[发明专利]一种基于太阳能发电的电池组的应用系统

摘要

本发明公开了一种基于太阳能发电的电池组的应用系统，包括用于将太阳的辐射能力转换为电能太阳能电池组、用于将太阳的辐射能力转换为电能的太阳能控制器、用于将太阳能电池板所发出的电能储存起来的蓄电组以及电池组应用系统，其特征在于：所述的电池组应用系统包括一个电池包保护功能技术系统,一个神经网络技术系统,一个充放电控制系统和充放电控制技术系统,一个电池单元寿命预测技术系统。本项目将根据客户各种需要蓄电池组的设备的用电特性和用电要求，设计不同的储能移动系统和开展相关软硬件开发，以有效地提高电池组的电能使用效率，延长电池组使用时间和寿命，同时也切实保证设备和客户的用电安全。

主权项

一种基于太阳能发电的电池组的应用系统，包括用于将太阳的辐射能力转换为电能太阳能电池组、用于将太阳的辐射能力转换为电能的太阳能控制器、用于将太阳能电池板所发出的电能储存起来的蓄电组以及电池组应用系统，其特征在于：所述的电池组应用系统包括一个电池包保护功能技术系统，电池包保护功能技术系统研发通过采用卡尔曼滤波预测技术，依据当前的系统运行数据，计算下一个时间点系统工作状态，并根据计算结果向相应的控制器发送指令，完成电池组的保护；一个神经网络技术系统：其包括用于确定神经网络辨识输入变量与输出变量的比较模块、用于采集比较模块变量的信号采集模块以及用于对信号采集模块进行数据辨识的PC端辨识模块，所述的信号采集模块采集方式通过传感器和采样设备完成；一个充放电控制系统和充放电控制技术系统：通过上述神经网络技术系统，获得电池阵列的运行参数，然后得出充电或者放电控制参数来控制充电控制和放电控制器的运行，使其工作在最佳状态；一个电池单元寿命预测技术系统：对电池组其寿命的预测是基于两个因素：最大使用容量和额定标称容量的关系以及自身漏电流和温度的关系，来预测其使用寿命，预测寿命方式分为两种情况：满充满放型和浮充型；对于第一种满充满放型，其预测方式为：电池的最大使用容量会随着其循环次数的增加而不断降低，通过使用神经网络技术学习用户对电池的使用习惯来确定未来一段时间可能发生的循环次数，根据已经使用的循环次数、预测的循环次数、额定循环次数，根据它们的线性关系可以计算出其将来的使用寿命；对于第二种浮充型情况，由于不能完整的充放循环，因此不能使用上述第一种方法，其采用的为内阻法和自耗电法,内阻法：通过动态测量获得电池的内阻参数，运用神经网络预测技术下一个时间点的内阻，然后根据一系列时间点的内阻变化曲线，并和标称内阻以及阀值内阻比较，预测变化到阀值内阻所需要的时间，这个时间就是电池的工作寿命;自耗电法：是在电池运行过程中难以测量的一个参数，而我们采用智能均衡技术后，可以获得电池在任何状态下每个电池均衡的电量，再有电池的充放电电量，即可以计算出电池在单位时间内的自耗电电量，通过使用卡尔曼滤波技术预测未来一个时间点电池的自耗电参数，并和阀值自耗电参数比较，循环预测直到到达阀值参数，这个预测时间点和当前时间点的时间段就是预测寿命。