大规模锂离子电池管理系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 达维德·安德里亚 著，李建林 译

图书标签:

• 锂离子电池
• 电池管理系统
• BMS
• 能量存储
• 电动汽车
• 储能系统
• 电源管理
• 控制系统
• 电子工程
• 新能源

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111550570

版次：1

商品编码：12075006

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 国际电气工程先进技术译丛

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：268

编辑推荐

适读人群 ：高等院校相关专业师生、锂离子电池研究人员和相关技术人员

对锂离子电池管理系统的结构、功能以及商业模式等进行了逐一介绍。

首先，介绍了锂离子电池组和电池管理系统，并由此提出为锂离子电池组配备电池管理系统的必要性；

其次，针对大规模锂离子电池管理系统的技术、功能、拓扑、商业可行性、电子电路以及算法进行了探讨和介绍；

第三，针对大规模锂离子电池管理系统的部署问题进行了介绍。

是相关领域工程师不可多得的一本参考书。

内容简介

《大规模锂离子电池管理系统》主要介绍大规模锂离子电池组的电力电子和控制系统等相关内容，并不涉及电池化学原理方面的知识。针对大规模锂离子电池管理系统的技术、功能、拓扑、商业可行性、电子电路以及算法进行了专业深入的探究，并介绍了电池管理系统的部署问题。
在当前储能技术大力发展的背景下，这本适时出版的图书描述了本领域中重要的技术挑战，并探索了应对挑战的有效的解决方法。本书通过列举大量的图形、图像和表格深入地阐述了为什么以及如何对锂离子电池管理系统进行设计、安装、配置和故障排除。这份实用资源对当下可用的规模化的电池管理系统进行了公正的描述和比较。此外，本书还针对在限定的功能要求下如何选择正确的电池管理系统保证锂离子电池组运行低消耗、少用时进行了描述。

内页插图

目录

译者的话
原书前言

第1章概述
1.1命名规则
1.1.1单体电池、电池和电池组
1.1.2电阻
1.2锂离子单体电池
1.2.1形状
1.2.2化学过程
1.2.3安全性
1.2.4安全运行区
1.2.5效率
1.2.6老化
1.2.7建模
1.2.8串联组串中的均压问题
1.3锂离子电池管理系统
1.3.1电池管理系统定义
1.3.2锂离子电池管理系统的功能
1.3.3电池管理系统选型
1.4锂离子电池
1.4.1荷电状态（SOC）、放电深度（DOD）和容量
1.4.2一致性及均衡
1.4.3健康状态
参考文献

第2章电池管理系统分类
2.1按功能分类
2.1.1恒流恒压充电器
2.1.2分流器
2.1.3监测器
2.1.4监控器
2.1.5均衡器
2.1.6保护器
2.1.7功能对比
2.2按技术分类
2.2.1简单系统（模拟系统）
2.2.2复杂系统（数字系统）
2.2.3技术对比
2.3按拓扑分类
2.3.1集中式
2.3.2模块式
2.3.3主从式
2.3.4分布式
2.3.5拓扑对比

第3章BMS功能
3.1测量
3.1.1电压
3.1.2温度
3.1.3电流
3.2管理
3.2.1保护
3.2.2热管理
3.2.3平衡
3.2.4再分配
3.2.5分布式充电
3.3评价
3.3.1荷电状态和放电深度
3.3.2容量
3.3.3电阻
3.3.4健康状态（SOH）
3.4外部通信
3.4.1专用模拟线路
3.4.2专用数字线路
3.4.3数据连接
3.5登录和遥测
参考文献

