTG体系作业形式的不同, 双向DC-DC改换器别离作业在Boost形式和Buck形式。当起重机负载处于再生制动状况, 且由锂电池组供电时, 双向DC-DC改换器作业于Boost形式, 确保起重机的正常运转;当起重机负载处于发电状况时, 双向DC-DC改换器作业于Buck形式, 然后完结对再生能量的收回。混合动力RTG体系需求确保双向DC-DC改换器的输出电压、电流坚持在一个安稳的规模内, 在升压进程中, 能有用地削减逆变体系输入的直流电压纹波, 确保驱动功用;在降压进程中, 使改换器电压输出平稳, 削减电流动摇对电池充电功用所形成的影响。下文将对双向DC-DC改换器两种作业形式操控器进行规划, 并完结仿真试验。 3.1 Boost操控器规划 轮胎式起重机体系首要是完结对集装箱的前进、平移和下放操作。当混合动力体系处于以下两种状况且锂电池组电量足够时, 双向DC-DC改换器作业于Boost形式:前进集装箱时加快状况和平移状况。针对双向DC-DC改换器的Boost形式, 选用电压-电流双闭环操控结构, 其结构如图5所示。 电压操控器依据电压设定值与输出电压之间的误差, 实时调节电流设定, 电流操控器操控脉宽调制信号, 使输出始终跟随给定, 安稳输出电流和电压。 当由锂电池组给电动机负载供能时, 锂电池组电压无法满意要求, 双向DC-DC改换器需运转在Boost形式。此刻, 坚持Q1关断, 设Q2的占空比为D′ (D=1-D′) , 等效负载R=75Ω, 依据文献[9-10]可知, 电流环的被控体系占空比扰动d̂到锂电池组侧电流扰动îBa的传递函数Gid (s) 为: 电流环操控器Gi Ba (s) 选用PI调节器, 即: 式中:Kip为电流环的比例调节器;Kii为电流环的积分调节器。 电压环的被控体系锂电池组侧电流扰动îBa到直流母线电压扰动v̂BUS的传递函数Gvi (s) 为: 电压环操控器Gv BUS (s) 选用PI调节器, 即: 式中:Kvp为电压环的比例调节器;Kvi为电压环的积分调节器。 3.2 Buck操控器规划 当混合动力体系处于以下两种状况时, 双向DC-DC改换器作业于Buck形式:前进集装箱时减速状况和下放集装箱状况。因为体系处于前进集装箱减速状况的时刻比较短, 且此状况下制动能量不易收回, 所以该体系首要对下放集装箱操作时的再生制动能量进行收回, 并存储于锂电池组中。 针对双向DC-DC改换器的Buck形式, 别离规划了单闭环的电流和电压两种操控器, 别离经过对锂电池组侧电流和母线电压信号的盯梢来完结将再生制动能量存储于锂电池组中。 4 试验成果及剖析 为了验证上述操控战略的有用性, 运用仿真软件PLECS进行数值仿真, 模仿混合动力RTG体系前进、下放集装箱时, 双向DC-DC改换器从电动升压到制动降压的作业进程, 以电磁转矩的正负信号作为改换器升降压切换的操控信号。 本研讨搭建了一个最大储能量为60 Ah的锂电池组储能体系, 锂电池组等效电路参数:C=49 F, Rd=0.88Ω, R0=1Ω;电感L=400μH, 直流母线电容CBUS=300μF。4.1 4.1 仿真成果 混合动力RTG前进集装箱且锂电池组供电进程中, 电感电流、母线电压以及电动机负载的电枢电流和电磁转矩的波形图, 如图6所示。 整个前进集装箱的进程包含加快前进、匀速前进和减速前进运转三个阶段。在加快前进进程中, 呈现电动机负载发动电流远大于额外发动电流现象, 可是因为在实践的起重机运转进程中, 负载电机一向处于运转状况, 底子不会呈现这种现象, 故波形图中0.2 s之前的波形可以忽略不记。从0.2 s开端起重机处于加快前进阶段, 从0.5 s开端起重机处于匀速前进阶段, 从0.7 s开端起重机处于减速前进阶段。 从母线电压的波形中可以看出, 在减速前进阶段电动机负载再生的能量很难被存储于锂电池组中, 而是耗费在能量转化的进程中。 混合动力RTG下放集装箱进程中, 电感电流、母线电压以及电动机负载的电枢电流和电磁转矩的波形图, 如图7所示。整个下放集装箱的进程包含加快下放、匀速下放和减速下放运转三个阶段。从0.2 s开端起重机处于加快下放阶段, 从0.5 s开端起重机处于匀速下放阶段, 从1.5 s开端起重机处于减速下放阶段。图7 (a) 是选用电流环操控器时所得试验波形, 图7 (b) 是选用电压环操控器时所得试验波形。 4.2 成果剖析 混合动力RTG下放集装箱的进程是再生制动能量收回的要害阶段, 经过别离选用电流环操控器和电压环操控器完结集装箱下放进程中的仿真试验。 由图7可看出, 在再生制动能量的收回进程中, 选用电流环操控器时, 母线电压下降到200 V左右, 不利于制动能量的收回;而选用电压环操控器时, 母线电压坚持恒定处于500 V左右, 到达很好的能量收回作用, 完结了较高的再生能量收回功率。 选用电压环操控器充电, 在1 s时: 负载电机动能:184 rad/s×5 N⋅m=920 W; 200 V锂电池组充电功率:200 V×15.4 A/2×50%=770 W; 能量收回功率:770 W/920 W=84%。 5 结语 本文剖析了混合动力RTG体系各个作业形式的特色, 并对再生制动能量收回进程别离规划了混合动力体系电流环和电压环操控战略。经过PLECS仿真, 有用地完结了混合动力RTG体系前进和下放集装箱进程的仿真试验。仿真成果标明, 选用电压环操控器可以完结再生制动能量较高功率的收回, 然后使整个体系可以选用小功率的柴油机发电组, 并到达节能减排的目的。 