Vergleich von Vorhersagemethoden zum Laden von Lithiumbatterien – Vergleich der Vorhersagemethoden für den Ladezustand (SOC)

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Erstens bezieht sich der Ladezustand (SOC), d. h. SOC steht für State of Charge, also Ladezustand, auf den Ladezustand der Batterie. Aus verschiedenen Blickwinkeln, beispielsweise im Zusammenhang mit Elektrizität, Energie usw., hat SOC viele verschiedene Bedeutungen.

Weit verbreitet ist der SOC der US Advanced Battery Federation (USABC), also das Verhältnis der Nennkapazität bei verbleibender Leistung und gleichen Bedingungen bei einer bestimmten Entladerate. Die entsprechende Berechnungsformel lautet: qm ist die maximale Entladekapazität, wenn die Batterie entsprechend dem konstanten Strom I entladen wird; Q (in) ist die Zeit T, in der die Batterie den Ladezustand unter der Batterie freigibt. Zweitens: Methode zur Vorhersage des Ladezustands von Lithium-Ionen-Batterien. Der Ladezustand einer Lithium-Ionen-Batterie ist einer der wichtigen Parameter des Batteriemanagementsystems und auch die Grundlage für die Lade- und Entladesteuerungsstrategie des gesamten Fahrzeugs und die Funktion des Batteriegleichgewichts.

Aufgrund der Komplexität der Lithium-Ionen-Batterie selbst kann ihr Ladezustand jedoch nicht durch direkte Messung ermittelt werden, sondern nur anhand bestimmter äußerer Eigenschaften der Batterie, wie etwa dem Innenwiderstand der Batterie, der Leerlaufspannung, der Temperatur, der Stromstärke usw. zugehörige Parameter, Verwendung zugehöriger Parameter. Kennlinie oder Berechnungsformel zur Durchführung von Ladezustandsvorhersagen.

Die Ladezustandsschätzung der Lithium-Ionen-Batterie ist nichtlinear. Die derzeit gängigen Methoden sind Entladeexperimente, Leerlaufspannungsmethoden, Sicherheitspunkte, Kalman-Filtermethoden, neuronale Netzwerkmethoden usw. 1 Das Prinzip der experimentellen Entladungstestmethode besteht darin, die Batterie bei konstantem Strom in einen ununterbrochenen Entladungszustand zu versetzen und die Entladungsmenge zu berechnen, wenn die Entladung die Abschaltspannung erreicht.

Vorbehandlungswert des Konstantstromwerts und der Entladezeit, die verwendet wird, wenn der Entladeleistungswert entladen wird. Mit der Entladeexperimentmethode wird häufig der Ladezustand der Batterie unter Laborbedingungen geschätzt, und viele Batteriehersteller verwenden die Entlademethode auch zum Testen der Batterie. Der wesentliche Vorteil besteht darin, dass die Methode einfach ist und die Schätzgenauigkeit relativ hoch ist.

Der Nachteil ist auch hervorzuheben: Es kann nicht geladen werden, was eine Menge Messzeit in Anspruch nimmt, und wenn die Entlademessung durchgeführt wird, muss die Batterie unterbrochen werden, sodass die Batterie offline geschaltet wird und keine Online-Messung möglich ist. Da die Batterie des Elektroautos während der Fahrt in einem einwandfreien Zustand arbeitet und ihr Entladestrom nicht konstant ist, ist diese Methode nicht anwendbar. Allerdings kann die Methode des Entladeexperiments bei der Bestimmung der Batterieüberholung und des Parametermodells verwendet werden.

2 Leerlaufspannungsmethode Die Batterie ist nach langer Zeit relativ stabil und auch der funktionale Zusammenhang zwischen der Leerlaufspannung und dem Ladezustand der Batterie ist relativ stabil. Wenn Sie den Ladezustandswert der Batterie ermitteln möchten, müssen Sie lediglich die Leerlaufspannung an beiden Enden der Batterie messen und die entsprechenden Informationen anhand der OCV-SOC-Kurve ermitteln. Der Vorteil der Leerlaufspannungsmethode liegt in der einfachen Handhabung. Um den Ladezustandswert zu ermitteln, muss lediglich die Kennlinie der Öffnungsspannungssteuerung gemessen werden.

