随着大规模储能系统的广泛发展,快速准确地估计锂离子电池的荷电状态(state of charge,SOC)对系统的安全可靠运行至关重要。然而,在传统的固定串并联电池单元/模块拓扑结构中,无法直接测量电池单元/模块的开路电压(open circuit voltage...随着大规模储能系统的广泛发展,快速准确地估计锂离子电池的荷电状态(state of charge,SOC)对系统的安全可靠运行至关重要。然而,在传统的固定串并联电池单元/模块拓扑结构中,无法直接测量电池单元/模块的开路电压(open circuit voltage,OCV),也就无法建立OCV-SOC映射关系来准确估计SOC。对此,提出一种基于新型动态可重构电池网络的精准SOC估计方法。该方法可以在1s内测量得到OCV,然后使用梯度增强决策树估计电池单元/模块的准确SOC。实验结果表明该方法的高效率和有效性,为电池状态估计提供了一个范式结构。展开更多
针对单体电池串联成组使用时出现不一致性的问题,提出了一种基于双向DC-DC变换器的串联电池组主动均衡电路。使用双向DC-DC变换器将单体电池中的高能量输送到能量低的单体电池中,无需额外的存储组件来存储和传送能量,减少了能量损失,提...针对单体电池串联成组使用时出现不一致性的问题,提出了一种基于双向DC-DC变换器的串联电池组主动均衡电路。使用双向DC-DC变换器将单体电池中的高能量输送到能量低的单体电池中,无需额外的存储组件来存储和传送能量,减少了能量损失,提高了均衡效率。根据电池开路电压(open circuit voltage,OCV)与荷电状态(state of charge,SOC)之间近似分段线性的关系,采用以电压和SOC双变量作为均衡策略,通过相互实时修正电压均衡和SOC均衡,使得电池组间能量动态趋于一致。最后通过搭建由4节单体电池组成的均衡电路实验平台,对提出的均衡电路和均衡控制策略进行有效性验证。展开更多
电池的健康状态估计(state of health,SOH)是锂离子电池管理系统中的状态参数之一,影响电池荷电状态估计(state of charge,SOC)和峰值功率估计(state of power,SOF)的精度。本文中通过追踪SOC-OCV(open circuit of voltage,OCV)曲线特...电池的健康状态估计(state of health,SOH)是锂离子电池管理系统中的状态参数之一,影响电池荷电状态估计(state of charge,SOC)和峰值功率估计(state of power,SOF)的精度。本文中通过追踪SOC-OCV(open circuit of voltage,OCV)曲线特征的衍变规律,从热力学的角度提出了全新的SOH估计方法。利用三元锰酸锂复合材料为正极的锂离子电池循环寿命实验数据构建SOH与SOC-OCV曲线特征参数之间的关系,并验证所提SOH估计方法的精度。实验结果表明:SOH从100%衰退到50%,SOH估计精度在±1.5%以内。展开更多
文摘随着大规模储能系统的广泛发展,快速准确地估计锂离子电池的荷电状态(state of charge,SOC)对系统的安全可靠运行至关重要。然而,在传统的固定串并联电池单元/模块拓扑结构中,无法直接测量电池单元/模块的开路电压(open circuit voltage,OCV),也就无法建立OCV-SOC映射关系来准确估计SOC。对此,提出一种基于新型动态可重构电池网络的精准SOC估计方法。该方法可以在1s内测量得到OCV,然后使用梯度增强决策树估计电池单元/模块的准确SOC。实验结果表明该方法的高效率和有效性,为电池状态估计提供了一个范式结构。
文摘针对单体电池串联成组使用时出现不一致性的问题,提出了一种基于双向DC-DC变换器的串联电池组主动均衡电路。使用双向DC-DC变换器将单体电池中的高能量输送到能量低的单体电池中,无需额外的存储组件来存储和传送能量,减少了能量损失,提高了均衡效率。根据电池开路电压(open circuit voltage,OCV)与荷电状态(state of charge,SOC)之间近似分段线性的关系,采用以电压和SOC双变量作为均衡策略,通过相互实时修正电压均衡和SOC均衡,使得电池组间能量动态趋于一致。最后通过搭建由4节单体电池组成的均衡电路实验平台,对提出的均衡电路和均衡控制策略进行有效性验证。
文摘电池的健康状态估计(state of health,SOH)是锂离子电池管理系统中的状态参数之一,影响电池荷电状态估计(state of charge,SOC)和峰值功率估计(state of power,SOF)的精度。本文中通过追踪SOC-OCV(open circuit of voltage,OCV)曲线特征的衍变规律,从热力学的角度提出了全新的SOH估计方法。利用三元锰酸锂复合材料为正极的锂离子电池循环寿命实验数据构建SOH与SOC-OCV曲线特征参数之间的关系,并验证所提SOH估计方法的精度。实验结果表明:SOH从100%衰退到50%,SOH估计精度在±1.5%以内。