参阅文献 [1]KIM Sang-Min, SUL Seung-Ki.Control of rubber tyred gantry crane with energy storage based on supercapacitor bank[J].IEEE Transactions on Power Electron, 2006, 21 (5) :1420-1427. [2]GRBOVIC P J, DELARUE P, LE MOIGNE P, et al.Modeling and control of the ultracapacitor-based regenerative controlled electric drives[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2011, 58 (8) :3471-3484. [3]GRBOVIC P J, DELARUE P, LE MOIGNE P, et al.A bidirectional three-level DC-DC converter for the ultracapacitor applications[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2010, 57 (10) :2415-2430. [4]陈光.依据锂电池的混合动力RTG[J].港口装卸, 2011 (6) :35-36. [5]Dubarry M, Vuillaume N, Liaw B Y.From Li-ion single cell model to battery pack simulation[C]//Proceeding of 2008IEEE International Conference on Control Applications.[S.l.]:IEEE, 2008:708-713. [6]CHEN Min, RINCON-MORA G A.Accurate electrical battery model capable of predicting runtime and I-V performance[J].IEEE Transactions on Energy Conversion, 2006, 21 (2) :504-511. [7]马奎安, 陈敏.超级电容器储能体系充电形式操控规划[J].机电工程, 2010, 27 (7) :85-88. [8]丁惜瀛, 于华, 李健, 等.依据含糊PI操控的电动轿车双向DC/DC改换器[J].大功率变流技能, 2012 (1) :13-16. [9]徐德鸿.电力电子体系建模及操控[M].北京:机械工业出版社, 2005. 动力锂电池组论文 第3篇 跟着更多的混合动力车型被开发出来,轿车厂商现在将方针锁定于进一步前进混合动力体系功率,以满意政府在燃油经济性及排放上更为严格的要求,然后在日益剧烈的竞争中胜出对手。为了进一步前进功率,电力驱动水平需求得以前进,然后要求锂电池要能贮存更多的电量。 关于启停技能的运用,下一代体系正在寻求增加一项“靠惯性滑行”功用,允许轿车在运转时可以封闭引擎。这一功用的完结也对轿车电池提出了更高的要求。传统的铅酸化学很难满意更大的电容、更多启停循环以及更高充电/放电率这些要求。 Strategy Analytics轿车电子服务(AES)剖析师Kevin Mak表明,“这些电气化开展的需求给锂电池化学带来优势,近年来锂电池化学的开展(例如莱顿动力公司的新技能)前进了功率密度和循环寿数,这些都是新动力体系所需的。” 磷酸铁锂电池组soc预算研讨 第4篇 动力电池组的soc预算难点在于电池组体系动态特性比较杂乱, 因而树立适宜的电池模型, 挑选适宜的预算方法是soc预算的要害。 常见的电池模型首要是电化学模型、神经网络模型、等效电路模型, 文中挑选的是2阶RC等效电路模型, 该模型可以较精确的反响电池组的动态特性。 卡尔曼滤波算法可以实时的追寻体系的状况, 合适用于动力电池组的soc预算研讨。卡尔曼滤波算法是运用于线性体系的预算方法, 而电池组是一个杂乱的非线性体系, 因而有选用泰勒展开来将非线性体系线性化的扩展卡尔曼滤波 (EKF) 算法, EKF算法可以较好的运用于电池组soc预算研讨但核算的进程较为杂乱, 核算的安稳性较差, 因而文中选用的是无迹卡尔曼滤波 (UKF) 算法, UKF算法经过对体系的状况变量进行UT改换, 将状况变量转化为契合状况变量统计特性的几个采样点, 再带入体系方程中运算。UKF算法比较EKF算法核算简略, 算法安稳。 为了进一步前进核算精度, 文中关于体系的噪声选用自适应匹配的算法, 实时的更新体系的状况噪声和观测噪声, 可以进一步前进体系方程的精确程度, 前进算法的精度。 1 电池模型的树立与参数辨认 文中树立的二阶RC等效电路模型如图1所示。 其间, Voc是LIFe SO4电池组的开路电压, 电池的开路电压与电池的soc具有必定的函数联系, R0表明的是电池组的欧姆内阻, RS、RL表明的是电池组的两个极化内阻, 与CS、CL一起构成了电池的两个RC环节, Vbat表明的是电池组的端电压, I bat表明的是充放电的电流。依据电池组的等效电路模型可以树立如下的电池组数学模型: 依据电池组的数学模型可以得出, 电池组的端电压可以表明为: 树立了电池组的数学模型后, 经过电池组脉冲放电试验, 对电池组的数学模型中的参数进行辨认, 得到了电池模型中的各个参数。 为了依据取得的参数, 验证电池模型的精确性, 在matlab/simulink中树立的了电池组的仿真模型, 将对电池模型进行恒流放电以及脉冲放电两种工况的仿真成果与试验成果比较较, 得出如下图2、图3所示的成果。