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富满微电子集团股份有限公司
正常状态下，通过负载对电池放电， DW02R 电路的 VM 端电压将随放电电流的增加而升高。如果放电电 流增加使 VM 端电压超过过电流放电保护阈值 V EDI ，且持续时间超过过电流放电保护延迟时间 tEDI ，则 DW02R 进入过电流放电保护状态；如果放电电流进一步增加使 VM 端电压超过电池短路保护阈值 V SHORT ，且 持续时间超过短路延迟时间 t short ，则 DW02R 进入电池短路保护状态。
反向功率流、其对变压器的影响以及潜在解决方案
最大功率传输的幅度由端电压 V1 和 V2 定义。此外，端电压 V1 和 V2 在幅度和相位角 ρ 方面的差异表示变压器中的电压降，该电压降是通过短路阻抗 %Z 和负载电流得出的。考虑该图的负载端，以单位功率因数 (upf) 向电网抽取电流或注入电流。
锂离子电池的运输和处置
• 略大于 AA 电池 • 18mm x 65mm • 3.7 V 端电压 • 1500 – 3500 mAh 容量 • 常见尺寸，用于电动汽车、电动自行车/踏板车、笔记本电脑等。
混合电池的自适应能量优化方法-...
摘要：针对离网微电网中因负载需求波动引起直流母线电压浪涌的问题，提出一种基于混合储能系统的自适应能量优化方法来维持直流母线电压的稳定。自适应能量优化方法包括三部分：均值滤波算法，提取需求负载中的波动功率；超级电容端电压控制，保持超级电容端电压接近参考值；电池组平衡控制，调节充放电使电池组荷电状态平衡。该方法在需求负载波动时，经低通滤波器提取波动功率后，电池组释放功率抵消低频波动负载，超级电容瞬时补偿高频波动功率，延长电池使用寿命并维持直流母线电压的稳定。验证了所提出的自适应能量优化方法的有效性，并确认该方法可以在离网微电网模拟和实验中维持离网微电网的稳定运行，延长蓄电池的循环寿命。
ESE 273 微电子电路 2025 年春季 1. 课程...
这是第一门向学生介绍非线性器件基础知识和 IC 放大器设计的集成电路课程。本课程首先介绍二极管的器件物理、操作和建模。然后介绍 MOS 晶体管的操作、大信号晶体管电流作为不同操作区域中端电压的函数的推导，以及小信号模型。探讨单级放大器结构，并介绍电流源和电流镜的实现。介绍了共源放大器的频率响应。介绍了多级放大和差分对的概念。介绍了双极晶体管的操作和建模，以及共发射极放大器。介绍了 MOS 和 BJT 晶体管的比较以及共源和共发射极的性能。
使用可控负载进行快速深度放电作为电动汽车电池回收的预处理：功效、速度和安全性研究
为了应对电动汽车行业目前和未来的增长，发展大规模、可靠和高效的锂离子电池回收行业对于确保嵌入贵重金属的循环性和确保技术的整体可持续性至关重要。正在开发的主要回收程序之一是基于湿法冶金。作为锂离子电池进行此过程之前的预处理步骤，必须将其停用以防止所含电能不受控制地释放。此停用步骤通常通过将电池深度放电至 0.0 V 来完成，而不是通常的 3.0 V 左右的下限。通常，深度放电是通过连接电阻或浸入盐溶液中来完成的。然而，由于放电电流与端电压成比例降低，这个过程可能非常慢，特别是如果要防止相当大的反弹电压。这项工作探讨了在放电速度、有效性和安全性方面更快放电程序的可行性。所提出的程序需要使用可控负载以恒定电流进行深度放电，然后立即施加外部短路。恒定电流放电期间的 C 速率会发生变化以研究其影响。短路施加于 0.0 V 或 1.0 V 的端电压。通过实验评估这两个工艺步骤的安全性。审查的主要安全风险是温度升高和随后的热失控风险，以及由于压力增加和膨胀导致电解质泄漏的风险。在实验工作中，两种类型的大尺寸方形 NMC811 电池从 0% 的 SoC 开始深度放电。实验仅限于单个电池。发现在 0% SoC 的固定电池中，深度放电区域可额外获得 4% 的额外容量。根据温度测量和文献综述，热失控风险评估为低。为了研究压力的上升，测量了所有电池的厚度，并测量了三个样品的原位压力。电解质泄漏风险评估为低。放电程序结束后一周内跟踪回弹电压和电池厚度。短路 30 分钟后，所有电池的回弹电压接近 2.0 V，但需要稍长的短路持续时间才能可靠地达到此阈值。总程序时间比其他放电程序短得多，同时仍然保持安全。
电动汽车锂聚合物离子电池动态行为充电识别及建模方案
锂离子电池被认为是电动汽车 (EV) 的重要电存储元件。电池模型是电池监控、高效充电和安全管理的基础。非线性建模是表征电池及其动态内部参数和性能的关键。本文提出了一种智能方案，用于对锂聚合物离子电池进行建模，同时监测其在不同环境条件（温度和相对湿度）下的当前充电电流和端电压。首先，建议的框架使用恒流恒压 (CC-CV) 充电协议研究了温度和相对湿度对充电过程的影响。随后，将监测电池周围的工作温度和相对湿度。因此，使用 Hammerstein-Wiener (HW) 模型对 EV 电池动态行为进行有效的非线性建模。HW 模型被认为是一种黑盒模型，它可以表示电池而无需任何数学等效电路模型，从而降低了计算复杂度。最后，该模型确定了不影响电池寿命的充电过程的边界。应用并进行了几个动态模型的实验测试，以确保
