大規模鋰離子電池管理係統 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 達維德·安德裏亞 著，李建林 譯

圖書標籤:

• 鋰離子電池
• 電池管理係統
• BMS
• 能量存儲
• 電動汽車
• 儲能係統
• 電源管理
• 控製係統
• 電子工程
• 新能源

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111550570

版次：1

商品編碼：12075006

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 國際電氣工程先進技術譯叢

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：268

編輯推薦

適讀人群 ：高等院校相關專業師生、鋰離子電池研究人員和相關技術人員

對鋰離子電池管理係統的結構、功能以及商業模式等進行瞭逐一介紹。

首先，介紹瞭鋰離子電池組和電池管理係統，並由此提齣為鋰離子電池組配備電池管理係統的必要性；

其次，針對大規模鋰離子電池管理係統的技術、功能、拓撲、商業可行性、電子電路以及算法進行瞭探討和介紹；

第三，針對大規模鋰離子電池管理係統的部署問題進行瞭介紹。

是相關領域工程師不可多得的一本參考書。

內容簡介

《大規模鋰離子電池管理係統》主要介紹大規模鋰離子電池組的電力電子和控製係統等相關內容，並不涉及電池化學原理方麵的知識。針對大規模鋰離子電池管理係統的技術、功能、拓撲、商業可行性、電子電路以及算法進行瞭專業深入的探究，並介紹瞭電池管理係統的部署問題。
在當前儲能技術大力發展的背景下，這本適時齣版的圖書描述瞭本領域中重要的技術挑戰，並探索瞭應對挑戰的有效的解決方法。本書通過列舉大量的圖形、圖像和錶格深入地闡述瞭為什麼以及如何對鋰離子電池管理係統進行設計、安裝、配置和故障排除。這份實用資源對當下可用的規模化的電池管理係統進行瞭公正的描述和比較。此外，本書還針對在限定的功能要求下如何選擇正確的電池管理係統保證鋰離子電池組運行低消耗、少用時進行瞭描述。

內頁插圖

目錄

譯者的話
原書前言

第1章概述
1.1命名規則
1.1.1單體電池、電池和電池組
1.1.2電阻
1.2鋰離子單體電池
1.2.1形狀
1.2.2化學過程
1.2.3安全性
1.2.4安全運行區
1.2.5效率
1.2.6老化
1.2.7建模
1.2.8串聯組串中的均壓問題
1.3鋰離子電池管理係統
1.3.1電池管理係統定義
1.3.2鋰離子電池管理係統的功能
1.3.3電池管理係統選型
1.4鋰離子電池
1.4.1荷電狀態（SOC）、放電深度（DOD）和容量
1.4.2一緻性及均衡
1.4.3健康狀態
參考文獻

第2章電池管理係統分類
2.1按功能分類
2.1.1恒流恒壓充電器
2.1.2分流器
2.1.3監測器
2.1.4監控器
2.1.5均衡器
2.1.6保護器
2.1.7功能對比
2.2按技術分類
2.2.1簡單係統（模擬係統）
2.2.2復雜係統（數字係統）
2.2.3技術對比
2.3按拓撲分類
2.3.1集中式
2.3.2模塊式
2.3.3主從式
2.3.4分布式
2.3.5拓撲對比

第3章BMS功能
3.1測量
3.1.1電壓
3.1.2溫度
3.1.3電流
3.2管理
3.2.1保護
3.2.2熱管理
3.2.3平衡
3.2.4再分配
3.2.5分布式充電
3.3評價
3.3.1荷電狀態和放電深度
3.3.2容量
3.3.3電阻
3.3.4健康狀態（SOH）
3.4外部通信
3.4.1專用模擬綫路
3.4.2專用數字綫路
3.4.3數據連接
3.5登錄和遙測
參考文獻

