新能源的不斷發(fā)展和應(yīng)用，使得全球范圍內(nèi)對微網(wǎng)、分布式發(fā)電技術(shù)的研究逐步加深，傳統(tǒng)電力系統(tǒng)向智能電網(wǎng)方向發(fā)展。為適應(yīng)這一變化，應(yīng)對新能源波動大、供電不穩(wěn)定的問題，進一步提高電力系統(tǒng)運行可靠性，大容量的儲能技術(shù)顯得日益重要。在這樣的背景下，本論文對儲能電池管理系統(tǒng)進行研究，探索在大容量儲能應(yīng)用中，如何讓儲能電池組能夠安全、高效運行，并盡可能延長電池的使用壽命。

　　在較為系統(tǒng)的回顧國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上，本文從電池建模及仿真、SOC預(yù)測、電池均衡及系統(tǒng)軟硬件架構(gòu)四個方面，對電池管理系統(tǒng)進行了研究和討論。

　　文中第二章首先討論了作為研究對象的鉛炭電池的建模及仿真。依據(jù)PNGV 電池模型，建立了參數(shù)可變的電池參數(shù)擬合仿真模型，并通過全SOC范圍的電池充放電測試數(shù)據(jù)，擬合得到電池參數(shù)，從而得到參數(shù)可變的PNGV電池模型，模型與實測數(shù)據(jù)較好吻合，為電池SOC預(yù)測提供依據(jù)。

　　依據(jù)參數(shù)可變的PNGV電池模型，文中第三章提出了基于SOC．OCV曲線的卡爾曼濾波電池SOC預(yù)測方法。電池電流及端電壓值作為輸入，依據(jù)PNGV 電池模型，通過卡爾曼濾波法計算得到電池OCV的預(yù)測值，基于SOC．OCV曲線，可以得到當前電池SOC預(yù)測值，然后利用電池模型參數(shù)與電池SOC之間的關(guān)系表格，來得到實時的可變電池參數(shù)，可變電池參數(shù)參與到下個周期的卡爾曼濾波計算中，不斷迭代，可得到實時的電池SOC預(yù)測值。

　　文中第四章研究了電池充電均衡、放電均衡及充放電混合均衡三種均衡策略。在兩個不同的BMS上分別實現(xiàn)了輔助充電主動均衡與被動均衡結(jié)合的混合均衡，輔助充放電主動均衡與被動均衡結(jié)合的混合均衡兩種均衡策略。

　　基于模塊化及BMS功能要求，文中第五章討論了分布式電池管理系統(tǒng)軟硬件架構(gòu)及實現(xiàn)。每個電池模塊都有獨立的電池管理模塊，各管理模塊負責電池模塊內(nèi)部信息處理及決策，并與其他管理模塊及上位機之間進行交互，不同管理模塊之間既相互獨立又可進行交互。該硬件架構(gòu)結(jié)構(gòu)清晰，功能便于程序?qū)崿F(xiàn)，同時電池模塊化能夠方便的實現(xiàn)模塊更換及擴展，并適應(yīng)智能化的發(fā)展方向。