电动自行车锂电池管理系统

来源：百家汽车网

文献综述

题目：电动自行车锂电池管理系统

前言：作为电动汽车以及混合动力汽车飞速发展的基础，电池管理系统的研究备受国内外的重视。锂电池组由于其优良的性能，在近年来得到广泛的应用。锂电池管理系统的出现，使安全高效地管理和使用锂电池组变得更加容易。本文概括地介绍了国内外锂电池管理系统领域的研究现状，并对其进行简要分析。

锂电池管理系统实现的功能包括：数据监测、荷电状态（SOC）估计、热管理、均衡管理、数据通信、数据显示与报警。其中SOC测量方法有传统的开路电压法、内阻法和安时积分法，以及新兴的模糊逻辑算法、自适应神经模糊推断算法、卡尔曼滤波估计算法、线性模型法和阻抗光谱法等。均衡管理可分为能量耗散型和能量非耗散型两大类[。

正题：美国Villanova大学和US Nanocorp公司已合作多年，对各种类型的电池SOC进行基于模糊逻辑的预测。美国约翰逊控制技术公司利用可变阻抗元件来确定单元的温度是否超过预定门限值，时刻监控电池组温度。美国托莱多大学提出BMS基本结框图（图1）。把BMS简化成1个电子控制单元ECU和1个电荷均衡器。ECU功能有数据采集、处理、传送、控制，还控制均衡器、车载充电器等。

德国研究员认为电气控制需要实现控制制充电过程：包括均衡充电；根据SOC、电池健康状态SOH和温度来限定放电电流。电气控制中需要结合所使用的电池技术和电池类型来设定一个控制充电和放电的算法逻辑，以此作为充放电控制的标准。CAN总线是德国BOSCH公司在20世纪80年代初为解决汽车中众多的控制与测试仪器之间的数据交换而开发的一种通信协议。现已广泛用于电池管理系统。德国Kaiserse Lautern大学采用主辅模块的分布式管理结构，辅模块相当于式均衡器，主模块完成管理系统的功能，具有较强的均衡能力。

我国的BMS研究从开始至今，虽然相比美国、日本还差距很大，成果却也比较显著。在国家863计划2005年第一批立项研究课题中，就分别有北京理工大学承担的混合动力轿车（EQ7200HEV）用镍氢动力电池组及管理模块、苏州星恒电源有限公司承担的燃料电池轿车用高功率型锂离子动力电池组及其管理系统、北京有色金属总院承担的牌混合动力城市客车用锂离子电池及管理模块等课题。

近年来BMS技术发展得十分迅速，国内外的研究也是如火如荼。短短十几年

时间，我国的BMS开发已初具规模。许多高校、企业都投入大量时间在BMS的研究上，有很多方面已进入实用阶段。现在借着国家推广电动汽车的契机，更是掀起了一股研发的新浪潮。

但是与发动机技术、整车开发技术相比，现阶段的BMS技术还相当不成熟。部分结构依然不够完善，例如数据采集的准确性、SOC的估算精度、电池组的安全性等方面。今后需要解决的问题还有：降低电路的复杂程度、提高抗干扰性、过载撞击高温情况下的安全性、研发具有通用性的BMS（不针对某一类电池）。

BMS的研发之路任重道远，还需要进一步的研究，以求进一步的改进和提高。参考文献：[1] 朱元，韩晓东，田光宇.电动汽车动力电池SOC预测技术研究[J].电源技术，2000.24(3) :31-32

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电动自行车锂电池管理系统

Abstract

The advantage of the EVs is the mechanical simplicity of the drivetrain. For example, an EV drive train can convert energy stores into vehicle motion, just like a conventional vehicle, and it can also reverse direction and convert vehicle motion back into energy stores through regeneration barking, which means that theirs energy/work loop is inherent bi-directional. Besides, moving parts of the electric motor in the EVs consist primarily of the armature (DC motors) or rotor (AC motors) and bearings, a relatively simple and far more efficient machine. other advantages include electric motor torque much more suited to the torque demand curve of a vehicle. EV drive train often needs only one gear ratio other than two or more. More-over, a reverse gear is unnecessary because the rotational direction of the motor itself can be reversed simply by reversing the electrical in-put polarity.

Lithium iron battery pack with the joint design of hardware andsoftware system debug and test on electric vehicles. The results show that theintroduction of the battery management system is reliable, economianti-interference ability. This battery management system can achieve: the Collection of battery voltage, current, temperature; the calculation of the remaining capacity and battery status judgments; real-time display, fault alarmrelated functions..

The system consists of a data acquisition module, powercalculation module, protection module. System uses Freescale MC9SO8D216 CPLJ, throug the immediate acquisition module collects the battery voltage, current, and temperature, prevent the battery from aver-voltage, aver temperature, over-current, make battery more secure, continuingprocess in effect, extend battery life span, increase the electric bicycle security in motion.

This design of lithium battery management system's hardware reliability, economy, anti-interference ability. the estimated on remaining capacity SaC is accurate through practice,balanced can basically meet the requirements. Key words：SOC； Management system； Energy

摘要

电动汽车的优点是具有简单的机械传动机构。电动汽车能够像传统的汽车一样将本身的能量转变成汽车的动能，但它却还可以沿相反方向进行转换，利用能

量再生制动系统将动能转换成汽车的电能储备，这说明它的能源和工作回路是双向的。此外，电动汽车的运动部件电动马达主要由电枢（直流电机）或转子（交流电机）和轴承组成，电机不仅仅具有结构简单效率高的优点，而且它的输出扭矩适合车辆的扭矩曲线。电动汽车的动力传动系统往往只需要一个传动比，不需要倒档，因为旋转运动方向的变换可以通过改变电力输入的极性来实现。在电动汽车上搭建实验平台，将磷酸铁铿电池组与设计的软硬牛系统进行联合调试、试验，测得了相关数据。试验结果表明，本文介绍的赶池管理系统可靠、抗干扰能力强。可以实现:电池电压、电流、温度等模似量的采集;剩余电量的计算和电池状态的判断;实时显示，故障时报警等相关功能。

本系统分为数据采集模块、电量计算模块、保护模块。系统采用了飞思卡尔MC9S08DZ16为处理器，通过采集模块采集电池的即时电压、电流、以及温度，防止电池过压、过温、过流，让电池更能安全、有效的持续性工作，延长电池的使用寿命，增加电动自行车在行驶中的安全性。

