锂电池-超级电容混合系统能量管理与仿真

动力电池的电池包与超级电容器混合动力系统混合动力系统是当今汽车领域的热门话题之一。

它将传统的燃油发动机与电力驱动系统相结合，以提高燃油效率和降低尾气排放。

其中，动力电池的电池包和超级电容器是混合动力系统中关键的组成部分。

本文将重点讨论动力电池的电池包与超级电容器在混合动力系统中的应用。

一、动力电池的电池包动力电池是混合动力汽车的重要能源储备装置。

它可以将电能储存起来，并提供给电动机进行驱动。

而电池包则是将多个电池单体组装在一起形成的整体，通常包括电池单体、电池管理系统、温控系统等。

1. 动力电池单体动力电池单体是电池包中的基本单元，它由电池正负极、隔膜、电解液等组成。

目前市场上常见的动力电池单体有锂离子电池、镍氢电池等。

锂离子电池因其高能量密度和长寿命等特点而被广泛应用于混合动力系统。

2. 电池管理系统电池管理系统是对电池组进行监控和控制的关键部分。

它可以实时监测电池的状态、电流、电压等参数，确保电池组的工作在安全范围内。

同时，电池管理系统还可以对电池进行均衡充放电，以延长电池的使用寿命。

3. 温控系统温控系统可以有效地控制电池的温度，保持电池在合适的工作温度范围内。

过高或过低的温度都会对电池的性能和寿命产生不利影响。

因此，温控系统在电池包中起到了至关重要的作用。

二、超级电容器超级电容器是一种能够快速充放电的电子元件，它具有高能量密度和高功率密度的特点。

在混合动力系统中，超级电容器可用于辅助动力电池，提供瞬时的高功率输出。

超级电容器的充放电速度远远快于动力电池，而且寿命长、环境友好。

它可以通过吸收制动能量并进行储存，在车辆再次加速时释放储存的能量，从而减少能量的浪费。

此外，在启动车辆和超车等瞬间加速时，超级电容器能够提供额外的动力支持，提升车辆的性能和燃油效率。

三、动力电池包与超级电容器的优势和应用前景将动力电池的电池包与超级电容器相结合在混合动力系统中，可以充分发挥两者的优势，提高车辆的整体性能。

第50卷㊀第6期2020年㊀㊀12月电㊀㊀㊀池BATTERY㊀BIMONTHLYVol.50,No.6Dec.,2020作者简介:陈钰涵(1999-),男,湖北人,武汉理工大学国际教育学院本科生,研究方向:锂离子电池管理,新能源汽车;朱文超(1993-),男,湖北人,武汉理工大学汽车工程学院博士生,研究方向:余热回收技术,锂离子电池管理;杨㊀扬(1990-),女,湖北人,武汉理工大学汽车工程学院博士生,研究方向:锂离子电池管理,氢电混合储能;谢长君(1980-),男,湖北人,武汉理工大学自动化学院教授,博士生导师,研究方向:先进储能技术,新能源汽车控制技术,本文联系人㊂基金项目:国家自然科学基金(51977164),湖北省技术创新重大项目(2018AAA059)㊃科研论文㊃DOI:10.19535/j.1001-1579.2020.06.001锂离子电池/超级电容器混合系统的能量管理陈钰涵1,2,朱文超1,3,杨㊀扬1,3,谢长君1,3(1.武汉理工大学自动化学院,湖北武汉㊀430070;㊀ 2.武汉理工大学国际教育学院,湖北武汉㊀430070;㊀3.武汉理工大学汽车工程学院,湖北武汉㊀430070)摘要:为使锂离子电池与超级电容器合理地配合工作,提出基于逻辑门限的能量管理策略与改进的模糊控制的能量管理策略;再将两种管理策略复合,确定最终的能量管理策略㊂用Matlab /Simulink 对以上3种能量管理策略进行仿真分析,设计的能量管理策略可在系统能耗基本不变的基础上,发挥超级电容器的辅助作用,合理分配能量,降低电池损耗,延长电池的使用寿命㊂在城市道路循环(UDDS )和欧洲经济委员会(ECE )工况下,电池损耗相比于单一能源分别降低43.4%和46.3%㊂关键词:锂离子电池;㊀超级电容器;㊀混合动力;㊀能量管理策略;㊀模糊逻辑控制;㊀仿真分析中图分类号:TM912.9,TM533㊀㊀文献标志码:A㊀㊀文章编号:1001-1579(2020)06-0511-05Energy management of Li-ion battery /supercapacitor hybrid systemCHEN Yu-han 1,2,ZHU Wen-chao 1,3,YANG Yang 1,3,XIE Chang-jun 1,3(1.School of Automation ,Wuhan University of Technology ,Wuhan ,Hubei 430070,China ;2.School of International Education ,Wuhan University of Technology ,Wuhan ,Hubei 430070,China ;3.School of Automotive Engineering ,Wuhan