Litium batareyasının doldurulması üçün proqnozlaşdırma metodlarının müqayisəsi (SOC) proqnozlaşdırma metodunun müqayisəsi

ଲେଖକ: ଆଇଫ୍ଲୋପାୱାର - Портативті электр станциясының жеткізушісі

Birincisi, şarj vəziyyəti (SOC), SOC-nin doldurulma vəziyyətidir, batareyanın doldurulma vəziyyətinə aiddir. Elektrik, enerji və s. kimi müxtəlif açılardan SOC müxtəlif fərqli mənalara malikdir.

ABŞ Qabaqcıl Batareya Federasiyasının (USABC) SOC-u geniş istifadə edilmişdir, yəni nominal gücün qalan güc altında nisbəti və müəyyən bir boşalma sürətində eyni şərtlər. Müvafiq hesablama düsturu: qm, akkumulyator sabit I cərəyanına uyğun olaraq boşaldıqda maksimum boşalma qabiliyyəti; Q (in) T vaxtındadır, batareya batareyanı batareyanın altındakı batareyanı buraxır. İkincisi, litium-ion batareyanın doldurulması vəziyyətinin proqnozlaşdırılması üsulu Litium ion batareyasının doldurulması vəziyyəti batareya idarəetmə sisteminin vacib parametrlərindən biridir, həm də bütün avtomobilin və batareyanın tarazlığının işinin doldurulması və boşaldılmasına nəzarət strategiyasının əsasıdır.

Bununla belə, litium-ion batareyasının özünün mürəkkəbliyi səbəbindən onun cırıq vəziyyətini birbaşa ölçməklə əldə etmək mümkün deyil, yalnız batareyanın müəyyən xarici xüsusiyyətlərinə görə, məsələn, batareyanın daxili müqaviməti, açıq dövrə gərginliyi, temperatur, cərəyan və s. əlaqəli parametrlərdən istifadə etməklə əlaqəli parametrlər. Yük vəziyyəti üzrə proqnozlaşdırma işini başa çatdırmaq üçün xarakterik əyri və ya hesablama düsturu.

Litium-ion batareyasının doldurulma vəziyyətinin qiymətləndirilməsi qeyri-xəttidir. Hal-hazırda, hazırda ümumi üsul boşaltma təcrübəsi, açıq dövrə gərginlik metodu, təhlükəsizlik nöqtələri, Kalman filtrləmə üsulu, neyron şəbəkə üsulu və s. 1 Boşaltma eksperimental boşalma test metodunun prinsipi batareyanı sabit bir cərəyanda fasiləsiz boşalma vəziyyətinə gətirmək, boşalma kəsmə gərginliyinə çatdıqda boşalmanın miqdarını hesablamaqdır.

Sabit cərəyan dəyərinin ilkin emal dəyəri və boşalma gücünün dəyərinin boşaldılması zamanı istifadə olunan boşalma vaxtı. Boşaltma təcrübəsi üsulu tez-tez laboratoriya şəraitində batareyanın doldurulma vəziyyətini təxmin edir və bir çox batareya istehsalçıları da batareyanı sınaqdan keçirmək üçün boşalma metodundan istifadə edirlər. Onun əhəmiyyətli üstünlüyü ondan ibarətdir ki, metod sadədir və hesablama dəqiqliyi nisbətən yüksəkdir.

Dezavantaj da vurğulanır: yüklənə bilməz və çox miqdarda ölçmə vaxtı tutmalı və boşalma ölçmə zamanı batareya kəsilməlidir ki, batareya oflayn olaraq yerləşdirilsin, buna görə də onlayn ölçülə bilməz. Sürücülükdə olan elektrik avtomobil akkumulyatoru işlək vəziyyətdədir və boşalma cərəyanı sabit deyil, bu üsul tətbiq edilmir. Bununla belə, boşalma təcrübəsi üsulu batareyanın əsaslı təmiri və parametr modelinin müəyyən edilməsində istifadə edilə bilər.

2 Açıq dövrəli gərginlik metodu Batareya uzun müddətdən sonra nisbətən sabitdir və açıq dövrə gərginliyi ilə akkumulyatorla doldurulmuş vəziyyət arasında funksional əlaqə də nisbətən sabitdir. Batareyanın doldurulma vəziyyətinin dəyərini əldə etmək istəyirsinizsə, yalnız batareyanın hər iki ucunda açıq dövrə gərginliyini ölçməli və OCV-SOC əyrisinə qarşı müvafiq məlumat əldə etməlisiniz. Açıq dövrə gərginliyi metodunun üstünlüyü sadə işləməkdir, sadəcə yükləmə vəziyyətinin dəyərini əldə etmək üçün açılış gərginlik dəyərinin nəzarət xarakterik əyri xəritəsini ölçmək kifayətdir.

