Pagtandi sa mga pamaagi sa pagtagna alang sa pag-charge sa lithium battery charge state (SOC) nga pagtandi sa pamaagi sa pagtagna

ଲେଖକ: ଆଇଫ୍ଲୋପାୱାର - Προμηθευτής φορητών σταθμών παραγωγής ενέργειας

Una, ang estado sa pag-charge (SOC) nga nagpasabot nga ang SOC kay stateofcharge, nagtumong sa estado sa pag-charge sa baterya. Gikan sa lain-laing mga anggulo sama sa elektrisidad, enerhiya, ug uban pa, SOC adunay lain-laing mga lain-laing mga kahulogan.

Ang SOC sa US Advanced Battery Federation (USABC) kaylap nga gigamit, nga mao ang ratio sa gi-rate nga kapasidad sa ilawom sa nahabilin nga gahum ug parehas nga mga kondisyon sa usa ka piho nga rate sa pag-discharge. Ang katugbang nga pormula sa kalkulasyon mao ang: qm, ang maximum nga kapasidad sa pagdiskarga kung ang baterya ipagawas sumala sa kanunay nga kasamtangan nga I; Ang Q (in) naa sa T nga oras, ang baterya nagpagawas sa baterya sa ilawom sa baterya sa ilawom sa baterya. Ikaduha, lithium-ion battery charge state prediction method Ang charge state sa lithium ion nga baterya mao ang usa sa importante nga mga parameter sa battery management system, apan usab ang basehan alang sa charge ug discharge control nga estratehiya sa tibuok sakyanan ug battery equilibrium nga trabaho.

Bisan pa, tungod sa pagkakomplikado sa lithium-ion nga baterya mismo, ang gisi nga estado niini dili makuha pinaagi sa direktang pagsukod, sumala lamang sa pipila nga mga kinaiya sa gawas sa baterya, sama sa internal nga pagsukol sa baterya, ang bukas nga boltahe sa sirkito, temperatura, kasamtangan, ug uban pa. may kalabutan nga mga parameter, gamit ang mga may kalabutan nga mga parameter. Kurba sa kinaiya o pormula sa pagkalkula aron makompleto ang trabaho sa prediksyon sa estado sa bayad.

Ang pagbanabana sa estado sa pag-charge sa lithium-ion nga baterya dili linear. Sa pagkakaron, ang kasagaran nga pamaagi sa pagkakaron importante sa pag-discharge sa eksperimento, open circuit voltage method, safety points, Kalman filtering method, neural network method, etc. 1 Ang prinsipyo sa discharge experimental discharge test method mao ang paghimo sa baterya sa usa ka walay hunong nga discharge state sa usa ka kanunay nga kasamtangan, kuwentaha ang kantidad sa discharged sa diha nga ang discharge moabot sa cutoff boltahe.

Ang pretreatment nga bili sa kanunay nga kasamtangan nga bili ug ang discharge nga oras nga gigamit sa diha nga ang discharge power value na-discharge. Ang pamaagi sa eksperimento sa pag-discharge kanunay nga nagbanabana sa estado sa pag-charge sa baterya sa ilawom sa mga kondisyon sa laboratoryo, ug daghang mga tiggama sa baterya ang naggamit usab sa pamaagi sa pag-discharge aron masulayan ang baterya. Ang hinungdanon nga bentaha niini mao nga ang pamaagi yano, ug ang katukma sa pagbanabana medyo taas.

Ang disbentaha usab gipasiugda: dili ma-load, ug sa pag-okupar sa usa ka dako nga kantidad sa pagsukod sa panahon, ug sa diha nga ang discharge sukod, ang baterya kinahanglan nga mabalda, aron ang baterya gibutang offline, mao nga kini dili masukod online. Ang baterya sa electric car sa pagmaneho nagtrabaho sa usa ka kahimtang sa pagtrabaho, ug ang pag-discharge niini dili kanunay, kini nga pamaagi dili magamit. Bisan pa, ang pamaagi sa eksperimento sa pagdiskarga mahimong magamit sa pagtino sa overhaul sa baterya ug modelo sa parameter.

2 Open-circuit nga boltahe nga pamaagi Ang baterya medyo lig-on human sa taas nga panahon, ug ang functional nga relasyon tali sa open circuit boltahe ug sa battery-charged state medyo lig-on usab. Kung gusto nimo makuha ang kantidad sa estado sa pag-charge sa baterya, kinahanglan nimo nga sukdon ang bukas nga boltahe sa sirkito sa duha ka tumoy sa baterya, ug makuha ang katugbang nga kasayuran batok sa kurba sa OCV-SOC. Ang bentaha sa bukas nga sirkito boltahe nga pamaagi mao ang pag-operate nga yano, sukda lamang ang pag-abli sa boltahe nga bili sa pagkontrolar sa kinaiya nga curve map aron makuha ang bili sa estado sa bayad.