从模型验证成果可以看出, 两种工况下的电池组端电压的差错都在1.5%以内, 所以可以认为树立的电池组的模型可以具有较高的精度。 2 自适应UKF的soc预算算法 挑选soc作为体系的状况变量, 电池组的端电压作为体系的输出变量, 得到卡尔曼滤波算法的模型: (1) 状况变量soc的sigma化即UT改换, 发生soc的3个采样点: 其间, n是体系状况变量的维数, 文中取1, P是体系状况变量的差错矩阵wm表明的是采样点的均值权重, wc表明的是选用点的协方差权重;α确认了采样点与均值之间的挨近程度, 一般取0-1之间的正值;k为比例因子, 在UT改换中一般取0, 假如状况分布为高斯分布时, 可以取k=n-3;β在正态分布状况下一般取2。 经过sigma化, 得到3个soc采样点以及关于的wm、wc。 (2) k+1时刻soc值的猜测 核算得到k+1时刻soc的猜测值及soc差错p的猜测值。 (3) k+1时刻soc值的更新 (4) 噪声的自适应匹配 体系噪声的更新是经过前若干次的soc的猜测值与估量值的差值来得到: 同理, 观测噪声的更新也是经过前若干次的端电压u的猜测值与估量值的差值来得到: 给定soc以及soc差错的初值后, 经过以上4个步骤的循环, 就可以实时的更新和猜测恣意时刻电池组的soc值。 3 仿真成果与试验剖析 依据自适应匹配的UKF算法在matlab/simulink中树立了算法的仿真模型, 以脉冲放电试验的数据作为输入对仿真模型进行了仿真剖析, 并与安时积分法成果比较得到的仿真成果如图4所示。 得到仿真成果后, 再进行Li Fe SO4电池组的脉冲放电试验, 经过试验中静置阶段的电池组开路电压的丈量得到电池组的soc的实在值, 成果如表1所示。 从表中发现自适应UKF算法的差错在3%以内。阐明该算法可以很好的预算soc。 4 总结与展望 文章选用了二阶RC电池模型, 运用了自适应匹配的无迹卡尔曼滤波算法来预算磷酸铁锂电池组的soc, 从仿真成果与试验成果比较来看, 该算法精度较高, 安稳性较好, 可以运用于电池组的soc预算。 摘要：磷酸铁锂电池组soc预算是为了更好的运用电池组作为动力电池。文中选用了二阶RC电池模型, 运用噪声自适应匹配的无迹卡尔曼滤波法来预算电池组的soc, 前进了卡尔曼滤波算法的精确度。仿真成果以及试验验证, 证实该算法具有较高的预算精度, 用时soc预算的作用较好。 要害词：LIFeSO4电池组,soc预算,卡尔曼滤波,自适应匹配 参阅文献 [1]朱雅俊.电动轿车用磷酸铁锂电池建模与soc预算研讨[D].合肥:合肥工业大学, 2012. [2]陈洪图.纯电动大巴磷酸铁锂动力电池监测与SOC估量[D].哈尔滨:哈尔滨理工大学, 2010. [3]仝猛, 卢兰光.动力型铅酸及Li Fe PO4锂离子电池的容量特性[J].电池, 2009.39. 电动轿车动力锂电池模型参数辨识 第5篇 作为纯电动轿车的仅有动力来历,动力锂离子电池的功用关于整车的动力性、经济性、安全性以及平顺性至关重要[1,2]。电池办理体系(battery management system,BMS)是电动轿车的要害部件。BMS的根底功用之一便是精确地预算电池的SOC,电池等效模型的精确度对SOC预算精度影响极大。 依据建模的出发点不同,等效模型可以简略归类为化学模型与功用模型。化学模型的树立需求对电池的电化学机理有很深的理解,杂乱程度较高,考虑的要素繁复,因而,一般不适用于电动轿车的在线办理,多运用于电池的研制进程。与化学模型相对应的是电池功用模型,现在常用的功用模型首要为等效电路电路模型,等效电路模型不考虑电池内部化学成分及其化学反响,仅经过电子元器材描述电池作业时的外特性,简略易用,结构可依据不同电池类型进行调整,遍及适用于电动轿车动力电池上。等效电路模型中常用的有:Rint模型、Thevenin模型、GNL模型和PNGV模型[3,4]。Thevenin电池等效电路模型具有杰出的非线性特性,因而能很好表现电池的动态特性,精确模仿电池的充放电行为。 关于已选定的电池等效模型,因为其模型参数遭到诸多要素的影响,例如:电池的SOH、温度、寿数及自放电等,其参数会跟着时刻的推移发生改动。因而需求对电池等效模型参数进行在线辨识更新,以便电池模型可以实在地反映电池作业状况。因而需求在线的辨识蓄电池等效模型参数,才干更有用地精确地预算出电池的SOC,可以使电池办理体系精确的对电池当时状况作出呼应,延伸蓄电池的运用寿数,削减电动轿车的毛病率[5]。 本研讨以由87个单体额外电压为3.8 V,额外容量为84 Ah的镍钴锰三元锂离子电池串联成的纯电动轿车为试验目标,由致远电子的UABCAN-I衔接PC搜集一段单人驾驭(约60 kg)的市区行进工况的电动轿车的锂电池的行进数据进行电池模型参数的辨识。 1 电池建模 本研讨以Thevenin模型为根底,增加了一阶RC网络,增强了Thevenin模型描述电池极化效应及浓差效应的才能[6]。改善后的二阶RC网络动力锂离子电池的模型如图1所示。 由基尔霍夫定律有: 对式(1)进行拉氏改换得到: Uoc—电池的开路电压;R0—电池的内阻;R1,C1—电池的极化电阻和极化电容;R2,C2—电池的浓差电阻和浓差电容;U—负载电压;I—电池作业电流 令F(s)=[Uoc(s)-U(s)]/I(s)可得: 其间: 对传递函数进行离散化处理,由双线性改换法,令: 其间:z-1—离散因子,T—采样时刻,得到: 其间: 由式(6)与式(4)结合可核算得电池的参数R0、R1、R2、C1和C2之间的联系如下: 将式(5)代入式(3)中,可得: 因为试验中的电池容量较大,在采样时刻较小的状况下,每3个采样时刻内,电池的开路电压根本不变,Uoc(k)≈Uoc(k-1)≈Uoc(k-2),则式(7)可以简化为: 界说: 则U(k)=φ(k)·θ(k)+e(k)。 