University of Technology ,Wuhan ,Hubei 430070,China )Abstract :In order to make the Li-ion battery operate with supercapacitor reasonably,an energy management strategy based on logicthreshold and an energy management strategy improved by fuzzy control were proposed.Two management strategies were combined todetermine the ultimate energy management strategy.The above three energy management strategies were simulation analyzed with Matlab /Simulink,the ultimate energy management strategy could effectively play the auxiliary role of supercapacitor,reasonablydistribute energy,reduce the battery energy consumption and prolong the battery service life on the basis of the immobile basicconstant energy consumption.Under Urban Dynamometer Driving Schedule(UDDS)and Economic Commission of Europe(ECE)conditions,the loss of battery was reduced by 43.4%and 46.3%compared to single energy,respectively.Key words :Li-ion battery;㊀supercapacitor;㊀hybrid power;㊀energy management strategy;㊀fuzzy logic control;㊀simulation analysis㊀㊀超级电容器与锂离子电池协同工作,可缓解锂离子电池作为单一动力源的电流峰值输出并降低损耗㊂为充分发挥两者优势,提供更好的性能,要制定有效的能量管理策略㊂确定性规则能量管理策略根据制定的规则,对复合能源进行能量分配,具有较好的控制效果,但未考虑动力源荷电状态(SOC)对能量分配的影响[1]㊂相比之下,模糊逻辑规则能量管理策略可表达一些难以精确描述的规则㊂基于这一特点,文献[2]综合扩展卡尔曼滤波算法与模糊决策算法,减小了电池SOC 估算的误差;文献[3]用模糊控制器控制输出功率,将锂离子电池在不同SOC 下的充放电电流控制在1C 以内,文献[4]运用模糊控制理论开发的能量分配方法,将超级电容器在城市道路循环(UDDS)工况下的使用时间延长了电㊀㊀㊀㊀池BATTERY㊀BIMONTHLY㊀第50卷26.5%,制动回收能量提高了5.5%㊂智能优化算法可对能量管理策略进一步优化,并将模型预测㊁人工智能等技术[5-6]引入能量管理中㊂显然,基于优化能量管理策略具有很好的控制效果,但运算量大,实用较困难㊂针对能量管理策略的可行性,为在较小运算量下达到一定的控制效果,本文作者结合逻辑门限与改进模糊控制的能量管理策略,制定基于复合控制的能量管理策略㊂1㊀混合动力系统模型搭建与参数匹配1.1㊀混合动力系统模型从结构及策略复杂度㊁电池保护能力等方面考虑,超级电容器并联双向直流电流(DC)/DC 半主动型拓扑结构的性能较均衡,可作为混合动力系统的拓扑结构,如图1所示㊂实验用SH40AHA 型磷酸铁锂正极锂离子电池(洛阳产)的图1㊀超级电容器并联双向DC /DC 的半主动型混合动力系统Fig.1㊀Semi-active hybrid power system with parallel bi-direc-tional direct current(DC)/DC of supercapacitor标称容量为40Ah,工作电压为2.0~3.6V,标准充放电电流为0.3C ,最大充放电电流分别为3.0C 充电30s 和4.0C 放电30s,工作温度为-25~55ħ,循环寿命为2000次[取80%的放电深度(DOD)]㊂实验用BMOD-0165-P048-B01超级电容器(美国产)的标称电容为165F,容差为20%,额定电压为48.6V,额定比功率为7900W/kg㊁工作温度为-40~65ħ㊂根据系统拓扑结构,可进行系统模型的整体搭建,混合动力系统仿真模型如图2所示㊂图2㊀基于Matlab /Simulink 