本文设计的理电池管理系统硬件电路可靠、经济、抗干扰能力强，经实践检验SOC剩余容量的估计比较准确，均衡基本能达到要求。关键词：SOC；管理系统；能量

1绪论

随着中国经济的快速发展，人们的生活水平不断提高的同时，汽车的拥有量

也在不断的增加，但是如果达到美国的经济发展水平，那么中国每年的汽油消耗量将相当于前中东地区产油量的2倍，这显然是不现实的，应当依靠其它方法来解决这个问题。因此，电动自行车是目前较为理想的选择之一，因为电动自行车在行使时不会产生环境污染。并且我国的自行车拥有量相当大，号称自行车王国，这种情况比较符合我国的国情。从电动车的发展和产业化来看，电动自行车更符合中国国情，从居民平均收入水平和大众需求来看，电动自行车更容易普及和推广。从交通管理方面而言，我国有关部门规定，电动自行车可以不作为机动车使用。

1.1电动自行车概述

电动自行车(电动助力车)作为新型个人代步交通工具,已经引起国内外的广泛重视。近年来,美国、日本、英国、法国、德国和意大利等国家已研制出多种电动自行车。比较典型的有日本的“松下”,英国的“帕森特尔”和美国的“里曼”。由于技术和商业的原因,这些电动自行车目前未见大量上市。我国也有许多单位研制了电动自行车。如北京、上海、杭州、无锡、重庆等地的厂家,其中上海自行车厂的永久DX一130型已批盆问市。电动自行车有很多优点。它比自行车的机动性能好得多。与摩托车相比,电动自行车不仅告价低廉,而且行驶费用少,它不会造成空气污染,几乎没有噪声。它所用的蓄电池多数可在夜间用电低峰期充电。不与其他部门争夺能源。此外,这种车操作简便,速度适中,无论男女老少均可安全稳当地骑行,脚踏骑行也十分轻巧灵活,不会给城市交通增加麻烦。

目前电动自行车技术也有了一定进步，在短途低速、旅游区交通特定用途己经得到应用，但是，主要由于电池性能和成本的，距离质量稳定、符合标准地大批量生产，但与传统自行车相比价格昂贵。锂电池以其工作电压高、比能量和比体积大、自放电率低、无记忆效应、充放电效率高、循环寿命长和无污染性等优点，越来越多的被应用在电动自行车上。锂离子电池的模型和剩余容量的估计和铅酸电池和镍氢电池有着很大的区别。本课题正是以锂离子电池为控制对象的，通过大量的试验，设计出一套适合应用在电动自行车上的锂离子电池的管理系统是本课题的主要目的。

1.1.1国外电动自行车发展概况

在日本电动自行车属于奢靡品，价格较贵，用的人未几。澳大利亚的交通治理部分近期会有提案，将200瓦的输出功率上限进步到300瓦，相信如获通过，将会大大促进电动自行车在澳大利亚的普及和推广。记者了解到，电动自

行车均匀每部售价1000到4000美元，相称于一部二手小轿车的价格。北海道也有类似服务，而且是免费的。连电都保证不了，天天都要充电的电动自行车如何能普及？有自备发电机的家庭也不会青睐电动自行车——与其用汽油发电，再给电动自行车充电，还不如买辆烧汽油的“轻骑”省心。

澳大利亚法律划定，输出功率在200瓦以上的电动自行车被列入小型摩托车治理，车辆要进行注册，驾驶者必需持有驾照，治理规则与摩托车相同，驾驶者要戴安全头盔。

电动自行车在普通民众中不普及的主要原因是美国人日常出行非常依靠汽车，城市规划和交通举措措施也多是为开车族设计的，大多数美国城市的公路上没有自行车道。高收入家庭能靠自家的汽油发电机发电照明，中下收入的上班族就只能靠马灯什么的照明了。

1.1.2国内电动自行车发展概况

电动车的车载电池管理系统在国内的研究，依然处于初级阶段。现在，有很多知名高校，如清华大学、北京航空航天大学、北京交通大学、北京理工大学和北方工业大学等等，利用自己在这方面的优势，和一些汽车生产商和电池生产商联合研究开发，都取得了丰硕的成果。此外，我国在十五期间成立了电动汽车的专门研究项目，通过最近几年的努力，已经取得很大的成就。在2005年，国家863计划立项的第一批研究课题中，就有很多公司、研究院参与其中，而且也取得了一定的成果。但是，因为种种原因，对电池性能的了解不深入以及实验环境的不足等等，在开发电池管理系统的道路上，需要我们解决的核心问题太多了，所以现阶段的管理系统都不够完善，其还有很大的上升空间。

近年来，电动自行车行业发展迅速，年增长速度达到30%-40%。随着2011年对电动自行车市场的整治，电动自行车产业正面临深度的大调整。“据完全统计，1-9月，全国50家骨干电动自行车企业的增长只有5%，中小企业产销量更是大幅下降。”江苏省自行车行业协会理事长陆金龙告诉本报记者，这为大企业转变增长方式，提升技术水平带来契机。

电动自行车发展最快是从2005年开始的，企业之间的激烈竞争大大刺激了技术进步和新技术的扩散。蓄电池寿命和容量提高了35%，电机从单一的有刷有齿电机发展成为无刷高效电机，寿命提高了5倍，效率提高了近30%，爬坡和载重能力提高了3.5倍。2009年美国总统奥巴马首次访华时，就收到了科技部万钢赠送的电动自行车作为国礼，电动自行车是我国为数不多的具有自主知识产权的代表。

1.2电动自行车电池管理系统概述

而作为电动自行车的一部分，电池管理系统具有很重要的作用。我们知道，蓄电池是电动自行车的动力源，其性能和工作状态对整车来说是非常重要的，电池管理系统的主要功能就是在即时检测电池工作状态的基础上，对其剩余容量做出较为准确的估计，对故障电池做出早期预判，防止发生过冲过放等损害电池的行为，防止因为单体电池的损坏而未能及时发现而导致的整个电池组的寿命降低，从而降低了成本，提高使用效率。可见，电池管理系统对电动自行车而言也是不可或缺的部分。

目前所涉及的电动自行车电池管理系统(BMS )通常包含以下功能组成部分:数据采集、剩余容量( SOC)的估算、电气控制(充放电控制)、热量管理、安全管理和数据通信等。电池自身的性能参数虽然影响电池的寿命，但电池本身的问题不在电池管理的范围之内。借助电池管理系统(BMS )判断单体电池与电池组的状态;可以优化电池的外部参数，最终增加电池的寿命，起到保护电池的作用。

