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先进电池管理系统：控制建模与数值模拟
摘要 — 电池管理系统 (BMS) 依赖于经验模型，即等效电路模型，这得益于其数学简单性和低计算负担。然而，经验模型需要经过大量的校准工作，而且它们缺乏跨化学性质的可转移性。此外，无法预测电化学内部状态和考虑退化动态通常会导致电池系统可用性不佳，可能导致不准确的健康状态 (SOH) 估计随时间而变化。一种能够观察和控制电池系统内部变量的先进 BMS 设计对于克服这些限制至关重要，从而为快速增长的能源市场提供持久、更安全且具有成本效益的电池系统。基于物理的电池模型已被视为适合集成到下一代 BMS 中的建模框架之一。在基于模型的估计中，可用的输入/输出传感器信息（例如电流、电压和温度）与电池动态的数学表示一起用于估计内部状态。本教程的目的是回顾基于物理的电池模型的实施挑战，并概述最新的研究趋势，重点关注面向先进 BMS 的基于物理的电池模型硬件实现的数值算法和观察器设计。
Mayur P. Bonkile -
[J1] M. P. Bonkile和V. Ramadesigan，“使用基于物理的电池模型在独立的PV-Battery Hybrid Systems中使用基于物理的电池模型”，《储能杂志》，23，258-268，2019。[J2] M. P. Bonkile和V. Ramadesigan，“基于PV-Battery Hybrid Systems的物理模型：热管理和降解分析”，《储能杂志》，31，1014585，2020。[J3] M. P. Bonkile，A。Awasthi，C。Lakshmi，V。Mukundan和V.S.ASWIN“汉堡方程式的系统文献评论以及最近的进步”，Pramana-of Physics，90，69，2018。[J4] M. P. Bonkile，A。Awasthi和S. Jayaraj，“有或没有Hopf-Cole转换的汉堡方程的比较数值调查”，国际融合计算杂志，2（1），54-78，2016。[b1] M. P. Bonkile，A。Awasthi和S. Jayaraj，“基于用于修改的凯勒盒子方案的数值模拟：不稳定的粘性汉堡方程”，数学分析，应用程序及其应用及其应用及其应用程序，Springer（143）565-575-575，2015，M.P.15，2015 c1 [c1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1]] “ PV-Wind-Battery混合动力系统：使用P2D电池模型的电力管理控制策略”，第236电化学协会（ECS）会议，美国亚特兰大，2019年。[C2] M. P. Bonkile，V。Ramadesigan和S. Bandyopadhyay，“使用基于物理的电池模型在具有不确定性的混合动力系统中使用基于物理的电池模型”，第236届ECS会议，Atlanta USA，2019年。[C4] M. P. Bonkile，V。Ramadesigan和S. Bandyopadhyay，“使用基于物理模型的储能设计在独立的PV-Battery Hybrid Systems中使用物理模型”，印度印度Pandit Deendayal Petroleum University，Icteta 12 The Icteta，2019年，2019年。[C3] M. P. Bonkile和V. Ramadesigan，“使用基于物理的电池模型的独立光伏电池式混合系统建模”，第2届国际国际大会在印度的大规模可再生能源集成在印度和可再生能源部，印度新德尔希，2019年，印度和可再生能源部的大规模可再生能源整合。[C5] M. P. Bonkile，K。S。Pavan和V.Ramadesigan，“使用基于物理的电池模型的独立PV玻璃系统模拟”，计算科学研讨会，印度科学研究所（IISC）印度，2017年，2017年。[C6] M. P. Bonkile，A。Awasthi和S. Jayaraj，“基于与时间依赖边界条件的不稳定，二维的二维不同使用方程的隐式方案的数值研究”，第61 ISTAM，Vellore India，2016年。[C7] M. P. Bonkile，A。Awasthi和S. Jayaraj，“在Unsteady Burgers'方程式上的高阶时间集成算法的数值实施”，ICMMCS，印度技术学院Madras India India India，2014年，2014年。[C8] M. P. Bonkile，A。Awasthi和S. Jayaraj，“通过Mol on Mol on Steady Burgers'方程式实施了第四阶订单时间集成公式的数值”，印度ISTAM 59，2014年，ISTAM，2014年。
锂离子电池的热行为建模
