ლითიუმის ბატარეის დატენვის მდგომარეობის (SOC) დამუხტვის პროგნოზირების მეთოდების შედარება პროგნოზირების მეთოდის შედარება

ଲେଖକ: ଆଇଫ୍ଲୋପାୱାର - ପୋର୍ଟେବଲ୍ ପାୱାର ଷ୍ଟେସନ୍ ଯୋଗାଣକାରୀ

პირველი, დატენვის მდგომარეობა (SOC) რაც ნიშნავს SOC არის დატენვის მდგომარეობა, ეხება ბატარეის დატენვის მდგომარეობას. სხვადასხვა კუთხიდან, როგორიცაა ელექტროენერგია, ენერგია და ა.შ., SOC-ს აქვს სხვადასხვა მნიშვნელობა.

ფართოდ გამოიყენებოდა აშშ-ს მოწინავე ბატარეების ფედერაციის (USABC) SOC, კერძოდ, ნომინალური სიმძლავრის თანაფარდობა დარჩენილი სიმძლავრის ქვეშ და იგივე პირობები გარკვეული გამონადენის სიჩქარით. შესაბამისი გამოთვლის ფორმულაა: qm, მაქსიმალური გამონადენი სიმძლავრე ბატარეის დაცლისას მუდმივი დენის I მიხედვით; Q (in) არის T დროში, ბატარეა ათავისუფლებს ბატარეას ბატარეის ქვეშ. მეორე, ლითიუმ-იონური ბატარეის დატენვის მდგომარეობის პროგნოზირების მეთოდი ლითიუმ-იონური ბატარეის დატენვის მდგომარეობა არის ბატარეის მართვის სისტემის ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი პარამეტრი, მაგრამ ასევე საფუძველია მთელი მანქანისა და ბატარეის წონასწორობის მუშაობის დატენვისა და განმუხტვის კონტროლის სტრატეგიისთვის.

თუმცა, თავად ლითიუმ-იონური ბატარეის სირთულის გამო, მისი დახეული მდგომარეობა შეუძლებელია პირდაპირი გაზომვით, მხოლოდ ბატარეის გარკვეული გარე მახასიათებლების მიხედვით, როგორიცაა ბატარეის შიდა წინააღმდეგობა, ღია წრედის ძაბვა, ტემპერატურა, დენი და ა.შ. დაკავშირებული პარამეტრები, დაკავშირებული პარამეტრების გამოყენებით. დამახასიათებელი მრუდი ან გამოთვლითი ფორმულა მუხტის მდგომარეობაზე საპროგნოზო სამუშაოების დასასრულებლად.

ლითიუმ-იონური ბატარეის დატენვის მდგომარეობის შეფასება არაწრფივია. ამჟამად, ამჟამად გავრცელებული მეთოდი მნიშვნელოვანია განმუხტვის ექსპერიმენტისთვის, ღია მიკროსქემის ძაბვის მეთოდი, უსაფრთხოების წერტილები, კალმანის ფილტრაციის მეთოდი, ნერვული ქსელის მეთოდი და ა.შ. 1 გამონადენის ექსპერიმენტული გამონადენის ტესტის მეთოდის პრინციპია ბატარეის უწყვეტი გამონადენის მდგომარეობაში გადაყვანა მუდმივ დენზე, გამოთვალეთ გამონადენის რაოდენობა, როდესაც გამონადენი მიდის გამორთვის ძაბვამდე.

მუდმივი დენის მნიშვნელობის წინასწარი დამუშავების მნიშვნელობა და გამონადენის დრო, რომელიც გამოიყენება გამონადენის სიმძლავრის მნიშვნელობის გამორთვისას. განმუხტვის ექსპერიმენტის მეთოდი ხშირად აფასებს ბატარეის დატენვის მდგომარეობას ლაბორატორიულ პირობებში და ბატარეის ბევრი მწარმოებელი ასევე იყენებს გამონადენის მეთოდს ბატარეის შესამოწმებლად. მისი მნიშვნელოვანი უპირატესობა ის არის, რომ მეთოდი მარტივია და შეფასების სიზუსტე შედარებით მაღალია.

