Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Algorithms for Battery Management Systems

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Gregory Plett

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University of Colorado Boulder

University of Colorado System

Teil des Abschlusses Master of Science in Electrical Engineering

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Spezialisierung Algorithms for Battery Management SystemsUniversity of Colorado Boulder

Über diesen Kurs

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This course can also be taken for academic credit as ECEA 5734, part of CU Boulder’s Master of Science in Electrical Engineering degree.
In this course, you will learn how to design balancing systems and to compute remaining energy and available power for a battery pack. By the end of the course, you will be able to:
-	Evaluate different design choices for cell balancing and articulate their relative merits
-	Design component values for a simple passive balancing circuit
-	Use provided Octave/MATLAB simulation tools to evaluate how quickly a battery pack must be balanced
-	Compute remaining energy and available power using a simple cell model
-	Use provided Octave/MATLAB script to compute available power using a comprehensive equivalent-circuit cell model

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Kurs 5 von 5 in

Spezialisierung Algorithms for Battery Management Systems

Stufe „Mittel“

Ca. 23 Stunden zum Abschließen

Englisch

Was Sie lernen werden

How to design balancers and power-limits estimators for lithium-ion battery packs

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Spezialisierung Algorithms for Battery Management Systems

Stufe „Mittel“

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Dozent

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4,93/5 (17 Bewertungen)

Gregory Plett

Professor

Electrical and Computer Engineering

44.904 Lernende

5 Kurse

von

University of Colorado Boulder

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Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Science in Electrical Engineering von University of Colorado Boulder. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Passive balancing methods for battery packs

In previous courses, you learned how to write algorithms to satisfy the estimation requirements of a battery management system. Now, you will learn how to write algorithms for two primary control tasks: balancing and power-limits computations. This week, you will learn why battery packs naturally become unbalanced, some balancing strategies, and how passive circuits can be used to balance battery packs.

3 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 79 min), 12 Lektüren, 6 Quiz

7 Videos

5.1.1: Welcome to the course!7m

5.1.2: Introduction to battery-pack balancing10m

5.1.3: How do battery packs become imbalanced?15m

5.1.4: What are the criteria for specifying a balancing setpoint for a battery pack?13m

5.1.5: What are the criteria for specifying when to balance a battery pack?13m

5.1.6: What kinds of circuits can be used for passively balancing a battery pack?16m

5.1.7: Summary of "Passive balancing methods for battery packs"; what next?2m

12 Lektüren

Notes for lesson 5.1.11m

Frequently asked questions5m

Course resources5m

How to use discussion forums5m

Earn a certificate5m

Are you interested in earning an MSEE degree?5m

Notes for lesson 5.1.21m

Notes for lesson 5.1.31m

Notes for lesson 5.1.41m

Notes for lesson 5.1.51m

Notes for lesson 5.1.61m

Notes for lesson 5.1.71m

6 praktische Übungen

Practice quiz for lesson 5.1.29m

Practice quiz for lesson 5.1.39m

Practice quiz for lesson 5.1.49m

Practice quiz for lesson 5.1.59m

Practice quiz for lesson 5.1.69m

Quiz for week 130m

Woche

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Active balancing methods for battery packs

Passive balancing can be effective, but wastes energy. Active balancing methods attempt to conserve energy and have other advantages as well. This week, you will learn about active-balancing circuitry and methods, and will learn how to write Octave code to determine how quickly a battery pack can become out of balance. This is useful for determining the dominant factors leading to imbalance, and for estimating how quickly the pack must be balanced to maintain it in proper operational condition.

3 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 73 min), 6 Lektüren, 6 Quiz

6 Videos

5.2.1: How to balance actively using capacitor-based circuits11m

5.2.2: How to balance actively using transformer-based circuits7m

5.2.3: How to balance actively using a shared active bus14m

5.2.4: Using simulation to show how quickly we must balance a battery pack14m

5.2.5: Introducing Octave code to simulate balancing: The main program loop21m

5.2.6: Summary of "Active balancing methods for battery packs"; what next?3m

6 Lektüren

Notes for lesson 5.2.11m

Notes for lesson 5.2.21m

Notes for lesson 5.2.31m

Notes for lesson 5.2.41m

Notes for lesson 5.2.51m

Notes for lesson 5.2.61m

6 praktische Übungen

Practice quiz for lesson 5.2.19m

Practice quiz for lesson 5.2.29m

Practice quiz for lesson 5.2.39m

Practice quiz for lesson 5.2.49m

Practice quiz for lesson 5.2.515m

Quiz for week 230m

Woche

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

How to find available battery power using a simplified cell model

2 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 44 min), 5 Lektüren, 5 Quiz

5 Videos

5.3.1: What factors must we consider when finding available battery power?13m

5.3.2: How to compute available battery power based on cell terminal voltage8m

5.3.3: How to consider other performance limits when computing available battery power7m

5.3.4: Introducing Octave code to compute power limits using simplified cell model12m

5.3.5: Summary of "How to find available battery power using a simplified cell model"; what next?1m

5 Lektüren

Notes for lesson 5.3.11m

Notes for lesson 5.3.21m

Notes for lesson 5.3.31m

Notes for lesson 5.3.41m

Notes for lesson 5.3.51m

5 praktische Übungen

Practice quiz for lesson 5.3.19m

Practice quiz for lesson 5.3.29m

Practice quiz for lesson 5.3.39m

Practice quiz for lesson 5.3.415m

Quiz for week 330m

Woche

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

How to find available battery power using a comprehensive cell model

The HPPC method, even as extended last week, makes some simplifying assumptions that are not met in practice. This week, we explore a more accurate method that uses full state information from an xKF as its input, along with a full ESC cell model to find power limits. You will learn how to implement this method in Octave code and will compare its computations to those from the HPPC method you learned about last week.

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 69 min), 6 Lektüren, 6 Quiz

6 Videos

5.4.1: What factors must we consider when finding available battery power?13m

5.4.2: How to solve for a future battery condition using the bisection algorithm11m

5.4.3: How to use bisection to estimate available power using comprehensive cell model16m

5.4.4: Introducing Octave code to compute power limits using comprehensive cell model9m

5.4.5: Using simulation to compare and contrast different power-estimation methods12m

5.4.6: Concluding remarks for the specialization6m

6 Lektüren

Notes for lesson 5.4.11m

Notes for lesson 5.4.21m

Notes for lesson 5.4.31m

Notes for lesson 5.4.41m

Notes for lesson 5.4.51m

Notes for lesson 5.4.61m

6 praktische Übungen

Practice quiz for lesson 5.4.19m

Practice quiz for lesson 5.4.215m

Practice quiz for lesson 5.4.315m

Practice quiz for lesson 5.4.420m

Practice quiz for lesson 5.4.520m

Quiz for week 440m

Bewertungen

4.9

17 Bewertungen

5 stars
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4 stars
3,65 %
3 stars
1,21 %
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Top-Bewertungen von BATTERY PACK BALANCING AND POWER ESTIMATION

von SP15. Juli 2020

This is one of the best and most useful specialization in my eyes. I would encourage every person interested in EV domain to learn it. Thank you Dr Gregory Plett for this course

von NG10. Sep. 2022

great to having this course help me out through such vast and eternal experines as in simple and effective way.

von SG4. Aug. 2020

Professor visualization is excellent and his explanation is extraordinary with the material.I am very Happy to complete this course and very Informative.

von DC9. Mai 2020

Especially the last Week 6 (Honors Course) was extremely useful, to better understand the advanced physical/chemical models for lithium batteries.

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Häufig gestellte Fragen

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Battery Pack Balancing and Power Estimation

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