基于SoC的智能锂离子动力电池管理系统设计
智能锂电池管理系统的设计与实现
智能锂电池管理系统的设计与实现随着科技的不断发展,锂电池作为一种绿色环保的能源储备方式越来越受到人们的青睐。
然而,锂电池的管理和维护一直是一个比较复杂的问题。
为了解决这个问题,智能锂电池管理系统应运而生。
本文旨在介绍智能锂电池管理系统的设计与实现,借助人工智能技术,实现对锂电池的智能管理和优化。
一、智能锂电池管理系统的背景随着新能源车辆的普及,锂电池的应用也越来越广泛。
然而,锂电池的管理和维护一直是一个比较复杂的问题。
针对这个问题,传统的方案是使用保护板进行管理,但是保护板的精度和可靠性并不高。
为了解决这个问题,智能锂电池管理系统应运而生。
它借助人工智能技术,可以实时地监测、分析和优化锂电池的状态,提高锂电池的效率和寿命。
二、智能锂电池管理系统的原理智能锂电池管理系统的核心是人工智能技术。
系统利用传感器对锂电池的电量、温度、压力等参数进行采集和监测,然后借助人工智能算法对这些数据进行分析和处理,最终输出优化后的控制指令,来实现对锂电池的智能管理。
具体来说,智能锂电池管理系统包含以下几个方面的技术:1. 数据采集技术智能锂电池管理系统需要对锂电池的电量、温度、压力、电流等参数进行采集。
目前,常用的传感器有电流传感器、温度传感器、压力传感器、电压传感器等。
2. 数据处理技术获取到锂电池的数据之后,需要进行处理和分析,以便更好地了解锂电池的状态和性能。
数据处理技术包括数据清洗、数据分析、数据建模等。
3. 人工智能算法人工智能算法是智能锂电池管理系统的核心。
根据锂电池的状态和性能,选择适当的算法进行分析和处理,比如神经网络、深度学习等。
4. 控制指令输出技术智能锂电池管理系统最终需要输出控制指令,来实现对锂电池的智能管理。
控制指令可以通过无线电信号或者有线方式传输到锂电池中,从而对其进行控制。
三、智能锂电池管理系统的优势智能锂电池管理系统相对于传统的锂电池管理方案具有以下优势:1. 提高锂电池的效率和寿命智能锂电池管理系统能够实时地监测、分析和优化锂电池的状态,有效地提高了锂电池的效率和寿命。
动力锂电池组智能管理系统设计
动力锂电池组智能管理系统设计引言锂电池由于具有体积小、质量轻、电压高、功率大、自放电少以及使用寿命长等优点,逐渐成为动力电池的主流。
但是由于锂离子电池具有明显的非线性、不一致性和时变特性,因此在应用时需要进行一定的管理。
另外锂电池对充放电的要求很高,当出现过充电、过放电、放电电流过大或电路短路时,会使锂电池温度上升,严重破坏锂电池性能,导致电池寿命缩短。
当锂电池串联使用于动力设备中时,由于各单节锂电池间内部特性的不一致,会导致各节锂电池充、放电的不一致。
一节性能恶化时,整个电池组的行为特征都会受到此电池的限制,降低整体电池组性能。
为使锂电池组能够最大程度地发挥其优越性能,延长使用寿命,必须要对锂电池在充、放电时进行实时监控,提供过压、过流、温度保护和电池间能量均衡。
本文设计的动力锂电池组管理系统安装在锂电池组的内部,以单片机为控制核心,在实现对各节锂电池能量均衡的同时,还可以实现过充、过放、过流、温度保护及短路保护。
通过LCD 显示电池组的各种状态,并可以通过预留的通信端口读取各节锂电池的历史性能状态。
系统总体方案设计动力锂电池智能管理系统主要由充电模块、数据采集模块(包括电压、电流、温度数据采集)、均衡模块、电量计算模块、数据显示模块和存储通信模块组成。
系统框图如图1 所示。
图1 管理系统结构框图整个系统以单片机为主控制器,通过采集电流信息,判断出电池组是在充电、放电还是在闲置状态及是否有过流现象,并对其状态做出相应处理。
对各节电池电压进行采集分析后,系统决定是否启动均衡模块对整个电池组进行能量均衡,同时判断是否有过充或过放现象。
温度的采集主要用于系统的过温保护。
整个系统的工作状态、电流、各节电压、剩余电量及温度信息都会通过液晶显。
基于神经网络的锂电池SOC估算及其管理系统研究
基于神经网络的锂电池SOC估算及其管理系统研究基于神经网络的锂电池SOC估算及其管理系统研究摘要:随着电动汽车和可再生能源的广泛应用,锂电池作为重要的能量存储装置,对于电力系统的稳定运行起着至关重要的作用。
为了实现对锂电池的有效管理,准确估算锂电池的状态-of-charge (SOC) 是非常关键的。
本文基于神经网络的思想,研究了锂电池SOC的准确估算以及其管理系统,为实现锂电池的有效管理提供了一种有效的解决方案。
关键词:锂电池,状态-of-charge (SOC),神经网络,估算,管理系统1. 引言随着能源危机的逐渐加剧和环境污染问题的日益突出,发展电动汽车和可再生能源已成为国际社会普遍关注的焦点。
而锂电池作为一种高能量密度、环保、长寿命的电池,被广泛应用于电动汽车、移动电子设备和可再生能源系统中,对于电力系统的稳定运行起着至关重要的作用。
然而,锂电池的性能特征非常复杂,尤其是其充放电过程中SOC的准确估算对于电池的安全运行和稳定的电力系统是至关重要的。
2. 锂电池SOC估算方法的研究现状目前,对于锂电池SOC估算方法的研究主要有电流积分法、开路电压法和基于神经网络的方法。
电流积分法通过积分电池的充放电电流来计算SOC,然而由于电流测量误差和漂移等原因,该方法存在估算误差较大的问题。
开路电压法通过测量电池的开路电压与SOC之间的关系,进行SOC估算。
然而,由于电池自放电和温度变化等因素的影响,该方法的准确度不高。
基于神经网络的方法则通过训练神经网络来获取电流和电压等参数的非线性映射关系,从而实现对SOC的准确估算。
3. 基于神经网络的锂电池SOC估算方法的研究在神经网络的研究中,我们使用多层感知器(Multilayer Perceptron, MLP)作为SOC估算网络模型。
通过从实验数据中提取锂电池的充放电特性,我们构建了一个包含输入层、隐藏层和输出层的神经网络模型。
其中,输入层包含电流和电压等特征量,隐藏层通过激活函数处理得到中间参数,输出层则输出估算的SOC值。
智能锂电池管理系统方案
2013年1月
目录
主要功能与指标 电池管理系统(BMS)系统构架 电池管理系统硬件设计 电池管理系统软件设计 系统的故障及保护控制 系统显示信息
