Dinamička metoda procjene SOC baterije?

ଲେଖକ: ଆଇଫ୍ଲୋପାୱାର - Soláthraí Stáisiún Cumhachta Inaistrithe

Od razvoja tehnologije baterija već su se pojavile mnoge vrste metoda koje se koriste za procjenu SOC. Postoje samo tradicionalne integrirane metode struje, unutarnji otpor baterije, metode ispitivanja pražnjenja, metode napona otvorenog kruga, naponi opterećenja i inovativnije Kalmanove metode filtriranja. Teorija neizrazite logike i neuronske mreže itd.

Trenutno je to jedna od češćih metoda procjene SOC-a u području sustava upravljanja baterijama, a bit je procijeniti SOC baterije akumulacijom ili pražnjenjem električne energije akumulacijom ili pražnjenjem akumulacijom ili pražnjenjem. U isto vrijeme, prema brzini pražnjenja i temperaturi baterije. Određena naknada za procijenjeni SOC.

Ako je baterija definirana kao SOCT0 kada je baterija početna u početnom stanju punjenja i pražnjenja, tada je preostali kapacitet baterije SOC nakon T: q, Q je nazivni kapacitet baterije, a N je učinkovitost punjenja i pražnjenja, koja se naziva i kulonska učinkovitost, njegova vrijednost Određuje se brzina punjenja i pražnjenja baterije, I je struja T. Trenutna integrirana metoda relativno je jednostavna i pouzdana od drugih metoda procjene SOC-a, a SOC vrijednost baterije može se dinamički procijeniti, pa se široko koristi. Međutim, ova metoda također ima dva ograničenja: jedno, metoda integrala struje zahtijeva početnu SOC vrijednost baterije unaprijed i točno prikuplja struju koja teče u ili iz baterije, kako bi pogreška procjene bila što manja; drugo, ova se metoda temelji samo na vanjskoj značajki baterije, a stopa samopražnjenja baterije, stupanj starenja i omjer punjenja i pražnjenja baterije SOC zanemaruju se do određene mjere.

Dugotrajna uporaba također može uzrokovati proširenje pogreške mjerenja, stoga je potrebno uvesti povezane korekcijske koeficijente Ispravite pogreške akumulacije. (2) Metoda ispitivanja pražnjenja Metoda ispitivanja pražnjenja sastoji se u neprekidnom pražnjenju konstantnom strujom do graničnog napona baterije, množenju vremena potrebnog za ovaj proces pražnjenja s vrijednošću veličine struje pražnjenja, odnosno preostalim kapacitetom baterije. Metoda općenito koristi ovu metodu kao metodu kalibracije baterije SOC ili u kasnom održavanju baterije, i relativno je jednostavna, pouzdana, a rezultat je relativno točan bez poznavanja vrijednosti baterije SOC.

Sve učinkovito. Međutim, postoje dva nedostatka u metodi ispitivanja pražnjenja: prvo, postupak ispitivanja ove metode zahtijeva puno vremena; drugo, kada se koristi ova metoda, potrebno je ukloniti ciljnu bateriju iz električnog vozila, tako da se metoda ne može koristiti za izračun snage baterije u radnom stanju. (3) Metoda napona otvorenog kruga temelji se na odnosu promjene između napona otvaranja baterije i OCVOTAGE, OCV) i unutarnje koncentracije litij-iona baterije, te neizravno odgovara odgovarajućem odnosu između nje i SOC baterije.

Prilikom izvođenja stvarnog rada, potrebno je isprazniti bateriju nakon što je baterija napunjena s fiksnim omjerom pražnjenja (općenito 1c) dok se pražnjenje ne zaustavi, a odnos između OCV i SOC se dobije prema procesu pražnjenja. Kada je baterija u stvarnom radnom stanju, trenutni SOC baterije može se dobiti pronalaženjem OCV-SoC relacijske tablice prema vrijednosti napona na oba kraja baterije. Iako je metoda učinkovita za razne baterije, postoje i samosmetnje: Prvo, ciljna baterija mora stajati više od 1 h prije mjerenja OCV, čime se ravnomjerno raspoređuje unutarnji elektrolit u bateriji kako bi se dobio stabilan krajnji napon; drugo, baterija je na različitim temperaturama ili tijekom različitog životnog vijeka, iako je otvoreni krug isti, stvarni SOC može se razlikovati, a rezultat mjerenja nije zajamčeno da će biti potpuno točan dugotrajnom upotrebom ove metode.

