基于IoT的电池组云管理装置设计

• 作者: 夏鲲 徐敬俊 李峥 李洪恩 陈扬飞 陈昂辉
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电池管理 优化的SoC估计方法 扩展卡尔曼滤波 物联网
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 6-13
• 页数: 8页
• 分类号: TM912|TP315|TN710
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1802042

摘要

为满足实时监控电池组状态、优化控制策略、延长电池组寿命和保证使用安全等要求, 提出并实现了一种采用优化的剩余电量 (SoC) 估计的电池组云管理系统.在传统的SoC估计策略——电荷累计法和开路电压法的基础上, 融合了扩展卡尔曼滤波算法, 提高了电池组的剩余电量估计的精度, 并建立了电池电压与SoC之间的数学模型.同时, 在此基础上加入了云服务器系统, 实现了电池组的实时检测.此外, 设计并实现了一款容量为22.2 V的电池组管理装置.实验结果表明, 该电池组云管理装置的SoC估计精度高、测量误差低于1％、系统稳定性好, 满足实时检测电池组状态的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李峥		5	1	1.0	1.0
2	夏鲲		40	242	9.0	14.0
3	陈昂辉		4	7	2.0	2.0
4	李洪恩		2	0	0.0	0.0
5	徐敬俊		1	0	0.0	0.0
6	陈扬飞		1	0	0.0	0.0