使用电力流路由器减少 BESS 容量，以适应次级输电系统中的可再生能源
摘要 — 可再生能源 (RES) 在次级输电系统中的广泛使用导致了严重的电能质量问题，例如电压超标，从而导致可再生能源的大幅削减。这是由于可再生能源固有的可变性和次级输电系统的高 R/X 比。为了充分利用可再生能源，通常使用电池储能系统 (BESS) 来减轻 RES 大幅波动的负面影响。功率流路由器 (PFR) 可以被视为一种通用类型的网络侧控制器，也已被证实可以增强电网容纳可再生能源的灵活性。在本文中，我们研究了 PFR 在帮助 BESS 容纳可再生能源方面的价值。使用有无 PFR 的情况下实现零可再生能源削减所需的最小 BESS 容量来评估 PFR 的性能。在多周期优化模型中考虑了 BESS 的运行约束和 PFR 的端电压特性。通过在改进的 IEEE 30 总线子传输系统上进行数值模拟，对所提出的模型进行了测试，结果表明，通过在单条线路上安装 PFR，可以减少 15% 的 BESS 容量。索引术语 — 功率流路由器、电池储能系统、可再生能源容纳、子传输系统
使用 Ah-V 特性评估锂离子电池健康状态
其中 C i 是时间上的第 i 次电容测量，C 0 是初始值。有许多研究已经研究了电池老化过程中的退化（Zhang，2011）。随着电池老化，电池性能下降与电池化学成分的变化有关。首先，固体电解质界面 (SEI) 层的生长会降低电池的电气效率。这会导致电池高频电阻增加，从而降低电池的最大功率输出（Troltzsch，2006）。电池电量的大量损失将导致车辆运行无效或车辆故障，即车辆无法运行。其次，电池容量会随着电池老化而下降（Liaw，2005）。容量下降是由多种因素造成的，例如活性材料中键合位点的损失和活性锂离子的损失。电池容量的大量损失将导致电池运行无效和车辆行驶里程减少。已经多次尝试使用电池阻抗或电池容量来估计电池 SOH。 Haifeng 等人 (2009) 将 SOH 定义为电池高频电阻的函数。作者使用卡尔曼滤波器估算电池电阻以估算电池 SOH。此外，Kim (2010) 开发了一种估算电池容量的技术以估算 SOH。作者实施了双滑模观测器来估算电池容量衰减。尽管在 SOH 估算领域取得了很大进展，但仍不确定，仍需要研究以开发新的更准确的方法。本文提出的研究调查了基于电池储能能力估算电池 SOH 的新方法。安培小时吞吐量 (Ah) 是电池的当前吞吐量，表示电池输送或储存的能量。电池端电压和开路电压随电池充电状态而变化。安培小时吞吐量可以是
电动汽车混合电池平衡系统
摘要：在电动汽车中，电池和模块电压均衡在电池管理系统 (BMS) 中起着至关重要的作用。电动汽车电池组的电池和模块中的容量、温度和老化不平衡限制了可输送到车辆的电量。受此问题的启发，我们提出了一种称为混合平衡的新型电池平衡系统，该系统能够同时均衡电池容量，同时实现电池级被动平衡和模块级主动平衡的成本效益，模块由多个串联连接的电池组成，电池级被动平衡在模块中执行，模块级开关电容器在模块之间执行主动平衡。该策略被称为混合平衡，因为它追求的目标超越了传统的充电状态均衡，包括温度和功率能力均衡，以及最小化能量损失。提供了在锂离子电池组上实施的混合平衡系统的设计细节和 MATLAB Simulink 仿真结果。关键词：电动汽车、混合平衡、电池平衡、汽车系统简介充电电池已广泛应用于电信行业、电动汽车和可再生能源存储系统等许多领域，以满足对能源存储系统的需求。由于大多数应用中单个电池单元的端电压较低，因此通常通过将电池串联来形成电池组以达到所需的电压水平。然而，电池组中的电池单元之间存在众所周知的不平衡。电池间充电状态 (SoC) 差异是一种众所周知的不平衡 (Aizpuru 等人，2013)。电池单元之间的差异由内在和外在原因造成 (Jonghoon 等人，2012)。内在差异主要是制造工艺变化造成的。不可能制造出两个具有完全相同属性的电池。由于容量、自放电率和内阻的差异，电池性能在运行过程中会有所不同。温度和外部电路的影响是外部变量。电池组温度分布不均匀会影响电池的特性，从而导致性能变化 (Belt et al., 2005)。电动汽车 (EV、PHEV、HEV) 使用高压 (HV) 牵引电池组，该电池组由多个串联的电池单元组成。各个电池单元的容量、内阻和运行时充电状态 (SOC) 各不相同，因此电池管理系统必须包括电池平衡 (BMS) (Smith et al., 2016)。在实践中，被动平衡被认为是电动汽车锂离子电池组中最具成本效益且最常用的方法 (Chan et al., 2001)。BMS 由一系列特殊的电池监控和被动平衡电路 (IC) 组成，这些电路可感测单个电池电压并通过 BMS 控制器发出的分流电阻命令激活电池放电。传统被动平衡系统的一个缺点是整个电池组的可用能量容量由最弱的电池决定 (Baumhöfer 等人，2014)。由于电池之间退化不均匀，最弱电池的问题会随着时间的推移而恶化，从而缩短电池寿命 (Smith 等人，2016)。