University of Colorado Boulder
Équilibrage des batteries et estimation de la puissance
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Équilibrage des batteries et estimation de la puissance

Gregory Plett

Instructeur : Gregory Plett

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Ce que vous apprendrez

  • Comment concevoir des équilibreurs et des estimateurs de limites de puissance pour les batteries lithium-ion ?

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Comment concevoir des équilibreurs et des estimateurs de limites de puissance pour les batteries lithium-ion ?

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Il y a 6 modules dans ce cours

Dans les cours précédents, vous avez appris à écrire des algorithmes pour satisfaire les exigences d'estimation d'un système de gestion de batterie. Maintenant, vous allez apprendre à écrire des algorithmes pour deux tâches de contrôle principales : l'équilibrage et le calcul des limites de puissance. Cette semaine, vous apprendrez pourquoi les blocs-batteries sont naturellement déséquilibrés, quelques stratégies d'équilibrage et comment les circuits passifs peuvent être utilisés pour équilibrer les blocs-batteries.

Inclus

7 vidéos13 lectures6 devoirs1 sujet de discussion

L'équilibrage passif peut être efficace, mais il gaspille de l'énergie. Les méthodes d'équilibrage actif tentent de conserver l'énergie et présentent également d'autres avantages. Cette semaine, vous découvrirez les circuits et les méthodes d'équilibrage actif et apprendrez à écrire un code Octave pour déterminer la vitesse à laquelle une batterie peut se déséquilibrer. Ceci est utile pour déterminer les facteurs dominants conduisant au déséquilibre et pour estimer la vitesse à laquelle le pack doit être équilibré pour le maintenir dans un état de fonctionnement correct.

Inclus

6 vidéos6 lectures6 devoirs1 laboratoire non noté

Cette semaine, nous commençons par revoir la méthode de limitation de puissance HPPC du cours 1. Ensuite, vous apprendrez à étendre la méthode pour satisfaire les limites de SOC, de puissance de charge et de courant électronique. Vous apprendrez à implémenter les méthodes de calcul des limites de puissance dans le code Octave et vous verrez les résultats d'un scénario représentatif.

Inclus

5 vidéos5 lectures5 devoirs1 laboratoire non noté

La méthode HPPC, même telle qu'elle a été étendue la semaine dernière, repose sur des hypothèses simplificatrices qui ne sont pas respectées dans la pratique. Cette semaine, nous explorons une méthode plus précise qui utilise les informations d'état complètes d'un xKF comme entrée, ainsi qu'un modèle de cellule ESC complet pour trouver les limites de puissance. Vous apprendrez à implémenter cette méthode dans le code Octave et comparerez ses calculs à ceux de la méthode HPPC que vous avez apprise la semaine dernière.

Inclus

6 vidéos6 lectures1 quiz5 devoirs3 laboratoires non notés

Les algorithmes BMS actuels utilisent principalement des modèles de circuits équivalents pour estimer l'état de charge, l'état de santé, les limites de puissance, etc. Ces modèles ne sont pas en mesure de décrire directement les processus physiques internes à la cellule. Or, ce sont précisément ces processus qui sont les précurseurs de la dégradation et de la défaillance des cellules. Cette semaine présente rapidement certains concepts qui pourraient motiver les futurs algorithmes BMS qui utilisent plutôt des modèles basés sur la physique.

Inclus

6 vidéos6 lectures6 devoirs4 laboratoires non notés

Ce projet de fin d'études explore la conception de la valeur de la résistance pour un système d'équilibrage passif à résistances commutées ainsi que l'amélioration d'une méthode de limitation de puissance basée sur l'approche HPPC.

Inclus

2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
5.0 (24 évaluations)
Gregory Plett
University of Colorado System
9 Cours73 117 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Génie électrique

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Felipe M.
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Jennifer J.
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Affichage de 3 sur 100

SG
5

Révisé le 4 août 2020

DM
5

Révisé le 20 juil. 2023

ML
5

Révisé le 27 août 2024

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