लिथियम बैटरी चार्ज करने के लिए पूर्वानुमान विधियों की तुलना चार्ज स्थिति (एसओसी) पूर्वानुमान विधि तुलना

ଲେଖକ: ଆଇଫ୍ଲୋପାୱାର - Soláthraí Stáisiún Cumhachta Inaistrithe

सबसे पहले, चार्ज स्टेट (एसओसी) अर्थात एसओसी स्टेट ऑफ चार्ज है, जो बैटरी के चार्ज की स्थिति को संदर्भित करता है। बिजली, ऊर्जा आदि जैसे विभिन्न कोणों से, SOC के कई अलग-अलग अर्थ हैं।

अमेरिकी एडवांस्ड बैटरी फेडरेशन (यूएसएबीसी) के एसओसी का व्यापक रूप से उपयोग किया गया है, अर्थात् एक निश्चित डिस्चार्ज दर पर शेष शक्ति और समान स्थितियों के तहत रेटेड क्षमता का अनुपात। इसी गणना सूत्र है: क्यूएम, अधिकतम निर्वहन क्षमता जब बैटरी निरंतर वर्तमान I के अनुसार छुट्टी दे दी जाती है; क्यू (इन) टी समय में है, बैटरी बैटरी के नीचे बैटरी के नीचे बैटरी जारी करती है। दूसरा, लिथियम आयन बैटरी चार्ज स्थिति भविष्यवाणी विधि लिथियम आयन बैटरी की चार्ज स्थिति बैटरी प्रबंधन प्रणाली के महत्वपूर्ण मापदंडों में से एक है, लेकिन यह पूरे कार और बैटरी संतुलन कार्य के चार्ज और डिस्चार्ज नियंत्रण रणनीति का आधार भी है।

हालांकि, लिथियम-आयन बैटरी की जटिलता के कारण, इसकी टूटी हुई स्थिति को सीधे माप से प्राप्त नहीं किया जा सकता है, केवल बैटरी की कुछ बाहरी विशेषताओं के अनुसार, जैसे बैटरी का आंतरिक प्रतिरोध, खुले सर्किट वोल्टेज, तापमान, वर्तमान, आदि। संबंधित पैरामीटर, संबंधित पैरामीटर का उपयोग करना। आवेश की स्थिति पर भविष्यवाणी कार्य पूरा करने के लिए अभिलक्षणिक वक्र या गणना सूत्र।

लिथियम-आयन बैटरी की चार्ज स्थिति का आकलन गैर-रैखिक है। वर्तमान में, वर्तमान में आम विधि निर्वहन प्रयोग, खुले सर्किट वोल्टेज विधि, सुरक्षा बिंदु, कलमन फ़िल्टरिंग विधि, तंत्रिका नेटवर्क विधि, आदि महत्वपूर्ण है। 1 निर्वहन प्रयोगात्मक निर्वहन परीक्षण विधि का सिद्धांत एक निरंतर वर्तमान में बैटरी को एक निर्बाध निर्वहन स्थिति में बनाना है, जब निर्वहन कटऑफ वोल्टेज पर आता है तो निर्वहन की मात्रा की गणना करना है।

स्थिर धारा मान का पूर्व उपचार मान और निर्वहन शक्ति मान के निर्वहन के समय प्रयुक्त निर्वहन समय। डिस्चार्ज प्रयोग विधि अक्सर प्रयोगशाला स्थितियों के तहत बैटरी की चार्ज स्थिति का अनुमान लगाती है, और कई बैटरी निर्माता भी बैटरी का परीक्षण करने के लिए डिस्चार्ज विधि का उपयोग करते हैं। इसका महत्वपूर्ण लाभ यह है कि विधि सरल है, और अनुमान सटीकता अपेक्षाकृत अधिक है।