2 参数辨识 文献[6]中选用HPPC脉冲循环工况对电池进行进行放电测验,运用递推最小二乘法对电池参数进行辨识,证明晰在大容量电池在电流接连以较大电流放电时经过递推最小二乘法可以辨识到电池的参数,但其收敛速度较慢,在初始参数未知的状况下,需经过200次以上的递推核算后,辨认的参数才干收敛于安稳值。本研讨以轿车在市区内行进的电池的运转数据为研讨目标,由开路电压法获取电池的SOC0,运用最小二乘法对选取后的电池数据进行等效电路模型的参数辨识。市区工况下,部分电池的电压电流数据如图2所示。 因为电池包内配有水冷和风冷体系,行进进程中温度改动不超越3℃,所以不考虑温度改动的影响。 2.1 最小二乘法方程 最小二乘法的根本思想是寻觅一个θ0值的估量值^θ,使差错ε的重量平方和取极小值[7],即: 取极小值。使得,则有: 得到以下方程: 当φTφ是可逆矩阵时,有: 经过极小化式(8)求出的θ值,则为最小二乘估量值。由求出的θ值则可以核算出Uoc、R0、R1、R2、C1和C2。 2.2 数据的选取 因为该试验目标的电池为大容量电池,且电池在较小电流动摇又受噪声的影响,电池的端电压改动根本为0,因而电流动摇较小的数据将影响电池参数的辨识精度,导致辨识出的成果发散,所以需求对电池的参数进行选取。87个电池的最大和最小开路电压别离为:4.064和4.022(经过充分的电池静置),由OCV-SOC曲线拟合出的SOC与OCV的联系式如下式所示: 其拟合的多重断定系数R2值为0.999 8(越挨近1拟合作用越好),核算出相对应的SOC0,则电池的最大和最小SOC0别离为:91.35%和87.88%。在运转完毕时,电池最大和最小的OCV和SOC别离为:3.604和3.587,30.44%和27.06%。 文献[8]中,介绍了以复合脉冲电流对电池充放电,以电池在电流发生阶跃的瞬间的端电压的电压改动除以电流改动值来求取电池的内阻的方法。因为电动轿车上电池办理体系本钱有限,电压传感器和电流传感器的精度有限,笔者选取了在一个采样时刻(T=0.5 s)内,以电流改动超越1 C的瞬间的电压改动值除以电流改动值: 经过核算可知,受电压和电流传感器的精度所限,不能以单次放电的方法求取电池的内阻,受内阻的影响也会导致对极化、浓差内阻和电容的辨识。由式(14)求出的电压最大和最小的内阻的均匀值别离为0.921 1 mΩ和0.685 3 mΩ。 由最小二乘法可知仅φTφ可逆的状况下,求出的θ才有意义,不然θ是发散的。当电流改动很小,端电压改动极小,受丈量精度有限的有限,导致电压改动根本为0,使φTφ不可逆,且φ矩阵的行数有必要大于等于6,不然也将使φTφ不可逆。依据市区行进的特色,本研讨选取电池数据的流程图如图3所示。 依据图3,在Matlab上进行数据选取,选取出的w,l别离为行进数据中电流接连改动超越0.2 C(16.8 A)的方位及其数据长度。以初始电压最大和最小的电池单体带入核算得到的辨识成果如表1所示。 由R0的成果比照经过式(14)核算的成果比照可知,当数据长度越长时,辨识的成果挨近于实在值,因而,本研讨以数据长度最长的,长度为20的w带入最小二乘方程中,辨识得到初始电压最大和最小值的电池单体的5个参数如表2、表3所示。 3 辨识成果验证 二阶RC网络的零输入呼应为: 二阶RC网络的零输出呼应为: 因而,可以得到电池端电压的核算公式: 将选取出的数据经最小二乘辨识的最大以及最小端电压的辨识成果代入式(11)中。其间Uoc(k)是以电池的安时积分法核算的SOC经过式(13)核算得到的[9]。 4 试验及成果剖析 本研讨以选取出的数据进行最小二乘法辨识的参数辨识的成果代入核算,由图4、图5可知,最大端电压核算值与实在值之间差错最大值为0.100 7 V,均匀值为0.002 3 V,相对差错率最大值为4.28%,均匀值为0.06%,肯定差错率的均匀值3.62%。最小端电压核算值与实在值之间差错最大值为0.117 4 V,均匀值为0.000 34 V,相对差错率最大值为3.5%,均匀值为0.005%,肯定差错率的均匀值为3.24%。依据电动轿车用电池办理体系技能条件的要求[10],差错小于规范要求的6%以下,契合技能要求,满意工程要求,可运用于工程实践中。核算Umax以及实在Umax的比照如图4、图5所示。 5 完毕语 本研讨提出的电池数据选取方法结合二阶RC模型的参数辨识能实时地辨识模型的参数,核算成果标明该方法的辨识成果的最大相对差错率为4.28%,可进一步用于后续的电池的SOC和SOH等一系列电池状况的核算中。 在下一步阶段中,本研讨将结合智能算法(卡尔曼滤波算法、含糊算法、神经网络算法等)核算电池的SOC。因为整车内行进进程中改动状况很杂乱,还需求搜集更多的实车在运转进程中的数据,对电池模型做进一步的改善,以前进电池模型参数辨识的精确度。 参阅文献 [1]何洪文,余晓江.电动车辆动力电池功用评价[J].吉林大学学报:工学版,2006,36(5):659-623. [2]欧阳剑,李迪,枊俊城.电动轿车用动力电池模型的研讨总述[J].