的混合动力系统仿真模型㊀Fig.2㊀Simulation model of hybrid power system based on Matlab /Simulink1.2㊀混合动力系统参数选定1.2.1㊀汽车动力学模型为满足车辆动力性指标,需对峰值功率进行分析,计算最大需求功率P re max ㊂分别取3种行驶工况,其中,取整车的参数有:整车质量m =450kg,滚动阻力系数f =0.012,传动系统效率ηT =91%,旋转质量换算系数δ=1.03,空气阻力系数C D =0.36,迎风面积A =1.4m 2,空气密度ρ=1.2258kg /m 3㊂①最高行驶速度v max =25m /s 时的等速行驶工况峰值功率P 1需满足P re max ȡP 1=v max [(m g f +ρC D Av 2max /2)]/ηT =6.76ˑ103W =6.76kW(1)式(1)中:g 为重力加速度㊂②v a =0~16.67m /s 加速工况车辆7s 加速过程中,速度v a 随时间t 的变化关系有:v a =v end (t /t end )0.5(2)式(2)中:最终速度v end =16.67m /s;终了时间t end =7s㊂求导代入汽车功率平衡方程式中,得到加速过程结束时峰值功率P 2需满足:P re max ȡP 2=v end [m g f +ρC D Av end 2/2+δmv end /(2t end )]/ηT=1.264ˑ104W =12.64kW(3)③20%爬坡度等速爬坡工况取稳定行驶车速v i =13.89m /s,得到匀速稳定爬坡功率P 3需满足:P re max ȡP 3=v i (m g f cos αmax +ρC D Av 2i +m gsin αmax )/ηT =1.49ˑ104W =14.9kW(4)式(4)中:αmax 为道路坡度角,取值为arctan0.2㊂综上所述,可得最大需求功率P re max =14.9kW㊂1.2.2㊀锂离子电池参数选定先计算车辆以v 40=11.11m /s 匀速行驶所需功率P ᶄre :P ᶄre =11.11/ηT (m g f +ρC D A ˑ11.112/2)=1.11ˑ104W =11.1kW(5)锂离子电池组的电能量E bat 为:E bat =P ᶄre L /11.11ˑDOD =1.008ˑ107J =2.8kWh(6)式(6)中:L 为续航里程,取8ˑ104m;DOD 取80%㊂锂离子电池单体的容量Q bat 有:Q bat ȡE bat /U bus(7)式(7)中:U bus 为母线电压㊂计算得Q bat =40Ah,因此选择单体容量为40Ah 的电池满足条件㊂串联的锂离子电池数量N bat 与U bus 的关系为:215㊀第6期㊀陈钰涵,等:锂离子电池/超级电容器混合系统的能量管理N bat U normal =U bus(8)式(8)中:U normal 为电池平台电压㊂计算可得N bat =22㊂1.2.3㊀超级电容器参数选定超级电容器的充放电功率的最大值P cap max 应满足:P cap max ȡP re max -P bat max(9)式(9)中:P bat max 为电池的峰值功率㊂设定锂离子电池的工作电流范围为[0,2],则P bat max 需满足:P bat max ɤU bus I 2C(10)式(10)中:I 2C 为锂离子电池以2C 倍率放电的工作电流,为80A㊂计算可得,P bat max 应小于5.6kW㊂超级电容器输出功率P cap 的表达式为:P cap =U cap I cap(11)式(11)中,超级电容器的工作电流I cap 与电压U cap 的关系表达式为:I cap =C cap d U cap /d t(12)式(12)中:C cap 为超级电容器的电容量㊂超级电容器模组的功率由车辆的最大需求功率决定㊂设定车辆可在最大功率下工作t 1=25s,对式(9)-(12)联立并对两边进行积分,可得超级电容器最大需求电容量C cap max :C cap max =2(P re max -P bat max )t 1/U 2cap max(13)式(13)中:U cap max 为超级电容器串联模组的最大电压㊂由于超级电容器与双向DC /DC 串联,电压由双向DC /DC 的低压侧输入电压决定㊂选定双向DC /DC 低压侧电压输入范围25~50V,因此超级电容器模组电压为25~50V,即U cap max =50V㊂通过计算,得到C cap max 为229.9F㊂选择的超级电容器模组容量为165F,两个超级电容器模组并联可满足条件㊂2㊀混合动力系统能量管理策略2.1㊀基于逻辑门限的能量管理策略基于逻辑门限的能量管理策略,根据系统的需求功率和超级电容器的剩余电量来决定能量分配,控制思想见图3㊂图3㊀逻辑门限的能量管理策略Fig.3㊀Energy