नुकसान भी उजागर किया गया है: लोड नहीं किया जा सकता है, और माप समय की एक बड़ी राशि पर कब्जा करने के लिए, और जब निर्वहन माप, बैटरी बाधित होना चाहिए, ताकि बैटरी ऑफ़लाइन रखा गया है, तो यह ऑनलाइन मापा नहीं जा सकता है। ड्राइविंग में इलेक्ट्रिक कार की बैटरी काम करने की स्थिति में काम कर रही है, और इसका डिस्चार्ज करंट स्थिर नहीं है, यह विधि लागू नहीं है। हालाँकि, डिस्चार्ज प्रयोग विधि का उपयोग बैटरी ओवरहाल और पैरामीटर मॉडल के निर्धारण में किया जा सकता है।

2 ओपन-सर्किट वोल्टेज विधि बैटरी लंबे समय के बाद अपेक्षाकृत स्थिर है, और ओपन सर्किट वोल्टेज और बैटरी-चार्ज स्थिति के बीच कार्यात्मक संबंध भी अपेक्षाकृत स्थिर है। यदि आप बैटरी का चार्ज अवस्था मान प्राप्त करना चाहते हैं, तो आपको केवल बैटरी के दोनों सिरों पर खुले सर्किट वोल्टेज को मापने और OCV-SOC वक्र के विरुद्ध संबंधित जानकारी प्राप्त करने की आवश्यकता है। खुले सर्किट वोल्टेज विधि का लाभ सरल संचालन करना है, चार्ज स्थिति मूल्य प्राप्त करने के लिए बस उद्घाटन वोल्टेज मूल्य नियंत्रण विशेषता वक्र मानचित्र को मापें।

हालांकि, इसमें कई कमियां हैं: सबसे पहले, सटीक मान प्राप्त करने के लिए, बैटरी वोल्टेज को अपेक्षाकृत स्थिर स्थिति में रखना आवश्यक है, लेकिन बैटरी को अक्सर लंबे समय तक खड़े रहने दिया जाता है, जिससे वास्तविक समय की निगरानी आवश्यकताओं को पूरा नहीं किया जा सकता है। इलेक्ट्रिक कार लंबे समय तक पार्किंग। जब बैटरी का चार्जिंग अनुपात भिन्न होता है, चूंकि धारा के उतार-चढ़ाव से बैटरी का प्रारंभिक वोल्टेज बदल जाता है, बैटरी पैक का खुला परिपथ वोल्टेज असंगत होता है, जिससे अनुमानित शेष शक्ति और बैटरी की वास्तविक शेष शक्ति में बड़ा विचलन होता है।

3 अमेट द पॉइंट्स फ्रांस इंटीग्रल लॉ बैटरी के अंदर के उपयोग पर विचार नहीं करता है, सिस्टम की कुछ बाहरी विशेषताओं के अनुसार, जैसे कि वर्तमान, समय, तापमान मुआवजा, आदि, समय और वर्तमान को एकीकृत करके, कभी-कभी कुछ मुआवजा कारक जोड़कर बैटरी की चार्ज स्थिति का अनुमान लगाने के लिए बैटरी से बहने वाली कुल बिजली की मात्रा की गणना की जाती है। वर्तमान में, बैटरी प्रबंधन प्रणालियों में परिचालन समय का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

सुरक्षा बिंदु विधि का गणना सूत्र इस प्रकार है: सूत्र, SOC0 बैटरी चार्ज स्थिति का प्रारंभिक विद्युत मूल्य है; CE बैटरी की रेटेड क्षमता है; i (t) T समय पर बैटरी का चार्ज और डिस्चार्ज करंट है; T चार्ज और डिस्चार्ज समय है; η चार्ज और डिस्चार्ज दर गुणांक है, और इसे कुलेन दक्षता गुणांक कहा जाता है, जो चार्ज और डिस्चार्ज प्रक्रिया के दौरान बैटरी के अंदर बैटरी के बिजली अपव्यय का प्रतिनिधित्व करता है, जो आम तौर पर चार्जिंग डिस्चार्ज के आवर्धन और तापमान सुधार कारक पर आधारित होता है। सुरक्षा समाकलन नियम का लाभ यह है कि बैटरी की सीमाएं अपेक्षाकृत छोटी हैं, गणना पद्धति सरल, विश्वसनीय है, तथा बैटरी की चार्ज स्थिति का वास्तविक समय पर अनुमान लगाया जा सकता है। नुकसान यह है कि क्योंकि सुरक्षा मीटरिंग विधि नियंत्रण में पता लगाया जाता है, यदि वर्तमान की संग्रह सटीकता अधिक नहीं है, तो दी गई प्रारंभिक चार्ज स्थिति में एक निश्चित त्रुटि होती है, सिस्टम रन समय के विस्तार के साथ, त्रुटि धीरे-धीरे जमा हो जाएगी, इस प्रकार चार्ज की स्थिति के पूर्वानुमान परिणाम को प्रभावित करना।