主要功能和指标
电池管理系统主要有三个功能: (1)实时监测电池状态。通过检测电池的外 特性参数(如电压、电流、温度等),采 用适当的算法,实现电池内部状态(如容 量和SOC等)的估算和监控; (2)在正确获取电池的状态后进行热管理、 电池均衡管理、充放电管理、故障报警等; (3)建立通信总线,向显示系统、整车控制 器和充电机等实现数据交换。
CAN通讯设计
采用CAN收发器来进行MCU与动力总成控制系 统及其他控制器之间CAN通信。CAN通信采用 了共模扼流圈滤波等技术,通信抗干扰能力强, 通信比较稳定。CAN通信能够用于动力总成控 制系统与MCU间的数据通信及程序的标定与诊 断。CAN收发器波特率为250kbps,数据结构 采用扩展帧(29位ID值)。
CAN通讯电路
电池管理系统软件设计
软件设计(主模块程序流程)
数据采集模块(MCU)软件设计
系统故障及保护控制
故障诊断
电池组状态码
8bit 7bit 6bit 5bit 4bit 3bit 2bit 1bit
单体低压一级报警: 单体 低压单体 高压总电 压低总电 压高电池 组能连续 放电峰值 放电 (单体电压 <2.90V 一级报警: ) 报 警 :压 报压报 警:量回 馈过电流 过流电流 过流 整车控制器限制电(单 体电(单 体电警 :( 总电( 总 电 压流 报警:报警 :连报 警 : 机转矩不超过额定压 <3.10V ) 压 >3.75V ) 压 > 3 . 6 5 * N( >150A续 放 电( >200A ) 转矩的 30% ,提醒整车 控制主控 立即< 2 . 7 5 * NV) ,主控), 整车>100A 5整车 控制 驾驶员马上回充电器提 醒驾下令 停止V) 整车控立即 下令控制 器降分钟以上, 器降 低输 站 充 电 , LC D 显 示驶员 马上充电 机充制器 立即停止 充电低回 馈转整车 控制出转 矩, 单体电池低压二级回充 电站电或 整车下令 停止机充 电或矩 , L C D器降 低输LCD报警 报警 充 电 ,控制 器禁电流输出, 整车 控制显示 峰值出转 矩, L C D 显 示止制 动回L C D 显 示器禁 止制充电 电流L C D 给 出 单体 电池馈充 电,总电 压低动回 馈充报警 连续 放电 低压 一级L C D 显 示压报警 电 , L C D 过流警报 报警 单体 电池 显示 总电 高压报警 压高 压报 警
动力电池管理系统之SOC核心技术分析
动力电池管理系统之SOC核心技术分析动力电池管理系统(Battery Management System,简称BMS)在电动车辆领域扮演着极为重要的角色。
State of Charge(SOC),即电池的电量状态,是BMS的核心指标之一、对于电动车辆的使用者来说,了解电池电量的情况可以让他们更好地管理车辆的使用。
SOC的核心技术分析主要涉及电池的充放电过程的监测与计算方法。
常用的SOC计算方法有开路电压法、响应面法和卡尔曼滤波法等。
开路电压法(open-circuit voltage,简称OCV)利用电池的伏安特性曲线,在没有电流通过电池的情况下,通过测量电池的开路电压来估算电池的SOC。
这种方法简单直接,只需通过查找电池的伏安特性曲线对应的SOC值即可。
但是,由于电池工作过程中,电池内部电阻的影响导致电池的开路电压与SOC之间存在一定的不确定性,因此这种方法的准确性有一定局限性。
响应面法是通过测量电池在不同SOC下对电流的响应,建立SOC与电流响应之间的关系模型,从而实现SOC的估算。
这种方法可以通过实验得到电池的响应面数据,再根据电流响应的特征通过插值法来计算SOC值。
响应面法相对于OCV法在准确性和稳定性上有所提升,但是需要大量的实验数据以及复杂的计算过程,算法的实时性差。
卡尔曼滤波法(Kalman Filter)是一种基于状态估计的算法,通过对系统模型和测量模型的线性化,结合上一时刻的测量数据和预测数据,实时地对电池SOC进行估算。
该方法不依赖于电池的特性曲线,具有良好的实时性和准确性。
但是,卡尔曼滤波法对电池模型的准确性要求较高,并且算法复杂度相对较高。
随着电池技术的不断发展,SOC的估算方法也在不断演进。
例如,基于神经网络(Neural Network)的SOC估算方法,在训练阶段使用大量的电池测试数据,通过神经网络的学习能力来建立SOC估算模型,从而提高估算精度。
除此之外,也有一些基于深度学习的SOC估算方法,通过对电池工作过程中的多个特征参数进行监测和学习,实现对SOC的准确估算。
基于动力锂离子电池一阶rc 模型的soc估计程序设计
基于动力锂离子电池一阶rc 模型的soc估计程序设计下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成,希望大家下载以后,能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改,请根据实际需要进行相应的调整和使用,谢谢!并且,本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料,如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等,如想了解不同资料格式和写法,敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!基于一阶RC模型的动力锂离子电池SOC估计程序设计随着电动汽车和可再生能源存储系统的快速发展,电池状态监测,特别是荷电状态(State of Charge, SOC)的准确估计,成为了电池管理系统(Battery Management System, BMS)的关键技术。
基于SoC的智能锂离子动力电池管理系统设计
基于SoC的智能锂离子动力电池管理系统设计
刘文昊;陈敬远;沈炜
【期刊名称】《工业控制计算机》
【年(卷),期】2009(022)005
【摘要】针对目前锂离子动力电池保护电路扩展性和可靠性差的缺陷,设计了一种基于片上系统的锂离子动力电池保护电路,详细介绍了电路的硬件和软件设计,实现了灵活高效的锂离子动力电池管理方案.
