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儲能電池管理系統(tǒng)研究

發(fā)布時間:2017-08-03 12:16

  本文關鍵詞:儲能電池管理系統(tǒng)研究


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【摘要】:新能源的不斷發(fā)展和應用,使得全球范圍內對微網(wǎng)、分布式發(fā)電技術的研究逐步加深,傳統(tǒng)電力系統(tǒng)向智能電網(wǎng)方向發(fā)展。為適應這一變化,應對新能源波動大、供電不穩(wěn)定的問題,進一步提高電力系統(tǒng)運行可靠性,大容量的儲能技術顯得日益重要。在這樣的背景下,本論文對儲能電池管理系統(tǒng)進行研究,探索在大容量儲能應用中,如何讓儲能電池組能夠安全、高效運行,并盡可能延長電池的使用壽命。在較為系統(tǒng)的回顧國內外研究的基礎上,本文從電池建模及仿真、SOC預測、電池均衡及系統(tǒng)軟硬件架構四個方面,對電池管理系統(tǒng)進行了研究和討論。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的預測值,基于SOC-OCV曲線,可以得到當前電池SOC預測值,然后利用電池模型參數(shù)與電池SOC之間的關系表格,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合的混合均衡,輔助充放電主動均衡與被動均衡結合的混合均衡兩種均衡策略。基于模塊化及BMS功能要求,文中第五章討論了分布式電池管理系統(tǒng)軟硬件架構及實現(xiàn)。每個電池模塊都有獨立的電池管理模塊,各管理模塊負責電池模塊內部信息處理及決策,并與其他管理模塊及上位機之間進行交互,不同管理模塊之間既相互獨立又可進行交互。該硬件架構結構清晰,功能便于程序實現(xiàn),同時電池模塊化能夠方便的實現(xiàn)模塊更換及擴展,并適應智能化的發(fā)展方向。
【關鍵詞】:儲能 電池管理系統(tǒng) 電池建模 SOC預測 電池均衡
【學位授予單位】:浙江大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】: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 國內外研究現(xiàn)狀14-32
  • 1.2.1 BMS硬件架構14-21
  • 1.2.2 電池建模及仿真研究21-25
  • 1.2.3 SOC預測25-26
  • 1.2.4 電池均衡26-32
  • 1.3 本課題研究內容及目標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43-44
  • 第三章 SOC預測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預測模型及仿真52-56
  • 3.4 本章小結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合的混合均衡策略69-74
  • 4.4 本章小結74-75
  • 第五章 電池管理系統(tǒng)75-93
  • 5.1 BMS硬件架構75-82
  • 5.1.1 基于LTC6803-4模擬前端采樣的BMS硬件架構75-78
  • 5.1.2 基于BQ76PL536A-Q1模擬前端采樣的BMS硬件架構78-82
  • 5.2 BMS軟件架構82-92
  • 5.2.1 基于LTC6803-4模擬前端采樣的BMS軟件架構82-86
  • 5.2.2 基于BQ76PL536A-Q1模擬前端采樣的BMS統(tǒng)軟件架構86-92
  • 5.3 本章小結92-93
  • 第六章 總結與展望93-95
  • 6.1 工作總結93-94
  • 6.2 未來工作展望94-95
  • 參考文獻95-99
  • 攻讀學位期間科研成果99

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本文編號:614337

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