第4章市售电池管理系统
4.1引言
4.1.1简单系统
4.1.2复杂系统
4.1.3单体电池制造商的电池管理系统
4.1.4对比

第5章定制型BMS设计
5.1BMS专用集成电路
5.1.1BMS专用集成电路的选择
5.1.2BMS专用集成电路的比较
5.2模拟BMS设计
5.2.1模拟调节器
5.2.2模拟监控器
5.2.3模拟均衡器
5.2.4模拟保护器
5.3现有的数字BMS设计
5.3.1ATMEL公司生产的BMS处理器
5.3.2Elithion公司生产的BMS芯片集
5.3.3National Semiconductors公司生产的成套BMS
5.3.4Peter Perkins生产的开源BMS
5.3.5德州仪器公司生产的bq29330/bq20z90
5.3.6德州仪器生产的bq78PL114/bq76PL102
5.4定制型数字BMS设计
5.4.1电压及温度测量
5.4.2电流测量
5.4.3评估功能
5.4.4通信
5.4.5优化
5.4.6开关
5.4.7日志记录
5.5电池接口
5.5.1非分布式
5.5.2分布式
5.6分布式充电

第6章BMS的设计
6.1安装
6.1.1电池组设计
6.1.2BMS与电池组的连接
6.1.3BMS与系统连接
6.2配置
6.2.1单体电池配置
6.2.2电池组配置
6.2.3系统配置
6.3测试
6.4故障排除
6.4.1接地
6.4.2屏蔽
6.4.3过滤
6.4.4电线布置
6.4.5非计划断路
6.5应用
参考文献

符号及缩略语
术语

前言/序言

　　原书前言
　　在撰写本书时，锂离子电池（Li Ion）已经成为消费类产品（例如手机或笔记本电脑）所用小型电池的主要选择，并且在汽车牵引和陆基分布式储能等大型电池应用中，也逐渐呈现出取代铅酸电池和镍氢电池的趋势。
　　仅当管理得当时，锂离子电池才能够表现出比其他化学电池更加优良的特性，因此，锂离子电池需要配备有效的电池管理系统（BMS）。
　　本书旨在协助工程师或项目管理者对大容量锂离子电池组进行选择、规定、设计、部署和应用的工作。
　　在过去的六年中，我开发了数个大型锂离子电池组用电池管理系统，积累了对这些系统需求、挑战和解决方法的见解，并通过讲演、出版白皮书和答疑等多种方式分享了我所了解的知识。我希望能够通过本书以一种更加系统和更加综合的方式与大家分享有关大型锂离子电池组管理系统的相关知识。由于我对于本领域的认识和了解并不是十分全面，因此书中的一些表述难免有不妥之处。对此，我表示诚挚的歉意，并希望读者能够通过网站联系指正，以便于在勘误表和网站上做出澄清和回应。
　　本书主要关于电力电子和控制系统等相关内容，并不涉及化学原理方面的知识。在本书中，电池被看作是黑盒子，仅针对其对外等效电路进行介绍。总体而言，本书适合对物理和技术具有一定理解基础的人阅读。本书的第5章则为对于电力电子和软件算法具有一定基础的读者编写。
　　全书共分为6章，从基础概念开始，然后逐步延伸到更深层、更实用的细节。
　　第1章介绍了锂离子电池和电池管理系统的概念，并阐述了开发锂离子电池管理系统的必要性。
　　第2章论述了电池管理系统的分类方法：按功能分类、按技术方法以及按拓扑分类。
　　第3章讲解了电池管理系统可具备的功能。
　　第4章探究了商用电池管理系统方案。
　　第5章深入探究了电池管理系统的电子电路以及算法（如果需要设计定制的电池管理系统）。
　　第6章介绍了锂离子电池管理系统发布的全过程。
　　DavideAndrea
　　