1.2.1国外电池管理系统研究现状

从1997年升始，日本青森工业研究中心仍在继续进行（BMS）实际应用的研究:美国Villanova大学和SNanocorp公司己经合作多年对各种类型的电池SOC进行基于模糊逻辑的预测;丰田、本田以及通用汽车公司等都把BMS纳入技术开发的重点。例如，法国所设计研发的电池管理系统功能相当的完善，它可以保证电池处在正常状态下，防止其进入损害状态，最大程度的提高使用效率和延长使用寿命。德国西门子公司自主研发的电池管理系统，能够最大程度的提高充电效率，节省了充电时间而且最大限度地节约了电能。随着近年来电动汽车研究和使用的不断升温，国外一些大的汽车生产商和电池供应商针对各种类型的电池作了大量的试验及研究，总结出电池的数学模型，并成功开发出许多电池管理系统，并装车试用。比较有代表性的有:德国Meltzer Electronic GmbH和Werner Retzlaff为首设计的BADICHEQ系统及BADICOaCH系统;德国的B. Hauck设计的BATTMAN系统;美国通用汽车公司生产的电动汽车EVI上的电池管理系统;美国Aerovironment公司开发的SmartGuard系统(L.ong-Life Battery Using Intelligent ModularControl System);美国ACPropulsion公司开发的名为BatOpt的高性能电池管理系统;日本丰田的混合车用系统等等。

1.2.2国内电池管理系统研究现状

总体来讲，电池管理系统(BMS)与电机、电机控制技术、电池技术相比，还不是很成熟。电池管理系统作为电动汽车最关键的技术之一，在近年来虽然有很大的提高，很多方面都己经进入实际应用阶段，但有些部分仍然不够完善，尤其是在采集数据的可靠性、SOC的估算精度和安全管理等方面都有待进一步改进和提高。

1.3本课题研究的意义和内容

本课题的主要目的是纯电动自行车的研制，研制适用于纯电动自行车的电池管理系统。实现对电池电压、电流、温度数据进行采集，剩余电量计算，电池状态检测，通信等功能的BMS系统。

2 电池管理系统总体设计

2.1常见电池的介绍

镍镉电池: 镍镉蓄电池过充电时，将使电池内发生分解水的反应，在正、负极板上将分别有氧气和氢气析出。气泡聚集在极板表面，将减小极板表面参与化学反应的面积并且增加电池的内阻。镍镉电池使用过程中，如果电量没有全部放完就开始充电，下次再放电时，就不能放出全部电荷量。比如，镍镉电池只放出80％的电荷量后就开始充电，充足电后，该电池也只能放出原来80％的电量，这种现象称为“记忆效应”。

镍氢电池: 镍氢电池的容量比镍镉电池大，一般为两倍左右，其正极的主要成分为氢氧化镍，负极主要为无污染物质的合金粉，电解液是30％氢氧化钾水溶液。镍氢电池的反应与镍镉电池相似，过充电时，正极板析出氧气，负极板析出氢气。但由于有催化剂的氢电极面积大，氢气能够随时扩散到氢电极表面，所以氢气和氧气能够相对容易的在蓄电池内部再化合生成水，使容器内的气体压力基本保持不变。虽然如此，长时间过充后，电池内气压过高，就可能会爆炸。镍氢电池也有记忆效应，但棚对镍镉电池较小。

锂离子电池: 锂离子电池与镍镉电池和镍氢电池相比，有很多优点。锂离子电池不存在记忆效应；相同的电容量下，体积非常小；使用电压为3.6 V，是镍镉电池、镍氢电池的3倍；可使用的温度范围广（一20℃ ～60℃），而镍氢电池为（0℃～50℃）。同时锂离子电池的自放电率也比较低。自放电率，是指在一段时间内，电池在没有使用的情况下，自动损失的电量占总容量的百分比。一般在常温下，镍镉电池的自放电率为每月13％～l5%，镍氢电池为每月25%～35％，而锂离子电池只有每月5%～8%.不同温度和电池充饱状态，对其影响不同，如数据表2.1

表2.1不同温度和电池充饱状态

2.2电动自行车对电池的要求

通过考察发现，目前的电动自行车车载电池基本没有管理系统，这种情况对

于镍镉电池和镍氢电池来说还基本可以，但是对锂离子电池来说，这是绝对不行的。因为锂离子电池在过放电、过充电、过电流或过温度的状态下会严重的损坏，甚至会出现爆炸等安全性问题。

本文所研制的新一代适用于电动自行车的锂电池管理系统，必须具备以下功能:

(1)对电池运行时的实时数据进行采集，包括单体电压、电池组总电压、温度、充放电电流;

(2)电池充放电过程管理:即实时监控电池充放电时的温度、电压、电流等参数，在发现异常情况时及时断开充放电电路。 (3)剩余电量估算及显示;

(4)电池故障诊断:依据所测单个电池温度、电压等参数对比其正常参数范围作出诊断处理;

(5)安全、可靠、抗干扰能力强;

2.3锂电池的概述

2.3.1锂电池基本工作原理

从充放电反应的可逆性看，锂离子电池反应是一种理想的可逆反应。充电时锂离子从正极材料的晶格中脱出，经过电解液后嵌入到负极材料的层状晶格中:放电时锂离子从负极材料的晶格中脱出，经过电解液后嵌入到正极材料的晶格中。在充放电过程中，锂离子在正极和负极来回移动。

2.3.2锂电池的重要性能指标

(1)容量。电池容量是指在一定放电条件下，可以从电池获得的电量，即电流对时间的积分，一般用mAh或Ah来表示，它直接影响到电池的最大工作电流和工作时间。

(2)放电特性和内阻。电池的放电特性是指电池在一定的放电制度下，其工作电压的乎稳性，电压平台的高低以及大电流放电性能等，它表明电池带负载的能力。电池内阻包括欧姆电阻和电化学电阻，大电流放电时，内阻对放电特性的影响尤为明显。

(3)工作温度范围。用电器具的工作环境和使用条件要求电池在特定的温度范围内有良好的性能。

(4)贮存性能。电池贮存一段时间后，会因某些因素的影响使性能发生变化，导致电池自放电，电解液泄漏，电池短路等。

(5)循环寿命(二次电池)。循环寿命是指二次电池按照一定的制度进行充放电，其性能衰减到某一程度时的循环次数。

(6)内压和耐过充电性能(二次电池)。对于密封的锂离子电池，大电流充电过程中电池内压能否达到平衡，平衡压力的高低，电池耐大电流过充性能等都是衡量电池性能优劣的重要指标，如果电池内部压力达不到平衡或平衡压力过高，就会使电池限压装置开启而引起电池泄气或漏液，从而很快导致电池失效。如果限压装置失败，则有可能会引起电池壳体开裂或爆炸。