摘要：为了增强我们对锂离子电池的热特性的理解，并获得了对电池热管理系统（BTMS）的热影响的宝贵见解，为启用数值模拟的锂离子电池开发精确的热模型至关重要。创建电池热模型的主要目标是定义与热量产生，节能和边界条件相关的方程。但是，独立的热模型通常缺乏有效预测热行为的必要准确性。因此，热模型通常与电化学模型或等效电路模型集成。本文对锂离子电池的热行为和建模进行了全面综述。它突出了温度在影响电池性能，安全性和寿命中的关键作用。这项研究探讨了温度变化所带来的挑战，无论是太低和太高，以及它们对电池电气和热平衡的影响。描述了各种热分析方法，包括实验测量和基于仿真的建模，以理解在不同工作条件下锂离子电池的热特性。电池的准确建模涉及解释电化学模型和热模型以及耦合电化学，电气和热方面以及等效电路模型的方法。此外，本综述概述了了解锂离子电池的热行为方面的进步。总而言之，人们对电池模型有很高的渴望，该电池模型有效，高度准确，并伴随着有效的热管理系统。此外，要确定当前热模型的增强以提高锂离子电池的整体性能和安全性至关重要。
Solaredge Home Hub三期逆变器 - 仅存储和备份安装的用例
Solaredge Home Hub三相逆变器（SEXK-RWB48），或“ Solaredge Home Hub逆变器”或“逆变器”，可用于各种应用程序，通过利用电池存储和供应功率来实现系统所有者的能源独立性。逆变器与“ Solaredge Home Backup接口三相”结合使用并连接到兼容电池时，在实用程序网格故障期间提供了备份功率。该解决方案基于管理PV系统和电池的逆变器。本文档描述了受支持的系统配置，兼容的逆变器和电池模型以及用例。
电力系统中电池的成本和效益
本研究调查了荷兰长期能源情景中大型电池的系统成本和效益。我们开发了一个电池模型，该模型使用基于 2030 年气候与能源展望情景的每小时电力曲线。该模型评估了电池参与能源市场时系统成本将如何发展。这涉及到检查对日前、FCR 和 FFR-up 市场的影响。本分析未包括的市场包括：aFRR-down、mFRR、被动不平衡、盘中、拥塞管理、无功功率和黑启动设施。因此，该分析仅涵盖了电池可以创造收入并带来节约的一部分潜在市场。
Proactiv™电池数据库管理软件
然后可以通过特定的站点名称，字符串ID，电池模型，安装日期和充电器信息来配置所有单个电池单元。如果需要更换单元格，但是没有相同的模型，则ProActiv将允许将其替换为另一个制造商或型号。proactiv跟踪细胞级信息和数据，在查看该字符串的信息和数据时会反映出。在替换如此大的安装电池底座和绳子的情况下，可以在其他字符串中使用一些更好的单元，以替代弱单元。proactiv允许用户跟踪这些运动。*固定电池通过内部欧姆测量EPRI，加利福尼亚州帕洛阿尔托EPRI：2002。1002925
BATTERY ENERGY STORAGE SYSTEMS: MODELLING ...
论文的第一部分提供了有关BES的参考框架，并基于文献分析以及实验活动。第2章概述了电化学存储选择（预期性能，市场份额，成本），并特别注意锂离子技术。第3章介绍了三种不同的锂离子化学分子的实验测量。能量密度，功率密度和效率用于讨论实际应用中的BESS性能。第4章提出了有关电池建模的文献综述，该综述归类为四种一般不同的方法：电化学，分析（经验），电气和随机性。为电池模型确定了两个主要任务：操作条件的估计（即SOC估计），寿命的估计（即SOH估计）。
电池管理系统的建模和模拟
以下工作着重于分析和开发用于监视和管理电动汽车中电池的高级系统。主要目的是通过实现由八个模块组成的电池模型来开发电池管理系统（BMS）模型。BMS在优化电池组的性能，安全性和寿命方面起着至关重要的作用。该研究的重点是提高电池电量状态（SOC）的准确性（SOC）和对电池的健康状况（SOH）的估计，热管理，以减轻与温度相关的降解并检测到关键的工作条件，例如过电压，欠电压不足和过电流。从电池技术简介开始，对BMS的各种功能进行了分析，实施和测试，以检查电池的正确功能。
超越锂离子：电动汽车的Byd刀片电池的承诺和陷阱
摘要。带电池的电动汽车已经开始对当今的汽车行业产生重大影响。与电池制造商一起，汽车制造商正在为电动汽车开发新的电池设计，并密切关注诸如储能储能，建筑质量，安全性，FF订单和电池性能等细节。中国汽车制造商在2020年开发了Byd Blade Battery（Byd）。它是带有棱柱形细胞的磷酸锂（LFP）电池，其能量密度为165 WH / kg，能量密度包为140WH / kg。本文与其他电池模型，模型架构，指甲穿透实验的安全性以及与其他替代方案的成本比较相比，简要审查了Byd Blade电池的性能。
预测电池的充电状态和健康状况...
机器学习是人工智能的一种特定应用，它允许计算机通过一系列算法从数据和经验中学习和改进，而无需重新编程。在储能领域，机器学习最近成为一种很有前途的建模方法，用于确定电池的充电状态、健康状态和剩余使用寿命。在这篇综述中，我们首先讨论文献中用于电池状态预测的两种研究最多的电池模型：等效电路和基于物理的模型。基于这些模型目前的局限性，我们展示了各种机器学习技术在快速准确地预测电池状态方面的前景。最后，我们强调了所涉及的主要挑战，特别是在长度和时间上的精确建模、执行现场计算和高通量数据生成方面。