Stoga je metoda napona otvorenog kruga ista kao i metoda ispitivanja pražnjenja, ne primjenjuje se na procjenu SOC-a aktivne baterije. (4) Kalmanova metoda filtriranja KALMAN metoda filtriranja je nova vrsta optimiziranih podataka samoregresije filtriranih u "Nova dostignuća linearnog filtriranja i teorije predviđanja" iz 1960-ih. algoritam.

Suština algoritma je da se stanje složenog dinamičkog sustava može optimizirati za stanje složenog dinamičkog sustava prema principu minimuma meanowns. Nelinearni dinamički sustavi bit će linearni u modelu prostora stanja sustava u Kalmanovoj metodi filtriranja. Prilikom stvarne primjene, sustav se ažurira promatranom vrijednošću trenutnog vremena, nakon čega slijedi promatrana vrijednost trenutnog vremena.

Način rada "Prognoza - Mjerenje - Ispravljeno", eliminirajući odstupanja i slučajne smetnje sustava. Kada se SOC pogonskog sklopa procjenjuje Kalmanovom metodom filtriranja, baterija se pretvara u model prostora stanja u obliku elektroenergetskog sustava, a SOC postaje varijabla stanja unutar modela. Uspostavljeni sustav je linearni diskretni sustav.

Budući da Kalmanova metoda filtriranja ne samo da ispravlja početnu pogrešku sustava, ona može učinkovito potisnuti buku sustava, tako da postoji značajna vrijednost primjene u procjeni SOC-a baterija za napajanje električnih vozila u uvjetima rada. Međutim, metoda također ima nedostatke u dvije točke: prvo, Kalmanova metoda filtriranja procjenjuje točnost SOC-a uvelike ovisi o točnosti modela baterije, sama radna karakteristika je vrlo nelinearna baterija, u Kalmanovoj metodi filtriranja. Nakon linearizacije neizbježno je da nema pogreške, a ako je model uspostavljen, procijenjeni rezultat nije nužno pouzdan; drugo, uključena metoda je vrlo komplicirana, količina izračuna je izuzetno velika, a izračunato razdoblje izračuna je duže, i zahtjevi za performanse hardvera. (5) Metoda neuronske mreže Metoda neuronske mreže je analogni ljudski mozak i njegov neuron koji se koristi za rad s novom vrstom algoritma za nelinearne sustave.

Ne zahtijeva dubinsko istraživanje unutarnje strukture baterije, samo izvlačenje velikog broja radnih karakteristika iz ciljne baterije unaprijed. Unesite SOC vrijednost u ciklusu iz izlaznog uzorka i unesite je u sustav uspostavljen korištenjem metode. Metoda je relativno jednostavna u kasnijoj obradi, to jest, može učinkovito izbjeći pogrešku Kalmanove metode filtriranja kako bi model baterije bio lineariziran i može dobiti dinamičke parametre baterije u stvarnom vremenu.

Međutim, obujam prethodnog rada metode neuronske mreže je relativno velik, a velik broj više i sveobuhvatnih ciljnih uzoraka podataka je potreban za obuku sustava. Metoda podataka za obuku i obuka uvelike utječu na točnost procjene SOC-a. Osim toga, pod složenim djelovanjem temperature baterije, omjera samopražnjenja i starenja baterije, metoda se koristi za procjenu SOC vrijednosti istog skupa baterija tijekom dugog vremena, a njezina će točnost također biti veliki popust.

Stoga ova metoda nije vrlo uobičajena u radu na procjeni SOC baterije.