机电工程技能,2015,44(12):1-4. [3]JOHNSON V H.Battery Performance Models in ADVISOR[J].Journal of Power Sources.2002(110):321-329. [4]DOE/ID-11069.Freedom CAR Battery Test Manual for Power Assist Hybrid Electric Vehicles[S].Washington-DC:US Department of Energy,2003. [5]魏学哲,邹广楠,孙泽昌.燃料电池轿车中电池建模及其参数估量[J].电源技能,2004,28(10):605-608. [6]张廷,胡社教.依据改善Thevenin模型锂电池SOC预算方法[J].电源技能,2015,39(11):2400-2402. [7]Hongwen H,Xiaowei Z,Rui X,et al.Online model-based estimation of State-of-charge and open-circuit voltage of lithium-ion batteries in electric vehicles.Energy,2012,39(1):310-318. [8]刘兴堂.现代辨识工程[M].北京:国防工业出版社,2006. [9]林成涛,仇斌,陈全世.电流输入电动轿车电池等效电路型的比较[J].机械工程学报,2005,41(12):77-81. 一种锂电池组均衡充电维护板规划 第6篇 跟着国际性的不可再生功用源紧缺以及环境污染问题的不断加剧,选用新式长效无污染的电池替代传统的铅酸电池作为动力的电动自行车已成为电动自行车行业开展的必然趋势[1]。其作业电压高、体积小、质量轻、比能量高、无回忆效应、无污染、循环寿数长的锂离子电池的运用,使得电动自行车的动力部分越来越轻便、高效。 现在,国内外各大IC生产厂商针对不同类型锂离子电池过充、过放、过流维护的要求规划有各种型号的锂电池维护芯片,以确保电池的安全功用,防止呈现电池特性恶化的现象。这类锂电池维护芯片绝大多数适用于1~4节串联数的锂离子电池,极个别新式产品,如Texas Instruments公司的BQ77PL900芯片[2],适用于5~10节串联数的锂离子电池,其维护功用完善,在许多锂电池维护电路中取得广泛运用。可是对多串联数,如10串以上锂电池串联的电池组或维护芯片路数与实践运用的锂电池组串联数不同的状况,假如选用现在商场上的集成电路芯片来制作维护电路,存在无法完结维护或运用上不行灵敏的缺点。 另外,成组锂电池串联充电时,应确保每节电池均衡充电,不然运用进程中会影响整组电池的功用和寿数。常用的均衡充电技能有恒定分流电阻均衡充电[3]、通断分流电阻均衡充电[3]、均匀电池电压均衡充电[3]、开关电容均衡充电[4]、降压型改换器均衡充电[5,6]、电感均衡充电[7]等。而现有的单节锂电池维护芯片均不含均衡充电操控功用;多节锂电池维护芯片均衡充电操控功用需求外接CPU,经过和维护芯片的串行通讯(如I2C总线)来完结,加大了维护电路的杂乱程度和规划难度、降低了体系的功率和可靠性、增加了功耗。 本文针对动力锂电池成组运用,各节锂电池均要求充电过电压、放电欠电压、过流、短路的维护,充电进程中要完结整组电池均衡充电的问题,规划了选用单节锂电池维护芯片对恣意串联数的成组锂电池进行维护的含均衡充电功用的电池组维护板。仿真成果和工业生产运用证明,该维护板维护功用完善,作业安稳,性价比高,均衡充电差错小于50mV。 2 根本作业原理 选用单节锂电池维护芯片规划的具备均衡充电才能的锂电池组维护板示意图如图1所示。其间:1为单节锂离子电池;2为充电过电压分流放电支路电阻;3为分流放电支路操控用开关器材;4为过流检测维护电阻;5为省掉的锂电池维护芯片及电路衔接部分;6为单节锂电池维护芯片(一般包含充电操控引脚CO,放电操控引脚DO,放电过电流及短路检测引脚VM,电池正端VDD,电池负端VSS等);7为充电过电压维护信号经光耦阻隔后构成并联联系驱动主电路中充电操控用MOS管栅极;8为放电欠电压、过流、短路维护信号经光耦阻隔后构成串联联系驱动主电路中放电操控用MOS管栅极;9为充电操控开关器材;10为放电操控开关器材;11为操控电路;12为主电路;13为分流放电支路。单节锂电池维护芯片数目依据锂电池组电池数目确认,串联运用,别离对所对应单节锂电池的充放电、过流、短路状况进 行维护。该体系在充电维护的同时,经过维护芯片操控分流放电支路开关器材的通断完结均衡充电,该计划有别于传统的在充电器端完结均衡充电的做法,降低了锂电池组充电器规划运用的本钱。 当锂电池组充电时,外接电源正负极别离接电池组正负极BAT+和BAT-两头,充电电流流经电池组正极BAT+、电池组中单节锂电池1~N、放电操控开关器材、充电操控开关器材、电池组负极BAT-,电流流向如图2所示。 体系中操控电路部分单节锂电池维护芯片的充电过电压维护操控信号经光耦阻隔后并联输出,为主电路中充电开关器材的导通供给栅极电压;如某一节或几节锂电池在充电进程中先进入过电压维护状况,则由过电压维护信号操控并联在单节锂电池正负极两头的分流放电支路放电,同时将串接在充电回路中的对应单体锂电池断离出充电回路。 锂电池组串联充电时,忽略单节电池容量差别的影响,一般内阻较小的电池先充溢。此刻,相应的过电压维护信号操控分流放电支路的开关器材闭合,在原电池两头并联上一个分流电阻。依据电池的PNGV等效电路模型[8],此刻分流支路电阻相当于先充溢的单节锂电池的负载,该电池经过其放电,使电池端电压维持在充溢状况附近一个极小的规模内。假设第1节锂电池先充电完结,进入过电压维护状况,则主电路及分流放电支路中电流流向如图3所示。