【总页数】3页(P82-83,85)
【作者】刘文昊;陈敬远;沈炜
【作者单位】浙江理工大学信息电子学院,浙江,杭州,310018;浙江传媒学院,浙江,杭州,310018;浙江理工大学信息电子学院,浙江,杭州,310018
【正文语种】中文
【中图分类】TN92
【相关文献】
1.一种基于SOC的主动均衡电池管理系统设计 [J], 易鸿
2.基于STEKF的锂离子动力电池SOC估算 [J], 田晟; 吕清; 李亚飞
3.基于特征组合堆叠融合集成学习的锂离子动力电池SOC估算 [J], 何瑛;钟根鹏;陈翌
4.基于超声测量及神经网络的锂离子动力电池SOC估算 [J], 周世杰;李顶根
5.基于快速SR-UKF的锂离子动力电池SOC联合估计 [J], 章军辉;李庆;陈大鹏;赵野
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
动力电池管理系统之SOC核心技术分析
动力电池管理系统之SOC核心技术分析BMS:Battery management systems-电池管理系统SOC:State of charge-当前剩余电量/容量DOD:Depth of discharge-放电深度前言:伴随如火如荼的新能源汽车和充电桩市场,政策接二连三,新能源行业已然成为国家战略。
但身在投资领域的投资人,认清市场前景的同时,必须沉下心来学习技术领域,把握新能源行业核心本质,找寻行业独角兽潜质的高科技企业,伴随企业和行业共同成长。
作为新能源行业分析领域的专业人士,接下来的日子将随着自己对新能源动力电池领域的深入分析,将一些电动汽车技术领域的基础知识分享给大家,真正了解行业本质技术。
此次选择动力电池管理系统的SOC分析,一方面是因为SOC 是BMS的核心,BMS是动力电池的核心,动力电池是新能源汽车的核心,SOC对新能源汽车至关重要;另一方面是因为新能源汽车整体太庞大,很难说深,说小说深较好把控,也学习的深入。
SOC是当前动力电池剩余电量/容量的简称,汽车通过SOC,知道目前的电量状态,通过SOC,我们把综合影响因素说开去,形成一个宏观系统的概念。
一:现状分析如果没有准确的SOC,会出现的情况:1、过充/过放情况,导致缩短电池寿命,趴窝等;2、均衡的一致性效果不理想,降低输出功率,动力性能降低;3、为了避免趴窝,设置过多冗余电量,减少整体能量输出;所以SOC的精确估算意义重大,对车主而言,SOC直接反应的是当下的电量状态,还能行驶多远的距离,确保能顺利抵达目的地;对电池本身而言,SOC的精确估计背后涉及开路电压、瞬时电流、充放电倍率、环境温度、电池温度、停放时间、自放电率、库伦效率、电阻特性、SOC初值、DOD 等的非线性影响,而且这些外在特性彼此影响,彼此也受不同材料、不同工艺等的影响,所以精确估计SOC数值变得非常重要,其算法也是相关企业的核心竞争力之一。
接下来我们将讨论SOC算法的现状、深入分析其影响因素和实际问题讨论。
基于STM32的锂电池组SOC管理系统的研究与设计
基于STM32的锂电池组SOC管理系统的研究与设计针对锂电池组单体多、电路复杂使SOC管理不到位的问题,设计出一种新的锂电池组SOC管理系统。
硬件上通过集成的电池管理芯片实现电池状态参数的采集,STM32控制器通过IIC总线实现数据接收及处理,算法上采用开路电压结合安时积分方法实现SOC实时估计。
该系统电路拓扑简单,稳定性和可靠性较高。
实验证明,该系统能实现锂电池组SOC的实时监测,准确度高。
标签:电池管理系统;STM32控制器;电池管理芯片;开路电压法;安时积分法引言锂电池作为未来电池发展的重要方向,离不开有效的能量管理系统(Battery management system,BMS )。
电池荷电状态(State of charge,SOC)作为BMS 的主要参数,实时监测SOC能够防止锂电池过充过放,从而延长电池寿命,保证电池组的续航里程[1-2]。
如果电池组单体较多,需要采集大量的数据,如果用传统的数据采集电路,接线复杂,对于嵌入式系统来说,这种方案并不可取[3]。
所以本文以磷酸铁锂电池为研究对象,以STM32F103V作为主控芯片,利用集成的电池管理芯片设计锂电池管理系统,实现对整组电池SOC的实时监测。
1 系统硬件设计为了实现对锂电池组的实时监测与管理,整个管理系统的功能主要包括电池组电压、电流和电池单体电压、温度等数据的采集,通过主控芯片STM32来估计电池SOC以及显示电池组基本信息,整个系统框图如图1所示。
1.1 电池组基本参数采集采用TI的集成电池管理芯片,避免了传统数据采集时复杂的接线,能准确的采集到电池组电压、电流、单体电压以及温度等信息,本系统采用BQ76930芯片,内部集成了14-bit ADC,能同时采集10个电池串联组成的电池组的数据,单体端电压测量范围为0-6.275V。
将电流检测电阻两端的电压通过芯片引脚SRP 和SRN,连接到芯片内部ADC和库仑计,计算累积电荷,从而达到检测电流的目的。
基于UCOSII锂离子电池监控管理系统的设计
设计与研发2019.02基于UCOSI I锂离子电池监控管理系统的设计唐俊龙,龚磊,禹智文,刘远治,肖世勋(长沙理工大学物理与电子科学学院,湖南长沙,410114)摘要:本文针对了新能源锂离子电池在电动车领域内的应用,提出了以STM32F103RCT6芯片和UCOSII操作系统为核心的锂离子电池监控管理系统(BMS)设计方案,基于电源管理芯片bq7694003完成了外围电路设计的电压采集、电流采集、温度采集、防止电池过充/过放的均衡保护、SOC估算等功能的软硬件锂离子电池监控系统,具有良好的LCD和上位机用户界面。
测试结果表明监控管理系统数据采集精度高,均衡效果好,可应用于锂离子电池组监控技术领域中。
锂离子电池监控管理系统简单易用、性能好、成本低,是串联或者串并混联导致电池组充放电不均衡情况的一种良好的解决方案。
