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編輯推薦： 以储能锂电池状态估计和电源管理方法为出发点，深度剖析了一致性控制、成组技术、充电技术、电池监控和管理、热管理控制、状态估算、均衡技术和性能测试技术等锂电池储能技术的关键和核心。 本书内容系统、实例丰富，提供模型源代码、拓展资料等资源，读者可免费获取； 內容簡介： 本书针对储能锂电池应用的技术要求，以储能锂电池状态估计和电源管理方法为出发点，主要包括储能锂电池概述、储能锂电池控制策略、核心状态参量预估方法与储能电池电源管理设计实例等内容。 本书特色鲜明、内容系统、实例丰富，既可用于高等院校新能源科学与工程、自动化、电气工程及其自动化等相关专业教学与科学研究，又可作为储能科学与技术应用研究人员的技术参考书。 關於作者： 王顺利，教授，博导，学术院长，国家电器安全质量检测中心学术带头人，俄罗斯自然科学院院士，省级海外高层次留学人才，天府青城省级科技人才，中国科技城学术和技术带头人，全球前2%顶尖科学家。 目錄： 前言 第1章储能锂电池概述 11储能锂电池的背景与意义 12储能锂电池工作机理分析 121储能锂电池简述 122储能锂电池的组成 123储能锂电池的工作原理 124储能锂电池的分段充电 13储能锂电池的分类与特点 131磷酸铁锂电池 132钴酸锂电池 133锰酸锂电池 134三元聚合物储能锂电池 135钛酸锂电池 136不同类型储能锂电池性能对比 分析 14储能锂电池的工作特性 141储能锂电池的充电特性 142储能锂电池的放电特性 143储能锂电池的温度特性 15储能锂电池的基本概念 151电压特性 152电流特性 153温度特性 154容量特性 155充放电倍率 156充放电次数 157储能锂电池功率 158内阻特性 159荷电状态 1510放电深度 1511自放电率 1512库伦效率 16储能锂电池的应用领域和 发展趋势 161主要应用领域 162行业发展趋势 163国内发展现状和前景 第2章储能锂电池BMS核心参数与 控制策略 21储能电池关键参数的测量 211电压 212温度 213电流 22锂离子电池储能安全保护 221基础安全保护措施 222锂离子电池储能安全 223储能电池管理单元 224永久性失效保护 225BMS设计规范 226储能锂电芯的品质保障 227提高电池安全性 23锂离子电池组储能的热管理 231热管理的必要性 232风冷 233液冷 234相变冷却 235热管冷却 24常规充电管理 241恒流充电法 242恒压充电法 243阶段式充电法 244充电器设计 25快速充电管理 251脉冲式充电法 252变电流间歇充电法 253变电压间歇充电法 254充电过程保护 26储能锂电池核心参数估算 现状 261荷电状态（SOC）估算研究 现状 262功率状态（SOP）评估研究 现状 263健康状态（SOH）预测研究 现状 第3章锂离子电池电化学储能特性 分析 31锂离子电池储能工作原理 分析 32储能锂电池特性测试 321能量测试实验 322混合脉冲功率特性测试实验 323电池容量校正实验 324不同倍率充放电实验 325电池老化测试实验 33储能锂电池工作特性分析 331能量特性分析 332内阻特性分析 333开路电压特性分析 334电池温度特性分析 34SOC影响因素分析 341电池温度特性分析 342充放电倍率实验分析 343电池老化影响分析 35储能锂电池老化特性研究 351SOH影响因素分析 352老化过程OCV-SOC规律 353电池老化内阻分析 36储能锂电池迟滞特性研究 361电池迟滞现象 362次环迟滞特性 363迟滞温度依赖性 364迟滞路径依赖性 37储能锂电池OCV-SOC模型 371带迟滞效应的等效电路模型 372模型参数辨识 373PI迟滞模型 38储能锂电池建模 381电化学模型建模 382等效电路模型建模 383等效电路模型定阶研究 384改进的等效电路模型构建 39储能锂电池模型参数辨识 391锂离子电池开路电压估算 392锂离子电池离线参数辨识 研究 393递推最小二乘在线参数辨识 算法 394遗忘因子递推扩展最小二乘在 线参数辨识 310实时跟踪数据的全参数在线 辨识 3101参数辨识方法的对比分析 3102全参数在线辨识的构建 311储能锂电池参数辨识与模型 验证 