第4章市售電池管理係統
4.1引言
4.1.1簡單係統
4.1.2復雜係統
4.1.3單體電池製造商的電池管理係統
4.1.4對比

第5章定製型BMS設計
5.1BMS專用集成電路
5.1.1BMS專用集成電路的選擇
5.1.2BMS專用集成電路的比較
5.2模擬BMS設計
5.2.1模擬調節器
5.2.2模擬監控器
5.2.3模擬均衡器
5.2.4模擬保護器
5.3現有的數字BMS設計
5.3.1ATMEL公司生産的BMS處理器
5.3.2Elithion公司生産的BMS芯片集
5.3.3National Semiconductors公司生産的成套BMS
5.3.4Peter Perkins生産的開源BMS
5.3.5德州儀器公司生産的bq29330/bq20z90
5.3.6德州儀器生産的bq78PL114/bq76PL102
5.4定製型數字BMS設計
5.4.1電壓及溫度測量
5.4.2電流測量
5.4.3評估功能
5.4.4通信
5.4.5優化
5.4.6開關
5.4.7日誌記錄
5.5電池接口
5.5.1非分布式
5.5.2分布式
5.6分布式充電

第6章BMS的設計
6.1安裝
6.1.1電池組設計
6.1.2BMS與電池組的連接
6.1.3BMS與係統連接
6.2配置
6.2.1單體電池配置
6.2.2電池組配置
6.2.3係統配置
6.3測試
6.4故障排除
6.4.1接地
6.4.2屏蔽
6.4.3過濾
6.4.4電綫布置
6.4.5非計劃斷路
6.5應用
參考文獻

符號及縮略語
術語

前言/序言

　　原書前言
　　在撰寫本書時，鋰離子電池（Li Ion）已經成為消費類産品（例如手機或筆記本電腦）所用小型電池的主要選擇，並且在汽車牽引和陸基分布式儲能等大型電池應用中，也逐漸呈現齣取代鉛酸電池和鎳氫電池的趨勢。
　　僅當管理得當時，鋰離子電池纔能夠錶現齣比其他化學電池更加優良的特性，因此，鋰離子電池需要配備有效的電池管理係統（BMS）。
　　本書旨在協助工程師或項目管理者對大容量鋰離子電池組進行選擇、規定、設計、部署和應用的工作。
　　在過去的六年中，我開發瞭數個大型鋰離子電池組用電池管理係統，積纍瞭對這些係統需求、挑戰和解決方法的見解，並通過講演、齣版白皮書和答疑等多種方式分享瞭我所瞭解的知識。我希望能夠通過本書以一種更加係統和更加綜閤的方式與大傢分享有關大型鋰離子電池組管理係統的相關知識。由於我對於本領域的認識和瞭解並不是十分全麵，因此書中的一些錶述難免有不妥之處。對此，我錶示誠摯的歉意，並希望讀者能夠通過網站聯係指正，以便於在勘誤錶和網站上做齣澄清和迴應。
　　本書主要關於電力電子和控製係統等相關內容，並不涉及化學原理方麵的知識。在本書中，電池被看作是黑盒子，僅針對其對外等效電路進行介紹。總體而言，本書適閤對物理和技術具有一定理解基礎的人閱讀。本書的第5章則為對於電力電子和軟件算法具有一定基礎的讀者編寫。
　　全書共分為6章，從基礎概念開始，然後逐步延伸到更深層、更實用的細節。
　　第1章介紹瞭鋰離子電池和電池管理係統的概念，並闡述瞭開發鋰離子電池管理係統的必要性。
　　第2章論述瞭電池管理係統的分類方法：按功能分類、按技術方法以及按拓撲分類。
　　第3章講解瞭電池管理係統可具備的功能。
　　第4章探究瞭商用電池管理係統方案。
　　第5章深入探究瞭電池管理係統的電子電路以及算法（如果需要設計定製的電池管理係統）。
　　第6章介紹瞭鋰離子電池管理係統發布的全過程。
　　DavideAndrea
　　

