Comparación de métodos de predicción para la carga del estado de carga de la batería de litio (SOC)

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En primer lugar, el estado de carga (SOC), que significa estado de carga, se refiere al estado de carga de la batería. Desde diferentes ángulos, como electricidad, energía, etc., SOC tiene una variedad de significados diferentes.

Se ha utilizado ampliamente el SOC de la US Advanced Battery Federation (USABC), es decir, la relación entre la capacidad nominal con la energía restante y las mismas condiciones a una determinada tasa de descarga. La fórmula de cálculo correspondiente es: qm, la capacidad máxima de descarga cuando la batería se descarga de acuerdo con la corriente constante I; Q (en) está en el tiempo T, la batería libera la batería debajo de la batería debajo de la batería. En segundo lugar, el método de predicción del estado de carga de la batería de iones de litio El estado de carga de la batería de iones de litio es uno de los parámetros importantes del sistema de gestión de la batería, pero también la base de la estrategia de control de carga y descarga de todo el automóvil y el trabajo de equilibrio de la batería.

Sin embargo, debido a la complejidad de la propia batería de iones de litio, su estado desgarrado no se puede obtener mediante medición directa, sino solo de acuerdo con ciertas características externas de la batería, como la resistencia interna de la batería, el voltaje de circuito abierto, la temperatura, la corriente, etc. parámetros relacionados, utilizando parámetros relacionados. Curva característica o fórmula de cálculo para realizar trabajos de predicción sobre el estado de carga.

La estimación del estado de carga de la batería de iones de litio no es lineal. En la actualidad, el método común actual es importante para el experimento de descarga, el método de voltaje de circuito abierto, los puntos de seguridad, el método de filtrado de Kalman, el método de red neuronal, etc. 1 El principio del método de prueba de descarga experimental es hacer que la batería esté en un estado de descarga ininterrumpida a una corriente constante, calcular la cantidad de descarga cuando la descarga llega al voltaje de corte.

Valor de pretratamiento del valor de corriente constante y el tiempo de descarga empleado cuando se descarga el valor de potencia de descarga. El método de experimento de descarga a menudo estima el estado de carga de la batería en condiciones de laboratorio, y muchos fabricantes de baterías también utilizan el método de descarga para probar la batería. Su ventaja significativa es que el método es simple y la precisión de la estimación es relativamente alta.

También se destaca la desventaja: no se puede cargar, y ocupa una gran cantidad de tiempo de medición, y cuando se mide la descarga, la batería debe interrumpirse, de modo que la batería se coloca fuera de línea, por lo que no se puede medir en línea. La batería del automóvil eléctrico durante la conducción ha estado funcionando en condiciones de funcionamiento y su corriente de descarga no es constante, este método no es aplicable. Sin embargo, el método del experimento de descarga se puede utilizar para determinar la revisión de la batería y el modelo de parámetros.

2 Método de voltaje de circuito abierto La batería es relativamente estable después de un largo tiempo y la relación funcional entre el voltaje de circuito abierto y el estado de carga de la batería también es relativamente estable. Si desea obtener el valor del estado de carga de la batería, solo necesita medir el voltaje de circuito abierto en ambos extremos de la batería y obtener la información correspondiente contra la curva OCV-SOC. La ventaja del método de voltaje de circuito abierto es que su funcionamiento es simple: simplemente mida el mapa de la curva característica de control del valor de voltaje de apertura para obtener el valor del estado de carga.

Sin embargo, existen muchas deficiencias: en primer lugar, para obtener valores precisos, debe hacer que el voltaje de la batería esté en un estado relativamente estable, pero a menudo se permite que la batería permanezca en reposo durante mucho tiempo, por lo que no se pueden satisfacer los requisitos de monitoreo en tiempo real. Aparcamiento de coche eléctrico de larga duración. Cuando la relación de carga de la batería es diferente, dado que las fluctuaciones de la corriente cambian el voltaje de apertura de la batería, el voltaje de circuito abierto del paquete de baterías es inconsistente, por lo que la energía restante prevista y la energía restante real de la batería tienen una gran desviación.

3 AmateLos Puntos Francia Ley Integral no considera el uso del interior de la batería, de acuerdo con ciertas características externas del sistema, como la corriente, el tiempo, la compensación de temperatura, etc., al integrar el tiempo y la corriente, a veces agrega alguna compensación El factor se calcula para calcular la cantidad total de energía que fluye fuera de la batería para estimar el estado de carga de la batería. En la actualidad, el tiempo de operación se utiliza ampliamente en los sistemas de gestión de baterías.

La fórmula de cálculo del método de puntos de seguridad es la siguiente: Fórmula, SOC0 es el valor de electricidad inicial del estado de carga de la batería; CE es la capacidad nominal de la batería; i (t) es una corriente de carga y descarga de la batería en el tiempo T; T es el tiempo de carga y descarga; η es el coeficiente de tasa de carga y descarga, y se denomina coeficiente de eficiencia de Cullen, que representa la disipación de energía de la batería dentro de la batería durante el proceso de carga y descarga, que generalmente se basa en el factor de corrección de temperatura y aumento de la carga y descarga. La ventaja de la ley integral de seguridad es que las limitaciones de la batería en sí son relativamente pequeñas, el método de cálculo es simple, confiable y puede realizar una estimación en tiempo real del estado de carga de la batería. La desventaja es que debido a que el método de medición de seguridad se detecta en el control, si la precisión de recolección de la corriente no es alta, el estado de carga inicial dado tiene un cierto error, con la extensión del tiempo de ejecución del sistema, el error se acumulará gradualmente, afectando así el resultado de la predicción del estado de carga.