ასევე ხაზგასმულია მინუსი: არ შეიძლება ჩაიტვირთოს, და დაიკავოს გაზომვის დიდი დრო, ხოლო გამონადენის გაზომვისას, ბატარეა უნდა შეწყდეს ისე, რომ ბატარეა განთავსდეს ოფლაინში, ამიტომ მისი გაზომვა შეუძლებელია ონლაინ რეჟიმში. ელექტრო მანქანის ბატარეა მართვის დროს მუშაობდა მუშა მდგომარეობაში და მისი გამონადენი არ არის მუდმივი, ეს მეთოდი არ გამოიყენება. თუმცა, გამონადენის ექსპერიმენტის მეთოდი შეიძლება გამოყენებულ იქნას ბატარეის კაპიტალური რემონტისა და პარამეტრის მოდელის დასადგენად.

2 ღია მიკროსქემის ძაბვის მეთოდი ბატარეა შედარებით სტაბილურია დიდი ხნის შემდეგ, ასევე შედარებით სტაბილურია ფუნქციური კავშირი ღია წრედის ძაბვასა და ბატარეით დამუხტულ მდგომარეობას შორის. თუ გსურთ მიიღოთ ბატარეის დატენვის მდგომარეობის მნიშვნელობა, საჭიროა მხოლოდ გაზომოთ ღია წრედის ძაბვა ბატარეის ორივე ბოლოში და მიიღოთ შესაბამისი ინფორმაცია OCV-SOC მრუდის მიმართ. ღია მიკროსქემის ძაბვის მეთოდის უპირატესობა არის მარტივი მუშაობა, უბრალოდ გაზომეთ გახსნის ძაბვის მნიშვნელობის კონტროლის დამახასიათებელი მრუდის რუკა, რათა მიიღოთ დამუხტვის მდგომარეობის მნიშვნელობა.

თუმცა, ნაკლოვანებებიც ბევრია: უპირველეს ყოვლისა, ზუსტი მნიშვნელობების მისაღებად, ბატარეის ძაბვა უნდა იყოს შედარებით სტაბილურ მდგომარეობაში, მაგრამ ბატარეას ხშირად უშვებენ დიდხანს დგომას, რათა რეალურ დროში მონიტორინგის მოთხოვნები ვერ დაკმაყოფილდეს. ელექტრო მანქანა დიდი ხანია გაჩერებულია. როდესაც ბატარეის დატენვის კოეფიციენტი განსხვავებულია, ვინაიდან დენის რყევები ცვლის ბატარეის გახსნის ძაბვას, ბატარეის პაკეტის ღია წრედის ძაბვა შეუსაბამოა, ასე რომ, სავარაუდო დარჩენილ სიმძლავრეს და ბატარეის რეალურ დარჩენილ სიმძლავრეს აქვს დიდი გადახრა.

3 AmateThe Points France ინტეგრალური კანონი არ ითვალისწინებს ბატარეის შიდა ნაწილის გამოყენებას, სისტემის გარკვეული გარე მახასიათებლების მიხედვით, როგორიცაა დენი, დრო, ტემპერატურის კომპენსაცია და ა.შ., დროისა და დენის ინტეგრირებით, ზოგჯერ დამატებით კომპენსაციის საშუალებით. ამჟამად, ექსპლუატაციის დრო ფართოდ გამოიყენება ბატარეის მართვის სისტემებში.

