¿Método de estimación del SOC de la batería dinámica?

ଲେଖକ: ଆଇଫ୍ଲୋପାୱାର - អ្នកផ្គត់ផ្គង់ស្ថានីយ៍ថាមពលចល័ត

Desde el desarrollo de la tecnología de las baterías, ya se han utilizado muchos tipos de métodos para estimar el SOC. Solo existen métodos tradicionales de integración de corriente, resistencia interna de la batería, métodos de prueba de descarga, métodos de voltaje de circuito abierto, voltajes de carga y métodos de filtrado de Kalman más innovadores. Teoría lógica difusa y redes neuronales, etc.

Actualmente, es uno de los métodos de estimación de SOC más comunes en el campo del sistema de gestión de baterías, y la esencia es estimar el SOC de la batería acumulando o descargando electricidad mediante la acumulación o descarga mediante la acumulación o descarga. Al mismo tiempo, según la tasa de descarga y la temperatura de la batería. Una cierta compensación por el SOC estimado.

Si la batería se define como SOCT0 cuando la batería está inicial en el estado inicial de carga y descarga, entonces la capacidad restante de la batería SOC después de T es: q, Q es la capacidad nominal de la batería y N es la eficiencia de carga y descarga, también llamada eficiencia de Coulomb, su valor Se determina la tasa de carga y descarga de la batería, I es la corriente de T. El método integrado actual es relativamente simple y confiable que otros métodos de estimación de SOC, y el valor de SOC de la batería se puede estimar dinámicamente, por lo que se usa ampliamente. Sin embargo, este método también tiene dos limitaciones: una, el método integral de corriente requiere un valor SOC inicial de la batería de antemano, y recopila con precisión la corriente que fluye dentro o fuera de la batería, para que el error de estimación sea lo más pequeño posible; segundo, este método solo se basa en la característica externa de la batería, y la tasa de autodescarga de la batería, el grado de envejecimiento y la relación de carga y descarga del SOC de la batería se ignoran hasta cierto punto.

El uso a largo plazo también puede provocar que el error de medición se amplíe, por lo que es necesario introducir coeficientes de corrección relacionados para corregir los errores de acumulación. (2) Método de prueba de descarga El método de prueba de descarga consiste en descargar una corriente constante y continua hasta alcanzar el voltaje de corte de la batería; luego, multiplicar el tiempo empleado en este proceso de descarga por el valor de la corriente de descarga, es decir, la capacidad restante de la batería. El método generalmente utiliza este método como un método de calibración del SOC de la batería o en el mantenimiento tardío de la batería, y es relativamente simple, confiable y el resultado es relativamente preciso sin conocer el valor del SOC de la batería.

Todo efectivamente. Sin embargo, existen dos deficiencias en el método de prueba de descarga: en primer lugar, el proceso de prueba de este método necesita mucho tiempo; en segundo lugar, cuando se utiliza este método, es necesario retirar la batería de destino del vehículo eléctrico, por lo que el método no se puede utilizar para calcular la potencia de la batería en estado de funcionamiento. (3) El método de voltaje de circuito abierto se basa en la relación de cambio entre el voltaje de apertura de la batería y el OCVOTAGE, OCV) y la concentración interna de iones de litio de la batería, y se ajusta indirectamente a la relación correspondiente entre esta y el SOC de la batería.

Al realizar la operación real, es necesario descargar la batería después de que se llene con una relación de descarga fija (generalmente 1c) hasta que se detenga la descarga y la relación entre OCV y SOC se obtiene de acuerdo con el proceso de descarga. Cuando la batería está en un estado operativo real, el SOC actual de la batería se puede obtener encontrando la tabla relacional OCV-SoC de acuerdo con el valor de voltaje en ambos extremos de la batería. Aunque el método es efectivo para varias baterías, también existen defectos propios: primero, la batería de destino debe dejarse reposar más de 1 h antes de medir el OCV, distribuyendo así uniformemente el electrolito interno en la batería para obtener un voltaje final estable; segundo, la batería está a diferentes temperaturas o durante una vida útil diferente, aunque el circuito abierto es el mismo, el SOC real puede diferir y no se garantiza que el resultado de la medición sea completamente preciso en el uso a largo plazo de este método.

Por lo tanto, el método de voltaje de circuito abierto es el mismo que el método de prueba de descarga y no se aplica a la estimación del estado de carga de la batería en funcionamiento. (4) Método de filtrado de Kalman El método de filtrado de Kalman es un nuevo tipo de datos de autorregresión optimizados filtrados en los "Nuevos logros de la teoría de filtrado y pronóstico lineal" en la década de 1960. algoritmo.

La esencia del algoritmo es que el estado del sistema dinámico complejo se puede optimizar para el estado del sistema dinámico complejo de acuerdo con el principio de medias mínimas. Los sistemas dinámicos no lineales serán lineales en un modelo de espacio de estados del sistema en el método de filtrado de Kalman. Durante la aplicación real, el sistema se actualiza con el valor observado de la hora actual, seguido del valor observado de la hora actual.

Modo “Pronóstico – Medición – Corregido”, eliminando la desviación e interferencia del sistema aleatorio. Cuando se estima el SOC del sistema de propulsión utilizando el método de filtrado de Kalman, la batería se convierte en un modelo de espacio de estados en forma de sistema de energía y el SOC se convierte en una variable de estado dentro del modelo. El sistema establecido es un sistema lineal discreto.

Dado que el método de filtrado de Kalman no solo corrige el error inicial del sistema, sino que también puede suprimir eficazmente el ruido del sistema, tiene un valor de aplicación significativo en la estimación del SOC de las baterías de energía de vehículos eléctricos en condiciones de funcionamiento. Sin embargo, el método también existe dos defectos: uno, el método de filtrado de Kalman estima que la precisión del SOC depende en gran medida de la precisión del modelo de batería, las características de trabajo en sí son una batería de energía altamente no lineal, en el método de filtrado de Kalman después de la linealización, es inevitable que no haya error, y si se establece el modelo, el resultado estimado no es necesariamente confiable; el segundo, el método involucrado es muy complicado, la cantidad de cálculo es extremadamente grande y el período de cálculo calculado es más largo y los requisitos de rendimiento del hardware. (5) Método de red neuronal El método de red neuronal es un método análogo del cerebro humano y sus neuronas que se utilizan para tratar un nuevo tipo de algoritmo para sistemas no lineales.

No requiere una investigación en profundidad de la estructura interna de la batería, solo extraer de antemano una gran cantidad de características de trabajo de la batería de destino. Introduzca el valor SOC en la ejecución de la muestra de salida e ingréselo al sistema establecido mediante el método. El método es relativamente simple en el procesamiento posterior, es decir, puede evitar eficazmente el error del método de filtrado de Kalman para hacer el modelo de batería como linealización y puede obtener los parámetros dinámicos de la batería en tiempo real.

Sin embargo, el volumen de trabajo previo del método de red neuronal es relativamente grande y se requiere una gran cantidad de datos de muestra objetivo más completos para entrenar el sistema. El método de entrenamiento de datos y el entrenamiento afectan en gran medida la precisión de la estimación del SOC. Además, bajo la acción compleja de la temperatura de la batería, la relación de autodescarga y el envejecimiento de la batería, el método se utiliza para estimar el valor SOC del mismo conjunto de baterías durante mucho tiempo, y su precisión también tendrá un gran descuento.

Por lo tanto, este método no es muy común en el trabajo de estimación del SOC de la batería de energía.