譯者的話
　　鋰離子電池儲能係統是眾多電化學儲能係統中發展最快、最為成熟的一種，兆瓦級和百兆瓦級儲能電站逐步成為熱點，實際工程中需要數以萬計的單體電池通過串並組閤，因此對其進行能量管理和熱管理就變得尤為重要。
　　本書對鋰離子電池管理係統的結構、功能以及商業模式等進行瞭逐一介紹。首先，介紹瞭鋰離子電池組和電池管理係統，並由此提齣為鋰離子電池組配備電池管理係統的必要性；其次，針對大規模鋰離子電池管理係統的技術、功能、拓撲、商業可行性、電子電路以及算法進行瞭探討和介紹；最後，針對大規模鋰離子電池管理係統的部署問題進行瞭介紹。本書既適閤作為廣大讀者的科普讀物，又適用於高等院校的教材。
　　本書得到瞭國傢電網公司科技項目（KY SG 2016 204 JLDKY）和中國電力科學研究院專著齣版基金的大力資助，在此深錶謝意。中國電力科學研究院的修曉青、馬會萌、靳文濤、楊水麗、徐少華等同誌在本書的翻譯過程中提供瞭諸多幫助並提齣瞭寶貴意見，機械工業齣版社的付承桂和諸多同誌也為齣版本書付齣瞭辛勤的勞動，在此錶示誠摯的感謝。
　　鋰離子電池管理係統涉及多學科、多領域的專業知識，盡管譯者竭力求實，但受到水平和專業領域所限，本書難免存在錯誤和不妥之處，懇請讀者不吝賜正。
　　譯者
　　於中國電力科學研究院

深度學習在自然語言處理中的前沿應用與實踐 本書旨在深入探討當前人工智能領域最熱門的方嚮之一——深度學習在自然語言處理（NLP）中的最新進展、核心理論與工程實踐。本書麵嚮對機器學習、深度學習及自然語言處理有一定基礎的讀者，期望提供一個全麵而深入的視角，理解如何利用先進的神經網絡模型解決復雜的語言理解、生成與交互任務。 第一部分：深度學習與NLP基礎迴顧 本部分首先為讀者打下堅實的理論基礎。我們將係統迴顧深度學習在處理序列數據方麵的核心機製，特彆是循環神經網絡（RNN）的局限性及其改進，例如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）。隨後，重點闡述詞嵌入（Word Embedding）技術的演進，從傳統的基於統計的模型（如Word2Vec、GloVe）過渡到更具上下文感知的動態錶示方法。我們將詳細解析詞嵌入的幾何特性、局限性以及如何通過負采樣、層次化Softmax等技術優化訓練效率。 接著，我們將進入現代NLP的基石——注意力機製（Attention Mechanism）。本章不僅會介紹基礎的Encoder-Decoder結構中的注意力應用，還會深入剖析其背後的數學原理，以及如何通過加性注意力（Additive Attention）和乘性注意力（Multiplicative Attention）來有效捕捉輸入序列中的關鍵信息。 第二部分：Transformer架構的革命與深入解析 Transformer架構是當前NLP領域取得突破性進展的核心驅動力。本部分將完全聚焦於Transformer模型，詳細解構其核心組件。我們將從自注意力（Self-Attention）機製入手，闡述其如何替代RNN成為處理序列依賴關係的主流方法。我們將詳細分析多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行化優勢與信息整閤能力。 隨後，我們將剖析Transformer中的前饋網絡（Feed-Forward Network）層、層歸一化（Layer Normalization）以及位置編碼（Positional Encoding）的重要性。理解位置編碼是關鍵，因為它賦予瞭模型處理序列順序信息的能力，尤其是在完全放棄循環結構之後。本書將對比絕對位置編碼和相對位置編碼的優劣。 第三部分：預訓練語言模型（PLM）的崛起與生態 預訓練語言模型（PLM）徹底改變瞭NLP的研究範式，從傳統的任務特定模型訓練轉嚮“預訓練-微調”（Pre-train and Fine-tune）範式。本章將係統介紹BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）係列模型的架構與預訓練目標，重點解析掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）的機製。 緊接著，我們將探討麵嚮生成任務的PLM，如GPT係列模型。我們將對比BERT的雙嚮性與GPT的自迴歸（Autoregressive）特性，分析這種結構差異如何影響它們在理解和生成任務上的錶現。此外，我們還將介紹如何通過特定技術（如RoBERTa、ELECTRA）持續改進預訓練目標和效率。 第四部分：先進的微調策略與任務適應 雖然PLM強大，但如何高效地將其適應到特定下遊任務是工程實踐中的重點。本部分將詳細介紹各種微調策略。首先是經典的端到端微調（Full Fine-tuning），分析其計算成本和潛在的災難性遺忘問題。 隨後，我們將介紹參數高效的微調方法（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）。重點介紹適配器（Adapters）、提示學習（Prompt Learning）以及低秩適應（LoRA）等技術。這些方法允許在保持大部分預訓練參數凍結的情況下，僅訓練少量新增或修改的參數，從而極大地降低瞭部署和訓練資源的需求。我們將提供每種方法的數學模型和實際應用案例分析。 第五部分：特定前沿NLP任務的深度模型實現 本部分將結閤前述理論，深入講解如何利用深度學習模型解決具體的、具有挑戰性的NLP任務。 1. 機器翻譯（Machine Translation）：我們將聚焦於神經機器翻譯（NMT）的最新進展，從早期的Seq2Seq模型到基於Transformer的SOTA係統，討論束搜索（Beam Search）解碼策略的優化，以及如何處理低資源語言對的挑戰。 2. 文本摘要生成（Text Summarization）：區彆抽取式和生成式摘要。針對生成式摘要，我們將探討覆蓋機製（Coverage Mechanism）如何解決重復生成問題，並分析使用對比學習（Contrastive Learning）來提升摘要質量的新興方法。 3. 問答係統（Question Answering）：涵蓋抽取式問答（如SQuAD）中Span預測的細節，以及生成式/知識密集型問答中檢索增強生成（RAG）模型的架構設計。我們將詳細分析RAG中如何結閤嚮量數據庫進行高效的知識召迴。 4. 對話係統與情感分析：針對對話係統，我們將分析如何設計能夠維護長期上下文的對話狀態跟蹤模型。在情感分析方麵，則探討如何利用圖神經網絡（GNN）或結構化注意力來捕捉文本中的細微情感綫索和依賴關係。 第六部分：模型的可解釋性、公平性與部署優化 隨著模型規模的增大，確保其可靠性變得至關重要。本部分關注模型的可解釋性（XAI）和負責任的AI。我們將介紹LIME、SHAP等局部解釋方法，以及注意力權重分析等模型內部的解釋技術，以理解模型做齣決策的依據。 此外，我們還將討論模型在實際生産環境中的部署挑戰。內容包括模型量化（Quantization）、知識蒸餾（Knowledge Distillation）以減小模型體積和加速推理速度的工程技巧。同時，本書也會探討數據偏差和模型公平性的問題，以及如何通過去偏訓練或後處理方法緩解這些問題。 本書的每一個章節都配有清晰的算法描述、僞代碼示例和實際的Python代碼片段（基於PyTorch或TensorFlow），確保讀者不僅理解理論，還能親手實現和應用這些前沿技術。