2.4电动自行车对电池管理系统的要求

(1)可靠性:系统的可靠性必须放在首位，必须能够保证系统长时间可靠的工作。

(2)先进性:采用了先进的计算机技术，如freescal。的MC9S08D216单片机和Code Warrior编程环境。

(3)经济性:既要考虑系统的稳定性，同时也得考虑系统的经济性，选择合适的硬件以及配置。

(4)准确性和完整性:系统的最终目的是将电池在运行状态下的数据采集出来，便于我们对电池进行监控，防止意外的发生，因而采集的数据的不完整或者不

准确都可能造成不可估计的后果。

(5)安全性:在确保系统以上特性的同时，我们还必须保证系统运行时的安全性问题。

2.5系统的总体设计

本文所设计的管理系统主要包括数据采集模块(电流、电压及温度的采集)、电路保护模块、电量计算及显示模块、均衡充电模块。系统结构框图如图2-1所示:

图2-1系统总体结构框图

其中数据采集模块分为电压采集、电流采集和温度采集，主要负责采集电池的各种即时状态参数，即电流、电压、温度;均衡充电模块只在充电的时候通过MOSEET管的开关对单个电池进行均衡充电，使电池组中的每个电池更加均衡一致;电量计算及显示模块主要是通过分析采集的参数并根据研究试验得出的电量估测算法，对电池的当前剩余电量进行估算，并通过三个LED灯的闪亮个数来显示电池的剩余容量。

综上所述，本文设计了一套锂离子电池的数据采集与管理系统，经过分析以及大量的实验表明，能够在实际中应用。基于本系统的使用范围是电动自行车，所以本设计的硬件电路既要简单又必须稳定可靠，所以对原有管理系统的硬件电路进行了改造，包括电压采集电路、电流采集电路等，而且又在原有系统功能的基础上，添加了另外一项功能，即均衡充电。

3 SOC算法

3.1 SOC定义

对于二次电池来说，电池在充电和放电的工作过程中，电池的端电压、电池的内阻等特征参数会随着电池的剩余容量变化而发生具有某些规律的变化。因此在某些简单放电工况或者对剩余容量估算要求不高的场合，可以利用电池的端电压等参数来表征蓄电池的剩余容量，目前市场上绝大多数的电动自行车就是利用电池的端电压来表征电池的剩余容量的。

为了更加准确而科学地表征电动汽车电池的剩余容量，通常用荷电状态来表征，即SOC(State Of Charge)，它是表征电池的剩余容量状态的重要参数，SOC不能直接从电池本身获得，而只能通过测量电池组的外特性参数(例如:电压、电流、内阻、温度、老化程度等)间接获得。准确估算蓄电池的SOC是一项重要而富有挑战性的任务，实时准确地获得电池组的SOC是设计电池管理系统的重要前提。

3.2锂电池SOC研究现状

目前应用的各种电池组SOC实时在线估算方法都存在缺陷，不能达到实际使

用的要求。这主要是因为电池组的SOC和很多因素相关(如温度、前一时刻充放电状态、极化效应、电池寿命等)，而且具有很强的非线性，给SOC实时在线估算带来很大的困难。要想提高SOC实时在线估算的精度，需要在测量手段、电池模型和估算算法等方面进行深入细致研究。

3.3本系统SOC方案的设计

目前电动车上较多的使用电池荷电状态估算方法。如果用单一算法法来估算电池荷电状态，因为其局限性，必定存在一些问题。单独使用任何一种算法估算SOC都存在不可避免的缺陷，很难单独应用在实时在线测量环境，因此需要综合考虑各个方面的因素，得到一种最优算法:利用安时积分计算动态过程中SOC的变化量，结合开路电压和零负载电压修正电流积分造成的累计误差。同时为了获得SOC的最小均方差估算值，将卡尔曼滤波器应用到估算算法中。

3.3.1 SOC的估算方法

3.3.1.1安时积分法估算

Ah积分法是最常用的SOC估计方法。如果充放电起始状态记为SOC0,那么当前状态的SOC为：

1SOCSOCId0CN0tC为电池额定容量；I为电池电流；为充放电效率N 其中，

Ah积分法应用中若电流测量不准，将造成SOC计算误差，长期积累，误差越来越大；要考虑电池充放电效率；在高温状态和电流波动剧烈的情况下，误差较大；电流测量可通过使用高性能电流传感器解决，但成本增加；解决电池充放电效率要通过事前大量实验，建立电池充放电效率经验公式。Ah积分法可用于所有电动汽车电池，若电流测量准确，有足够的估计起始状态的数据，它是一种

简单、可靠的SOC估计方法。相对于开路电压法的长期存放或静置来获取开路电压，安时积分法更加可靠。

3.3.1.2开路电压法

开路电压法是利用电池的开路电压与电池的荷电状态之间的对应的关系，通过测量电池的开路电压来估计SOC的。采用如图3.1所示的锂离子电池等效电路模型，U（t)和I(t)分别为电池端电压及输出电流，电阻R0用来描述电池欧姆内阻，R1、C1和R2、C2用来描述电的极化效应。时问常数较小的R1C1环节描述锂离子电极间传输时受到的阻抗，时问常数较大的R2C2环节来描述锂离子电极材料中扩散时受到的阻抗。C0用来描述电池的容量，对应为电池的SOC，它与电池开路电压之问的关系由图1曲线描述。

图3.1 电池等效电路模型

在放电前电池充分静置，可认为电容没有电荷，零状态、零输入电压响应分别为：

（3.1）

（3.2）

U01,U02,T1,T2为待定系数，根据实验测得的数据，利用MATLAB软件中的fminsearch函数，采用非线性最小二乘曲线拟合，就可以求出待定系数。设电池开路申压为Uocv,放电过程中任意时刻的申压为U(t) .则有

(3.3)

其中Up1为放电中两个电容两端的电压，整理(3.1)式可得

(3.4)

式中t是电池静置时间，由(3.4)式可以看到，根据已知的U01, U02 ,T 1,T2，只要测得放电时任一点的时间和电压值，就可以算出开路电压Uocv。

3.3.1.3 卡尔曼滤波算法

卡尔曼滤波是一种递推线性最小方差估计，利用上一时刻的估计，再加上实时得到的量测来进行实时估计。因为上一时刻的状态估计是利用上一时刻和以前的输入量测得到的，所以这种递推的实时估计就是利用所有的输入量测数据得到的。其次，卡尔曼滤波把被估计量作为系统的状态，用系统状态方程来描述状态