management strategy of logical threshold图3中:SOC cap 为超级电容器的荷电状态㊂设车辆续航里程60km,若持续在UDDS 工况下行驶,可循环5次,即行驶1.54h㊂若由锂离子电池提供全部能量,则电池电量经过1.54h 后耗尽,从而计算出P bat max ㊂P bat max =αE bat /T(14)式(14)中:E bat 为2.8kWh,预留系数α取1.1㊂计算可得,UDDS 工况下,P bat max =2kW㊂同理可得,在欧洲经济委员会(ECE)工况下,续航60km,循环120次,行驶6.5h,即P bat max =1.12kW㊂为使制定的能量管理策略能同时满足两种工况,P bat max =2kW㊂另外,选取超级电容器荷电状态的下限SOC cap -L =0.2,上限SOC cap -H =0.9㊂2.2㊀基于模糊控制的能量管理策略模糊控制器采用二入一出结构,即将需求功率P re ㊁超级电容器SOC 作为模糊控制器的输入,具体结构如图4所示㊂图4㊀模糊控制器结构Fig.4㊀Structure of fuzzy controller系统需求功率P re 受到实验台架的限制,峰值功率为6000W,即输入领域为[-6000,6000],经过尺度转换后的输入领域为[-1,1],SOC cap 的输入领域为[0,1]㊂为使车辆可在较激烈的工况下行驶,由超级电容器为锂离子电池提供缓冲能量㊂需要考虑到锂离子电池的输出功率大于系统需求功率的情况,在系统需求功率较小时,锂离子电池同时向系统与超级电容器充电㊂设计比例因子k 输出领域范围为[0,3],提供了锂离子电池为超级电容器充电的通道㊂分别使用各个不同的档位,描述P re ㊁SOC cap 和k 的不同大小状态,具体档位如表1所示㊂表1㊀输入输出变量的语言值Table 1㊀Language values of input and output variables变量语言值(档位)档数P re {NB㊁NM㊁NS㊁O1㊁O2㊁PS㊁PM㊁PB}8SOC cap{NH㊁NM㊁NL㊁PL㊁PM㊁PH}6k{NB㊁NM㊁NS㊁O㊁PS㊁PM㊁PB㊁PPB}8表1中,各档位分别表示各变量由小到大的不同状态,并采用三角形隶属度函数作为输入输出变量隶属度函数㊂随后,按照所需功率分配方式,确定输入档位与输出档位的对应关系,制定控制规则,具体如表2所示㊂表2㊀模糊控制器的控制规则Table 2㊀Control rules of fuzzy controllerP re SOC capNH NM NL PL PM PH NB NB NB NM NM NM NS NM NB NB NM NM NS O NS NB NB NM NS O PS O1NB NM NS O PS PM O2PPB PPB PB PM PS O PS PB PM PS PS O NS PM O NS NS NM NM NB PBNS NM NMNB NB NB2.3㊀基于复合控制的能量管理策略逻辑门限和改进型模糊控制策略能较好地进行能量分315电㊀㊀㊀㊀池BATTERY㊀BIMONTHLY㊀第50卷配,但效果取决于系统需求功率的正负㊂结合两者的优缺点,构造基于复合控制的能量管理新策略,发挥两者的优势,取得更好的控制效果,具体结构如图5所示㊂图5㊀复合控制器的结构Fig.5㊀Structure of composite controller㊂㊀㊀模糊控制器控制规则和输入输出变量隶属度函数分别如表3㊁图6所示㊂表3㊀改进后模糊控制器的控制规则Table 3㊀Control rules of improved fuzzy controllerP re SOC capNHNM NL PLPM PH NBPPB PBPM O O NS NM PB PM PS O O NSNS PB PM O O NS NM O PS O ONS NSNM PS O O NS NSNM NM PM NS NS NSNM NB NB PBNSNMNM NMNB NB 图6㊀改进后模糊控制器输入变量的隶属度函数Fig.6㊀Membership function of the improved system demand power,the remaining power of the supercapacitorand the scale factor of the Li-ion battery outputpower图7㊀UDDS 和ECE 工况下电池的输出功率P bat ㊀Fig.7㊀Output power of battery(P bat )under UDDS and ECEconditions图8㊀UDDS 和ECE 工况下的超级电容器输出功率P cap ㊀Fig.8㊀Output power of supercapacitor(P cap )under