3111锂离子电池复杂测试工况 3112复杂工况下参数辨识验证 3113等效电路模型对比分析 第4章储能锂电池SOC估算方法 研究 41SOC估算存在的问题及局限性 分析 42基于EKF及其改进算法的SOC 估算 421KF算法 422KF算法运算过程推导 423非线性KF算法改进 424基于自适应滤波与有限差分 算法研究 425基于EKF算法的SOC估算 研究 426基于SR-UKF算法的电池SOC 估算 427基于AFD-EKF算法的SOC 估算 428基于双在线迭代SR-UKF算法 的SOC估算 43基于多影响因素校正的电池 SOC迭代估算 431锂离子电池SOC估算模型 构建 432贝叶斯滤波及其衍生算法 研究与改进 433非线性模型下的KF算法 改进 434测量噪声对估算影响分析与 校正 435典型工况下SOC估算结果及 分析 436基于互联网 的电池SOC 估算 44基于BP神经网络的SOC估算 模型研究 441BP神经网络算法分析 442BP神经网络SOC估算模型 建立 443实验数据集预处理 444仿真测试 45基于NARX神经网络的SOC 估算模型研究 451NARX神经网络算法分析 452网络超参数设计 453基于NARX神经网络的SOC 估算模型建立 454基于NARX的SOC估算模型 评价指标选取与仿真测试 455基于AEKF优化NARX神经 网络的SOC估算模型 456基于NARX-AEKF的SOC估 算模型仿真测试 46复杂工况下SOC估算性能 分析 461恒流放电实验的电池SOC 估算 462DST工况实验SOC估算 463BBDST工况电池SOC估算实验 分析 464多变温度下的HPPC实验电池 SOC估算研究 465大功率间歇性放电SOC估算 实验验证 466无人机定制工况下的SOC估算 精度分析 第5章储能锂电池SOP估算方法 研究 51基于多约束条件下的锂离子 电池SOP估算策略 511开路电压约束下的峰值电流 512SOC约束下的峰值电流 513在线多约束条件下的SOP 估算 514储能锂离子电池SOC与SOP 联合估算方法 52基于SWMI-AEKF算法的能量 状态估算研究 521EKF算法 522基于先验噪声估算的改进 AEKF算法 523基于SWMI-AEKF算法的SOE 估算 53储能锂电池SOE估算验证 531BBDST工况下SOE估算 验证 532DST工况下SOE估算验证 533不同参数辨识方法下SOE估算 分析 54储能锂电池SOE与峰值功率 协同预估研究 541基于模型的锂离子电池峰值 功率估算 542基于SOE的锂离子电池峰值 功率估算 543SOE与峰值功率协同预估 策略 55基于SOE的储能锂电池峰值 功率估算验证 551BBDST工况下持续峰值功率 估算验证 552DST工况下持续峰值功率估算 验证 553初始SOE对峰值功率估算影响 分析 56考虑SOC和端电压的SOP评估 分析 561功率参考数据获取及特例 分析 562BBDST工况验证 563DST工况验证 564不同持续时间下验证分析 第6章储能锂电池SOH估算方法 研究 61储能锂电池SOH估算策略 分析 611SOH定义及其数学描述 612SOH估算存在的问题及局限性 分析 62基于粒子滤波理论的改进 算法 621粒子滤波算法改进策略分析 622基于改进粒子滤波的电池SOH 估算 63基于不同迭代周期的SOC- SOH协同估算 631SOC-SOH协同估算模型 构建 632SOC-SOH协同迭代估算 流程 633典型工况下SOH估算结果及 分析 64基于AEKF的SOH估算 641EKF迭代运算分析 642噪声AEKF算法分析 643建立基于容量估算的状态空间 方程 65基于双时间尺度ADEKF算法 的SOH估算 651双扩展卡尔曼滤波算法用于 SOH估算 652双时间尺度ADEKF算法用于 SOH估算 66基于融合双因子的SOH估算 方法研究 661欧姆内阻估算SOH 662融合双因子估算SOH 67航空储能锂电池SOH估算 效果分析 671基于内阻的估算结果分析 672基于容量的估算结果分析 673内阻和容量联合估算结果 验证 第7章电池组的均衡及能量安全 管理 71均衡调节的意义 72电池组的均衡管理分类 721均衡电路拓扑结构 722被动均衡电路 723主动均衡电路 73均衡能量转移策略及均衡 电路设计实例 731均衡策略拓扑结构 732基于MSP430的BMS设计 733基于STM32的BMS设计 734基于ISL78600的BMS设计 735基于AD7280A的BMS设计 736基于LTC6804的BMS设计 74BMS的性能测试与故障 排除 741BMS性能测试 742故障原因及其分析 743故障解决方法 参考文献 內容試閱： 能源和环保问题越来越受到国内外各界人士的关注，新能源的可持续发展是国家重大战略布局，在“双碳”背景下，新能源与储能系统已成为新能源推广和能源革命的重要手段。