当一切单节电池均充电进入过电压维护状况时,悉数单节锂电池电压巨细在差错规模内完全持平,各节维护芯片充电维护操控信号均变低,无法为主电路中的充电操控开关器材供给栅极偏压,使其关断,主回路断开,即完结均衡充电,充电进程完结。 当电池组放电时,外接负载别离接电池组正负极BAT+和BAT-两头,放电电流流经电池组负极BAT-、充电操控开关器材、放电操控开关器材、电池组中单节锂电池N~1和电池组正极BAT+,电流流向如图4所示。体系中操控电路部分单节锂电池维护芯片的放电欠电压维护、过流和短路维护操控信号经光耦阻隔后串联输出,为主电路中放电开关器材的导通供给栅极电压;一旦电池组在放电进程中遇到单节锂电池欠电压或许过流和短路等特殊状况,对应的单节锂电池放电维护操控信号变低,无法为主电路中的放电操控开关器材供给栅极偏压,使其关断,主回路断开,即完毕放电运用进程。 一般锂电池选用恒流-恒压(TAPER)型[9]充电操控,恒压充电时,充电电流近似指数规则减小。体系中充放电主回路的开关器材可依据外部电路要求满意的最大作业电流和作业电压选型。操控电路的单节锂电池维护芯片可依据待维护的单节锂电池的电压等级、维护延迟时刻等选型。单节电池两头并接的放电支路电阻可依据锂电池充电器的充电电压巨细以及锂电池的参数和放电电流的巨细核算得出。均衡电流应合理挑选,假如太小,均衡作用不显着;假如太大,体系的能量损耗大,均衡功率低,对锂电池组热办理要求高[10],一般电流巨细可规划在50~100mA之间。分流放电支路电阻可选用功率电阻或电阻网络完结。这儿选用电阻网络完结分流放电支路电阻较为合理,可以有用消除电阻误差的影响,此外,还能起到降低热功耗的作用。 3 仿真模型 依据上述均衡充电维护板电路作业的根本原理,在Matlab/Simulink环境下搭建了体系仿真模型,模仿锂电池组充放电进程中维护板作业的状况,验证该规划计划的可行性。为简略起见,给出了锂电池组仅由2节锂电池串联的仿真模型,如图5所示。 模型顶用受控电压源代替单节锂电池,模仿电池充放电的状况。图5中,Rs为串联电池组的电池总内阻,RL为负载电阻,Rd为分流放电支路电阻。所选用的单节锂电池维护芯片S-8241封装为一个子体系,使全体模型表达时更为简练。维护芯片子体系模型首要用逻辑运算模块、符号函数模块、一维查表模块、积分模块、延时模块、开关模块、数学运算模块等模仿了维护动作的时序与逻辑。因为仿真环境与实在电路存在必定的差别,仿真时不需求滤波和强弱电阻隔,并且多余的模块容易导致仿真时刻的冗长。因而,在实践仿真进程中,去除了滤波、光耦阻隔、电平调度等电路,并把为大电流分流规划的电阻网络改为单电阻,降低了仿真体系的杂乱程度。树立完整的体系仿真模型时,要注意不同模块的输入输出数据和信号类型可能存在差异,有必要正确排列模块的衔接次序,必要时进行数据类型的转化,模型顶用电压检测模块完结了强弱信号的转化衔接问题。仿真模型中受控电压源的给定信号在波形大体共同的前提下可有细小差别,以代表电池个体充放电的差异。图6为电池组中单节电池电压检测仿真成果,可见选用过流放电支路均充的方法,该电路可正常作业。 4 体系试验 实践运用中,针对某品牌电动自行车生产厂的需求,规划完结了2组并联、10节串联的36V8A·h锰酸锂动力电池组维护板,其间单节锂电池维护芯片选用日本精工公司的S-8241,维护板首要由主电路、操控电路、分流放电支路以及滤波、光耦阻隔和电平调度电路等部分组成,其根本结构如图7所示。放电支路电流挑选在800mA左右,选用510Ω电阻串并联构成电阻网络。 调试作业首要分为电压测验和电流测验两部分。电压测验包含充电功用检测过电压、均充以及放电功用检测欠电压两步。可以挑选选用电池模仿电源供应器代替实践的电池组进行测验,因为多节电池串联,该计划一次投入的测验本钱较高。也可以运用装配好的电池组直接进行测验,对电池组循环充放电,观测过压和欠压时维护设备是否正常动作,记录过充维护时各节电池的实时电压,判断均衡充电的功用。但此计划一次测验耗费时刻较长。对电池组作充电功用检测时,选用3位半精度电压表对10节电池的充电电压监测,可见各节电池都在正常作业电压规模内,并且单体之间的差异很小,充电进程中电压误差小于100mV,满充电压4.2V、电压误差小于50mV。电流测验部分包含过流检测和短路检测两步。过流检测可在电阻负载与电源回路间串接一电流表,缓慢减小负载,当电流增大到过流值时,看电流表是否指示断流。短路检测可直接短接电池组正负极来观测电流表状况。在确认器材无缺,电路焊接无误的前提下,也可直接经过维护板上电源指示灯的状况进行电流测验。 实践运用中,考虑到外部搅扰可能会引起电池电压不安稳的状况,这样会形成电压极短时刻的过压或欠压,然后导致电池维护电路错误判断,因而在维护芯片配有相应的延时逻辑,必要时可在维护板上增加延时电路,这样将有用降低外部搅扰形成维护电路误动作的可能性。因为电池组不作业时,维护板上各开关器材处于断开状况,故静态损耗几乎为0。当体系作业时,首要损耗为主电路中2个MOS管上的通态损耗,当充电状况下均衡电路作业时,分流支路中电阻热损耗较大,但时刻较短,全体动态损耗在电池组正常作业的周期内处于可以承受的水平。 经测验,该维护电路的规划可以满意串联锂电池组维护的需求,维护功用齐全,能可靠地进行过充电、过放电的维护,同时完结均衡充电功用。依据运用的需求,在改动维护芯片型号和串联数,电路中开关器材和能耗元件的功率等级之后,可对恣意结构和电压等级的动力锂电池组完结维护和均充。如选用台湾富晶公司的FS361A单节锂电池维护芯片可完结3组并联、12串磷酸铁锂电池组维护板规划等。