关键词:BMS ;SOC ;均衡;温度保护Design of Monitoring and Management System Based on UCOSIILithium Ion BatteryTang Junlong,Gong Lei,Yu Zhiwen,Liu Yuanzhi,Xiao Shixun(School of Physics& Electronic Science,Changsha University of Science& Technology,ChangshaHunan,410114)Abstract:In this paper,the design scheme of lithium-ion battery monitoring and management system(BMS) with STM32F103RCT6 chip and UCOSII operating systembased on the application of new energy lithium- ion battery in the field of electric vehicles is proposed..The hardware and software of the lithium- ion battery monitoring system for the peripheral circuitof the power management chip bq7694003, the voltage,current and temperature sampling,balanced protection against battery overcharge/ overdischarge,SOC estimationaredesigned.The user interface of the LCD and host computer is friendly. The test results of the monitoring and management system show that data acquisition accuracy is high and balance effectis good And the system is applied to the field of lithium ion battery pack monitoring technology.The lithium-ion battery monitoring and management system is simple and easy to use,and its cost performance is high.It is a good solution for the imbalance of charge and dischargeof the battery pack caused by series or serial-parallel hybrid.Keywords:BMS;SOC;balance;temper a t u repro t ec t ion〇引言目前以石油为主导的传统能源消费结构中存在石油资 源的枯竭、城市交通汽车尾气造成的污染和雾霾问题等隐患 导致社会正大力开发新能源代替传统能源。
动力电池管理系统之SOC核心技术分析
动力电池管理系统之SOC核心技术分析SOC (State of Charge) 是指电池的充放电状态,也就是电池的剩余容量与满充容量的比例。
动力电池管理系统 (Battery Management System, BMS) 中的SOC核心技术主要是通过各种算法和方法来估计和计算电池的SOC,并提供准确可靠的SOC信息。
SOC的准确估计对于电动车和储能系统的性能和安全至关重要。
在电动车中,准确的SOC估计可以提供实时的剩余里程和充电时间等信息,方便驾驶员合理规划行程和使用车辆。
在储能系统中,准确的SOC估计可以优化能量调度和延长电池寿命,提高系统的能量利用效率等。
常见的SOC估计方法包括开路电压法、电流积分法、卡尔曼滤波法等。
开路电压法是通过测量电池在静态状态下的电压和已知SOC之间的关系来估计SOC,但在动态工况下准确性较差。
电流积分法则是通过对电池输入和输出电流进行积分来估计SOC,但积分误差会随时间累积,导致估计结果的不准确。
卡尔曼滤波法是一种基于状态估计和观测的滤波算法,通过将测量电流和电压与电池模型进行卡尔曼滤波来估计SOC,具有较高的准确性和稳定性。
然而,由于电池充放电特性的不确定性、温度变化和老化效应等因素的影响,单一的SOC估计方法难以满足精确估计的要求。
因此,现代BMS系统往往采用多种SOC估计方法的组合与融合,以提高估计的准确性和可靠性。
另外,还有一些其他的SOC核心技术在动力电池管理系统中得到应用。
比如,SOC平衡技术可以通过调整电池组内各个单体电池之间的充放电程度,实现电池之间的电荷平衡,避免电池因SOC不均匀而导致的性能损失。
SOC预测技术可以通过对电池组历史数据的分析和建模,预测未来一段时间内的SOC变化情况,提前做好充电或维护计划。
另外,还有SOC校准技术、SOC显示技术等。
总之,SOC核心技术是动力电池管理系统中非常重要的一部分。
准确的SOC估计可以提高电动车和储能系统的性能和安全性,同时也对电池的寿命和能量利用效率有着重要的影响。
动力电池智能管理系统设计
动力电池智能管理系统设计1. 引言动力电池是电动汽车最重要的组成部分之一,其状态的监测和管理对于电动汽车的可靠性、安全性、经济性具有重要的影响。
目前,动力电池智能管理系统已成为电动汽车的核心技术之一,在动力电池容量、充放电控制、寿命预测等方面发挥着重要作用。
本文旨在介绍动力电池智能管理系统的设计原理和方法。
2. 动力电池智能管理系统的概述动力电池智能管理系统是一种能够自动监测和调节动力电池状态的系统,它能够监测电池的电量、电压、温度、SOC(电池剩余电量)等参数,并根据实时数据进行充放电控制、功率分配及寿命预测等操作。
其设计的主要目的是提高电动汽车的性能和可靠性,延长电池的使用寿命。
3. 动力电池智能管理系统的设计原理动力电池智能管理系统的设计原理包括硬件和软件两个方面。
在硬件方面,其主要功能包括数据采集、数据传输和控制功能。
数据采集部分主要负责采集电池的参数,包括电压、电流、温度、SOC等;数据传输部分是将采集到的数据传输到控制部分;控制部分则根据传来的数据进行控制操作。
在软件方面,动力电池智能管理系统主要包括数据处理、状态估计和控制算法三个部分。
