基于STM32的电车充电桩充电效率与充电模式创新研究

郭瑞,刘兆冰,张胜晗

郑州科技学院

摘要：随着电动汽车的快速发展充电基础设施的建设日益受到重视，本研究针对STM32嵌入式系统平台探讨了提高电动汽车充电效率和创新充电模式的方法，研究重点包括充电过程中的能量传输控制、电池管理系统优化以及智能充电算法设计，通过改善硬件结构和软件算法实现了高效、安全、智能化的充电系统为电动汽车的普及奠定基础。

关键词：充电桩；STM32；能量传输控制；电池管理系统；智能充电算法

引言：

电动汽车作为一种环保、节能的交通工具正在逐步取代传统燃油车辆，然而电动汽车的推广离不开充电基础设施的完善，目前由于充电效率较低、充电模式单一等问题充电基础设施还有较大的改进空间，基于STM32嵌入式系统开发电车充电桩，不仅可以提高充电效率还可以实现灵活、智能的充电模式为电动汽车的推广注入新的活力。

一、充电过程中的能量传输控制

（一）电能传输机制分析

在电动汽车的充电过程中能量传输机制是影响充电效率的关键因素之一，此过程涉及将电能从充电桩通过电缆和接口传输到汽车电池中，能量传输效率受到多种因素的影响包括充电接口的设计、电缆的规格、电流的大小以及充电协议的优化等。其中电缆的电阻和接触阻抗会造成能量损失，而高效的通信协议能够减少充电过程中的时间延迟和能量损耗，为了提高电能传输效率需要深入分析这些因素并在设计和技术选择上做出优化。

（二）高效能量传输控制策略

根据电能传输机制的分析开发高效能量传输控制策略是提升充电效率的关键，这需要从电缆设计、接口匹配、电流调节和协议优化等多方面着手，针对不同车型和充电场景可以采用不同的策略，例如对于快速充电场景可以采用更大规格的电缆和高效能的转换器来减少能量传输过程中的损耗；对于家庭充电场景可以通过智能调度算法优化充电时间、减少对电网的负担。通过实现先进的充电协议，如基于温度控制的动态电流调整策略可以进一步提高充电效率，同时确保充电过程的安全性，这些控制策略不仅能提升充电效率还能延长电池寿命、提高用户体验。通过综合考虑电能传输机制的复杂性和多样性，采取针对性的高效能量传输控制策略可以显著提高电动汽车的充电效率，这不仅对电动汽车用户有直接益处、减少充电时间、提高便利性也对整个电动汽车生态系统的可持续发展具有重要意义，有助于促进电动汽车的普及和充电基础设施的完善，未来的研究应当继续探索更为高效、智能的能量传输控制技术以满足不断增长的电动汽车充电需求[1]。

二、电池管理系统优化

（一）电池参数检测及估算

电池管理系统（BMS）的核心功能之一是对电池组中各单体电池的状态参数进行准确的检测和估算，这些参数包括但不限于电池的电压、电流、温度、充放电状态、内阻以及剩余电量等，准确的参数检测和估算对于电池管理和保护至关重要，它们直接影响到电池的使用寿命、安全性以及整个电动汽车的性能。为了实现这一目标电池管理系统采用了一系列高精度的传感器和复杂的算法，传感器负责实时监测电池状态参数，而算法则用于处理这些数据从而评估电池的健康状态和预测剩余使用寿命。例如通过监测电池充放电过程中的电压和电流变化，结合电池的温度信息可以估算出电池的状态-of-charge（SOC）和状态-of-health（SOH）。这些信息对于实现电池的优化充电策略、延长电池寿命以及预防过充、过放和过热等危险情况非常重要。

