可重构电池组的智能管理与优化

基本信息
批准号:61802070
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:27.00
负责人:何亮
学科分类:
依托单位:广东工业大学
批准年份:2018
结题年份:2021
起止时间:2019-01-01 - 2021-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:常乐,吕燚,刘彪,曾涵湄,刘正,韦昌勇,寇小东
关键词:
计算过程和物理过程融合方法可重构电池组电池管理
结项摘要

Batteries, especially Lithium-ion batteries, have been widely used in various application systems, thanks to their capabilities in the storage and delivery of energy/power. Batteries' complex electrochemical properties require their adaptive usage based on the real-time battery status and system requirements. Traditional battery management systems, however, is incapable to offer such adaptability. Reconfigurable battery packs offer such adaptability via dynamically adjusting the connectivity among its individual battery cells. A few open problems on the management of reconfigurable battery packs demand further and in-depth explorations. Thus, we plan to investigate: (i) the abstraction and modeling of typical battery properties, (ii) the abstraction and modeling of typical properties of reconfigurable battery packs, (iii) the design of management algorithms for reconfigurable battery packs including monitoring, charging/discharging management, and thermal control, and (iv) the integration of developed battery management algorithms as a novel reconfiguration-based battery management system. Last but not the least, we will use in-field tests, prototype experiments, and trace-based simulation to evaluate the performance of the proposed design.

作为一种方便有效的能量存储和供给设备,电池(特别是锂电池)被广泛的应用在各种应用系统中。电池自身的物理化学特性导致其在实际使用中体现出复杂多变的特点,要求电池管理系统能够根据电池的实时状态及应用系统的实时需求对电池的使用进行动态调整和优化。现有电池管理系统缺乏这种动态系统优化的能力。可重构电池组,通过对其内部各电池单元的连接方式的动态调整,可以有效解决传统电池组的不足。然而,可重构电池组的管理与优化还有若干问题亟待解决。项目组拟研究包括: (一)针对电池特性的数学抽象与建模。(二)针对电池组特性的数学抽象与建模。(三)基于系统重构的电池实时监测、充/放电管理、以及温度控制算法设计。(四)电池管理算法集成与系统构建。最终,通过原型系统实验、实地测试、和基于数据的仿真进行性能评估。

项目摘要

锂电池具有能量密度高、自放电率低、无记忆效应等优点,被广泛应用于新能源汽车和储能领域。锂电池单体需要通过串并联来满足实际应用的电压和功率要求,然而由于电池单体之间的特性差异,传统固定连接形式电池组存在“木桶效应”,会导致储能系统有效容量和循环寿命降低。可重构电池组能动态切换电池单元之间的连接方式,是应对电池特性差异的有效方案。.本项目围绕可重构电池组的智能管理与优化技术展开研究:通过对可重构电池组的数学抽象与建模,提出了一种基于潜电路理论的短路路径规避方法;在分析锂电池特性的基础上,提出了数据驱动的电池状态监测方法;提出了一种基于纵横交叉优化的可重构电池组环流抑制策略,提高了电能效率和安全性;设计了可重构电池组主动均衡拓扑,进一步提高了控制的灵活性;搭建了可重构电池组原型系统,验证了理论研究成果。主要贡献包括:.① 针对可重构电池组中潜在短路路径随电池单元数量指数增长引发的巨大短路风险,提出了一种基于潜电路理论的系统性路径搜索方法,从根本上规避了路径选择错误引发的短路风险,突破了可重构电池组规划化应用的瓶颈;.② 针对可重构电池组优化控制对状态监测精度的要求,分析了锂电池的休息恢复效应,在此基础上提出了多种数据驱动的锂电池SOC和SOH估计算法,实现对锂电池状态的高精度估计。.③ 针对可重构电池组内部环流引发的电能效率下降、电池寿命损耗和局部过热等问题,建立了可重构电池组的电能优化模型,根据模型特征设计了离散二进制纵横交叉优化算法,克服了路径组合优化的NP难问题,抑制了电池组内部环流,提高了电能效率和安全性。.④ 设计了多种可重构电池组主动均衡拓扑,通过将部分重构开关分时复用为主动均衡开关,减少了开关器件,使可重构电池组具备主动均衡功能,进一步提高了可重构电池组电能优化管理的灵活性。.在国内外重要期刊和学术会议上发表/录用学术论文15篇,其中SCI期刊论文6篇,EI期刊论文2篇;申请发明专利15项,已授权4项。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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