数据处理部分主要负责将采集到的数据进行处理,并根据需要存储数据;状态估计部分是对电池状态进行估计,包括对电池寿命和SOC的估计等;而控制算法则是根据数据处理和状态估计的结果进行充放电控制、功率分配及寿命预测等操作,以实现对电池状态的控制和调节。
4. 动力电池智能管理系统设计的关键技术和方法动力电池智能管理系统设计的关键技术和方法主要包括以下几个方面:(1)电池参数的采集和处理技术。
采集电池的电量、电压、温度、SOC等参数是实现动力电池智能管理的基础,因此需要具备高精度、高速度和高可靠性。
(2)电池状态估计技术。
电池状态估计是根据电池的过去记录和当前数据,估计电池剩余寿命和SOC等状态的技术。
电池状态估计的准确性直接影响电池的使用寿命和性能。
(3)充放电控制方法。
智能化锂离子电池管理系统的设计与实现
智能化锂离子电池管理系统的设计与实现
1 引言
现代的移动通信设备越来越重视移动设备电源问题。
移动电源的核心问题是可充电电池的管理问题,由于电池的管理与电池的化学特性密切相关,不同种类的电池具有不同的充电和使用特性,即使相同种类电池,由于采用电池材料特性不同,对充电和使用要求也不相同,因此使电池自己实现智能管理是电池用户的迫切要求。
为解决电池的使用问题实现电池的“即插即用”,智能电池开始得到广泛应用,国际上一些著名的电池公司均开发了针对自己电池特性的智能电池体系。
目前电池实现智能化的途径有两种,一种是采用一些专用的集成电路来实现,一种是采用集成了模拟模块的单片机来实现。
专用集成电路的方案存在以下缺点:只针对一种电池和一类电池的特性,电气接口和制式不统一,有的专用集成电路已跟不上电池技术的发展。
本文采用的是单片机方案,实现对采用锂钴材料体系生产的18650电池的智能化管理,同时考虑未来电池技术的发展,并借鉴了智能电池技术成熟应用,选用了SMBus1.1做为智能电池数据通信接口,该方案具有通用、可扩展、易升级等特点。
2 系统构成及其主要功能
系统构成原理框图如图1所示。
本系统采用Motorola68HC908单片微处理器(简称MCU)对4节串联的18650型锂离子电池进行统一管理。
该MCU具有12K闪速内存贮器,可在线擦写10万次。
具有14路A/D 10位的信号采集口,两路增益可编程运算放大器,具有SMBus1.1接口和低功耗工作模式,可以方便实现多路模拟信号的采集和按SMBus1.1协议实现数据通信功能,另外该系列MCU在设计上具有。
智能型锂电池组管理系统设计_张亮
25
电工电气 (2012 No.5)
智能型锂电池组管理系统设计
电阻,AQW215的负载电流最大能达0.4 A,故选择 每节电池串联一个18Ω、1 W的电阻,在充电过程 中对检测到电压较高的电池进行放电,放电电流大 约在200 mA。
+3.3 V
R10
1
8 R12
B10
P10 2 3
7
6 R13
B9
Saber软件对该电路进行仿真,其仿真结果如图4 所示。
S Vin
L D
+ CR
图2 BUCK拓扑电路
D8 R50
R49
Q4
R55
R53 R54 Q5
GND
Q6 R56
Q7 IRF9540N
PWM C28 R57
U/ V
U/ V
图3 开关管驱动电路
6 4 2 0 -2 588 589 590 591 592 593 594
2 主要电路设计
2.1 主控单元的设计 本设计主控单元选择LPC2138,它是基于一个
支持实时仿真和嵌入式跟踪的16/32位ARM7TDMI-S 的CPU。带有32 KB片内静态RAM、256 KB片内FLASH 存储器,6路PWM输出,以及双路8通道10位逐次逼 近型A/D转换器。这样就不需要外接A/D转换器,其 工作频率最高可达60 MHz。小型的LQFP64封装上包 含多达47个通用I/O口,支持空闲和掉电两种低功 耗模式。
t/μs a)PWM端口电压
90 60 30 0 -30
588 589 590 591 592 593 594 t/μs
b)开关管门极电压
图4 仿真结果
从该仿真结果图中可以看出:在591μs处,主
智能锂电池管理系统设计与控制
智能锂电池管理系统设计与控制使用锂电池的设备已经不再仅仅是移动设备和低功耗设备。
随着技术的飞速进步,锂电池已经被广泛的应用于电动汽车、储能系统等高要求领域。
同时,随着市场对于高效率、低维护的要求越来越高,设计一套智能化的锂电池管理系统(BMS)已经成为了一个必备的条件。
智能化的锂电池控制系统,可以大大提升锂电池的使用寿命、充电效率、放电安全,并且能够实现的电量监控和呈现,售后服务的智能化等多种功能。
一、智能锂电池管理系统的基本功能智能锂电池管理系统(BMS)作为锂电池的核心部件,具备以下几个主要功能。
1. 锂电池的充电管理充电是锂电池的一个非常关键的环节。
智能BMS通过监控锂电池电压、电流、温度等参数,综合算法对锂电池进行管理和控制,以保证充电效率和充电安全。
通过根据不同的充电环境和电池状态,自动调整充电电压和充电电流,充分利用充电过程中的时间,让电池有效补充电量,并且避免电池在充电过程中过度放热,延长电池寿命。
2. 锂电池的放电管理智能BMS通过监控电池电流、电压、温度等参数,综合算法控制电池的放电速率和放电电量,使电池有一个合理的放电范围,从而避免电池过度放电,延长电池的使用寿命。
3. 电池容量检测和电池寿命预测动力锂电池常常因为长期使用,电池化学材料的寿命不可避免地会出现损耗,导致容量、电压等参数的变化。
智能BMS通过电池容量检测和电池寿命预测算法,能够及时发现电池寿命变化的迹象,预测电池的使用寿命,促使用户及时更换电池,减少电池故障的风险,从而更好地保护电池。
二、智能锂电池管理系统的具体实现智能锂电池管理系统有很多的实现方式,这里简单介绍其中一种。
1. 采集系统智能锂电池管理系统的首要任务是采集电池信息,并将采集到的信息传输到控制平台进行处理。
因此,锂电池采集系统是整个BMS中一个非常重要的环节。
电池采集系统包含BMS主控制器、电池温度、电池电压检测、放电电流检测、充电电流检测等组成部分。
锂电池动力系统SOC估计与优化方法研究
锂电池动力系统SOC估计与优化方法研究锂电池动力系统是目前电动汽车和混合动力汽车主要采用的动力系统之一。