译者的话
　　锂离子电池储能系统是众多电化学储能系统中发展最快、最为成熟的一种，兆瓦级和百兆瓦级储能电站逐步成为热点，实际工程中需要数以万计的单体电池通过串并组合，因此对其进行能量管理和热管理就变得尤为重要。
　　本书对锂离子电池管理系统的结构、功能以及商业模式等进行了逐一介绍。首先，介绍了锂离子电池组和电池管理系统，并由此提出为锂离子电池组配备电池管理系统的必要性；其次，针对大规模锂离子电池管理系统的技术、功能、拓扑、商业可行性、电子电路以及算法进行了探讨和介绍；最后，针对大规模锂离子电池管理系统的部署问题进行了介绍。本书既适合作为广大读者的科普读物，又适用于高等院校的教材。
　　本书得到了国家电网公司科技项目（KY SG 2016 204 JLDKY）和中国电力科学研究院专著出版基金的大力资助，在此深表谢意。中国电力科学研究院的修晓青、马会萌、靳文涛、杨水丽、徐少华等同志在本书的翻译过程中提供了诸多帮助并提出了宝贵意见，机械工业出版社的付承桂和诸多同志也为出版本书付出了辛勤的劳动，在此表示诚挚的感谢。
　　锂离子电池管理系统涉及多学科、多领域的专业知识，尽管译者竭力求实，但受到水平和专业领域所限，本书难免存在错误和不妥之处，恳请读者不吝赐正。
　　译者
　　于中国电力科学研究院

深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 本书旨在深入探讨当前人工智能领域最热门的方向之一——深度学习在自然语言处理（NLP）中的最新进展、核心理论与工程实践。本书面向对机器学习、深度学习及自然语言处理有一定基础的读者，期望提供一个全面而深入的视角，理解如何利用先进的神经网络模型解决复杂的语言理解、生成与交互任务。 第一部分：深度学习与NLP基础回顾 本部分首先为读者打下坚实的理论基础。我们将系统回顾深度学习在处理序列数据方面的核心机制，特别是循环神经网络（RNN）的局限性及其改进，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。随后，重点阐述词嵌入（Word Embedding）技术的演进，从传统的基于统计的模型（如Word2Vec、GloVe）过渡到更具上下文感知的动态表示方法。我们将详细解析词嵌入的几何特性、局限性以及如何通过负采样、层次化Softmax等技术优化训练效率。 接着，我们将进入现代NLP的基石——注意力机制（Attention Mechanism）。本章不仅会介绍基础的Encoder-Decoder结构中的注意力应用，还会深入剖析其背后的数学原理，以及如何通过加性注意力（Additive Attention）和乘性注意力（Multiplicative Attention）来有效捕捉输入序列中的关键信息。 第二部分：Transformer架构的革命与深入解析 Transformer架构是当前NLP领域取得突破性进展的核心驱动力。本部分将完全聚焦于Transformer模型，详细解构其核心组件。我们将从自注意力（Self-Attention）机制入手，阐述其如何替代RNN成为处理序列依赖关系的主流方法。我们将详细分析多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势与信息整合能力。 随后，我们将剖析Transformer中的前馈网络（Feed-Forward Network）层、层归一化（Layer Normalization）以及位置编码（Positional Encoding）的重要性。理解位置编码是关键，因为它赋予了模型处理序列顺序信息的能力，尤其是在完全放弃循环结构之后。本书将对比绝对位置编码和相对位置编码的优劣。 第三部分：预训练语言模型（PLM）的崛起与生态 预训练语言模型（PLM）彻底改变了NLP的研究范式，从传统的任务特定模型训练转向“预训练-微调”（Pre-train and Fine-tune）范式。本章将系统介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）系列模型的架构与预训练目标，重点解析掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的机制。 