的转移过程，因此，各时刻之间的状态相关函数，就可以根据状态方程的转移特性来描述，解决非平稳随机过程估计的困难。卡尔曼滤波的最优准则与线性最小方差估计一样，每一时刻的估计都使估计均方误差最小。

现设线性时变系统的离散状态防城和观测方程为：

X(k) = F(k,k-1)·X(k-1)+T(k,k-1)·U(k-1) Y(k) = H(k)·X(k)+N(k)

则卡尔曼滤波的算法流程为：

1. 预估计X(k)^= F(k,k-1)·X(k-1) 2. 计算预估计协方差矩阵

C(k)^=F(k,k-1)×C(k)×F(k,k-1)'+T(k,k-1)×Q(k)×T(k,k-1)' Q(k) = U(k)×U(k)' 3. 计算卡尔曼增益矩阵

K(k) = C(k)^×H(k)'×[H(k)×C(k)^×H(k)'+R(k)]^(-1) R(k) = N(k)×N(k)' 4. 更新估计

X(k)~=X(k)^+K(k)×[Y(k)-H(k)×X(k)^] 5. 计算更新后估计协防差矩阵

C(k)~ = [I-K(k)×H(k)]×C(k)^×[I-K(k)×H(k)]'+K(k)×R(k)×K(k)'

6. X(k+1) = X(k)~ C(k+1) = C(k)~ 重复以上步骤其中

X(k)和Y(k)分别是k时刻的状态矢量和观测矢量 F(k,k-1)为状态转移矩阵 U(k)为k时刻动态噪声 T(k,k-1)为系统控制矩阵 H(k)为k时刻观测矩阵 N(k)为k时刻观测噪声

卡尔曼滤波器用反馈控制的方法估计过程状态,滤波器估计过程某一时刻的状态，然后以(含噪声的)测量变量的方式获得反馈。

3. 4本章小结

本章主要探讨了动力电池电量预测研究的关键技术，重新定义了电池SOC，

详细分析了影响电池性能的主要因数，介绍了目前电池电量预测的方法并及现存的问题，对电池组SOC的测量，提出了结合安时法、开路电压法和卡尔曼滤波法法的复合剩余电量预测法，从理论基础与实现方法方面进行了深刻的阐述。

4 硬件系统的实现

电池管理系统的硬件系统是由MCU模块、检测模块、均衡模块组成的。电池管理系统是实现SOC算法的载体，它的硬件设计直接关系到SOC算法能否实现，并影响到SOC算法的性能。因此，能够实现精确测量、具有良好的可靠性的电池管理系统是实现SOC实时在线测量的前提条件。另外，由于SOC算法比较复杂，需要电池管理系统具有较快的数据处理速度。

4. 1 MCU的选择

MCU(Micro Control Unit)中文名称为微控制单元，又称单片微型计算机(Single Chip Microcomputer)或者单片机，是指随着大规模集成电路的出现及其发展，将计算机的CPU、RAM、ROM、定时计数器和多种I/O接口集成在一片芯

片上，形成芯片级的计算机，为不同的应用场合做不同组合控制。根据本设计方案的要求，系统的MCU必须具有如下强大的功能:带增益放大的高精度AD并且数量够用、采用的程序结构为FLASH、支持I2C通信、具有E2PROM等功能，并且有助于帮助用户降低成本，增强产品的性能并提高产品的质量。

综合电路结构体积及成本的基础上，我们选择了freescale公司的MC9S08DZ60，其具有的丰富资源、稳定性和安全性都非常适合应用在电池管理系统的设计上，方便于功能的实现与软件工作。

MC9S08DZ60的主要功能如下：

(1)程序存储为FLASH结构，方便程序更新; (2)具有内部E2PROM，方便数据存储;

(3)具有片内存储SRAM，可实现灵活的数据处理方式:

(4) 10通道AD, 12位分辨率，2. 5uS的转换时间，有自动比较功能;

(5}一个6通道(TPM1)和一个2通道(TPM2};可支持输入捕捉，输出比较，或每个通道带缓冲的边沿对齐PWM输出； (6)支持最多32个中断/复位源; (7)支持范围31. 25kHz至38. 4kHz或1 MHz至16MHz之间的晶体或陶瓷谐振器: (8) I2C通信，支持最高l00kbps的总线波特率，多主节点模式运行，可编程的从地址，通用呼叫地址，逐字节数据传输驱动的中断;

(9) RTC一(实时时钟计数器)8位模数计数器，带基于二进制或十进制的预分频器，实时时钟功能，使用外部晶体和RTC来确保精确时基、时间、日历或任务调度功能，内带低功耗振荡器(1 kHz);

(10)支持汇编和C语言编程，软件调试和仿真更方便灵活;

(11)低功耗空闲模式、噪声抑制模式、省电模式、后台调试模式;

(12) 24个中断管脚，每个管脚带触发极性选择所有输入管脚上带电压滞后和可配置的上下拉器件，所有输入管脚上可配置输出斜率和驱动强度。如图4.1所示

图4.1 MC9S08DZ60的结构图

4.2检测模块

4.2.1电流检测

系统的结构主要由单片机、信号采集电路、显示电路以及充放电控制继电器组成。主要检测蓄电池运行时的电压、电流，根据端电压和安时电量法估计电池的荷电量，并能根据设定的条件自动切断充放电电路。电压信号、电流信号通过不同的采集电路，分别进人单片机内部的A/D转换器，进行信号的滤波和转换。单片机对接收到的数据进行判断，控制蓄电池组的充放电过程。根据本文参数检测的特点和控制的要求，对于精度要求不高的测量对象，电流的检测采用电阻压降法，可以满足要求。本文采用在充放电电路上串联精密电阻的方法，通过对精

密电阻两端压降的测量，来实现对于电流信号的测量，电路采用了一级电压跟随器和一级放大电路。测量关系表达式为:

V0=(R1+R2)Vin/R1 （4.1）

选择合适的测量电阻R1和R2，就可以满足电流测量的要求，电流检测电路如图4.2所示。

图4.2 电流检测电路

4.2.2 电压检测

对于单体电池的检测，主要采用飞电容技术。飞电容技术的原理图如图1所示，为电池组4节的保护电路图，通过四通道的开关阵列可以将4节电池的任意1节电池的电压采集到单片机中，单片机输出驱动信号，控制MOS管的导通和关断，从而对电池组的充电放电起到保护作用。