而衡量锂电池动力系统性能的关键指标之一是电池的SOC(State of Charge,即电池电量),因此准确估计和优化SOC对于锂电池动力系统的正常运行和有效管理至关重要。
本文将围绕锂电池动力系统SOC估计与优化方法展开研究,从相关理论和方法、算法设计和实现、现有研究案例和未来研究方向等四个方面进行详细探讨。
首先,相关理论和方法是进行SOC估计和优化的基础。
SOC 估计可以通过不同的物理模型、数学模型以及基于测量电流和电压的方法来实现。
物理模型是根据锂电池的性质和特性,建立的考虑电化学反应、扩散和传递过程的模型。
数学模型则是基于锂电池电压和电流之间的非线性关系,通过数学建模和滤波算法来估计SOC。
本文将介绍目前常用的物理和数学模型,并对其进行比较和分析,以找出适用于不同电池系统的估计方法。
其次,算法设计和实现是SOC估计和优化的关键环节。
算法的设计需要考虑实时性、精确性和计算复杂度等因素。
常用的算法包括卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
研究者们通过改进和优化这些算法,并结合实际应用场景的特点,在实验室和实际车辆测试中验证了算法的有效性和稳定性。
本文将介绍和分析不同算法在SOC估计和优化中的应用情况,并探讨其优缺点以及改进方向。
进而,本文将介绍一些实际的研究案例和应用。
目前,锂电池动力系统SOC估计和优化已经广泛应用于电动汽车和混合动力汽车,并在增加电池寿命、提高能量效率、保证动力性能等方面取得了显著成效。
本文将以实际案例为依据,探讨SOC估计和优化在实际应用中的效果和价值,并对未来的应用前景进行展望。
最后,本文将提出未来SOC估计和优化方法研究的方向。
尽管目前有许多有效的方法和算法,但SOC估计和优化仍然面临一些挑战,如电池特性变化、温度和SOC之间的耦合效应、多物理场协同仿真等。
动力锂电池管理系统的设计及SOC的估算
一 一 一 一 一 一 一 一 一
1 6位 9 S 1 2 D T1 2 8 单 片机 , 工作 频 率 2 4 MHz , 1 2 8 K
片内 F L AS H, 4 K片内 R AM , 3路 C AN 控 制 器 ,
流信 号 , 经过 信 号 电路调 理滤 波输 入 到 D S P的 A/ D
电池 组 采取合 适 的 充放 电控制 策 略. [ 。 ]
电池 组
~ 一 一 一 一 一 一 一
C
电池 组
1 系统 硬 件 设 计
1 系统硬件设计框 图
本 系统 采 用 5个磷 酸 铁 锂 电池 模 组 , 每 个 模 组
由2 4节单 体 电池 串联 而成 , 每节 单体 电池 的额定 电
好 的充放 电控 制策 略 , 管理 系统 的研 发尤 为重 要 . 叫 本 文 针对 目前 电池 管理 系统 的应用 需 求 设计 B MS , 主要 实现 三大 功能 : 1 ) 实时 监测 电池 状态 , 采集 单体 电池 电压 、 电流和 温度 等 ; 2 ) 在正 确获 取 电池 的状态
系统采 用 分布 式结 构 , 实现 电池 管理 功能 . 每 个 电池 组 模块 作 为一个 从 控子模 块 , 主从 控 系统 间 用 C AN 总线进 行通 信 . 系统 硬件 设计 框 图如 图 1 所示 , 虚线 框 为从 控 子模块 框 图. 主 控模 块 主要 功能是 采集 电池 组 总压 信号 和 电
2013年02月vol28no1journalofhubeiuniversityoftechnologyfeb2013收稿日期20121123作者简介张丹明1987女湖北赤壁人湖北工业大学硕士研究生研究方向为电力电子变换器新能源发电技术文章编号1003468401006704动力锂电池管理系统的设计及soc的估算湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068要采用一种分布式控制方案实现了对120节动力锂电池的电压电流温度等数据实时采集
智能锂电池管理系统研究与设计
智能锂电池管理系统研究与设计智能锂电池管理系统(BMS)是一种关键的电池管理设备,用于监控、保护和控制锂离子电池的充放电过程。
目前,随着锂电池在各种领域的广泛应用,智能BMS的研究和设计变得越来越重要。
本文将围绕智能BMS的研究与设计展开讨论,并介绍其功能、算法和应用。
首先,智能BMS具备多种重要功能。
其主要功能之一是对锂电池进行实时监控和管理,包括电池的电压、电流、温度等参数的测量和记录。
通过对这些参数的监测,BMS能够实时检测电池的状态并提供合适的保护措施,防止电池过充、过放、过流等引发的安全隐患。
其次,BMS还具备均衡充放电功能,能够确保多个动力电池单体在充放电过程中保持均衡,最大限度地延长电池的使用寿命。
此外,智能BMS还能提供电池容量估计和剩余寿命预测等高级功能,以提供更合理的电池管理策略。
在智能BMS的设计中,需要考虑如何确保高精度测量和准确控制。
对于电池参数的测量,BMS通常采用高精度的传感器和专用的测量电路,以确保测量结果的准确性。
在控制方面,BMS通常采用先进的控制算法和软件,能够根据实时测量结果进行智能调节并控制电池的充放电过程。
此外,BMS还需要具备高度可靠性和稳定性,以确保电池的安全运行。
在智能BMS的研究中,一项重要的任务是开发合适的均衡控制算法。
由于锂电池充放电过程中单体间的电压差异,容易导致容量的不均衡。
因此,均衡控制算法能够确保每个电池单体在充放电过程中的状态保持一致。
均衡控制算法通常基于电池的电压和温度等参数,通过调整单体之间的充放电电流来实现均衡。
目前,常见的均衡控制算法包括被动均衡、主动均衡和混合均衡等方法,每种方法都有其特点和适用场景。
智能BMS在各个领域的应用也越来越广泛。
在电动车领域,智能BMS可以确保电池组的安全性和性能稳定性,提高电动车的行驶里程和续航时间。
在可再生能源领域,智能BMS可以对电池进行监测和管理,优化能源存储和供需平衡。
在航天航空领域,智能BMS可以保证航天器和无人机等设备的安全运行。
智能锂电池管理系统设计
智能锂电池管理系统设计随着移动设备、电动汽车等低碳环保产品的不断发展和普及,锂电池逐渐成为主流电池。
而智能锂电池管理系统也越来越重要。
智能锂电池管理系统是一种通过监测、控制、管理和诊断锂电池状态的方法,保障锂电池电池的可靠性、性能和安全性。