（二）电池均衡及热管理策略

电池均衡是指在电池组中通过特定的控制策略使得每个电池单元的电压、温度等参数保持一致，从而确保电池组能够以最佳状态运行，电池均衡对于提高电池组的整体性能和延长其寿命至关重要，采用创新的电池均衡算法如被动均衡技术和主动均衡技术可以有效解决电池组中单体电池之间的不平衡问题，提高整个电池组的能量利用率和充电效率。电池的热管理也是电池管理系统中一个至关重要的环节，电池在充放电过程中会产生热量，如果不及时有效地散热就会导致电池温度过高、影响电池性能、甚至引发安全事故，因此开发高效的热管理策略，如使用液冷或风冷系统来控制电池温度是保证电动汽车安全运行的关键。通过对电池组的温度进行实时监控，并根据电池的温度变化调整充放电策略或启动冷却系统可以有效地控制电池温度、避免过热、从而提高电池的使用寿命和安全性。通过对电池参数的准确检测和估算，结合高效的电池均衡和热管理策略可以显著提升电池管理系统的性能，这不仅能够延长电池组的使用寿命、提高电动汽车的续航能力还能确保电动汽车的安全可靠运行，随着电动汽车技术的不断进步和电池技术的不断发展，电池管理系统的优化也将不断深入以满足更高的性能和安全要求[2]。

三、智能充电算法设计

（一）基于大数据的用户行为分析

在智能充电算法的设计中用户行为分析是一个不可或缺的环节，这一过程涉及收集和分析大量关于用户充电习惯和车辆使用情况的数据，这些数据可能包括充电时间、充电频率、每次充电的持续时间、行驶里程数以及不同时间段和地点的充电偏好等。利用大数据分析技术如机器学习和模式识别可以从海量的数据中提取有价值的信息，从而对用户行为进行精准的预测和分类，这不仅可以帮助充电基础设施提供商更好地理解用户需求、优化充电网络的布局和资源分配，还可以为设计个性化和高效的智能充电策略提供科学依据。例如通过分析用户的充电时间偏好和电网负荷情况，智能充电系统可以为用户推荐最佳的充电时段，既可以避免电网高峰时段的负荷过重又可以利用夜间低谷电价为用户节省充电成本。

（二）智能充电策略及应用场景

基于对用户行为的深入分析智能充电策略的设计旨在提高充电效率、优化电网运行以及改善用户充电体验，智能充电算法可以根据不同的应用场景制定相应的策略，例如家庭充电、公共充电站充电以及商业区充电等。在家庭充电场景中智能充电算法可以考虑用户的日常出行模式和充电习惯，自动安排在低谷电价时段进行充电从而减少用户的电费支出，同时根据家庭电网的实时负荷情况，智能调整充电功率避免过大的充电负荷对家庭电网造成影响。在公共充电站的应用场景中智能充电策略需要考虑到充电站的使用率和电网的负荷情况，通过实时监控充电站的使用状态和电网的负荷数据，智能充电系统可以动态调整充电功率分配、优先满足紧急充电需求、同时平衡充电站的负载、避免造成电网过载。

商业区充电场景则可能涉及到快速充电需求以及大量车辆同时充电的情况，在这种场景下智能充电策略可以结合商业区的运营模式和电网负荷状况，通过预约充电和分时充电等方式有效管理充电需求、减少充电排队时间、提升用户体验。智能充电算法的设计和实施不仅需要考虑到用户的充电需求和行为特征，还需要充分考虑电网运行的稳定性和效率，通过高度个性化和灵活的充电策略，智能充电系统可以为电动汽车用户提供更便捷、经济的充电服务。同时促进电网的可持续运行和电动汽车充电基础设施的优化发展，随着电动汽车和智能充电技术的不断进步，未来的充电模式将更加智能化、高效化为电动汽车用户带来更多的便利和好处[3]。

结束语：

通过对STM32嵌入式系统充电桩的研究提出了多种提高充电效率和创新充电模式的技术方案，这些方案的应用将极大地促进电动汽车充电基础设施的发展，从而推动电动汽车的普及，未来仍需进一步优化算法、深化大数据应用以满足不断增长的充电需求。

参考文献

[1]孙萍.双LCC型电动汽车无线充电控制系统研究[D].河南理工大学,2022.

[2]李晶.基于任务优先的智能机器人充电效率优化研究[D].杭州电子科技大学,2022.

[3]付江涛,宋书中,付主木.并联新能源汽车最优效率实时控制[J].控制理论与应用,2019,36(07):1165-1173.