Dynamická metoda odhadu SOC baterie?

ଲେଖକ: ଆଇଫ୍ଲୋପାୱାର - Lieferant von tragbaren Kraftwerken

Od vývoje technologie baterií se již objevilo mnoho druhů metod používaných k odhadu SOC. Existují pouze tradiční proudově integrované metody, vnitřní odpor baterie, metody testování vybíjení, metody napětí naprázdno, napětí zátěže a inovativnější metody Kalmanovy filtrace. Teorie fuzzy logiky a neuronové sítě atd.

V současné době je to jedna z běžnějších metod odhadu SOC v oblasti systému správy baterií a podstatou je odhad SOC baterie akumulací nebo vybitím elektřiny akumulací nebo vybitím akumulací nebo vybitím. Zároveň podle rychlosti vybíjení a teploty baterie. Určitá kompenzace za odhadovanou SOC.

Pokud je baterie definována jako SOCT0, když je baterie v počátečním stavu nabití a vybití, pak zbývající kapacita baterie SOC po T je: q, Q je jmenovitá kapacita baterie a N je účinnost nabíjení a vybíjení, také nazývaná coulombovská účinnost, její hodnota Je určena rychlost nabíjení a vybíjení baterie, I je proud T. Současná integrovaná metoda je relativně jednoduchá a spolehlivá než jiné metody odhadu SOC a hodnotu SOC baterie lze dynamicky odhadnout, takže je široce používána. Tato metoda má však také dvě omezení: jedna, metoda integrace proudu vyžaduje počáteční hodnotu SOC baterie předem a přesně shromažďuje proud tekoucí do baterie nebo z baterie, aby byla chyba odhadu co nejmenší; za druhé, tato metoda je založena pouze na vnějších vlastnostech baterie a rychlost samovybíjení baterie, stupeň stárnutí a poměr nabití a vybití baterie SOC jsou do určité míry ignorovány.

Dlouhodobé používání může způsobit i rozšíření chyby měření, proto je nutné zavést Související korekční koeficienty Správné akumulační chyby. (2) Metoda testu vybíjení Metoda testu vybíjení spočívá v nepřetržitém vybíjení konstantním proudem až do vypínacího napětí baterie, vynásobení času použitého tímto procesem vybíjení hodnotou velikosti vybíjecího proudu, to znamená zbývající kapacitou baterie. Metoda obecně používá tuto metodu jako metodu kalibrace SOC baterie nebo při pozdní údržbě baterie a je relativně jednoduchá, spolehlivá a výsledek je relativně přesný bez znalosti hodnoty SOC baterie.

Vše efektivně. Metoda vybíjecího testu má však dva nedostatky: Za prvé, testovací proces této metody potřebuje hodně času; za druhé, při použití této metody je nutné vyjmout cílovou baterii z elektrického vozidla, takže metodu nelze použít k výpočtu Napájení baterie v provozním stavu. (3) Metoda napětí naprázdno je založena na změně vztahu mezi vypínacím napětím baterie a OCVOTAGE, OCV) a vnitřní koncentrací lithium-iontů baterie a nepřímo odpovídá odpovídajícímu vztahu mezi baterií a SOC baterie.

Při provádění skutečného provozu je nutné vybíjet baterii poté, co je baterie naplněna pevným poměrem vybíjení (obecně 1c), dokud se vybíjení nezastaví a vztah mezi OCV a SOC se získá podle procesu vybíjení. Když je baterie ve skutečném provozním stavu, aktuální SOC baterie lze získat vyhledáním relační tabulky OCV-SoC podle hodnoty napětí na obou koncích baterie. Ačkoli je tato metoda účinná pro různé baterie, existují také vlastní defekty: Za prvé, cílová baterie musí být ponechána stát déle než 1 hodinu před měřením OCV, čímž se vnitřní elektrolyt v baterii rovnoměrně rozloží, aby se dosáhlo stabilního koncového napětí; za druhé, baterie má různé teploty nebo během různé životnosti, ačkoli otevřený obvod je stejný, skutečná SOC se může lišit a výsledek měření není zaručeno, že bude při dlouhodobém používání této metody zcela přesný.

Proto je metoda napětí naprázdno stejná jako metoda testu vybíjení, nevztahuje se na odhad SOC běžící baterie. (4) Metoda Kalmanovy filtrace Metoda KALMANovy filtrace je novým typem optimalizovaných autoregresních dat filtrovaných v „New Achievements of Linear Filtering and Forecasting Theory“ v 60. letech 20. století. algoritmus.

Podstatou algoritmu je, že stav komplexního dynamického systému lze optimalizovat pro stav komplexního dynamického systému podle principu minimálních středních hodnot. Nelineární dynamické systémy budou lineárně převedeny do stavového modelu systému metodou Kalmanovy filtrace. Při aktuální aplikaci se systém aktualizuje s pozorovanou hodnotou aktuálního času, následovanou pozorovanou hodnotou aktuálního času.

Režim "Forecast - Measurement - Corrected" eliminuje odchylky a náhodné rušení systému. Když se SOC hnacího ústrojí odhadne pomocí Kalmanovy filtrační metody, baterie se převede na model stavového prostoru ve formě energetického systému a SOC se stane stavovou proměnnou uvnitř modelu. Zavedený systém je lineární diskrétní systém.

Vzhledem k tomu, že metoda Kalmanova filtrování nejen koriguje počáteční chybu systému, může účinně potlačit systémový šum, takže v odhadu SOC napájecích baterií elektrických vozidel v provozních podmínkách existuje významná aplikační hodnota. Metoda však také existuje dvoubodové defekty: za prvé, metoda Kalmanovy filtrace odhaduje přesnost SOC do značné míry závisí na přesnosti modelu baterie, samotná pracovní charakteristika je vysoce nelineární napájecí baterie, v metodě Kalmanovy filtrace Po linearizaci je nevyhnutelné, že nedojde k žádné chybě, a pokud je model stanoven, odhadovaný výsledek nemusí být nutně spolehlivý; za druhé, použitá metoda je velmi komplikovaná, objem výpočtu je extrémně velký a vypočítaná doba výpočtu je delší a požadavky na výkon hardwaru. (5) Metoda neuronové sítě Metoda neuronové sítě je analogový lidský mozek a jeho neuron používaný k řešení nového typu algoritmu pro nelineární systémy.

Nevyžaduje hloubkový průzkum vnitřní struktury baterie, pouze předem vytěží velké množství pracovních charakteristik z cílové baterie. Zadejte hodnotu SOC v běhu z výstupního vzorku a vložte ji do systému vytvořeného pomocí této metody. Metoda je v pozdějším zpracování relativně jednoduchá, to znamená, že se může účinně vyhnout chybě Kalmanovy filtrační metody, aby model baterie byl linearizován, a může získat dynamické parametry baterie v reálném čase.

Předpracovní objem metody neuronové sítě je však poměrně velký a pro trénování systému je zapotřebí velké množství více a obsáhlejších cílových vzorových dat. Metoda trénování dat a trénování do značné míry ovlivňuje přesnost odhadu SOC. Navíc při komplexním působení teploty baterie, samovybíjení a stárnutí baterie se metoda používá k odhadu hodnoty SOC stejné sady baterií na dlouhou dobu a její přesnost bude také velkou slevou.

Proto tato metoda není příliš běžná v práci odhadu SOC napájecí baterie.