Metoda procjene dinamičkog akumulatora SOC?

ଲେଖକ: ଆଇଫ୍ଲୋପାୱାର - អ្នកផ្គត់ផ្គង់ស្ថានីយ៍ថាមពលចល័ត

Od razvoja tehnologije baterija, mnoge vrste metoda koje se koriste za procjenu SOC-a su se već pojavile. Postoje samo tradicionalne metode integrisane struje, unutrašnji otpor baterije, metode ispitivanja pražnjenja, metode napona otvorenog kola, naponi opterećenja i inovativnije metode Kalmanovog filtriranja. Fuzzy logička teorija i neuronske mreže, itd.

To je trenutno jedna od najčešćih metoda procjene SOC-a u oblasti sistema upravljanja baterijama, a suština je procijeniti SOC baterije akumuliranjem ili pražnjenjem električne energije akumuliranjem ili pražnjenjem akumuliranjem ili pražnjenjem. Istovremeno, prema brzini pražnjenja i temperaturi baterije. Određena naknada za procijenjeni SPC.

Ako je baterija definisana kao SOCT0 kada je baterija početna u početnom stanju punjenja i pražnjenja, tada je preostali kapacitet baterije SOC nakon T: q, Q je nazivni kapacitet baterije, a N je efikasnost punjenja i pražnjenja, koja se naziva i kulonska efikasnost, njegova vrijednost Određuje se brzina punjenja i pražnjenja baterije, I je struja T. Trenutna integrirana metoda je relativno jednostavna i pouzdana od ostalih metoda procjene SOC-a, a SOC vrijednost baterije može se dinamički procijeniti, tako da se široko koristi. Međutim, ova metoda također ima dva ograničenja: jedno, metoda strujnog integrala zahtijeva početnu SOC vrijednost baterije unaprijed, i precizno prikuplja struju koja teče u ili iz baterije, kako bi greška procjene bila što manja; drugo, ova metoda se zasniva samo na vanjskoj osobini baterije, a brzina samopražnjenja baterije, stupanj starenja i omjer punjenja i pražnjenja SOC baterije se u određenoj mjeri zanemaruju.

Dugotrajna upotreba također može uzrokovati proširenje mjerne greške, pa je potrebno uvesti povezane korektivne koeficijente. Ispraviti greške akumulacije. (2) Metoda ispitivanja pražnjenja Metoda ispitivanja pražnjenja je kontinuirano pražnjenje konstantnom strujom sve do graničnog napona baterije, pomnožiti vrijeme korišteno u ovom procesu pražnjenja sa vrijednošću veličine struje pražnjenja, odnosno preostalim kapacitetom baterije. Metoda općenito koristi ovu metodu kao metodu kalibracije SOC baterije ili u kasnom održavanju baterije, i relativno je jednostavna, pouzdana, a rezultat je relativno tačan bez poznavanja vrijednosti SOC baterije.

Sve efektivno. Međutim, postoje dva nedostatka u metodi ispitivanja pražnjenja: prvo, proces ispitivanja ove metode zahtijeva dosta vremena; drugo, kada se koristi ova metoda, potrebno je ukloniti ciljnu bateriju iz električnog vozila, tako da se metoda ne može koristiti za izračunavanje Power baterije u radnom stanju. (3) Metoda napona otvorenog kruga zasniva se na odnosu promjene između napona otvaranja baterije i OCVOTAGE, OCV) i interne koncentracije litij jona u bateriji, i indirektno odgovara odgovarajućem odnosu između njega i SOC baterije.