本文将介绍智能锂电池管理系统设计的主要内容。
一、系统框架设计智能锂电池管理系统的设计需要一个稳定、完备的框架。
系统框架设计应该是可扩展、可重用和可维护的,同时考虑到实现便利性和代码可读性可以使用常见设计模式如MVC(Model-View-Controller)和IoC(Inversion of Control)。
MVC将系统按照模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)划分,基于模型的实时数据管理视图展示,而控制器则实现与外界交互的逻辑控制。
IoC是一种通过外部注入(Dependency Injection)来解耦应用程序各层之间联系的技术。
这些基本的技术可以为智能锂电池管理系统提供一个良好的框架。
二、数据管理和记忆模型设计数据管理模块是智能锂电池管理系统的核心部分,负责锂电池状态数据的收集、传输和存储。
为了实现数据的高效管理, 可以设计适合实际应用场景的数据结构,结合差分和实时补偿技术来确定和更新锂电池状态。
涉及到的算法包括滤波算法、小波变换等。
记忆模型设计是针对锂电池系统的偏移量、容量衰减等因素所建立的锂电池模型。
主要用于管理锂电池的健康状态,并应用于优化锂电池动力输出的控制策略中。
本模型按照锂电池结构参数、温度和放电加速度因素来确定相关因素。
三、数据显示及监测系统设计数据显示及监测系统是智能锂电池管理系统的一个重要组成部分,通过实现数据的可视化、分析结果并提供警告和保护功能,可以最大化提高锂电池容量、运行时间和安全。
在设计上,数据展示可以采用图表、热力图等方式,以帮助用户更清楚地观察锂电池的状态参数。
监测系统具有以下几个方面:1.实时数据采集和处理:通过传感器(如电压、电流、温度等)采集实时数据,并将这些数据统一记录在数据管理模块中,并进行相关的数据清洗、处理工作。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
基于SoC的智能锂离子动力电池管理系统设计*刘文昊1陈敬远2沈炜1(1浙江理工大学信息电子学院,浙江杭州310018;2浙江传媒学院,浙江杭州310018)Management System for Intelligence Lithium-ion Power Battery Based on SoC目前锂离子动力电池保护技术有两种:一种是基于专门的保护芯片的,这种电路一般只针对四节电芯以下的动力电池,可扩展性差;另一种是基于模拟电路的,这种电路相对精度低,保护可靠性差。
因此,使用片上系统(SoC,System-on-Chip)结合外围电路的技术,实现了灵活、低成本、高效率的智能锂离子动力电池管理方案。
1系统框图及原理使用SoC结合外围电路的技术完全可以应用于锂离子电池的管理,在该方案中,SoC芯片选用PIC16F887,用于管理外围电路,因此,PIC16F887不需要直接面对高电压、大电流,而只需要处理外围电路传递的信号,从而实现灵活高效的控制。
为方便起见,假定锂离子动力电池采用5节18650电芯串联而成,充电采用先恒流再恒压的充电方法。
恒流充电电流为2.5A,恒流充电截止电压为4.2V,恒压充电截止电流为0.1A。
放电电压下限为2.5V。
系统原理图如图1所示。
图1保护电路原理图当串联电芯中任意一节电压低于2.500±80mV并有1000ms延时时,控制板产生过放保护,切断放电回路;当串联电芯任意一节电压高于4.3V±25mV并有1000ms延时时,控制板产生过充保护,切断充电回路;当电池输出正负极直接短路时,控制板立即产生短路保护,切断放电回路;当充电过程中电池组的温度超过50±2℃或者放电过程中电池组的温度超过70±2℃时,控制板切断相应的回路进行过温保护;均衡电路必须保证充电和放电结束时任意两串电芯间的电压差不得超过20mV;电压显示用不同的电池电压表示不同的容量,使用四个LED显示。
2系统硬件设计2.1采样电路1)电压采样。
关键在于怎样获得单节电芯的端电压。
为了尽可能减小外围电路的复杂度,便于集成,降低成本。
本系统采用电阻分压网络对电池组进行分压,获得每节电芯对地的电压,单节电芯端电压的计算放在PIC16F887的程序中进行。
第n节电芯的端电压等于第n节电芯对地的电压减去第n-1节电芯对地的电压,依次类推。
2)电流采样。
采用精密电流采样电阻进行采样。
为了减小功耗,采样电阻阻值要尽量小,这里采用2mΩ,精度为0.1%的精密电阻,电阻串联在电池组的负极端。
放电回路流过采样电阻的电流被转化为电阻两端的电压送入PIC16F887的模拟输入口,与过流门限电压进行比较以做过流判别。
3)温度采样。
使用负温度系数温敏电阻来获得电池的温度信息,每两节电芯共用一个温敏电阻,温敏电阻紧贴在电芯表面。
通过测量电阻的阻值来获得电池的温度。
2.2短路保护电路目前,主要的短路保护方法有:采用聚合物式正向温度系数和电池组短路保护芯片实现。
但前者的反应速度较慢,动作时间大约在500ms左右;后者一般只适用于串联级数较少的电池组中,灵活性较差。
因此,该保护电路采用模拟电路来实现。
短路保护所依据的电压来自电流采样电路中采集到的电压U1。
短路保护基准电压可以根据具体要求通过调节R4和R5的值灵活设定。
锂离子动力电池短路保护电路如图2所示。
电路中的两个摘要针对目前锂离子动力电池保护电路扩展性和可靠性差的缺陷,设计了一种基于片上系统的锂离子动力电池保护电路,详细介绍了电路的硬件和软件设计,实现了灵活高效的锂离子动力电池管理方案。
关键词:智能锂离子动力电池,SoC,管理系统AbstractAimed at the defect of poor reliability and scalability for the current lithium-ion battery protection circuit,a protection cir-cuit of lithium-ion power battery based on SoC was designed.The hardware and software design of protection circuit is in-troduced in detail,a flexible and highly efficient lithium-ion battery management program is achieved.Keywords:intelligence lithium-ion power battery,SoC,managementSystem基于SoC的智能锂离子动力电池管理系统设计82*杭州市产学研合作项目(20071931E36)运放选用双运放LM358。