और क्योंकि सुरक्षा बिंदु विधि का विश्लेषण केवल बाहरी विशेषताओं से किया जाता है, इसलिए मल्टी-लिंक में एक निश्चित त्रुटि होती है। यह सुरक्षा बिंदु विधि के गणना सूत्र से देखा जा सकता है, और बैटरी की प्रारंभिक शक्ति का गणना परिणामों की सटीकता पर बड़ा प्रभाव पड़ता है। धारा माप की सटीकता में सुधार करने के लिए, आमतौर पर उच्च प्रदर्शन वाले धारा सेंसरों से मापन किया जाता है, लेकिन इसे बढ़ाया जा रहा है।

इस प्रयोजन के लिए, कई विद्वानों ने ओपन सर्किट वोल्टेज विधि को लागू किया, जबकि अनुप्रयोग सुरक्षा अभिन्न विधि को दोनों के साथ संयुक्त किया। ओपन सर्किट वोल्टेज विधि का उपयोग बैटरी की प्रारंभिक चार्ज स्थिति का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, और एकीकृत सुधार विधि का उपयोग वास्तविक समय में किया जाता है और गणना सटीकता में सुधार करने के लिए सुधार कारक जोड़े जाते हैं। 4 कलमन फ़िल्टरिंग विधि कलमन फ़िल्टरिंग एल्गोरिथ्म समय डोमेन राज्य अंतरिक्ष सिद्धांत का एक न्यूनतम समतुल्य अनुमान है, जो सांख्यिकीय अनुमान की श्रेणी से संबंधित है, और इसका मैक्रो अवलोकन संकेत पर शोर प्रभाव को कम करना और समाप्त करना है।

कोर सबसे अच्छा है. यह अनुमान लगाया गया है कि सिस्टम का इनपुट आधार पर स्थिति चरों के लिए मान्य है। इस एल्गोरिथ्म का मूल सिद्धांत शोर और संकेत के स्टेटस स्पेस मॉडल को एल्गोरिथ्म मॉडल के रूप में उपयोग करना है, जब मापा जाता है, तो वर्तमान समय का प्रेक्षित मूल्य और पिछले समय का अनुमानित मूल्य, और स्टेटस चर के अनुमान को अद्यतन करना है।

कार्मन फ़िल्टरिंग एल्गोरिदम लिथियम आयन बैटरी की चार्ज स्थिति का पूर्वानुमान लगाता है, तथा प्रारंभिक पूर्वानुमान के मान को सही करने के लिए मापे गए वोल्टेज मान का उपयोग करता है। कलमन फ़िल्टरिंग विधि का लाभ यह है कि कंप्यूटर डेटा के वास्तविक समय परिचालन प्रसंस्करण के लिए उपयुक्त है, व्यापक अनुप्रयोग रेंज है, गैर-रेखीय प्रणालियों के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, और ड्राइविंग के दौरान इलेक्ट्रिक वाहनों की चार्ज स्थिति की भविष्यवाणी पर अच्छा प्रभाव पड़ता है। कलमन फ़िल्टरिंग विधि का नुकसान यह है कि यह बैटरी मॉडल की सटीकता पर निर्भर है, एल्गोरिथ्म पूर्वानुमान परिणामों की सटीकता और सटीकता में सुधार करने के लिए, एक विश्वसनीय बैटरी मॉडल स्थापित करें।