紧接着，我们将探讨面向生成任务的PLM，如GPT系列模型。我们将对比BERT的双向性与GPT的自回归（Autoregressive）特性，分析这种结构差异如何影响它们在理解和生成任务上的表现。此外，我们还将介绍如何通过特定技术（如RoBERTa、ELECTRA）持续改进预训练目标和效率。 第四部分：先进的微调策略与任务适应 虽然PLM强大，但如何高效地将其适应到特定下游任务是工程实践中的重点。本部分将详细介绍各种微调策略。首先是经典的端到端微调（Full Fine-tuning），分析其计算成本和潜在的灾难性遗忘问题。 随后，我们将介绍参数高效的微调方法（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）。重点介绍适配器（Adapters）、提示学习（Prompt Learning）以及低秩适应（LoRA）等技术。这些方法允许在保持大部分预训练参数冻结的情况下，仅训练少量新增或修改的参数，从而极大地降低了部署和训练资源的需求。我们将提供每种方法的数学模型和实际应用案例分析。 第五部分：特定前沿NLP任务的深度模型实现 本部分将结合前述理论，深入讲解如何利用深度学习模型解决具体的、具有挑战性的NLP任务。 1. 机器翻译（Machine Translation）：我们将聚焦于神经机器翻译（NMT）的最新进展，从早期的Seq2Seq模型到基于Transformer的SOTA系统，讨论束搜索（Beam Search）解码策略的优化，以及如何处理低资源语言对的挑战。 2. 文本摘要生成（Text Summarization）：区别抽取式和生成式摘要。针对生成式摘要，我们将探讨覆盖机制（Coverage Mechanism）如何解决重复生成问题，并分析使用对比学习（Contrastive Learning）来提升摘要质量的新兴方法。 3. 问答系统（Question Answering）：涵盖抽取式问答（如SQuAD）中Span预测的细节，以及生成式/知识密集型问答中检索增强生成（RAG）模型的架构设计。我们将详细分析RAG中如何结合向量数据库进行高效的知识召回。 4. 对话系统与情感分析：针对对话系统，我们将分析如何设计能够维护长期上下文的对话状态跟踪模型。在情感分析方面，则探讨如何利用图神经网络（GNN）或结构化注意力来捕捉文本中的细微情感线索和依赖关系。 第六部分：模型的可解释性、公平性与部署优化 随着模型规模的增大，确保其可靠性变得至关重要。本部分关注模型的可解释性（XAI）和负责任的AI。我们将介绍LIME、SHAP等局部解释方法，以及注意力权重分析等模型内部的解释技术，以理解模型做出决策的依据。 此外，我们还将讨论模型在实际生产环境中的部署挑战。内容包括模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以减小模型体积和加速推理速度的工程技巧。同时，本书也会探讨数据偏差和模型公平性的问题，以及如何通过去偏训练或后处理方法缓解这些问题。 本书的每一个章节都配有清晰的算法描述、伪代码示例和实际的Python代码片段（基于PyTorch或TensorFlow），确保读者不仅理解理论，还能亲手实现和应用这些前沿技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书在系统集成和高压直流侧设计方面的介绍，可以说是不够“大规模”的。现代的兆瓦级储能变流器（PCS）平台，其开关频率和功率密度都在飞速提升，对DC-DC升压拓扑的选择和控制策略有着极高的要求。然而，作者似乎更侧重于电池管理系统（BMS）层面的逻辑和通信协议（如CAN总线），而对电力电子硬件层面的设计挑战鲜有提及。比如，在处理数千安培的直流电流时，如何有效抑制高频纹波、如何优化半导体开关器件（IGBT或SiC MOSFET）的驱动电路以减少开关损耗，以及如何设计一个能够承受电网侧瞬时故障穿越能力的硬件保护架构，这些都是直接关系到系统稳定性和经济性的核心议题。书中对PCS与BMS之间数据交互的延迟容忍度讨论不足，也没有提供任何关于系统级EMI/EMC（电磁干扰与兼容性）测试和优化的经验分享，这对于一个追求“大规模”应用的工程读物来说，是主要的结构性缺失。