近年来，电池技术飞速发展并逐步成熟，锂电池已经成为储能电池的重要组成部分。在锂电池储能应用中，由电池管理系统（Battery Management System，BMS）对其工作状态进行监测和安全管理。由于锂电池组储能安全要求较高、工况复杂，使得电池的控制策略亟待相应发展。在长期的科研工作过程中，逐步发现单体电池技术的进步并不代表成组应用的电池组整体寿命的提高，串联、并联后的电池组性能并非单体电池性能的线性叠加。一致性控制、成组技术、充电技术、电池监控和管理、热管理控制、状态估算、均衡技术和性能测试技术等逐步成为锂电池储能技术的关键和核心。 作者在总结多年动力锂电池管理系统开发所形成的电池成组应用理论、经验和设计方法的基础上，从新能源测控与电源管理的角度，结合电化学储能对锂电池的技术要求，以锂电池应用与电源管理为出发点编著本书，希望能够对储能锂电池管理系统的设计、匹配和应用提供一些技术方面的参考，对我国的新能源技术应用事业发展做些贡献。 全书共7章，其中，第1章主要介绍储能锂电池概述，使读者可以对锂电池以及锂电池电化学储能有一个全面的认识；第2章主要介绍储能锂电池BMS核心参数与控制策略，为后续锂电储能核心状态参数估算打下基础；第3章主要介绍锂离子电池电化学储能特性分析；第4章主要介绍储能锂电池SOC估算方法研究；第5章主要介绍储能锂电池SOP估算方法研究；第6章主要介绍储能锂电池SOH估算方法研究；第7章主要介绍电池组的均衡及能量安全管理，主要包括均衡管理分类，基于MSP430、STM32、ISL78600、AD7280A、LTC6804等方式的BMS实例设计，以及BMS性能测试与故障排除。 本书由西南科技大学新能源测控研究团队师生执笔完成。作者所在的团队聚焦新能源测控领域，在教学、科研方面具有丰富的经验和产学研密切结合的优良传统。王顺利构建了整体框架并执笔完成了第1章、第5章和第6章，编写了第2章和第3章，刘冬雷编写了第4章，陈宗海编写了第7章，其他参与编写的研究学者主要有于春梅、曹文、范永存、刘春梅、陈蕾、靳玉红、熊莉英、彭家伟、张丽、王军栋、蒋聪、熊鑫，另外，金思宇、李小霞、应全红、白德奎、王晓芳、李建超、彭正红、王嘉、王瑶、周长松、刘玲、袁会芳、张良、海南、刘珂、张梦芸、王健、周佳妮、周逸飞、李泽昊、李浩阳、朱滔、詹利欢、张瀚生、陈璐、曾佳卫、王志、阳俊杰、马青云、朱晨宇、冯仁钧、沈显凤、吴帆、邱劲松、熊然、时浩添、贾先屹、乔家璐、王阳滔、肖维佳、刘雨洋、邓丹、张楚研、李阳、李锦、曹杰、杨潇、郝雪祎、戚创事、周恒、龙涛、高海英、刘冬雷、谢滟馨、梁雅雯、王超、徐宏、杨晓勇等人参与了本书的资料搜集与整理工作，在此对他们辛勤的工作表示感谢。 本书得到了西南科技大学、中国科学技术大学、四川大学、中国仿真学会仿真技术应用专业委员会、中国自动化学会新能源与储能系统控制专业委员会、西南科大四川天府新区创新研究院、工信部创新成果产业化公共服务平台、西南科技大学院士工作站、四川省军民融合创新研究院、绵阳市产品质量监督检验所（国家电器安全质量监督检验中心）、德阳市产品质量监督检验所、深圳市亚科源科技有限公司、广东贝尔试验设备有限公司、深圳市新威新能源技术有限公司、绵阳高新区正旭光伏能源科技有限公司等单位科技人员的帮助和支持，在此也一并表示感谢。 储能科学与技术涉及面广，作者水平有限，在书稿的组织和编写过程中难免有不当之处，敬请各位读者批评指正。作者E_mail：wangshunli@swusteducn，相关资料网址：https://orcidorg/0000-0003-0485-8082。希望以此书为交流平台，与各位读者建立联系，促进新能源与储能系统领域的技术进步。

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