इसके अलावा, कलमन फ़िल्टरिंग विधि का एल्गोरिथ्म अधिक जटिल है, इसलिए इसकी गणना राशि अपेक्षाकृत बड़ी है, और इसमें ऑपरेटर का उच्च प्रदर्शन है। 5 तंत्रिका नेटवर्क के न्यूरोलॉजिकल नेटवर्क का उद्देश्य मानव बुद्धि व्यवहार की नकल करना है, समानांतर संरचना और मजबूत सीखने की क्षमता के माध्यम से डेटा अभिव्यक्ति प्राप्त करना है, और बाहरी रूप से उत्तेजित होने पर संबंधित आउटपुट प्रतिक्रिया दे सकता है, और अच्छी गैर-रैखिक मैपिंग कर सकता है। तंत्रिका नेटवर्क विधि का सिद्धांत लिथियम आयन बैटरी की स्थिति पर लागू होता है: बाहरी डेटा जैसे कि बड़ी संख्या में संबंधित वोल्टेज, धाराएं, और बैटरी की चार्ज स्थिति डेटा को प्रशिक्षण नमूने के रूप में उपयोग किया जाता है, और तंत्रिका नेटवर्क में ही जानकारी की आगे की दिशा का उपयोग किया जाता है।

प्रसार और त्रुटि हस्तांतरण के रिवर्स प्रसार, दोहराया प्रशिक्षण और संशोधन, जब पूर्वानुमानित चार्ज स्थिति डिजाइन आवश्यकताओं की त्रुटि सीमा तक पहुँच जाती है, बैटरी के चार्ज स्थिति पूर्वानुमान मूल्य प्राप्त करने के लिए नए डेटा दर्ज करके। तंत्रिका नेटवर्क विधि का लाभ विभिन्न बैटरियों की सकारात्मक स्थिति का अनुमान लगाने में किया जा सकता है। यह व्यापक रूप से लागू है।

कोई विशिष्ट गणितीय मॉडल स्थापित न करें. बैटरी में जटिल रासायनिक परिवर्तनों पर विचार न करें, बस उपयुक्त नमूना चुनें, और बेहतर न्यूरल नेटवर्क मॉडल स्थापित करें, जितना अधिक नमूना डेटा होगा, उसके आकलन की सटीकता उतनी ही अधिक होगी; किसी भी समय बैटरी की चार्ज स्थिति निर्धारित करना संभव है। तंत्रिका नेटवर्क विधि का नुकसान यह है कि डेटा नमूनों की सटीकता, नमूना क्षमता और नमूना वितरण, नमूना क्षमता और नमूना वितरण और प्रशिक्षण विधियों पर बैटरी की बैटरी का अत्यधिक प्रभाव पड़ता है।

तीसरा, कई महत्वपूर्ण लिथियम-आयन बैटरी चार्जों की वर्तमान भविष्यवाणी विधि के लिए एक सरल परिचय के लिए इस पत्र को संक्षेप में प्रस्तुत करना, और उनके संबंधित फायदे और नुकसान का विस्तार से विश्लेषण करना। वर्तमान में, एकीकरण विधि अभी भी सबसे अधिक लागू सकारात्मक स्थिति भविष्यवाणी विधि है। हालांकि, सुरक्षा बिंदु की सुरक्षा बिंदुओं की सीमाओं के कारण, लिथियम-आयन बैटरी के प्रारंभिक चार्ज का परीक्षण करने के लिए इसे अक्सर अन्य तरीकों जैसे खुले सर्किट वोल्टेज और अन्य तरीकों से पूरा किया जाता है।

विकास के रुझान के परिप्रेक्ष्य से, लिथियम-आयन बैटरी की चार्ज स्थिति की भविष्यवाणी के कारक तेजी से व्यापक होते जा रहे हैं, और उपयोग की जाने वाली भविष्यवाणी विधियां अक्सर कई विधियों का एक व्यापक अनुप्रयोग होती हैं, जिससे पूर्वानुमान परिणाम अधिक सटीक होते हैं। इसके अलावा, यह वर्तमान में लिथियम-आयन बैटरी के समतुल्य सर्किट मॉडल को विकसित कर रहा है, जो वास्तविक के अधिक करीब है, ताकि चार्ज की गई बिजली की भविष्यवाणी की सटीकता में और सुधार हो सके।