Bununla belə, bir çox çatışmazlıqlar var: İlk növbədə, dəqiq dəyərlər əldə etmək üçün batareyanın gərginliyini nisbətən sabit bir vəziyyətə gətirməlidir, lakin batareyanın tez-tez uzun müddət dayanmasına icazə verilir ki, real vaxt rejimində monitorinq tələbləri təmin edilə bilməz. Elektrikli avtomobil uzun müddət dayanacaq. Batareyanın doldurulma nisbəti fərqli olduqda, cərəyanın dalğalanmaları batareyanın açılış gərginliyini dəyişdirdiyindən, batareya paketinin açıq dövrə gərginliyi uyğunsuzdur, beləliklə proqnozlaşdırılan qalan güc və batareyanın faktiki qalan gücü böyük bir sapmaya malikdir.

3 AmateThe Points Fransa İnteqral Qanunu, batareyanın daxili hissəsinin istifadəsini nəzərə almır, sistemin müəyyən xarici xüsusiyyətlərinə görə, məsələn, cərəyan, vaxt, temperatur kompensasiyası və s., vaxt və cərəyanı birləşdirərək, bəzən bəzi kompensasiya əlavə edin. Hazırda batareya idarəetmə sistemlərində iş vaxtı geniş istifadə olunur.

Təhlükəsizlik nöqtələri metodunun hesablama düsturu aşağıdakı kimidir: Formula, SOC0 batareyanın doldurulması vəziyyətinin ilkin elektrik dəyəridir; CE batareyanın nominal tutumudur; i (t) T zamanı akkumulyatorun doldurulması və boşaldılması cərəyanıdır; T - yükləmə və boşaltma vaxtı; η doldurma və boşalma dərəcəsi əmsalıdır və bu, ümumiyyətlə doldurulma boşalmasının böyüdülməsi və temperaturun düzəldilməsi əmsalına əsaslanan, doldurulma və boşalma prosesi zamanı batareyanın içərisində batareyanın enerji itkisini təmsil edən Kallen səmərəliliyi əmsalı adlanır. Təhlükəsizliyin inteqral qanununun üstünlüyü ondan ibarətdir ki, batareyanın özünün məhdudiyyətləri nisbətən kiçikdir, hesablama metodu sadə, etibarlıdır və batareyanın doldurulma vəziyyətini real vaxtda hesablaya bilir. Dezavantaj odur ki, nəzarətdə təhlükəsizlik ölçmə metodu aşkar edildiyi üçün, cərəyanın toplanması dəqiqliyi yüksək deyilsə, verilmiş ilkin yükləmə vəziyyətində müəyyən bir xəta var, sistemin işləmə müddətinin uzadılması ilə səhv tədricən yığılacaq və beləliklə, şarj vəziyyətinin proqnoz nəticəsinə təsir edəcəkdir.

Və təhlükəsizlik nöqtələri metodu yalnız xarici xüsusiyyətlərdən təhlil edildiyi üçün çoxlu keçiddə müəyyən bir səhv var. Bunu təhlükəsizlik nöqtələri metodunun hesablama düsturundan görmək olar və batareyanın ilkin gücü hesablama nəticələrinin düzgünlüyünə böyük təsir göstərir. Cari ölçmənin dəqiqliyini artırmaq üçün adətən yüksək performanslı cərəyan sensorları ölçülür, lakin bu artır.

Bu məqsədlə, bir çox alim açıq dövrə gərginliyi metodu tətbiq edərkən, tətbiq təhlükəsizliyi inteqral metodu, hər ikisi ilə birlikdə. Açıq dövrə gərginliyi metodu batareyanın ilkin doldurulma vəziyyətini qiymətləndirmək üçün istifadə olunur və inteqrasiya edilmiş düzəliş metodu real vaxt rejimində istifadə olunur və hesablama dəqiqliyini artırmaq üçün düzəliş faktorları əlavə olunur. 4 Kalman filtrləmə üsulu Kalman filtrləmə alqoritmi statistik qiymətləndirmə kateqoriyasına aid olan zaman domeninin vəziyyəti fəza nəzəriyyəsinin minimum ekvivalent təxminidir və makro müşahidə siqnalına səs-küy təsirini azaltmaq və aradan qaldırmaqdır.

Əsas ən yaxşısıdır. Təxmin edilir ki, sistemin girişi ilkin əsasda status dəyişənləri üçün etibarlıdır. Bu alqoritmin əsas prinsipi səs-küyün və siqnalın status məkanı modelindən alqoritm modeli kimi, ölçüldükdə, cari zamanın müşahidə edilən dəyərini və əvvəlki vaxtın təxmini dəyərini istifadə etmək və status dəyişəninin qiymətləndirməsini yeniləməkdir.