综合采样精度和短路保护动作时间的考虑,电容C1和C2的取值不宜过大,本电路中两者均取100pF。
D1和D2均选用MBR2045CT。
过流保护采用多级保护模式,即设定多个过流保护阈值电压,并分别设定过流延迟时间,阈值越大的延迟时间越短。
电流电压转换电路由双运放LM358和若干电阻电容组成。
利用运放的“虚断”特性可知,电压U2'=I·R s(其中I表示放电回路中RS两端流过的电流),利用运放的“虚短”特性,可知U1'=U2',因此,U1=U1'2·(R2+R3),U1=I·RsR2·(R2+R3)这样,电流电压转换电路就把采样电阻RS两端流过的电流I转换为了电压U1。
电压U1送入PIC16F887的I/O口ANL5,经过PIC16F887的A/D转换后,和过流门限电压比较,从而控制短路保护电路的状态。
图2短路保护电路当放电回路发生短路时,回路中的电流突然增大,电压U1大于短路保护基准电压U2,比较器输出低电平。
由于在正常放电时,过放控制端RD2口输出高电平,因此,此时二极管D3导通,过放控制端RD2口立即被拉低为低电平,过放控制MOS-FET M2被关断,放电回路立即被切断。
PIC16F887的INT中断设置为下降沿中断,短路后INT中断服务程序检测短路保护解除条件并控制RD2端的输出以解除短路保护。
放电回路没有短路时,回路电流较小,比较器输出为高电平,且其电压值大于过放控制端RD2口的电压,因此二极管D3处于截止状态,短路保护不工作。
图3短路保护动作波形短路保护动作仿真波形如图3所示,测试点如图2中所示。
探针probe1检测的是放电回路的电流,探针probe2检测的是过放控制MOSFET M2的栅极电压。
当放电回路发生短路时,放电回路中的电流从20A突然增大到40A,二极管D3从截止状态变为导通状态,过放控制MOSFET M2的栅极电压被拉低至0.7V,M2截止,放电回路被切断,电池得到保护。
从图中可以看出,动作时间大约为70μs。
该锂离子动力电池短路保护电路的特点是短路保护动作所依据的电压来源于过流保护电路得到的电压,实现了过流保护和短路保护的有效结合,保护电路完全由模拟电路来实现,具有电路简单,反应时间短,成本低,灵活度高等优点。
2.3均衡电路由于动力电池是由多节电芯串联而成,且目前充放电也主要是串联方式。
因此,在充电过程中,必然会出现一节电芯首先充满的情况;而在放电过程中,又会出现一节电芯首先放完的情况。
这样久而久之,会严重影响电池的使用寿命,因此,均衡电路的好坏对电池的寿命至关重要。
为了提高均衡效率,本系统采用独立均衡的控制方法,每节电芯都配备一个均衡模块,电路原理图如图4所示。
电路由一个反向阻塞二极管,一个限流电阻,一个功率晶体管和晶体管驱动电路组成。
充电时,电压首先达到4.2V的那几节电芯的均衡模块工作,将该节电芯的充电电流分流,减小该节电芯的实际充电电流;放电时,电压最晚达到2.5V的那些电芯的均衡模块工作,增加该节电芯的放电电流。
两种情况都是减小了电芯的端电压,使电芯的电压都趋近于充电和放电的截止电压,达到均衡的目的。
2.4电量显示电路为了尽可能准确地反映锂离子动力电池剩余电量的多少,对各节电芯的电压取平均后,作为剩余电量的判断依据。
电量显示采用四个LED来指示剩余电量的多少,用LED亮的个数表示剩余电量的多少。
电压、剩余电量和LED亮的个数三者之间的关系如表1所示。
表1电压、剩余电量和LED亮的个数之间关系表电量显示电路中设计一个轻触开关,平时不显示,当按一下轻触开关,电量指示功能启动并延时显示2s。
2.5低功耗设计由于锂离子动力电池保护电路也要由电池来供电,因此,为了延长尽量延长一次充电的使用时间,电路的功耗要尽可能地小。
因此,低功耗设计显的至关重要。
低功耗设计主要从两方面着手,一是PIC16F887的外围电路,另一个就是PIC16F887本身。
对于外围电路,尽可能选用功耗低的器件,电压、电流检测等采样电路设计一个开关MOS管用以控制采样电路的开启和关闭,在不需要采样的情况下,关闭采样电路,以降低电量消耗。
锂离子动力电池在充电、放电和显示按键按下时,PIC16F887处于工作模式,其余时间处于休眠模式。
唤醒采用电流唤醒和显示按键唤醒的方法。
3系统软件设计为了提高程序的可移植性,采用C语言编程,开发环境采用MPLAB IDE集成开发环境,编译器采用Hi-Tech公司的PICC v8.05。
系统上电后,先进行系统初始化和打开中断,然后设置TMR0定时器为溢出中断,每256个时钟周期溢出一次,作为数据采样的时间周期。
在溢出中断服务程序中进行所有的数据采集,主程序设置对应的计时变量,并在主程序中检测过压,过流,过温时间,以控制过压,过流,过温保护电路的工作状态。
算法如下:(下转第85页)图4均衡模块原理图(上接第83页)1)系统初始化,并打开中断;2)设置TMR0为溢出中断;3)设置过压,过流,过温计时变量;4)TMR0发生溢出中断,则转入中断服务程序中进行数据采样;5)对相应的计时变量进行计时更新;6)检测过压,过流,过温时间,时间到,则启动相应的保护电路。
参考文献[1]钱恒安,邢树佩.新型动力电池技术及应用[J].能源技术,2007,44(2):11-13[2]林枫,王月忠.智能化锂离子电池管理系统的设计与实现[J].微计算机信息,2005,21(3):78[3]张艳,胡桂.SOC技术在电子设计中的发展[J].安阳工学院学报,2005(1):21-22[4]陈守平,等.动力电池组特性分析与均衡管理[J].电池工业,2003,8(6):268-270[5]PIC16F882/883/884/886/887Date Sheet[M].USA:Microchip Technology,2008[收稿日期:2008.12.1]微波多普勒传感器应用Doppler雷达定理传送低功率微波并接收物体反射回的能量。