უსაფრთხოების ქულების მეთოდის გაანგარიშების ფორმულა ასეთია: ფორმულა, SOC0 არის ბატარეის დამუხტვის მდგომარეობის საწყისი ელექტროენერგიის მნიშვნელობა; CE არის ბატარეის ნომინალური სიმძლავრე; i (t) არის ბატარეის დატენვის და გამორთვის დენი T დროს; T არის დატენვისა და განმუხტვის დრო; η არის დამუხტვის და განმუხტვის კოეფიციენტი და მას უწოდებენ კულენის ეფექტურობის კოეფიციენტს, რომელიც წარმოადგენს ბატარეის ენერგიის გაფრქვევას ბატარეის შიგნით დატენვისა და გამონადენის პროცესში, რაც ზოგადად ეფუძნება დატენვის გამონადენის გადიდებას და ტემპერატურის კორექტირების ფაქტორს. უსაფრთხოების ინტეგრალური კანონის უპირატესობა ის არის, რომ თავად ბატარეის შეზღუდვები შედარებით მცირეა, გაანგარიშების მეთოდი მარტივია, საიმედოა და შეუძლია რეალურ დროში შეაფასოს ბატარეის დატენვის მდგომარეობა. მინუსი ის არის, რომ უსაფრთხოების გაზომვის მეთოდის გამოვლენის გამო კონტროლში, თუ დენის შეგროვების სიზუსტე არ არის მაღალი, მოცემულ თავდაპირველ დამუხტვის მდგომარეობას აქვს გარკვეული შეცდომა, სისტემის მუშაობის დროის გახანგრძლივებასთან ერთად, შეცდომა თანდათან დაგროვდება, რაც გავლენას მოახდენს დამუხტვის მდგომარეობის პროგნოზირების შედეგზე.

და იმის გამო, რომ უსაფრთხოების წერტილების მეთოდი მხოლოდ გარე მახასიათებლებიდან არის გაანალიზებული, არსებობს გარკვეული შეცდომა მრავალ ბმულში. ეს ჩანს უსაფრთხოების ქულების მეთოდის გაანგარიშების ფორმულიდან და ბატარეის საწყისი სიმძლავრე დიდ გავლენას ახდენს გაანგარიშების შედეგების სიზუსტეზე. დენის გაზომვის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად, ჩვეულებრივ იზომება მაღალი ხარისხის დენის სენსორები, მაგრამ ეს იზრდება.

ამ მიზნით, ბევრმა მეცნიერმა გამოიყენა ღია მიკროსქემის ძაბვის მეთოდი, ხოლო განაცხადის უსაფრთხოების ინტეგრალური მეთოდი, ორივესთან ერთად. ღია მიკროსქემის ძაბვის მეთოდი გამოიყენება ბატარეის საწყისი დატენვის მდგომარეობის შესაფასებლად, ხოლო ინტეგრირებული კორექტირების მეთოდი გამოიყენება რეალურ დროში და დაამატეთ კორექტირების ფაქტორები გაანგარიშების სიზუსტის გასაუმჯობესებლად. 4 კალმანის ფილტრაციის მეთოდი კალმანის ფილტრაციის ალგორითმი არის დროის დომენის მდგომარეობის სივრცის თეორიის მინიმალური ეკვივალენტური შეფასება, რომელიც მიეკუთვნება სტატისტიკური შეფასების კატეგორიას და მაკრო არის დაკვირვების სიგნალზე ხმაურის ზემოქმედების შემცირება და აღმოფხვრა.

ბირთვი საუკეთესოა. სავარაუდოა, რომ სისტემის შეყვანა ვალიდურია სტატუსის ცვლადებისთვის. ამ ალგორითმის ძირითადი პრინციპია ხმაურის და სიგნალის სტატუსის სივრცის მოდელის გამოყენება ალგორითმის მოდელად, გაზომვისას, მიმდინარე დროის დაკვირვებული მნიშვნელობა და წინა დროის სავარაუდო მნიშვნელობა და სტატუსის ცვლადის შეფასების განახლება.

