四川BMS電池管理系統(tǒng)簡介

來源: 發(fā)布時(shí)間:2021-10-29

對(duì)于混合動(dòng)力車電池,由于工況復(fù)雜,運(yùn)行中為了維持電量不變,電流有充有放;停車時(shí)除了維護(hù)外,沒有站上充電的機(jī)會(huì);電池容量較小,安時(shí)積分的相對(duì)誤差大。因此,簡單的開路電壓修正方法還不能滿足混合動(dòng)力車電池SOC 的估計(jì)精度要求,需要其他融合方法解決。加權(quán)融合算法是將不同方法得到的SOC 按一定權(quán)值進(jìn)行加權(quán)估計(jì)的方法。Mark Verbrugge等采用安時(shí)積分獲得SOCc與采用具有滯回的一階RC模型獲得SOCv的加權(quán)方法估計(jì)SOC,卡爾曼濾波是一種常用的融合算法。由于SOC不能直接測量,目前一般將兩種估計(jì)SOC 的方法融合起來估計(jì)。SOC被當(dāng)成電池系統(tǒng)的一個(gè)內(nèi)部狀態(tài)分析。BMS 硬件的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分為集中式和分布式兩種類型。四川BMS電池管理系統(tǒng)簡介

通過短路、不正常充電、強(qiáng)制放電試驗(yàn)擠壓、撞擊、沖擊、振動(dòng)、熱濫用、溫度循環(huán)、高空模擬試驗(yàn)及拋射體等測試項(xiàng)目,要求被測鋰離子電池在試驗(yàn)過程中不起火、不爆不炸、不漏液、不排氣、不燃燒且包裝不破裂。 比較上述兩類標(biāo)準(zhǔn),此類標(biāo)準(zhǔn)的主要是鋰離子電池的安全性,更注意溫度導(dǎo)致的電池安全風(fēng)險(xiǎn),但判定依據(jù)難以量化,只能用被測電池的炸裂、起火、冒煙、泄漏、破裂和變形等來區(qū)分,不利于檢出可能存在潛在危險(xiǎn)的電池。BMS是BATTERY MANAGEMENT SYSTEM的頭一個(gè)字母簡稱組合,稱之謂電池管理系統(tǒng)。 福建BMS電池管理監(jiān)控系統(tǒng)哪家好隨著新能源電動(dòng)汽車的普遍應(yīng)用,電池的容量、安全性、健康狀態(tài)與續(xù)航能力日益成為關(guān)注重點(diǎn)。

實(shí)用新型通過BMS電池管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集電池組的電池信息并實(shí)時(shí)地將采集的電池信息發(fā)送到Server服務(wù)器端,用戶可以通過主控制終端和移動(dòng)客戶端實(shí)時(shí)地獲知電池組的電池信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)BMS電池管理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)的遠(yuǎn)程監(jiān)控,無需現(xiàn)場進(jìn)行檢測操作,減少了大量人員監(jiān)管的投入,減輕了電池組的維護(hù)難度,充分節(jié)省了人力資源、時(shí)間與生產(chǎn)成本。而且,控制模組采用分離元件搭建,可以有效地控制電池組與電氣設(shè)備回路的通斷狀態(tài),能夠充分提高產(chǎn)品性能與效率,并減少產(chǎn)品的體積與生產(chǎn)成本。

信息存儲(chǔ)。用于存儲(chǔ)關(guān)鍵數(shù)據(jù),如SOC、SOH、SOF、SOE、累積充放電Ah數(shù)、故障碼和一致性等。車輛中的真實(shí)BMS可能只有上面提到的部分硬件和軟件。每個(gè)電池單元至少應(yīng)有一個(gè)電池電壓傳感器和一個(gè)溫度傳感器。對(duì)于具有幾十個(gè)電池的電池系統(tǒng),可能只有一個(gè)BMS控制器,或者甚至將BMS功能集成到車輛的主控制器中。對(duì)于具有數(shù)百個(gè)電池單元的電池系統(tǒng),可能有一個(gè)主控制器和多個(gè)只管理一個(gè)電池模塊的從屬控制器。對(duì)于每個(gè)具有數(shù)十個(gè)電池單元的電池模塊,可能存在一些模塊電路接觸器和平衡模塊,并且從控制器像測量電壓和電流一樣管理電池模塊,控制接觸器,均衡電池單元并與主控制器通信。根據(jù)所報(bào)告的數(shù)據(jù),主控制器將執(zhí)行電池狀態(tài)估計(jì),故障診斷,熱管理等。未來長期內(nèi)模塊化細(xì)分市場引導(dǎo)趨勢(shì)。

開路電壓(OCV)法:鋰離子電池的荷電狀態(tài)與鋰離子在活性材料中的嵌入量有關(guān),與靜態(tài)熱力學(xué)有關(guān),因此充分靜置后的開路電壓可以認(rèn)為達(dá)到平衡電動(dòng)勢(shì),OCV 與荷電狀態(tài)具有一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系,是估計(jì)荷電狀態(tài)的有效方法。但是有些種類電池的OCV 與充放電過程(歷史)有關(guān),如LiFePO4/C電池,充電OCV與放電OCV 具有滯回現(xiàn)象(與鎳氫電池類似),并且電壓曲線平坦,因而SOC估計(jì)精度受到傳感器精度的影響嚴(yán)重,這些都需要進(jìn)一步研究。開路電壓法較大的優(yōu)點(diǎn)是荷電狀態(tài)估計(jì)精度高,但是它的明顯缺點(diǎn)是需要將電池長時(shí)靜置以達(dá)到平衡,電池從工作狀態(tài)恢復(fù)到平衡狀態(tài)一般需要一定時(shí)間,與荷電狀態(tài)、溫度等狀態(tài)有關(guān),低溫下需要數(shù)小時(shí)以上,所以該方法單獨(dú)使用只適于電動(dòng)汽車駐車狀態(tài),不適合動(dòng)態(tài)估計(jì)。由于鋰離子電池的特性,在起初的使用階段并不會(huì)顯示出電化學(xué)行為的異常。低壓BMS電池管理系統(tǒng)工作原理

鋰電池電池的外特性表現(xiàn)與其自身的狀態(tài)( SOC/SOH/溫度)及環(huán)境溫度有很大的關(guān)系。四川BMS電池管理系統(tǒng)簡介

由于電池系統(tǒng)為非線性系統(tǒng),因此采用擴(kuò)展的卡爾曼濾波方法,通常采用安時(shí)積分與電池模型組成系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算。Plett等研究了安時(shí)積分與組合模型、Rint模型(簡單模型)、零狀態(tài)滯回Rint模型、一狀態(tài)滯回Rint模型、加強(qiáng)自修正模型的卡爾曼濾波融合算法。Wang等研究了安時(shí)積分與二階RC模型的卡爾曼濾波融合算法。夏超英等研究了安時(shí)積分與一階RC模型的卡爾曼濾波算法,指出EKF作為一個(gè)狀態(tài)觀測器,其意義在于用安時(shí)積分法計(jì)算SOC的同時(shí),估計(jì)出電容上的電壓,從而得到電池端電壓的估計(jì)值作為校正SOC 的依據(jù),同時(shí)考慮噪聲及誤差的大小,確定每一步的濾波增益,得到開路電壓法在計(jì)算SOC 時(shí)應(yīng)占的權(quán)重,從而得到SOC 的較優(yōu)估計(jì)。四川BMS電池管理系統(tǒng)簡介

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