终究的多款工业产品价格合理,经3年商场查验无返修产品。 5 结论 本文选用单节锂电池维护芯片规划完结了多节锂电池串联的电池组维护板,除可完结必要的过电压、欠电压、过电流和短路维护功用外,还可以完结均衡充电功用。仿真和试验成果验证了该计划的可行性,商场运用状况查验了该规划的安稳性。今后可考虑选用锂电池电量监测芯片及外围电路实时反应电池组电量、可续行路程、剩下重复充电次数、电池疲惫程度等参数。跟着更高功用的电池维护芯片和电力电子开关器材不断问世,在维护电路功耗、精度大将取得进一步的改善。 参阅文献 [1]余世光.中国电动自行车商场现状及开展趋势剖析[J].中国自行车,2005(2):4-8. [2]Texas Instrument.BQ77PL900[EB/OL].[2008-12-03].http://focus.ti.com.cn/cn/docs/prod/folders/print/bq77pl900.html. [3]Isaacson M J,Hollandsworth R P,Giampaoli P J,et al.Ad-vanced Lithium-ion Battery Charger[J].IEEE Aerospaceand Electronic Systems Magazine,1997,12(11):30-35. [4]Andrew C Baughman,Mehdi Ferdowsi.Double-tieredSwitched-capacitor Battery Charge Equalization Technique[J].IEEE Trans.on Industrial Electronics,2008,55(6):2277-2285. [5]Sang-Hyun Park,Tae-Sung Kim,Jin-Sik Park,et al.ANew Battery Equalizer Based on Buck-boost Topology[C]∥The 7thInt.Conf.on Power Electronics,2007:962-965. [6]Park Sang-Hyun,Kim Tae-Sung,Park Jin-Sik,et al.ANew Buck-boost Type Battery Equalizer[C]∥The 24thAnnual IEEE Applied Power Electronics Conference andExposition,2009:1246-1250. [7]王伟,罗光毅,钱照明.一种改善的VRLA电池组无损均衡充电电路[J].电力电子技能,2003,37(6):24-26. [8]PNGV Battery Test Manual,Revision 3,DOE/ID-10597[Z].2001. [9]Lynch W A,Salameh Z M.Taper Charge Method for aNickel-cadmium Electric Vehicle Traction Battery[C]∥Power Engineering Society General Meeting,2007:1-5. 动力锂电池在电动轿车中的运用 第7篇 跟着电池技能的前进和对全球变暖以及燃料价格前进的担忧, 轿车制作商将注意力转向了电动轿车。与传统燃料轿车比较, 电动轿车具有更环保和清洁的长处[1,2,3]。作为能量贮存体系, 锂离子电池凭仗其比能量高、体积小、无维护、环境友好而遭到各行业的青睐, 正逐渐从手机、笔记本电脑的运用走向电动自行车、电动轿车等。 现在, 锂离子蓄电池现已在电动轿车中得到了初步的运用。动力蓄电池作为纯电动轿车的动力来历, 是前进整车功用和降低本钱的要害一环。特别是磷酸铁锂电池的呈现, 愈加推动了锂电池行业的开展[4,5,6]。现在, 电动轿车锂电池技能遭到了各国动力、环境、交通等部分的注重, 电池的多种功用得到了前进, 这也将推动电动轿车的大规模商业化[7,8]。 以选用洛阳天空生产的规格型号为SE180AHA磷酸铁锂电池的电动车辆为研讨目标, 首要对磷酸铁锂电池在电动轿车中充放电特性进行研讨, 以期为锂电池在电动轿车中的运用供给参阅。 1 锂电池智能监控与办理体系 电动轿车电池智能监控与办理体系可以完结对电动轿车动态数据的搜集功用, 能实时搜集车辆运转的各种动态数据, 包含电池的电流及电压、车速、电池状况、发动机状况、电机状况、毛病信息等。经过在电动公交车上做实践查验, 可快速精确地获取电动轿车数据。 体系将公交车当时运转大略状况以及电池在运转中的具体参数进行监控, 可以经过互联网实时对混合动力公交进行监控和危险报警, 关于电动轿车和动力电池研讨以及车辆运转的安全性有着重要的意义。 该体系可以监测车辆当时的运转状况, 包含剩下电量、总电压、总电流、模块最高温度、模块最低温度、单体最大电压以及单体最小电压等要素。可以查询并剖析当天电池实时的改动状况, 并且可以对历史数据进行查询和下载。 2 车用磷酸铁锂电池功用研讨 2. 1 锂电池放电特性剖析 锂离子电池的储能特性是评价其功用的首要目标, 为了研讨电动轿车用动力电池运转的规则, 选用了磷酸铁锂电池作为储能电池。在实践运用中, 应当合理运用锂电池的长处, 削减形成电池危害的要素, 然后延伸电池的运用寿数[9]。 锂离子动力电池组是由多个单体电池串、并联组成, 一切单体电池的制作工艺相同, 单体的共同性较强, 可是单体间的功用差异客观存在。