评分☆☆☆☆☆

这部关于大规模锂离子电池管理系统的著作，我本是满怀期待地翻开的，希望能深入了解那种动辄数兆瓦时规模的储能系统是如何在复杂的电力网络中稳定、高效地运行。然而，我惊讶地发现，书中对电池组的热管理策略的探讨几乎是蜻蜓点水。它仅仅提到了需要散热，却未能深入剖析在极端充放电工况下，如何设计出能够均匀控制数百乃至数千个电芯温度的流体动力学模型。例如，对于高倍率充放电时产生的局部热点问题，书中没有提供任何基于CFD（计算流体力学）的优化案例，也没有对比不同冷却介质（如液冷、风冷或相变材料）在实际应用中的性能衰减曲线和维护成本差异。更令人遗憾的是，对于如何将热失控的风险从单体电芯的内部机制，扩展到整个电池簇的连锁反应预防机制，书中也缺乏足够的工程细节和仿真验证。这使得这本书在“大规模”这个关键定语上显得有些单薄，更像是针对小型电池包的理论综述，而非服务于电网级储能设施的实战指南。希望未来的版本能着重补强这部分内容，因为在保证安全和寿命方面，热管理无疑是重中之重。

评分☆☆☆☆☆

读完关于数据通信与网络安全的部分，我感到有些失望，它更像是一份过时的网络技术白皮书，而非针对现代智能电网储能系统的专业指南。在大规模部署中，成百上千个电池簇的BMS节点需要实时、可靠地将数据汇集到中央监控单元（SCU）。书中强调了串行通信的可靠性，却完全忽略了网络化架构下的关键挑战：海量数据流的带宽管理、时间戳同步的精度，以及最为重要的——网络层面的安全防护。当前，针对工业控制系统的网络攻击（如对PCS指令的恶意篡改或对SOC数据的欺骗）已成为现实威胁。这本书没有探讨如何实施零信任架构、如何利用区块链技术来保证数据的不可篡改性，也没有提及符合IEC 62443等工业安全标准的具体实施步骤。这种对信息安全领域的缺失，使得该书提供的系统蓝图在面向未来智能电厂的需求时，显得不堪一击。

评分☆☆☆☆☆

最后，关于标准合规与回收再利用的章节，我感觉作者的视角过于局限于当前的监管框架，缺乏对未来趋势的前瞻性。虽然书中提及了UL 9540A或特定的地区标准，但对于如何设计一个具有“可拆卸性”和“模块化维护性”的电池系统以满足未来更严格的EOL（生命周期结束）要求，探讨得过于肤浅。大规模储能系统的经济性评估，不仅仅是初始投资和运行效率，还包括退役后的二次寿命利用和材料回收的成本效益。这本书未能详细对比不同电芯化学体系（如磷酸铁锂与三元材料）在循环寿命和回收复杂性上的差异，也没有提供一个综合的生命周期评估（LCA）工具或案例。例如，如何通过BMS记录的详细运行数据，为电池包的“梯次利用”提供一个可信的、可量化的健康证明，从而提高其在辅助服务市场的残值，这些关键的商业和环保视角在书中基本缺失，使得本书的实用价值受限。

评分☆☆☆☆☆

我对书中关于电池健康状态（SOH）和剩余寿命（RUL）估算算法的论述感到非常困惑。作者似乎偏爱传统的、基于等效电路模型（ECM）的参数辨识方法，并用相对基础的卡尔曼滤波（KF）进行状态估计。尽管这些方法在学术界很有历史地位，但在面对当前大规模储能系统中经常出现的“非平稳工作条件”和“高动态负载波动”时，其预测精度和鲁棒性显得捉襟见肘。我期待能看到更多关于基于数据驱动的、结合深度学习的SOH预测模型。例如，如何利用LSTM或Transformer架构来捕捉长期运行数据中的细微退化趋势，或者如何结合阻抗谱分析（EIS）数据，构建一个能够实时补偿电芯老化差异的自适应模型。书中对“荷电状态（SOC）估计”的讨论也停留在基础的库仑计数和电压法层面，完全没有涉及如何处理因温度漂移、旁路电流或在线均衡操作带来的累积误差，使得这些估算结果在大规模部署后难以用于精确的能量调度和功率分配，严重限制了系统的理论价值。

评分☆☆☆☆☆

书不错，看了一遍，和目前实际使用的BMS系统基本一致，可以参考。

评分☆☆☆☆☆

内容不错，但纸像盗版书的质量

评分☆☆☆☆☆

印刷质量良好，内容丰富

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

还没开始看，看好了再来评价

评分☆☆☆☆☆

还好

评分☆☆☆☆☆

系统的讲解了BMS的一些知识，物流人员态度也很好

评分☆☆☆☆☆

包装太简单，塑料袋都破了，里面有几页是脏的

评分☆☆☆☆☆

很有帮助，建议专业人士购买