Prilikom izvođenja stvarnog rada, potrebno je isprazniti bateriju nakon što se baterija napuni fiksnim omjerom pražnjenja (obično 1c) dok se pražnjenje ne zaustavi, a odnos između OCV i SOC se dobije prema procesu pražnjenja. Kada je baterija u stvarnom radnom stanju, trenutni SOC baterije se može dobiti pronalaženjem OCV-SoC relacijske tablice prema vrijednosti napona na oba kraja baterije. Iako je metoda efikasna za različite baterije, postoje i samodefekti: prvo, ciljnoj bateriji se mora ostaviti da odstoji više od 1 h prije mjerenja OCV, čime se ravnomjerno raspoređuje unutrašnji elektrolit u bateriji kako bi se dobio stabilan krajnji napon; drugo, baterija je na različitim temperaturama ili tokom različitog životnog vijeka, iako je otvoreni krug isti, stvarni SOC se može razlikovati, a rezultat mjerenja nije zajamčen da će biti potpuno tačan, dugoročna upotreba ove metode.

Stoga je metoda napona otvorenog kruga ista kao i metoda ispitivanja pražnjenja, ne primjenjuje se na procjenu SOC-a baterije koja radi. (4) Kalmanova metoda filtriranja KALMANova metoda filtriranja je nova vrsta optimiziranih podataka samoregresije filtriranih u "Novim dostignućima teorije linearnog filtriranja i predviđanja" 1960-ih. algoritam.

Suština algoritma je da se stanje složenog dinamičkog sistema može optimizirati za stanje složenog dinamičkog sistema po principu minimalnih srednjih vrijednosti. Nelinearni dinamički sistemi će biti linearni u model prostora stanja sistema u Kalmanovom metodu filtriranja. Kada je stvarna primjena, sistem se ažurira sa uočenom vrijednošću trenutnog vremena, nakon čega slijedi uočena vrijednost trenutnog vremena.

"Prognoza - Merenje - Ispravljen" režim, eliminišući odstupanja i smetnje sistema nasumično. Kada se SOC pogonskog sklopa procijeni korištenjem Kalmanove metode filtriranja, baterija se pretvara u model prostora stanja u obliku energetskog sistema, a SOC postaje varijabla stanja unutar modela. Uspostavljeni sistem je linearni diskretni sistem.

Budući da Kalmanova metoda filtriranja ne samo da ispravlja početnu grešku sistema, ona može efikasno potisnuti sistemsku buku, tako da postoji značajna vrijednost primjene u SOC procjeni baterija za napajanje električnih vozila u radnim uslovima. Međutim, metoda ima i nedostatke u dvije točke: prvo, Kalmanova metoda filtriranja procjenjuje tačnost SOC-a u velikoj mjeri zavisi od tačnosti modela baterije, sama radna karakteristika je izrazito nelinearna snaga baterije, u Kalmanovom metodu filtriranja Nakon linearizacije, neizbježno je da nema greške, a ako se model uspostavi, procijenjeni rezultat nije potreban; drugo, metoda koja je uključena je veoma komplikovana, količina proračuna je izuzetno velika, a izračunati period obračuna je duži i zahtevi za hardverskim performansama. (5) Metoda neuronske mreže Metoda neuronske mreže je analogni ljudski mozak i njegov neuron koji se koristi za rad s novom vrstom algoritma za nelinearne sisteme.

Ne zahtijeva dubinsko istraživanje unutrašnje strukture baterije, već samo izvlačenje velikog broja radnih karakteristika iz ciljne baterije unaprijed. Unesite SOC vrijednost u izvođenju iz izlaznog uzorka i unesite je u sistem uspostavljen korištenjem metode. Metoda je relativno jednostavna u kasnijoj obradi, odnosno može efikasno izbjeći grešku Kalmanove metode filtriranja kako bi se model baterije napravio kao linearizacija i može dobiti dinamičke parametre baterije u realnom vremenu.

Međutim, pred-radni obim metode neuronske mreže je relativno velik i potreban je veliki broj više i sveobuhvatnih podataka o ciljnom uzorku da bi se sistem obučio. Metoda obučavanja podataka i obuke u velikoj mjeri utiče na tačnost procjene SOC-a. Osim toga, pod složenim djelovanjem temperature baterije, omjera samopražnjenja i starenja baterije, metoda se koristi za procjenu SOC vrijednosti istog seta baterija za dugo vremena, a njena točnost će također biti veliki popust.

Stoga ova metoda nije vrlo česta u radu procjene SOC-a baterije.