如图1所示，为电池组4节的保护电路图，通过四通道的开关阵列可以将4节电池的任意1节电池的电压采集到单片机中，单片机输出驱动信号，控制MOS管的导通和关断，从而对电池组的充电放电起到保护作用。

图4.3 电压检测电路

以上4节电池可以用2个三通道开关切换阵列来实现。MAX309为1片4选1、

双通道德多开关，通过选址实现通道的选择、开关S5、S6、S7负责将电池的正极连接至飞电容的正极。开关S2、S3、S4负责将电池的负极连接至飞电容的负极。三通道开关切换阵列结构与四通道开关切换阵列类似，只是通道数少1路。工作时，单片机发出通道选址信号，让其中1路电池的正负极与电容连接，对电容进行充电，然后断开通道开关，接通跟随放大器的开关，单片机对电容的电压进行快速检测，由此完成了对1节电池的电压检测。若发现检测电压小于2.8 V，则可推断出电池可能发生短路、过放或保护系统到电池的检测线断路，单片机将马上发出信号切断主回路MOS管。重复上述过程，单片机即完成对本模块所管理的电池的检测。

4.3 温度采集

蓄电池的实际温度是影响动力电动自行车储能蓄电池工作的一个重要因素。电解液的温度直接影响到放电量，环境温度对蓄电池的工作性能和使用寿命有极大的影响作用。所以在剩余能量预测时，必须进行温度的补偿。一般情况下，实际温度系数不是一个常数。在不同温度范围内，温度与容量呈现非线性，而且受到蓄电池的新旧程度的影响。环境温度为0℃时，电池容量最好。当温度T>0℃时，温度增加会带来容量的下降；当温度T<0℃时，温度减少也会带来容量的下降。

为了延长电池的寿命，电池管理系统要让电池在一个恒定的温度内工作，因此系统要尽量测量多点的温度，才能确保管理系统对能够及时做出响应。

近年来推出的DS18B20芯片，它是单总线技术的数字温度传感器，它采用小体积封装((3引脚的TO-92)，有一55 ℃至+125℃的温度测量范围，高温度分辨率(可达0. 0625℃ )，数字方式串行输出温度数据，它的工作电源有两种方式:1、寄生电源方式;2、远端引入。它降低了系统布线复杂度，提升了系统抗的抗干扰性和可靠性，对我们多点测量的需求适用。

单总线适用于单主机系统，能够控制一个或多个从机设备。主机和从机之间的数据交换只通过一条信号线。单从机的情况下，系统可按单节点系统进行操作;多个从机的情况下，系统会自动按多节点系统进行操作如果4.4。

图4.4单总线温度测量示意图

4.4均衡充电方案

电池组常用的均衡方法有分流法、飞速电容均衡充电法、电感能量传递方法等。在本系统中，需要较多的I/0口驱动开关管，而单片机的I/0口有限，所以采取整充转单充的充电均衡方法。原理图如图4.4所示。Q4是控制电池组整充的开关，Q2,Q3,Q5是控制单节电池充电的开关。以4节锂电池组为例，变压器主线圈两端电压为48V，副线圈电压为电池的额定电压12 V。刚开始Q4导通，Q2,Q3,Q5截止，单节电池的电压不断升高，当检测到某一节电池的电压达到额定电压12 V以后，电压检测芯片发出驱动信号，关闭Q4，打开Q2 , Q3 ,QS，整个系统进入单充阶段，未充满的电池继续充电，以达到额定电压的电池保持额定电压不变。经测试，电压差值不会超过50 mV。

图4.4整充转单充的均衡原理图

通过以上所述的均衡充电方案的分析，本系统所设计的方案基木达到要求。但是从以上也可以看出，此均衡方案虽然简单，但是也存在着致命的弱点。，在本次均衡充电的研究过程中，还有很多有待于进一步解决的难题:均衡充电的控制策略和均衡充电的算法。

5软件系统的实现

尽管电池管理系统在电池组中发挥的作用是巨大的，但不可否认它也占据了一定的空间和成本。近几年来，随着集成技术的发展，体积小和成本低的管理系统越来越受到人们的喜欢。理想的电池管理系统硬件部分只包括数据采集模块和一些控制开关，余下的控制都是通过软件来实现，所以只有通过增强软件部分设计的方法，来减少管理系统的硬件部分，单片机对采集信号进行计算，再根据计算所得的值输出信号来控制开关。所以数据采集模块对电压、温度和电流的采集是以硬件为平台来实现的，而电量估算模块、状态管理模块、则是通过软件部分来处理的，并输出显示模块。

根据电动自行车电池组管理系统要求，软件设计要实现以下功能:

(1)数据采集的功能，包括电池组单体电压，以及工作电流、电池组温度、环境温度;

(2)由电池的基本信息可确定电池的剩余电量((SOC);

(3)能够实现在电池充放电两种状态下的实时监控并可以判断故障原因;

(4)实现CAN通讯，将电池的采集、计算、故障信息传输到电动自行车液晶显示单元进行显示。

5.1管理系统的总流程图

电池管理系统的主要功能是检测电池的电流、电压、过电流、漏电流、温度等数据，同时在运行过程中估计电池的剩余容量并做出各种错误报警。如图5.1所示为系统的主程序流程图,各子模块测量所在电池的单体电压和温度，将数据通过CAN总线报送母控制器，母模块完成电压、电流、过电流、漏电流等数据测量，同时控制热管理风机的启停，将重要数据信息整车通过CAN总线报送至整车控制器。

5.1电池管理系统总流程图

5.2.1主程序设计

电池管理系统最核心的部分为电池状态的检测、估算。其中SOC的估算为重点，能反映电池最重要的状态剩余电量。前面已经详细的阐述了SOC的检测信号的来源与估算的方法，图5.2是整个算法的框图。

图5.2 SOC算法

5. 2. 2卡尔曼滤波程序

电池剩余电量的卡尔曼滤波估计原理己在前面详细介绍，这里仅给出程序实现卡尔曼算法的C语言程序。

其C语言实现代码如下：

#include \"stdlib.h\"