Y debido a que el método de puntos de seguridad solo se analiza desde las características externas, existe un cierto error en el enlace múltiple. Se puede ver en la fórmula de cálculo del método de puntos de seguridad que la potencia inicial de la batería tiene un gran efecto en la precisión de los resultados del cálculo. Para mejorar la precisión en la medición de corriente, normalmente se utilizan sensores de corriente de alto rendimiento, pero esto se incrementa.

Para este fin, muchos investigadores aplicaron un método de voltaje de circuito abierto mientras que el método integral de seguridad de aplicación, combinado con ambos. El método de voltaje de circuito abierto se utiliza para estimar el estado de carga inicial de la batería, y el método de corrección integrado se utiliza en tiempo real y agrega factores de corrección para mejorar la precisión del cálculo. 4 Método de filtrado de Kalman El algoritmo de filtrado de Kalman es una estimación mínima equivalente de la teoría del espacio de estados del dominio del tiempo, que pertenece a la categoría de estimación estadística, y su objetivo macro es reducir y eliminar el impacto del ruido en la señal de observación.

El núcleo es lo mejor. Se estima que la entrada del sistema es válida para las variables de estado según las premisas. El principio básico de este algoritmo es utilizar el modelo de espacio de estado del ruido y la señal como modelo de algoritmo, cuando se mide, el valor observado del tiempo actual y el valor estimado del tiempo anterior, y actualizar la estimación de la variable de estado.

El algoritmo de filtrado de Karman predice el estado sustancial de carga de la batería de iones de litio y utiliza el valor de voltaje medido para corregir el valor de la predicción preliminar. La ventaja del método de filtrado de Kalman es que la computadora es adecuada para el procesamiento operativo de datos en tiempo real, tiene un amplio rango de aplicaciones, se puede utilizar para sistemas no lineales y tiene un buen efecto en la predicción del estado de carga de los vehículos eléctricos durante la conducción. La desventaja del método de filtrado de Kalman es que la precisión del modelo de batería depende; para mejorar la precisión y exactitud de los resultados del pronóstico del algoritmo, establezca un modelo de batería confiable.

Además, el algoritmo del método de filtrado de Kalman es más complicado, por lo que su cantidad de cálculo es relativamente grande y tiene un alto rendimiento del operador. El propósito de la red neurológica de la red neuronal es imitar el comportamiento de la inteligencia humana, a través de una estructura paralela y una fuerte capacidad de aprendizaje para obtener la expresión de datos, y puede dar la respuesta de salida correspondiente cuando se excita externamente y hacer un buen mapeo no lineal. El principio del método de red neuronal se aplica al estado de la batería de iones de litio: los datos externos, como una gran cantidad de voltajes y corrientes correspondientes, y los datos del estado de carga de la batería se utilizan como muestra de entrenamiento y la dirección de avance de la información en la propia red neuronal.

La propagación inversa de la propagación y la transferencia de error repiten el entrenamiento y la modificación, cuando el estado de carga previsto alcanza el rango de error de los requisitos de diseño, ingresando nuevos datos para obtener el valor de predicción del estado de carga de la batería. La ventaja del método de red neuronal se puede estimar para estimar el estado positivo de varias baterías. Es ampliamente aplicable.

No establecer un modelo matemático específico. No considere cambios químicos complejos en la batería, simplemente elija la muestra adecuada y establezca un mejor modelo de red neuronal, cuantos más datos de muestra, mayor será la precisión de su estimación; es posible determinar el estado de carga de la batería en cualquier momento. La desventaja del método de red neuronal es que la precisión, la capacidad de muestra y la distribución de muestra de las muestras de datos, la capacidad de muestra y la distribución de muestra y los métodos de entrenamiento están altamente influenciados por la batería de la batería.

En tercer lugar, este artículo resume una introducción sencilla al método de predicción actual de varias cargas importantes de baterías de iones de litio y analiza en detalle sus respectivas ventajas y desventajas. En la actualidad, el método de integración sigue siendo el método de predicción de estado positivo más aplicado. Sin embargo, debido a las limitaciones de los puntos de seguridad del punto de seguridad, a menudo se completa con otros métodos, como voltajes de circuito abierto y otros métodos para probar la carga inicial de la batería de iones de litio.

Desde la perspectiva de las tendencias de desarrollo, los factores para la predicción del estado de carga de la batería de iones de litio son cada vez más completos y los métodos de predicción utilizados suelen ser una aplicación integral de varios métodos, lo que hace que los resultados del pronóstico sean más precisos. Además, actualmente se está desarrollando el modelo de circuito equivalente de la batería de iones de litio, que es más cercano al real, de modo que se mejora aún más la precisión de la predicción de la electricidad cargada.