評分☆☆☆☆☆

我對書中關於電池健康狀態（SOH）和剩餘壽命（RUL）估算算法的論述感到非常睏惑。作者似乎偏愛傳統的、基於等效電路模型（ECM）的參數辨識方法，並用相對基礎的卡爾曼濾波（KF）進行狀態估計。盡管這些方法在學術界很有曆史地位，但在麵對當前大規模儲能係統中經常齣現的“非平穩工作條件”和“高動態負載波動”時，其預測精度和魯棒性顯得捉襟見肘。我期待能看到更多關於基於數據驅動的、結閤深度學習的SOH預測模型。例如，如何利用LSTM或Transformer架構來捕捉長期運行數據中的細微退化趨勢，或者如何結閤阻抗譜分析（EIS）數據，構建一個能夠實時補償電芯老化差異的自適應模型。書中對“荷電狀態（SOC）估計”的討論也停留在基礎的庫侖計數和電壓法層麵，完全沒有涉及如何處理因溫度漂移、旁路電流或在綫均衡操作帶來的纍積誤差，使得這些估算結果在大規模部署後難以用於精確的能量調度和功率分配，嚴重限製瞭係統的理論價值。

評分☆☆☆☆☆

最後，關於標準閤規與迴收再利用的章節，我感覺作者的視角過於局限於當前的監管框架，缺乏對未來趨勢的前瞻性。雖然書中提及瞭UL 9540A或特定的地區標準，但對於如何設計一個具有“可拆卸性”和“模塊化維護性”的電池係統以滿足未來更嚴格的EOL（生命周期結束）要求，探討得過於膚淺。大規模儲能係統的經濟性評估，不僅僅是初始投資和運行效率，還包括退役後的二次壽命利用和材料迴收的成本效益。這本書未能詳細對比不同電芯化學體係（如磷酸鐵鋰與三元材料）在循環壽命和迴收復雜性上的差異，也沒有提供一個綜閤的生命周期評估（LCA）工具或案例。例如，如何通過BMS記錄的詳細運行數據，為電池包的“梯次利用”提供一個可信的、可量化的健康證明，從而提高其在輔助服務市場的殘值，這些關鍵的商業和環保視角在書中基本缺失，使得本書的實用價值受限。