#include \"rinv.c\"

int lman(n,m,k,f,q,r,h,y,x,p,g) int n,m,k;

double f[],q[],r[],h[],y[],x[],p[],g[]; { int i,j,kk,ii,l,jj,js; double *e,*a,*b;

e=malloc(m*m*sizeof(double)); l=m; if (la=malloc(l*l*sizeof(double)); b=malloc(l*l*sizeof(double)); for (i=0; i<=n-1; i++) for (j=0; j<=n-1; j++) { ii=i*l+j; a[ii]=0.0; for (kk=0; kk<=n-1; kk++) a[ii]=a[ii]+p[i*n+kk]*f[j*n+kk]; }

for (i=0; i<=n-1; i++) for (j=0; j<=n-1; j++) { ii=i*n+j; p[ii]=q[ii]; for (kk=0; kk<=n-1; kk++) p[ii]=p[ii]+f[i*n+kk]*a[kk*l+j]; }

for (ii=2; ii<=k; ii++) { for (i=0; i<=n-1; i++) for (j=0; j<=m-1; j++) { jj=i*l+j; a[jj]=0.0; for (kk=0; kk<=n-1; kk++) a[jj]=a[jj]+p[i*n+kk]*h[j*n+kk]; }

for (i=0; i<=m-1; i++) for (j=0; j<=m-1; j++) { jj=i*m+j; e[jj]=r[jj]; for (kk=0; kk<=n-1; kk++) e[jj]=e[jj]+h[i*n+kk]*a[kk*l+j]; }

js=rinv(e,m); if (js==0)

{ free(e); free(a); free(b); return(js);} for (i=0; i<=n-1; i++) for (j=0; j<=m-1; j++) { jj=i*m+j; g[jj]=0.0; for (kk=0; kk<=m-1; kk++) g[jj]=g[jj]+a[i*l+kk]*e[j*m+kk]; }

for (i=0; i<=n-1; i++) { jj=(ii-1)*n+i; x[jj]=0.0; for (j=0; j<=n-1; j++)

x[jj]=x[jj]+f[i*n+j]*x[(ii-2)*n+j]; }

for (i=0; i<=m-1; i++)

{ jj=i*l; b[jj]=y[(ii-1)*m+i]; for (j=0; j<=n-1; j++)

b[jj]=b[jj]-h[i*n+j]*x[(ii-1)*n+j]; }

for (i=0; i<=n-1; i++) { jj=(ii-1)*n+i;

for (j=0; j<=m-1; j++) x[jj]=x[jj]+g[i*m+j]*b[j*l]; } if (ii{ for (i=0; i<=n-1; i++) for (j=0; j<=n-1; j++) { jj=i*l+j; a[jj]=0.0; for (kk=0; kk<=m-1; kk++) a[jj]=a[jj]-g[i*m+kk]*h[kk*n+j]; if (i==j) a[jj]=1.0+a[jj]; }

for (i=0; i<=n-1; i++) for (j=0; j<=n-1; j++) { jj=i*l+j; b[jj]=0.0; for (kk=0; kk<=n-1; kk++) b[jj]=b[jj]+a[i*l+kk]*p[kk*n+j]; }

for (i=0; i<=n-1; i++) for (j=0; j<=n-1; j++) { jj=i*l+j; a[jj]=0.0; for (kk=0; kk<=n-1; kk++) a[jj]=a[jj]+b[i*l+kk]*f[j*n+kk]; }

for (i=0; i<=n-1; i++) for (j=0; j<=n-1; j++) { jj=i*n+j; p[jj]=q[jj]; for (kk=0; kk<=n-1; kk++) p[jj]=p[jj]+f[i*n+kk]*a[j*l+kk]; } } }

free(e); free(a); free(b); return(js); }

5.2.3保护模块流程图

图5.4为保护模块软件设计流程图。保护模块根据所采样的值对所有故障设定值进行判断，如果有故障发生，则管理系统关断充电或放电控制开关，否则进入均衡判断模块。

5.3保护模块流程图

5.3软件抗干扰设计

软件抗干扰技术是当系统受干扰后系统恢复运行或输入信号受干扰后能正常恢复运行的方法，因此软件抗干扰是被动措施。硬件抗干扰是主动措施。软件抗干扰技术研究的主要内容，其一是采取软件的方法抑制叠加在模拟输入信号上噪声的影响;其二是在因干扰而使运行程序发生混乱,导致程序乱飞和陷入死循环时，采取使程序回归正轨的措施，这些措施可以由软件单独实现，也可以采用软硬件相结合来实现。

(1)多次采样。一般连续三次采样，然后对采样得的值取平均值。尽管此方法有点繁琐，但却有很好的抗干扰作用，尤其是对偶尔的采样。

(2)修改寄存器时要慎重。在单片机中，一般来说，重要的寄存器往往都放在不可易失的存储器中，如果想要修改重要的寄存器需要同时具有几个关键条件。

(3)看门狗程序。单片机在程序运行过程中，每0.55秒将清外部看门狗电路一次,如果发生了程序死机现象，1.65秒后看门狗电路将使得单片机重新启动。

(4)增加了软件复位功能。当出现一些不可恢复的情况时，可先执行复位操作，引导系统重新工作。

(5)软件设计的正确性。软件设计采用模块化的结构，根据系统功能将软件分成若干个模块，这样不但编程思路清楚，不易出错而且也便于阅读和调试。

6试验结果及分析

在本文第四章系统硬件设计和第五章软件设计的基础上，根据电路原理图制成电路板，对系统功能进行初步调试。系统的现场调试在实验室里进行。试验用的电池是串联在一起的7个单体锂离子电池，其容量为8Ah。下面这个表格显示的是锂离子电池的端电压和通过管理系统测量出的电压之间的误差比较

表6-1电池端电压和系统测量电压之间的比较

实验数据证明此锂离子电池管理系统能够进行较为精确的电压数据采样，电压测量精度误差可以缩小在0.02V之内，基本满足要求。

7 结论

本文针对锂离子电池组的日益广泛应用、市场的需求以及铿离子电池组管系统的发展现状与实际应用中的难题，研究设计了一种经济适用、安全可靠的七节适用于电动自行车的铿离子电池组智能管理系统。文中详细介绍了本系统设计过程中使用的理论基础和侧重点并且通过大量的试验确定了本系统中使用的一些计算算法和实现方法。并在以上的前提下，考虑了人们在实际应用中对管理系统的需求，确定了钾离子电池管理系统的硬件设计方案和软件实现方案。本文参考了很多国内外的相关资料，成功的解决了以下问题:

(1)针对锂离子电池串联所带来的不一致性问题做了深入的研究，综合考虑实际应用中的各方面因素，确立了电阻分流的均衡电路，解决了电池组的不一致性问题。

(2)出于锂离子电池在工作中的安全性考虑，设计了保护电路。

(3)软件设计方面，实现了软件设计的模块化，大大简化了系统程序，方便了系统的维护和更新。通过对电压、电流、温度等参数的采集，应用卡尔曼算法实现了SOC的估算。

(4)整个系统的抗干扰方面，PCB板的布局布线，外部电源的选择，“看门狗”的应用等，并且单片机工作模式为低功耗模式。

(5)最后在实验室环境下对系统进行了简羊的功能测试，并对实验数据进行了深一

步的分析。

实验结果证明，该系统基本满足设计要求，达到了预期的目的。尽管如此，但是由于本人设计一经验的贵乏和时间的，系统还有进一步完善和改迸的空间。

参考文献

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[14] 郭自强.关于电动自行车动力电池配组技术的探讨[J].中国自行车，2005, 7:40-42.