UDDS and ECE conditions415㊀第6期㊀陈钰涵,等:锂离子电池/超级电容器混合系统的能量管理3㊀能量管理策略仿真结果分析在基于Matlab /Simulink 的混合动力系统仿真模型中嵌入复合控制器,设置锂离子电池和超级电容器的初始SOC 分别为0.8和1㊂为了更好地比较两种不同能量管理策略的优劣,以瞬态的UDDS 工况和稳态的ECE 工况作为行驶工况㊂为方便对比仿真结果,工况的循环时间都设置为1400s㊂仿真结果如图7-9所示㊂图9㊀UDDS 和ECE 工况下的荷电状态(SOC)Fig.9㊀State of charge(SOC)under UDDS and ECE conditions从仿真结果可知:当P re >0时,复合控制策略对锂离子电池的输出控制作用均优于逻辑门限控制策略与模糊控制策略㊂在UDDS 和ECE 工况下,复合控制策略中锂离子电池的正向最大输出功率分别为3276W 和2414W,低于改进模糊控制策略中的3963W 和2596W㊂在逻辑门限中,虽然锂离子电池的输出功率可控制在2020W 以内,但在系统需求功率较低时表现不佳,且不能随系统需求功率灵活变化㊂总体来说,复合控制策略控制效果优于其他两种控制策略㊂当P re <0时,复合控制策略中电池反向充电功率明显低于逻辑门限与改进模糊控制策略,因此复合控制器在减小锂离子电池的放电功率的同时,能降低锂离子电池的充电频率㊂在进行制动能量回收时,优先给超级电容器充电,既能保证超级电容器处于高能状态,又可避免锂离子电池频繁充放电㊂由此说明,复合控制策略能够更好地分配功率输出㊂为了对控制效果进行定量分析,比较不同能量管理策略下电池的损耗与系统能耗的情况,结果见表4㊂表4㊀两种工况下电池损耗及系统能耗Table 4㊀Battery loss and system energy consumption under twooperating conditions能量管理策略电池损耗/%系统能耗/Wh UDDSECEUDDSECE单一能源 2.28ˑ10-2 1.44ˑ10-2348.12233.05逻辑门限 1.56ˑ10-2 1.13ˑ10-2356.45234.07改进模糊控制 1.52ˑ10-20.96ˑ10-2359.44236.16复合控制1.29ˑ10-20.78ˑ10-2354.41235.48从表4可知,在UDDS 工况中,复合控制策略的电池损耗比逻辑门限策略和改进模糊控制策略分别减少了17.1%和15.1%;系统能耗也有所降低㊂在ECE 工况中,复合控制策略的电池损耗比逻辑门限低41.9%,比改进模糊控制低19.2%;系统能耗比逻辑门限略有上升,比改进模糊控制略有下降,说明复合控制能量管理策略能够结合两者优势,在提升控制效果㊂与单一能源相比,虽然系统能耗略有提升,但复合控制的能量管理策略在两种工况下,电池损耗分别降低43.4%㊁46.3%,表明混合动力系统可延长电池寿命㊂4㊀总结本文作者对锂离子电池与超级电容器的混合动力系统展开研究,将逻辑门限的能量管理策略与模糊控制的能量管理策略相结合㊂仿真结果表明,基于复合控制的能量管理策略能够发挥两者各自的优势,取得更好的控制效果㊂在UDDS 和ECE 两种工况下,正向最大功率分别由改进模糊控制策略的3963W 和2596W 降低到3276W 和2414W,都能够实现超级电容器 削峰填谷 的作用,且电池损耗在两种工况下相比于单一能源也分别降低了43.4%㊁46.3%,效果好于逻辑门限和改进模糊控制策略,实现了设计期望的效果㊂此外,该能量管理策略简单易于实现,在车用动力源中具有较强的实用性㊂参考文献:[1]㊀JAAFAR A,AKLI C R,SARENI B,et al .Sizing and energy mana-gement of a hybrid locomotive based on flywheel and accumulators[J].IEEE Trans Vehicular Technol,2009,58(8):3947-3958.[2]㊀曹以龙,陈成成,江友华,等.基于EKF-模糊动态补偿的铅酸电池SOC 估计[J].电池,2019,49(6):511-514.[3]㊀姚堤照,谢长君,曾甜,等.基于多模糊控制的电电混合汽车能量管理策略[J].汽车工程,2019,41(6):615-624.[4]㊀尹炳琪,马彬,杨朝红,等.融合地形信息的车载复合电源控制方法研究[J].电源技术,2020,44(1):116-120.[5]㊀杨业,张幽彤,张彪,等.基于等效因子优化的插电式混合动力客车自适应能量管理策略[J].汽车工程,2020,42(3):292-298.[6]㊀吴进军,颜丙杰,方继根,等.插电式混合动力汽车的次优能量管理策略[J].中国机械工程,2019,30(11):1336-1342.收稿日期:2020-08-28515。