評分☆☆☆☆☆

這部關於大規模鋰離子電池管理係統的著作，我本是滿懷期待地翻開的，希望能深入瞭解那種動輒數兆瓦時規模的儲能係統是如何在復雜的電力網絡中穩定、高效地運行。然而，我驚訝地發現，書中對電池組的熱管理策略的探討幾乎是蜻蜓點水。它僅僅提到瞭需要散熱，卻未能深入剖析在極端充放電工況下，如何設計齣能夠均勻控製數百乃至數韆個電芯溫度的流體動力學模型。例如，對於高倍率充放電時産生的局部熱點問題，書中沒有提供任何基於CFD（計算流體力學）的優化案例，也沒有對比不同冷卻介質（如液冷、風冷或相變材料）在實際應用中的性能衰減麯綫和維護成本差異。更令人遺憾的是，對於如何將熱失控的風險從單體電芯的內部機製，擴展到整個電池簇的連鎖反應預防機製，書中也缺乏足夠的工程細節和仿真驗證。這使得這本書在“大規模”這個關鍵定語上顯得有些單薄，更像是針對小型電池包的理論綜述，而非服務於電網級儲能設施的實戰指南。希望未來的版本能著重補強這部分內容，因為在保證安全和壽命方麵，熱管理無疑是重中之重。

評分☆☆☆☆☆

這本書在係統集成和高壓直流側設計方麵的介紹，可以說是不夠“大規模”的。現代的兆瓦級儲能變流器（PCS）平颱，其開關頻率和功率密度都在飛速提升，對DC-DC升壓拓撲的選擇和控製策略有著極高的要求。然而，作者似乎更側重於電池管理係統（BMS）層麵的邏輯和通信協議（如CAN總綫），而對電力電子硬件層麵的設計挑戰鮮有提及。比如，在處理數韆安培的直流電流時，如何有效抑製高頻紋波、如何優化半導體開關器件（IGBT或SiC MOSFET）的驅動電路以減少開關損耗，以及如何設計一個能夠承受電網側瞬時故障穿越能力的硬件保護架構，這些都是直接關係到係統穩定性和經濟性的核心議題。書中對PCS與BMS之間數據交互的延遲容忍度討論不足，也沒有提供任何關於係統級EMI/EMC（電磁乾擾與兼容性）測試和優化的經驗分享，這對於一個追求“大規模”應用的工程讀物來說，是主要的結構性缺失。

評分☆☆☆☆☆

讀完關於數據通信與網絡安全的部分，我感到有些失望，它更像是一份過時的網絡技術白皮書，而非針對現代智能電網儲能係統的專業指南。在大規模部署中，成百上韆個電池簇的BMS節點需要實時、可靠地將數據匯集到中央監控單元（SCU）。書中強調瞭串行通信的可靠性，卻完全忽略瞭網絡化架構下的關鍵挑戰：海量數據流的帶寬管理、時間戳同步的精度，以及最為重要的——網絡層麵的安全防護。當前，針對工業控製係統的網絡攻擊（如對PCS指令的惡意篡改或對SOC數據的欺騙）已成為現實威脅。這本書沒有探討如何實施零信任架構、如何利用區塊鏈技術來保證數據的不可篡改性，也沒有提及符閤IEC 62443等工業安全標準的具體實施步驟。這種對信息安全領域的缺失，使得該書提供的係統藍圖在麵嚮未來智能電廠的需求時，顯得不堪一擊。

評分☆☆☆☆☆

入門看看，感覺一般。

評分☆☆☆☆☆

內容很豐富，字體很清晰！

評分☆☆☆☆☆

馬上要進入另外一傢公司瞭，買本儲能著作看看，學習一下

評分☆☆☆☆☆

馬上要進入另外一傢公司瞭，買本儲能著作看看，學習一下

評分☆☆☆☆☆

寫的不錯，特彆針對動力係統，可以入門

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

很好，不錯

評分☆☆☆☆☆

有點貴，書還可以。

評分☆☆☆☆☆

正版，紙張質量很好，很滿意！