致谢

值此论文完成之际，谨向我的导师王涛表示最诚挚的感谢，论文的研究工作自始至终都得到了王老师的悉心指导和亲切关怀，没有他的建议和支持，整个论文工作很难如此顺利的完成。王老师不仅在学术上给予了我精心的指导，同时，也言传身教了许多研究的方法和为人处事的道理。王老师学识洲博、治学严谨、思路开阔、勇于创新、平易近人，这些都给我留下了深刻的印象，并使我受益终身。

也要感谢那些对我的大力支持和帮助的人，还要感谢我的宿舍和班级里的众多同学和朋友。

最后，深深感谢我的家人对我的支持和鼓励，无论走到哪里，他们都是我身后最坚强的支柱和后盾。他们的爱一直陪伴着我，给了我无尽信心和力量。

外文资料翻译

系别：工程技术专业：机械设计制造及其自动化姓名：学号：

年月日外文原文

Electric two-wheelers (E2Ws) are gaining wide spread accep-ance in China; it is

arguably the most successful electric-drive market in the world. If E2W success continues, it may accelerate the development of batteries and larger electric vehicles (EV). Their rapid adoption was a response to the timely convergence of some lcey trends that started in the late 1990s. Incomes were rising, allowing consumers to move from regular bicycles and public transport to E2Ws. Gasoline-powered motorcycles (includ- ing scooters) were banned in several cities due to worsening air pollution. Battery and motor technologies improved dramatically, allowing better E2Ws (Jamerson and Benjamin, 2005). Urban trip distances rose due to rapidly expanding cities, encouraging faster, longer-range bicycles.

A hybrid power system is an autonomous power system that incorporates two or more unique power generation technologies to produce power at lower costs and/or higher reliability than a singular power system. The system takes advantage of different power production technologies that complement each other and provides inventive energy usage and production schemes through which renewable energy can be maximized while excess energy is minimized. There are several hybrid systems described in the liter- attire, such as photovoltaic (PV)/Diesel generator power systems [1]，PV/Battery/Diesel [2-4], PV/Wind Turbine/Battery/Diesel [5], PV/Wind only [6], and PV/Wind/Diesel/Microhydroelectric turbine [7]. In reality, designing a hybrid system is a two-part optimiza- tion: the component sizing which dictates how much electricity is available to be utilized by the load and the energy dispatch.

Many studies have looked to optimize the component size of a system without variation of the distribution strategy [9-13]. How- ever, few studies discussed the optimization of the dispatch strat- egy of a hybrid system because it is such a large multi-variable problem. Those that are willing to tackle optimization of both com- ponent size and dispatch strategy usually employ genetic algo- rithms to reduce the computation time [8,14,15]. Although useful, all the papers described above propose new and different models to describe the performance of a

hybrid system and out of necessity all models are only approximations of reality. There is very little literature documenting the performance of installed

systems. Nayar et al. built and tested a PV-diesel hybrid system and described the system's ability to act as an uninterruptible Power Supply [16]. Phuangpornpitalc and Kumar examined theeconomic benefit (or lack of benefit) of 10 Solar/Wind/Diesel.

To capitalize on the full benefits of electric-drive transport, policy makers in China should consider measures to lower the carbon intensity of the grid. The recently passed Renewable Portfolio Standard and increasing crackdown on small inefficient coal power plants are examples of policies that will help achieve

that goal. Encouraging a transition to advanced batteries (e.g. Li-ion, Ni-MH) for EVs would also reduce environmental waste problems from lead batteries.

外文资料翻译译文

电动自行车（E2Ws）在中国的社会中占有重要的地位；这无疑是对世界市场最好的驱动。如果E2W继续研究取的成功，它会加速电池的开发和较大的电动车（电动汽车）的发展。上世纪90年代开始，他们显示出迅速的发展趋势，一些城市禁止摩托车通行是考虑到其对环境的污染性，这就更让消费者喜欢上自行车公共运输E2Ws。。电池和电动机的技术大大改善，允许更好的E2Ws（杰姆森和本杰明，2005），由于城市的迅速扩张，更加快了自行车的发展。

混合动力系统是一个自控系统具有2个或多个独特的发电技术，生产成本低具有高可靠性比奇异的系统。该系统利用不同电力生产技术相互补充，发挥各电池的作用，使各种电池为系统提供充分的能量。有几种混合系统中所述的控制系统，比如光伏（太阳能）/柴油发电机供电系统[ 1]，光伏电池/柴油[ 2 - 4]，光伏/风机/电池/柴油[ 5]，风光只有[ 6]，和风光/柴油/ microhydroelectric涡轮[ 7]。在实际中，设计一个混合系统是由两部分组成的。其—组件尺寸决定电池拥有多少可以使用的负荷和能量。其二是系统设计的总成本。控制系统的价格对系统的性价比影响非常之大。

许多研究着眼于优化组件的大小却没有注意组件的分配策略[9 - 13]。以前，一些研究探讨了优化调度策略—混合系统，因为它是一个大型的多变量问题。有些网站提出了解决优化的方法，组件的大小和调度采用普遍的算法，以减少计算时间[8,14,15]。虽然有用，但是报纸上面又提出新的和不同的模型来描述，混

合系统要求所有型号都只是近似的现实。很少有文献记录的性能控制系统。亚尔等人对混合系统进行建造和测试，作为一个不间断电源供应器[ 16]。一般来说，由于缺乏—影响实验验证的许多型号的存在，一个缺乏实验性能数据全尺寸的混合动力系统。已经使一个电力系统工程师没有多大信心，模型将预测实际混合系统的性能。必要的量化的差异表现在模型设计与实际系统中，从而可以提高模型的设计，更好地了解潜在的影响系统运行的因素，并为制造商供数据，带来更好的产品推向市场。

利用充分的利益驱动发展，中国制定了相应考虑采取措施降低碳的排放量。最近还通过了可再生能源组合标准和增加打击小型低效的燃煤发电厂，将有助于实现这一目标。鼓励过渡的先进的电池（例如锂电池，镍氢电池），这也有效的解决了铅酸电池的垃圾污染问题。

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