基于燃料电池和超级电容的混合驱动系统参数匹配与仿真摘要 目前大多数的燃料电池汽车采用的是“燃料电池＋蓄电池（FC+B）”的驱动型式，而超级电容相比较蓄电池有更强大的用途。

基于汽车动力学仿真软件PAST建立了超级电容和燃料电池的正向仿真模型，对参数匹配和能量管理策略进行研究。

初步探讨以“燃料电池＋超级电容（FC+C）”作为一般轿车动力驱动系统的特点及性能参数，在构建其动力系统结构的基础上，对整车参数进行了匹配，并通过仿真软件PSAT对整车的动力性能进行了仿真研究，结果显示该“FC+C”动力系统基本能够满足整车的设计要求。

关键词 燃料电池 超级电容 混合驱动系统 参数匹配The Parameters Matching and Simulation of Hybrid-drive System with Fuel Cell andUltra CapacitorAbstract: At present, the driving system of “fuel cell + ultra capacitor” (FC+C) is adopted by most fuel cell cars. Compared with battery, ultra capacitor boasts much more powerful purposes. Based on PAST, an auto dynamics simulation software, this paper builds up a simulation model of ultra capacitor and fuel cell, which discusses the parameters matching and energy management strategy. The paper expounds the characteristics and performance parameters of a power hybrid-drive system based on “FC+C” for common sedans. After building the structure of its power hybrid-drive system, the parameters are matched. And then this paper simulates and studies the dynamic performance of the entire car by PSAT. The results show that “FC+C”power hybrid-drive system can meet the design requirements.Keywords: Fuel cell Ultra capacitor Hybrid-drive system Parameters matching引言目前，大多数的燃料电池汽车采用的是“燃料电池＋蓄电池（FC+B）”的驱动型式，由燃料电池作为主动力源，蓄电池作为辅助动力源用于提供车辆的启动、加速及制动时的能量回收等。

《基于超级电容的共直流母线双机驱动系统能量管理策略研究》篇一一、引言随着新能源汽车的迅速发展，车辆的动力系统已成为当今科研工作的焦点之一。

在众多动力系统中，基于超级电容的共直流母线双机驱动系统因其高效能量存储与利用特性，受到了广泛关注。

本文旨在研究该系统的能量管理策略，以提高系统的整体性能和能源利用效率。

二、系统概述共直流母线双机驱动系统是一种新型的混合动力系统，它以超级电容作为主要的能量存储元件，与传统的电池或其他能源形式共同工作。

这种系统具有高效率、高功率密度和快速响应的特性，为电动汽车等应用提供了新的可能。

三、能量管理策略的必要性在共直流母线双机驱动系统中，能量管理策略的重要性不言而喻。

一方面，它可以有效协调超级电容和其他能源形式的输出和输入，使整个系统在高效率和高效能状态下运行；另一方面，正确的能量管理策略能够确保系统在复杂的工作环境下保持稳定和可靠。

四、超级电容的特性及优势超级电容作为一种新型的能量存储元件，具有充电速度快、寿命长、自放电率低等优点。

其能够在短时间内吸收和释放大量能量，非常适合用于对能量需求快速变化的动力系统。

五、能量管理策略的研究内容本文研究的能量管理策略主要包含以下几个方面：1. 状态评估：通过实时监测超级电容的电压、电流等参数，评估其工作状态，为能量管理提供依据。

