6个研究背景和意义示例,教你写计算机BMS论文

今天分享的是关于BMS的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到BMS等主题,本文能够帮助到你

绿色铁镍储能电池管理系统的设计与开发

这是一篇关于铁镍电池,BMS,SOC估算,改进安时积分,STM32F103的论文, 主要内容为能源枯竭和污染严重依旧是当今社会面临的问题,传统的电力系统也在逐渐向智能化发展。绿色碱性二次蓄电池作为一种新型高效的能源装置,而且具有绿色环保、安全性能高、寿命相对较长等优点,被认为在未来具有良好的竞争优势,也越来越受到重视,为了适应电网智能化的变化,以及应新能源波动大,供电不稳定等问题,同时为了使储能电池发挥最佳的性能,电池管理系统是必不可少的。本文对铁镍储能电池管理系统进行研究,探索铁镍电池作为储能电池,如何能够使其安全有效的运行,并尽可能的延长电池的使用寿命,同时实现对铁镍电池的精准监控。文中通过回顾国内外电池管理系统的研究现状,在此基础上,本文从电池的特性测试、电池的建模、SOC估算、电池均衡和系统的软硬件开发五个方面,对电池管理系统进行研究和讨论。文中首先对铁镍储能电池的特性进行测试,通过制定具体的实验流程方案,利用电池测试设备,搭建电池实验平台,对电池进行放电倍率特性测试、开路电压测试、老化特性测试、内阻特性测试、温度特性测试、和混合动力脉冲测试,通过内阻特性测试为铁镍电池的充放电建立合理的充电策略,以减少能量的损耗。通过实验数据分析铁镍电池的容量与放电倍率、温度和充放电次数等因素的影响。通过对铁镍电池的特性测试,找到电池的容量与放电倍率、温度和充放电次数的关系,建立了修正系数多项式,用以修正电池在不同环境下的容量特性。文中从实际应用出发,建立了铁镍储能电池管理系统的总体设计方案和架构。采用集中式的拓扑结构。硬件部分采用ADI公司的LTC6811-1芯片采集电池的相关参数。系统实现了电池单体电压、充放电电流、纹波电压和充电检测等功能。软件部分主要通过建立软件设计架构和子模块功能流程图,设计了数据采集、温度采集、SOC估算算法等程序。系统的硬件和软件在开发过程中,根据电池的实际的工作状态不断地修改和完善。最后系统的测试结果显示电压测量平均相对误差为0.56%,电流测量的平均相对误差为0.86%,SOC估算平均相对误差为2.7%。

基于分布式光伏的蓄电池管理系统研究与设计

这是一篇关于分布式光伏,混合储能,SOC预估,电池组均衡,BMS的论文, 主要内容为我国力争在2030年实现“碳达峰”、2060年实现“碳中和”的目标,新能源的快速发展对此有关键作用。其中光伏发电受到了极大的重视,截止2021年我国分布式光伏装机容量已达107.5GW,为了提升光伏发电的电能质量,国内已有32个省市明确要求分布式光伏发电系统按照装机容量需要强制配备储能设施。在分布式光伏发电系统中多采用蓄电池储能,确保以蓄电池为主的储能设备安全、稳定、高效运行,对分布式光伏的发展具有重要意义。文章结合光伏发电的特点与蓄电池等储能设备的工作特性对电池管理系统(Battery Management System,BMS)进行分析,以提高蓄电池使用寿命和工作效率为主要目的,针对分布式光伏中的BMS完成了相关研究与设计。根据光伏发电易受环境影响而导致输出功率发生频繁波动的特点,提出了一种超级电容与蓄电池混合储能的新型拓扑结构,利用超级电容循环寿命长、可快速充放电的特点,在光伏输出波动幅度过大时通过超级电容的缓冲作用实现对蓄电池的保护。蓄电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是BMS中的重要参数,通过对蓄电池进行建模及参数辨识,构建了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法、无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的仿真模型,并对其SOC预估的准确度进行了对比分析,在此基础上提出了一种联合EKF-UKF算法,进一步改善了蓄电池SOC预估的准确度。针对电池组之间各单体电池的不均衡现象,提出了一种基于电池SOC的均衡管理策略,依据所设计的新型拓扑结构在MATLAB/Simulink平台进行仿真模型的搭建,通过仿真结果证实了均衡策略的有效性。采用模块化设计思路将BMS分为数据采集模块、保护模块及通信模块,分别完成各模块的硬件电路设计和软件设计,并以STM32单片机为控制核心、多种传感器及通信设备为外设搭建实验平台进行测试。针对分布式光伏的蓄电池管理系统进行了研究与设计,根据仿真及实验结果表明,该系统能够满足蓄电池安全、稳定运行的管理需求;所提混合储能模型及均衡模型可以有效改善光伏储能中蓄电池的工作环境并提升其工作效率和使用寿命,对分布式光伏发电有一定价值。