Es gibt jedoch viele Mängel: Erstens muss die Batteriespannung in einem relativ stabilen Zustand gehalten werden, um genaue Werte zu erhalten. Allerdings wird die Batterie oft lange Zeit nicht benutzt, sodass die Anforderungen an die Echtzeitüberwachung nicht erfüllt werden können. Langzeitparken von Elektroautos. Wenn das Ladeverhältnis der Batterie unterschiedlich ist, ändert sich durch die Stromschwankungen die Öffnungsspannung der Batterie, und die Leerlaufspannung des Batteriepakets ist inkonsistent, sodass die vorhergesagte verbleibende Leistung und die tatsächlich verbleibende Leistung der Batterie stark voneinander abweichen.

3. Das Integralgesetz von AmateThe Points France berücksichtigt nicht die Nutzung des Batterieinneren. Es wird anhand bestimmter externer Systemfunktionen wie Stromstärke, Zeit, Temperaturkompensation usw. durch Integration von Zeit und Stromstärke und manchmal durch Hinzufügen eines Kompensationsfaktors berechnet, um die Gesamtmenge an Strom zu berechnen, die aus der Batterie fließt, um den Ladezustand der Batterie abzuschätzen. Derzeit wird die Betriebszeit häufig in Batteriemanagementsystemen verwendet.

Die Berechnungsformel der Sicherheitspunktmethode lautet wie folgt: Formel, SOC0 ist der anfängliche Elektrizitätswert des Batterieladezustands; CE ist die Nennkapazität der Batterie; i (t) ist ein Lade- und Entladestrom der Batterie zum Zeitpunkt T; T ist die Lade- und Entladezeit; η ist der Lade- und Entladeratenkoeffizient und wird als Cullen-Effizienzkoeffizient bezeichnet, der die Leistungsabgabe der Batterie innerhalb der Batterie während des Lade- und Entladevorgangs darstellt, die im Allgemeinen auf der Vergrößerung und dem Temperaturkorrekturfaktor der Lade-/Entladevorgänge basiert. Der Vorteil des Sicherheitsintegralgesetzes besteht darin, dass die Einschränkungen der Batterie selbst relativ gering sind, die Berechnungsmethode einfach und zuverlässig ist und eine Echtzeitschätzung des Ladezustands der Batterie ermöglicht. Der Nachteil besteht darin, dass aufgrund der Sicherheitsmessmethode in der Steuerung bei einer unzureichenden Stromerfassungsgenauigkeit der anfängliche Ladezustand einen gewissen Fehler aufweist. Mit zunehmender Laufzeit des Systems summiert sich dieser Fehler allmählich und beeinträchtigt somit das Ergebnis der Ladezustandsvorhersage.

Und da bei der Sicherheitspunktemethode nur die äußeren Merkmale analysiert werden, kommt es bei der Mehrfachverbindung zu einem gewissen Fehler. Aus der Berechnungsformel der Sicherheitspunktemethode ist ersichtlich, dass die Anfangsleistung der Batterie einen großen Einfluss auf die Genauigkeit der Berechnungsergebnisse hat. Um die Genauigkeit der Strommessung zu verbessern, werden üblicherweise Hochleistungsstromsensoren verwendet, diese wird jedoch erhöht.

Zu diesem Zweck verwendeten viele Wissenschaftler die Methode der Leerlaufspannung und die Methode des Anwendungssicherheitsintegrals oder kombinierten beide Methoden. Die Leerlaufspannungsmethode wird verwendet, um den anfänglichen Ladezustand der Batterie zu schätzen. Die integrierte Korrekturmethode wird in Echtzeit verwendet und fügt Korrekturfaktoren hinzu, um die Berechnungsgenauigkeit zu verbessern. 4 Kalman-Filtermethode Der Kalman-Filteralgorithmus ist eine minimale äquivalente Schätzung der Zustandsraumtheorie im Zeitbereich, die zur Kategorie der statistischen Schätzung gehört, und das Makro besteht darin, die Auswirkungen von Rauschen auf das Beobachtungssignal zu reduzieren und zu eliminieren.

Der Kern ist das Beste. Es wird davon ausgegangen, dass die Eingabe des Systems für Statusvariablen auf Prämissenbasis gültig ist. Das Grundprinzip dieses Algorithmus besteht darin, das Statusraummodell des Rauschens und des Signals als Algorithmusmodell zu verwenden, bei der Messung den beobachteten Wert des aktuellen Zeitpunkts und den geschätzten Wert des vorherigen Zeitpunkts zu verwenden und die Schätzung der Statusvariablen zu aktualisieren.