Karman filtrləmə alqoritmi litium-ion batareyanın doldurulma vəziyyətinin əhəmiyyətli dərəcədə olacağını proqnozlaşdırır və ilkin proqnozun dəyərini düzəltmək üçün ölçülmüş gərginlik dəyərindən istifadə edir. Kalman filtrləmə metodunun üstünlüyü ondan ibarətdir ki, kompüter real vaxt rejimində məlumatların operativ emalı üçün uyğundur, geniş tətbiq diapazonu, qeyri-xətti sistemlər üçün istifadə oluna bilər və idarəetmə zamanı elektrik nəqliyyat vasitələrinin yük vəziyyətinin proqnozlaşdırılmasına yaxşı təsir göstərir. Kalman filtrləmə metodunun dezavantajı odur ki, akkumulyator modelinin düzgünlüyündən asılıdır, alqoritm proqnozu nəticələrinin dəqiqliyini və düzgünlüyünü artırmaq, etibarlı batareya modelini yaratmaq.

Bundan əlavə, Kalman filtrləmə metodunun alqoritmi daha mürəkkəbdir, ona görə də onun hesablama məbləği nisbətən böyükdür və operatorun yüksək göstəricilərinə malikdir. 5 Neyron şəbəkəsinin nevroloji şəbəkəsinin məqsədi paralel struktur və güclü öyrənmə qabiliyyəti vasitəsilə məlumatların ifadəsini əldə etmək və xaricdən həyəcanlandıqda müvafiq çıxış cavabını verə bilmək və yaxşı qeyri-xətti xəritələşdirmə aparmaq vasitəsilə insan zəkasının davranışını təqlid etməkdir. Neyron şəbəkə metodunun prinsipi litium-ion batareyanın vəziyyətinə tətbiq edilir: çox sayda müvafiq gərginlik, cərəyan və batareyanın doldurulma vəziyyəti kimi xarici məlumatlar təlim nümunəsi kimi istifadə olunur və neyron şəbəkəsinin özündə məlumatın irəli istiqaməti.

Yayılma və səhv köçürmənin tərs yayılması, təkrar təlim və modifikasiya, proqnozlaşdırılan şarj vəziyyəti dizayn tələblərinin səhv diapazonuna çatdıqda, batareyanın şarj vəziyyətinin proqnoz dəyərini əldə etmək üçün yeni məlumatların daxil edilməsi ilə. Neyron şəbəkə metodunun üstünlüyü müxtəlif batareyaların müsbət vəziyyətini qiymətləndirmək üçün təxmin edilə bilər. Geniş tətbiq olunur.

Xüsusi bir riyazi model qurmayın. Batareyada mürəkkəb kimyəvi dəyişiklikləri nəzərə almayın, sadəcə uyğun nümunə seçin və daha yaxşı Neyron şəbəkə modeli qurun, nümunə məlumatı nə qədər çox olarsa, onun qiymətləndirilməsinin dəqiqliyi də bir o qədər yüksək olar; batareyanın doldurulma vəziyyətini istənilən vaxt müəyyən etmək mümkündür. Neyron şəbəkə metodunun dezavantajı ondan ibarətdir ki, məlumat nümunələrinin dəqiqliyi, nümunə tutumu və nümunə paylanması, nümunə tutumu, nümunə paylanması və təlim metodları batareyanın batareyasına çox təsir edir.

Üçüncüsü, bir neçə vacib litium-ion batareyanın doldurulmasının cari proqnozlaşdırma metoduna sadə giriş üçün bu məqaləni ümumiləşdirmək və onların müvafiq üstünlüklərini və mənfi cəhətlərini ətraflı təhlil etmək. Hal-hazırda inteqrasiya metodu hələ də ən çox tətbiq olunan müsbət vəziyyətin proqnozlaşdırılması üsuludur. Bununla belə, təhlükəsizlik nöqtəsinin təhlükəsizlik nöqtələrinin məhdudiyyətlərinə görə, tez-tez açıq dövrə gərginlikləri və litium-ion batareyasının ilkin yükünü yoxlamaq üçün digər üsullar kimi digər üsullarla tamamlanır.

İnkişaf meylləri nöqteyi-nəzərindən, litium-ion batareyasının doldurulmuş vəziyyətinin proqnozlaşdırılması amilləri getdikcə daha əhatəlidir və istifadə olunan proqnozlaşdırma üsulları tez-tez bir neçə metodun hərtərəfli tətbiqi ilə proqnoz nəticələrini daha dəqiq edir. Üstəlik, hazırda o, litium-ion batareyasının ekvivalent dövrə modelini hazırlayır ki, bu da faktikiyə daha yaxındır, beləliklə, doldurulmuş elektrik enerjisinin proqnozlaşdırılmasının dəqiqliyi daha da təkmilləşdirilir.