基于18650锂电池SOC估测系统开发

这是一篇关于BMS,SOC,18650锂电池,UKF,锂电池估测系统的论文, 主要内容为在碳减排的大环境下,大力发展再生能源对实现“双碳”目标具有十分重要的意义,而再生能源最大的消费主力之一就是电动汽车。电动汽车的核心之一是电池管理系统(Battery Management System,BMS),BMS主要的作用就是实时监控汽车的行驶状态,但目前BMS仍有不足,存在精度低、体积大等问题。由于锂电池估测系统对汽车行驶安全至关重要,因此开发了精度更高、体积更小的锂电池估测系统。论文研究了锂电池的特性,以18650锂电池为研究对象,设计了不同温度下锂电池容量和内阻测试实验以及不同放电倍率下锂电池容量和内阻测试实验。建立了二阶RC等效电路模型并列出其函数表达式,根据函数表达式推导了状态空间方程,在matlab中对标定的OCV-SOC曲线进行拟合,在恒流脉冲工况下使用最小二乘法进行参数辨识,使用UDDS工况和恒流脉冲工况验证了模型的准确性。仿真结果表明,所建立的二阶RC等效电路模型准确度高,平均误差低于9.5m V。搭建了锂电池SOC仿真估测平台,结合电池模型使用EKF和UKF算法对锂电池SOC进行估测。在UDDS工况和恒流脉冲工况条件下,验证了SOC估测算法的准确性,分析了估测算法的鲁棒性。实验结果表明,UKF算法与EKF算法都具有较高的估测精度,但UKF算法比EKF算法精度更高,误差更小。设计了锂电池硬件原理图并说明各部分原理。从产品角度出发,制作了硬件估测装置外壳,结合硬件估测装置组装成完整的估测系统。使用Labview开发了锂电池状态监控界面,对估测系统进行恒流放电测试,验证估测系统的准确性。实验结果表明,锂电池估测系统估测结果准确,误差小,最大误差低于3%,硬件估测装置体积小巧,方便携带。

矿用锂电源管理系统及检测平台设计研究

这是一篇关于矿用锂电源,BMS,SOC估算,RUL预测,性能测试平台的论文, 主要内容为锂离子电池因其能够提供工作电压高,功率大,能量密度高,低自放电率以及无记忆效应等特点,使其成为煤矿设备动力电源以及后备电源蓄电池的首选。电池管理系统(BMS)作为煤矿通讯用锂电池组的管理和保护单元,能够设计出一套符合煤矿特殊应用的锂电池电源管理系统对于提高煤矿生产安全性、可靠性以及智能化程度具有重要意义。本文以四块串联的60Ah大容量磷酸铁锂电池为后备电源蓄电池,设计了一套矿用锂电源管理系统以及检测该系统是否符合煤矿生产要求的测试平台。主要内容包括:(1)对矿用锂电源应用背景进行分析,确定所需电源参数,选择电源电池并对其工作特性进行分析;(2)设计矿用锂电源管理系统整体框架,并从软、硬件两方面实现BMS的设计。以STM32L151系列超低功耗单片机为主控芯片,搭配ISL9208低功耗电源管理芯片设计BMS硬件电路。对电源管理系统移植μC/OS II嵌入式操作系统,将电池监测设计成各类任务,合理分配各任务执行时间,保证BMS高效运行的同时减少不必要的电源浪费;(3)对锂电池SOC估算方法进行研究,通过建立二阶RC等效电路模型,采用带有遗忘因子的最小二乘法对模型参数进行在线辨识,最终联合扩展卡尔曼滤波算法实现了锂电池SOC的在线估算;(4)对锂电池RUL预测算法进行了研究,提取表现锂电池健康状态的等压降时间作为健康因子,通过GPR模型对锂电池未知充放电循环次数的等压降时间预测间接实现了锂电池RUL的间接预测,由于等压降时间序列方便提取,所以满足了BMS对锂电池RUL的在线预测功能;(5)BMS设计完成后,需要进行性能测试。本文使用Labview编程,完成了具有良好的人机交互功能矿用锂电源管理系统测试平台上位机的开发。搭建测试平台,对矿用锂电源进行了常温性能试验、绝缘电阻和工频耐压实验、BMS稳定性实验,最终验证了本文所设计矿用锂电源可靠性和稳定性。