摘要：随着国家经济的日益发展及高速铁路的现代化建设,各种机房被大量建设,大量的铅酸蓄电池被用于保障机房后备供电中。蓄电池技术的提高,在一定程度上促进着电池监控管理技术的发展。虽然中国蓄电池产业发展已达到世界先进水平,但国内关于蓄电池管理的技术并未达到世界前端,目前大多数蓄电池管理系统仍着重于监测而非管理。因此,建立电池模型,采用深度学习的soc(State of Charge,电池的荷电状态)算法对于电池智能管理系统有着重要的应用意义。通过准确地估算蓄电池soc,合理使用蓄电池的情况下,可以大大提高蓄电池的使用寿命,降低维护成本,能够实现良好的社会效益和经济效益。着重研究目前soc算法的利弊,通过建立新的soc算法模型、电路拓扑及功能,设计一种蓄电池智能管理系统,实现对蓄电池的在线管理、智能分析。

摘要：本文基于融合修正soc估计算法,设计了一种用于家用储能的电池管理系统(BMS)。基于家用储能系统BMS主从拓扑结构及磷酸铁锂电池的特性,设计了一种以NXP单片机(MC9S12)和TI电池管理芯片(BQPLA455A)为核心的BMS。该BMS可实现对多路电池电压、温度采集及均衡控制;同时,可根据采样数据利用融合修正soc算法进行soc计算。根据测试实际数据,将通过电池组实际电压、温度值与系统采样值,对电池均衡效果及soc进行分析。试验结果证明,设计的BMS具有较高的采样精度和采样速度,均衡控制合理,soc估算值误差较小,验证了本文所设计家用储能BMS的可用性。

摘要：本文对电动汽车电池管理系统的组成与功能方面进行了简单的分析,并从电池检测系统、soc估计系统及数据分析这三个方面对电动汽车电池管理系统的硬件与软件设计进行了探究。电动汽车电池组管理系统的有效运行,应具有数据监测、热管理及安全预警等方面的功能。在优化了soc估计方法后,过去应用该方法难以精准测量库伦效率的问题被有效解决,为之后保障电动汽车电池管理系统的有效运行奠定了良好的工作基础。

摘要：在国家大力推进节能环保理念下,新能源汽车受到了更多的关注。新能源汽车使用电能作为驱动电车运行的能量,在运行中不会产生污染环境的有毒有害气体,在大气污染防治方面作用较为突出。电池作为新能源汽车的供能物质,关系到汽车的使用情况,为提高电池使用的效果,新能源汽车会配置电池管理系统,其也是连接汽车和动力电池的重要系统。电池管理系统会收集车辆运行的数据,随后作出动作,提高新能源汽车运行的可靠性与安全性。围绕新能源汽车电池管理系统进行论述,归纳新能源汽车电池管理系统在硬件、软件、soc算法等方面的要点,希望对从业人员设计能源汽车电池管理系统有启示性意义。

摘要：本嵌入式系统以确保动力电源系统能够正常应用,并且保证电动车安全、提高电池寿命的一项关键技术,它具有保护电池性能,防止电池组中个别电池早期损坏的功能,利于电动车的运行,还具有保护和报警的功能。从硬件与软件两个方面着手,使用STM32微处理器与各类采集传感器为硬件核心,拓展必要的外部设备,设计完成电池管理系统。