Der Karman-Filteralgorithmus sagt den wesentlichen Ladezustand der Lithium-Ionen-Batterie voraus und verwendet den gemessenen Spannungswert, um den Wert der vorläufigen Vorhersage zu korrigieren. Der Vorteil der Kalman-Filtermethode besteht darin, dass der Computer für die Echtzeit-Betriebsverarbeitung von Daten geeignet ist, ein breites Anwendungsspektrum bietet, für nichtlineare Systeme verwendet werden kann und einen guten Einfluss auf die Ladezustandsvorhersage von Elektrofahrzeugen während der Fahrt hat. Der Nachteil der Kalman-Filtermethode besteht darin, dass die Genauigkeit des Batteriemodells davon abhängt. Um die Genauigkeit und Genauigkeit der Prognoseergebnisse des Algorithmus zu verbessern, muss ein zuverlässiges Batteriemodell erstellt werden.

Darüber hinaus ist der Algorithmus der Kalman-Filtermethode komplizierter, sodass der Rechenaufwand relativ groß ist und die Operatorleistung hoch ist. 5. Der Zweck des neuronalen Netzwerks besteht darin, das Verhalten menschlicher Intelligenz nachzuahmen, durch parallele Struktur und starke Lernfähigkeit Datenausdrücke zu erhalten und bei externer Anregung die entsprechende Ausgabeantwort zu geben und eine gute nichtlineare Abbildung zu erzielen. Das Prinzip der neuronalen Netzwerkmethode wird auf den Zustand von Lithium-Ionen-Batterien angewendet: Die externen Daten wie eine große Anzahl entsprechender Spannungen, Ströme und Ladezustandsdaten der Batterie werden als Trainingsbeispiel verwendet und die Vorwärtsrichtung der Informationen im neuronalen Netzwerk selbst.

Die umgekehrte Ausbreitung der Ausbreitung und Fehlerübertragung erfordert wiederholtes Training und Modifikation. Wenn der vorhergesagte Ladezustand den Fehlerbereich der Designanforderungen erreicht, wird durch Eingabe neuer Daten der Ladezustandsvorhersagewert der Batterie ermittelt. Der Vorteil der neuronalen Netzwerkmethode liegt darin, den positiven Zustand verschiedener Batterien abzuschätzen. Es ist breit anwendbar.

Legen Sie kein bestimmtes mathematisches Modell fest. Berücksichtigen Sie keine komplexen chemischen Veränderungen in der Batterie. Wählen Sie einfach die entsprechende Probe aus und erstellen Sie ein besseres neuronales Netzwerkmodell. Je mehr Probendaten, desto genauer ist die Schätzung. So ist es möglich, den Ladezustand der Batterie jederzeit zu bestimmen. Der Nachteil der neuronalen Netzwerkmethode besteht darin, dass die Genauigkeit, die Stichprobenkapazität und die Stichprobenverteilung der Datenstichproben sowie die Trainingsmethoden einen großen Einfluss auf die Batterieleistung haben.

Drittens fasst dieses Dokument eine einfache Einführung in die aktuellen Vorhersagemethoden für mehrere wichtige Ladungen von Lithium-Ionen-Batterien zusammen und analysiert deren jeweilige Vor- und Nachteile im Detail. Derzeit ist die Integrationsmethode noch immer die am häufigsten angewandte Methode zur Vorhersage positiver Zustände. Aufgrund der Einschränkungen der Sicherheitspunkte wird die Prüfung der Erstladung von Lithium-Ionen-Batterien jedoch häufig durch andere Methoden wie Leerlaufspannungen und andere Methoden ergänzt.

Aus Sicht der Entwicklungstrends werden die Faktoren zur Vorhersage des Ladezustands der Lithium-Ionen-Batterie immer umfassender und die verwendeten Vorhersagemethoden sind oft eine umfassende Anwendung mehrerer Methoden, wodurch die Prognoseergebnisse genauer werden. Darüber hinaus wird derzeit ein Ersatzschaltbildmodell für Lithium-Ionen-Batterien entwickelt, das der Realität noch näher kommt, sodass die Vorhersagegenauigkeit der geladenen Elektrizität weiter verbessert wird.