2. 能量分配：根据系统的运行状态和需求，合理分配超级电容和其他能源形式的能量输出，以达到最优的能源利用效率。

3. 充电策略：研究超级电容的最佳充电策略，包括充电时机、充电量等，以延长其使用寿命和提高其工作效率。

4. 故障诊断与处理：通过实时监测系统的运行状态，及时发现并处理可能的故障，确保系统的稳定性和可靠性。

六、研究方法与实验结果本研究采用理论分析和实验验证相结合的方法。

首先，通过建立系统的数学模型和仿真模型，对能量管理策略进行理论分析；然后，在实验室环境中进行实际测试，验证理论分析的正确性和有效性。

新能源锂电池+超级电容混合储能分配策略文档下载说明Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document 新能源锂电池+超级电容混合储能分配策略can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, 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 and writing methods, please pay attention!新能源锂电池与超级电容混合储能系统的分配策略。

新能源锂电池和超级电容作为两种主要的储能技术，在电动汽车、可再生能源系统等领域都有广泛的应用。

本文探讨了将这两种储能技术相结合的混合储能系统，并提出了相应的分配策略。

通过合理的分配，可以充分发挥两种储能技术的优势，提高系统的性能和可靠性。

随着可再生能源的快速发展和电动汽车的普及，储能技术的重要性日益凸显。

基于锂电池的超级电容混合储能控制系统及其方法我折腾了好久基于锂电池的超级电容混合储能控制系统及其方法，总算找到点门道。

最开始的时候，我完全是瞎摸索。

我就知道锂电池和超级电容都能储能，但是要把它们组合成一个控制系统，那可真不容易。

我一开始尝试简单地把它们连接起来，就像把两根绳子打个结系在一起那么简单的思路。

但结果呢，完全不行，它们之间的充放电根本不协调，就好比两个人干活，但是各干各的，完全没有配合。

后来我知道得先搞清楚它们各自的特性。

锂电池能量密度高，但是充放电速度相对慢一些。

超级电容则相反，充放电速度飞快，但是能量密度低。

这就像一个是大力士但是动作慢，一个是灵活的小个子但是力量小。

然后我开始研究控制策略。

我想过先给锂电池充满电，再用超级电容辅助，但这种方法在实践中发现损耗太大。

例如在一些设备里，本来电量可以用很久的，按照这个方法很快就没电了。

再后来我试着根据负载的需求来分配锂电池和超级电容的工作。

如果负载突然需要大电流，就让超级电容先顶上，它不是充放电快嘛。

这就好比突然来了很重的活，先让灵活的小个子来干着急的那部分。

然后锂电池再慢慢补充能量。

在控制电路这一块，我也走过弯路。

我不确定是用简单的继电器控制好呢，还是得用复杂的功率电子器件。

我试过继电器，但是发现它在切换的时候不够精准和快速，有时候会有瞬间的断电或者过载啥的。

后来换成功率电子器件，虽然成本高些，但是控制就精确多了。

我还发现监测这部分很重要。

要时刻知道锂电池和超级电容的电量情况，就像你得知道两个人干活的时候各自的体力状态一样。

我试过好几种传感器来监测电量，有的太灵敏老是误报，有的又反应太慢。

最后选了个比较稳定的传感器，才把这个问题解决了。

不过我现在对整个系统的优化还不是特别确定。

我觉得可能可以从软件算法上再改进一下，让它们的配合更加智能高效。

但这还需要再进一步尝试。

比如说能不能让系统根据之前的使用情况来预测下一次负载的需求，然后提前调整锂电池和超级电容的工作模式。

锂电池组件热管理仿真分析随着新能源汽车市场的不断发展，锂电池组件的研发和生产得到了极大的关注。

锂电池组件是新能源汽车中最重要的组成部分，而其热管理系统则是决定其性能和寿命的关键因素之一。

热管理系统的设计优化不仅可以提高锂电池组件的效率和使用寿命，而且可以提高安全性和可靠性，减少成本和能源消耗。

因此，热管理仿真分析成为锂电池组件研发和生产过程中必不可少的工具之一，本文就锂电池组件热管理仿真分析进行详细介绍。

1. 锂电池组件的热管理系统锂电池组件作为新能源汽车的核心装置，其性能和寿命直接影响整个车辆的性能和使用寿命。

锂电池组件的性能主要取决于其能量密度和功率密度，而其能量密度和功率密度又受到温度的影响。