Bisan pa, adunay daghang mga kakulangan: Una sa tanan, aron makakuha og tukma nga mga kantidad, kinahanglan nga himuon ang boltahe sa baterya sa medyo lig-on nga kahimtang, apan ang baterya kanunay gitugotan nga mobarug sa dugay nga panahon, aron ang mga kinahanglanon sa pag-monitor sa tinuud nga oras dili matagbaw. Dugay na nga parkinganan sa electric car. Kung ang ratio sa pag-charge sa baterya lahi, tungod kay ang pag-usab-usab sa kasamtangan nga pagbag-o sa boltahe sa pag-abli sa baterya, ang bukas nga sirkito nga boltahe sa pack sa baterya dili managsama, aron ang gitagna nga nahabilin nga gahum ug ang aktwal nga nahabilin nga gahum sa baterya adunay dako nga pagtipas.

3 Ang AmateThe Points France Integral Law wala maghunahuna sa paggamit sa sulod sa baterya, sumala sa pipila ka mga eksternal nga bahin sa sistema, sama sa kasamtangan, oras, temperatura nga bayad, ug uban pa, pinaagi sa paghiusa sa oras ug kasamtangan, usahay makadugang sa pipila ka bayad. Sa pagkakaron, ang oras sa operasyon kaylap nga gigamit sa mga sistema sa pagdumala sa baterya.

Ang pormula sa kalkulasyon sa pamaagi sa safety points mao ang mosunod: Formula, SOC0 mao ang inisyal nga bili sa kuryente sa battery charge state; Ang CE mao ang rated nga kapasidad sa baterya; i (t) mao ang usa ka charge ug discharge kasamtangan sa baterya sa T panahon; T mao ang charge ug discharge time; Ang η mao ang charge ug discharge rate coefficient, ug kini gitawag nga Cullen efficiency coefficient, nga nagrepresentar sa power dissipation sa baterya sulod sa baterya atol sa proseso sa pag-charge ug discharge, nga kasagaran gibase sa magnification ug temperature correction factor sa charging discharge. Ang bentaha sa integral nga balaod sa kaluwasan mao nga ang mga limitasyon sa baterya mismo gamay ra, ang pamaagi sa pagkalkula yano, kasaligan, ug makahimo sa tinuud nga oras nga pagtantiya sa estado sa pagsingil sa baterya. Ang disbentaha mao nga tungod kay ang pamaagi sa pagsukod sa kaluwasan nakit-an sa kontrol, kung ang katukma sa pagkolekta sa kasamtangan dili taas, ang gihatag nga inisyal nga estado sa pagsingil adunay usa ka piho nga sayup, uban ang pagpalapad sa oras sa pagdagan sa sistema, ang sayup anam-anam nga Mag-ipon, sa ingon makaapekto sa resulta sa panagna sa estado sa bayad.

Ug tungod kay ang pamaagi sa mga punto sa kaluwasan gisusi lamang gikan sa mga kinaiya sa gawas, adunay usa ka sayup sa multi-link. Makita kini gikan sa pormula sa pagkalkula sa pamaagi sa mga punto sa kaluwasan, ug ang inisyal nga gahum sa baterya adunay dako nga epekto sa katukma sa mga resulta sa pagkalkula. Aron mapauswag ang katukma sa kasamtangan nga pagsukod, ang mga high-performance nga kasamtangan nga mga sensor kasagarang gisukod, apan kini nadugangan.

Alang niini, daghang mga eskolar ang nag-aplay sa usa ka bukas nga pamaagi sa boltahe sa sirkito samtang ang pamaagi sa pagkaluwas sa aplikasyon, inubanan sa duha. Ang pamaagi sa boltahe sa bukas nga sirkito gigamit aron mabanabana ang inisyal nga estado sa pagsingil sa baterya, ug ang integrated nga pamaagi sa pagtul-id gigamit sa tinuud nga oras ug pagdugang mga hinungdan sa pagtul-id aron mapauswag ang katukma sa pagkalkula. 4 Kalman pagsala nga pamaagi Kalman pagsala algorithm mao ang usa ka minimum nga katumbas banabana sa panahon domain estado luna teorya, nga iya sa kategoriya sa statistical banabana, ug ang macro mao ang pagpakunhod ug pagwagtang sa kasaba epekto sa obserbasyon signal.

Ang kinauyokan mao ang labing maayo. Gibanabana nga ang input sa sistema balido alang sa mga baryable sa status sa basehanan sa premise. Ang sukaranan nga prinsipyo niini nga algorithm mao ang paggamit sa modelo sa wanang sa status sa kasaba ug signal isip usa ka modelo sa algorithm, kung gisukod, ang naobserbahan nga kantidad sa karon nga oras ug ang gibanabana nga kantidad sa miaging panahon, ug i-update ang banabana sa variable sa status.