电池组的参数与单体参数有以下联系: 组电压等于一切单体电压之和加上在衔接导体上发生的压降, 其间后者在剖析时往往忽略不计; 组内阻等于单体内阻之和外加衔接导体电阻; 组功率等于单体功率之和;组瓦时容量挨近于单体容量最小者与单体数量的乘积; 组安时容量、组寿数等于单体最小者; 组其他功用目标大部分取决于单体中相关目标较差者; 成组的单体集合犹如木桶效应, 假如任何一个单体损坏, 则视同为整组损坏。 文中对实践运营中的电动轿车锂电池特性进行剖析, 电池的容量为300AH, 共9箱168组, 对电池的充电进程进行了剖析, 比照状况如图1所示。 充电时单体电压随SOC的改动如图2所示。图2中显现的是充电进程中单体电压的改动, 充电时, 充电总电压最小值为362V, 最大值为380V, 均匀充电电压为373. 9V, 改动安稳。充电电流恒定为72. 8A, 电池的SOC由30% 到100% , 比较了冬天和春季单体电压的改动。电动轿车用磷酸铁锂电池的单体最大电压为3. 7V, 电池的电压改动状况可以反映出电池功用的优劣。由图中可以看出冬天的电池单体最小电压与春季比较显着偏低, 最大差值为ΔV =0. 09V; 与此同时, 由冬天最大单体电压和春季最大单体电压可以看出, 最大电压的改动趋势与单体最小电压改动趋势共同, 最大差值为ΔV =0. 32V。阐明冬天电池的功用与春季比较略有下降。 充电时模块温度随SOC的改动如图3所示。跟着SOC的增大, 模块最高温度和模块最低温度也随之增加, 其间模块最高温度的改动规模在4℃以内, 模块最低温度的改动仅有3℃。单体最大电压的最大值为3. 59V, 单体最小电压的最小值为3. 28V, 在同一时刻, 单体最大电压与单体最小电压的最大差值仅有0. 21V。阐明电池的共同性杰出。 电池电量由50% 充到100% 的进程中, 仅需求2. 5h即可完结。模块温度的改动在4℃以内。整体来看, 电池充电的各项参数都很安稳。 2. 2 锂电池放电特性剖析 为确保电池组的安全安稳运转, 选用了电池阵列办理模块 ( BAU) 、电池簇办理模块 ( BCU) 、电池组办理模块 ( BMU) 三级体系架构, 全方位、多角度、全生命周期办理电池, 最优化储能电池功效; 实时监控各逻辑单体电池的电压、温度信息及电池簇的充/放电电流, 设置了电压、电流、温度等多级报警与毛病诊断、毛病康复等维护措施为体系长时间安全可靠运转。电池的放电曲线如图4 ~ 图7所示。 可以看出, 在放电的进程中, 总电压在346. 8 ~364. 2V之间改动, 没有显着的规则, 但一向坚持安稳。而总电流的改动规模是2. 2 ~ 256A, 改动幅度较大, 原因首要是车辆在实践运转的进程中, 并不是坚持同一个速度运转。在运转进程中, 电池模块的最高温度之间的改动规模仅有1℃, 模块最低温度之间的改动相同仅为1℃。单体最大电压和单体最小电压在3. 11 ~ 3. 32V之间改动, 电池的共同性较好。 与充电进程比较, 在放电进程中各项参数的改动只是在必定的规模内动摇, 改动趋势不显着。原因是选用运营中的电动公交车在运转时速度一向在改动, 并且在固定的站点速度为0, 可是从整体的运转数据来看, 各项参数都在较小的规模内安稳改动, 阐明电池的共同性较好。 运转中电动轿车对电机的功率需求是动态改动的, 发动、爬坡时瞬间的大电流以及下坡时瞬间的能量回馈必然会影响动力电池的各种功用。到现在为止, 电池的作业状况杰出, 没有呈现较为严峻的问题。但各车电池的区别也较大, 各项状况和司机驾驭习惯、气候、温度载客量等不可控要素有关。 从实践运转状况看, 磷酸铁锂电池运用在混合动力公交车的储能设备中可以将制动、下坡时的能量收回到蓄电池中再次运用, 降低了燃油耗费; 可以在运转中关停内燃机, 由电机单独驱动, 完结了“零”排放; 运用电机和内燃机联合驱动, 前进了车辆动力性; 运用现有的加油设备, 具有与传统燃油轿车相同的续驶路程[10]。 3 结语 磷酸铁锂电池运用在电动轿车的储能中, 可以满意车辆运转需求, 同时可以削减车辆燃油的耗费, 绿色环保。文中电动轿车用磷酸铁锂电池为研讨目标, 研讨了电池的储能特性, 得出以下结论: 1) 电动轿车智能监测与办理体系从2011年底运转至今未呈现状况, 可以对车辆和电池进行实时监测, 及时发现电池存在问题。这关于车辆电池来说具有必定参阅性, 但经过长时间的监测调查, 电池作业状况都趋近安稳, 只有极个别车辆的某节电池温度比较突出, 但并未发生任何事故。 2) 经过试验测定电池功用的各项参数, 得出磷酸铁锂电池充放电进程较为安稳, 电压和电流的改动都很安稳, 在放电进程中, 因为车辆的的运转速度时刻在变, 电流和电压的改动也在必定的规模内动摇, 但都趋于安稳。模块温度的改动不超越4℃ , 改动安稳。整体来看, 电池的安稳性杰出。 文中经过对电动轿车动力电池的研讨, 完结了电动轿车动力电池的监测办理, 这不只节约了体系能量, 前进了体系的能量运用率, 更降低了体系的本钱, 对促进可再生动力在交通领域的运用及交通动力转型奠定了杰出的根底[11,12]。 摘要：针对动力危机的现状, 对新动力轿车的中心部件锂离子电池的运用功用进行了研讨。经过运用电动轿车智能监控和办理体系对电动轿车锂离子电池进行监测和办理, 可以体系地对电池的电量、电压、电流、车辆运转速度、车辆方向、车辆方位、报警信息、毛病状况等要素进行监测, 将车辆在充电进程和运转进程中各项电池参数的数据进行搜集, 研讨磷酸铁锂电池的功用规则, 剖析锂离子电池的总电压、总电流、单体最高电压、单体最低电压、模块最高温度和模块最低温度的改动状况。成果标明, 锂离子电池在电动轿车的运用中功用安稳且规则, 电池的共同性杰出。