当温度过高或过低时，锂电池组件的能量密度和功率密度都会降低，从而影响车辆性能。

此外，过高或过低的温度还会缩短锂电池组件的使用寿命。

因此，热管理是锂电池组件设计中不可或缺的部分。

锂电池组件的热管理系统主要包含两个方面：散热和温度控制。

散热是通过外部散热设备，如散热片、散热风扇等来降低锂电池组件的温度；温度控制是通过控制过充、过放电和过充电过程中的电流和电压等来维持锂电池组件的温度。

2. 锂电池组件热管理仿真分析的方法和意义锂电池组件的热管理系统设计优化是一个复杂的问题。

热管理仿真分析是热管理系统设计和优化的重要工具。

锂电池组件热管理仿真分析主要包括三个方面的模拟：锂电池组件的电化学反应模拟、散热模拟和温度控制模拟。

其中，锂电池组件的电化学反应模拟是研究锂电池组件在不同电解液和电极材料下的电化学反应过程，是锂电池组件设计和优化的基础。

散热模拟是研究锂电池组件散热过程，包括空气冷却、液体冷却等方式。

温度控制模拟是研究锂电池组件过充、过放电和过充电等控制过程，提高锂电池组件的使用寿命。

锂电池组件热管理仿真分析的意义在于，可以通过仿真技术分析热管理系统的优劣，优化热管理系统的设计，从而提高锂电池组件的效率和使用寿命，降低生产成本和能源消耗。

锂电池-超级电容混合系统能量管理与仿真亢媛(平泉中学高三(6)班,甘肃庆阳744517)摘要:为了解决储能蓄电池作为动力源应用电动汽车的单一化等不足,在对锂电池与超级电容的外部工作特性及其储能机理理论研究基础上,提出锂电池-超级电容混合电动汽车能量系统。

首先基于超级电容内部化学反应与外部工作特性,提出等效电路模型,并建立了其时域状态空间模型。

接下来制定脉冲电流实验方案采集电压实验数据,辨识得到准确的超级电容模型,并通过模型仿真曲线与实验曲线的对比来验证模型的准确性。

然后结合电动起实际工况及电池和超级电容储能机理,提出超级电容-电池电动汽车能量管理策略,最后基于超级电容模型和电池模型,在matlab/simulink仿真实验平台搭建起超级电容-电池混合电动汽车能量仿真模型,仿真结果验证管理策略的可行性和准确性。

关键词:锂电池;超级电容;混合系统;能量管理;仿真中图分类号:TM9121概述近年来以石油为代表的化石燃料危机和日益严重的环境污染,使得具有节能、低排放或零排放优势的动力技术获得新的生机,并受到世界各国的广泛重视。

近年来二次储能电池的快速发展使得其成为电动车最主要的动力单元,电池因其能量密度大,寿命长,工作稳定等优点,广泛应用于现代电动车储能动力系统。

电池的寿命和其本身放电深度有关,大电流充放电及高温环境下工作会明显降低锂电池工作寿命[1],此外电动车工作的复杂工况带来的功率波动也会降低电池正常使用寿命,因此要求储能动力系统既具有能量输出特点同时又具备功率输出特性。

电池只具备能量特性,电容储能动力电池具有功率储能特性[2],故采用具有高电力以及中度储能能力的超级电容来负担较大电流的工作输出以降低电池端工作放电深度,同时可以补偿电动车功率波动,保证电池工作在稳定状态,为了更好地适应电动车复杂运行工况,提出锂电池-超级电容电动车能量系统。

为了准确的了解这种混合储能动力系统的工作特性,更好的优化电动车电力系统能量管理及其动力最佳化分配,首先将研究重点放在建立准确可行的超级电容工作模型。

专利名称：一种锂电池与超级电容器双能源功率分配控制系统及方法
专利类型：发明专利
发明人：李娟,吴正斌,张铮,周德超
申请号：CN201610517969.5
申请日：20160704
公开号：CN106080223A
公开日：
20161109
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种锂电池与超级电容器双能源功率分配控制系统及方法，包括电机需求功率采集模块、能量管理中心、电池组和超级电容器，所述的电机需求功率采集模块连接能量管理中心的信号输入端，所述的能量管理中心的信号输出端分别连接电池组和超级电容器，本发明的有益效果为：结构简单，使用方便，利用超级电容可快速的充电的特性，降低动力电池组的放电深度，从而增加电池组的使用次数，延长使用寿命，使续驶里程提高50％，在启停过程的节约能效为30％以上。

申请人：天津中科先进技术研究院有限公司
地址：300000 天津市滨海高新区华苑产业区(环外)海泰发展六道3号星企一号创新工场研发中心301
国籍：CN
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