Ang Karman filtering algorithm nagtagna sa kadaghanon sa lithium ion battery charge state, ug naggamit sa gisukod nga boltahe nga bili aron matul-id ang bili sa preliminary prediction. Ang bentaha sa Kalman nga pamaagi sa pagsala mao nga ang kompyuter angayan alang sa real-time nga operasyon sa pagproseso sa datos, lapad nga sakup sa aplikasyon, mahimong magamit alang sa mga nonlinear nga sistema, ug adunay maayo nga epekto sa prediksyon sa estado sa bayad sa mga de-koryenteng sakyanan sa panahon sa pagdrayb. Ang disbentaha sa Kalman nga pamaagi sa pagsala mao nga ang katukma sa modelo sa baterya nagsalig, aron mapauswag ang katukma ug katukma sa mga resulta sa forecast sa algorithm, magtukod usa ka kasaligan nga modelo sa baterya.

Dugang pa, ang algorithm sa pamaagi sa pagsala sa Kalman mas komplikado, mao nga ang kantidad sa pagkalkula niini medyo dako, ug kini adunay taas nga performance sa operator. 5 Ang katuyoan sa neurological network sa neural network mao ang pagsundog sa pamatasan sa paniktik sa tawo, pinaagi sa parallel nga istruktura ug lig-on nga abilidad sa pagkat-on aron makuha ang ekspresyon sa datos, ug makahatag sa katugbang nga tubag sa output kung eksayted sa gawas, ug paghimo og maayo nga non-Linear mapping. Ang prinsipyo sa pamaagi sa neural network gipadapat sa estado sa lithium ion nga baterya mao ang: ang eksternal nga datos sama sa daghang gidaghanon sa katugbang nga mga boltahe, mga sulog, ug ang data sa estado sa pag-charge sa baterya gigamit isip sample sa pagbansay, ug ang direksyon sa unahan sa impormasyon sa neural network mismo.

Ang reverse propagation sa propagation ug error transfer balik-balik nga pagbansay ug pagbag-o, sa diha nga ang gitagna nga kahimtang sa singil makaabot sa error range sa mga kinahanglanon sa disenyo, pinaagi sa pagsulod sa bag-ong data aron makuha ang charge state prediction value sa battery. Ang bentaha sa pamaagi sa neural network mahimong mabanabana aron mabanabana ang positibo nga kahimtang sa lainlaing mga baterya. Kini kaylap nga magamit.

Ayaw pag-establisar og usa ka piho nga modelo sa matematika. Ayaw hunahunaa ang komplikado nga mga pagbag-o sa kemikal sa baterya, pilia lang ang angay nga sample, ug pag-establisar og mas maayo nga modelo sa Neural network, mas daghang sample data, mas taas ang katukma sa pagbanabana niini; posible nga mahibal-an ang kahimtang sa pag-charge sa baterya bisan unsang orasa. Ang disbentaha sa pamaagi sa neural network mao nga ang katukma, kapasidad sa sample ug pag-apod-apod sa sample sa mga sample sa datos, kapasidad sa sample, ug pag-apod-apod sa sample ug mga pamaagi sa pagbansay labi nga naimpluwensyahan sa baterya sa baterya.

Ikatulo, ang pag-summarize niini nga papel alang sa usa ka yano nga pasiuna sa karon nga pamaagi sa pagtagna sa daghang hinungdanon nga mga singil sa baterya sa lithium-ion, ug pag-analisar sa ilang tagsa-tagsa nga mga bentaha ug mga disbentaha sa detalye. Sa pagkakaron, ang pamaagi sa paghiusa mao gihapon ang labing gigamit nga pamaagi sa pagtagna sa positibo nga estado. Bisan pa, tungod sa mga limitasyon sa mga punto sa kaluwasan sa punto sa kaluwasan, kasagaran kini makompleto sa ubang mga pamaagi sama sa open circuit voltages ug uban pang mga pamaagi aron masulayan ang inisyal nga bayad sa lithium-ion nga baterya.

Gikan sa panan-aw sa mga uso sa pag-uswag, ang mga hinungdan sa pagtagna sa gikargahan nga kahimtang sa baterya sa lithium-ion labi nga komprehensibo, ug ang mga pamaagi sa pagtagna nga gigamit kanunay usa ka komprehensibo nga aplikasyon sa daghang mga pamaagi, nga naghimo sa mga resulta sa forecast nga mas tukma. Dugang pa, kini sa pagkakaron nag-ugmad sa katumbas nga modelo sa sirkito sa lithium-ion nga baterya, nga mas duol sa aktuwal, aron ang prediksyon nga katukma sa gikarga nga kuryente mas molambo.