კარმანის ფილტრაციის ალგორითმი პროგნოზირებს ლითიუმ-იონური ბატარეის დატენვის არსებით მდგომარეობას და იყენებს გაზომულ ძაბვის მნიშვნელობას წინასწარი პროგნოზის მნიშვნელობის გამოსასწორებლად. კალმანის ფილტრაციის მეთოდის უპირატესობა ის არის, რომ კომპიუტერი შესაფერისია მონაცემთა რეალურ დროში ოპერაციული დამუშავებისთვის, გამოყენების ფართო დიაპაზონი, შეიძლება გამოყენებულ იქნას არაწრფივი სისტემებისთვის და აქვს კარგი გავლენა ელექტრო მანქანების დატენვის მდგომარეობის პროგნოზირებაზე მართვის დროს. კალმანის ფილტრაციის მეთოდის მინუსი ის არის, რომ ბატარეის მოდელის სიზუსტე დამოკიდებულია, ალგორითმის პროგნოზის შედეგების სიზუსტისა და სიზუსტის გასაუმჯობესებლად, ბატარეის საიმედო მოდელის დადგენა.

გარდა ამისა, კალმანის ფილტრაციის მეთოდის ალგორითმი უფრო რთულია, ამიტომ მისი გამოთვლითი რაოდენობა შედარებით დიდია და აქვს ოპერატორის მაღალი შესრულება. 5 ნერვული ქსელის ნევროლოგიური ქსელის დანიშნულებაა ადამიანის ინტელექტუალური ქცევის იმიტაცია, პარალელური სტრუქტურისა და ძლიერი სწავლის უნარის საშუალებით, რათა მიიღონ მონაცემების გამოხატვა, და შეუძლია მიიღოს შესაბამისი გამომავალი პასუხი გარეგნულად აღგზნებისას და გააკეთოს კარგი არაწრფივი რუქა. ნერვული ქსელის მეთოდის პრინციპი გამოიყენება ლითიუმ-იონური ბატარეის მდგომარეობაზე: გარე მონაცემები, როგორიცაა დიდი რაოდენობით შესაბამისი ძაბვები, დენები და ბატარეის დატენვის მდგომარეობის მონაცემები, გამოიყენება როგორც სასწავლო ნიმუში და ინფორმაციის წინა მიმართულება თავად ნერვულ ქსელში.

გამრავლების საპირისპირო გავრცელება და შეცდომის გადაცემის განმეორებითი ვარჯიში და მოდიფიკაცია, როდესაც მოსალოდნელი დატენვის მდგომარეობა მიაღწევს დიზაინის მოთხოვნების შეცდომის დიაპაზონს, ახალი მონაცემების შეყვანით ბატარეის დატენვის მდგომარეობის საპროგნოზო მნიშვნელობის მისაღებად. ნერვული ქსელის მეთოდის უპირატესობა შეიძლება შეფასდეს სხვადასხვა ბატარეის დადებითი მდგომარეობის შესაფასებლად. იგი ფართოდ გამოიყენება.

არ დაადგინოთ კონკრეტული მათემატიკური მოდელი. ნუ განიხილავთ ბატარეის კომპლექსურ ქიმიურ ცვლილებებს, უბრალოდ აირჩიეთ შესაბამისი ნიმუში და ჩამოაყალიბეთ უკეთესი ნერვული ქსელის მოდელი, რაც მეტი ნიმუშის მონაცემია, მით უფრო მაღალია მისი შეფასების სიზუსტე; ნებისმიერ დროს შესაძლებელია ბატარეის დატენვის მდგომარეობის დადგენა. ნერვული ქსელის მეთოდის მინუსი არის ის, რომ მონაცემთა ნიმუშების სიზუსტე, ნიმუშის მოცულობა და ნიმუშის განაწილება, ნიმუშის სიმძლავრე და ნიმუშის განაწილების და ტრენინგის მეთოდები დიდ გავლენას ახდენს ბატარეის ბატარეაზე.

მესამე, ამ ნაშრომის შეჯამება რამდენიმე მნიშვნელოვანი ლითიუმ-იონური ბატარეის დამუხტვის მიმდინარე პროგნოზირების მეთოდის მარტივი შესავლისთვის და დეტალურად გაანალიზებულია მათი შესაბამისი დადებითი და უარყოფითი მხარეები. დღეისათვის ინტეგრაციის მეთოდი ჯერ კიდევ არის ყველაზე მეტად გამოყენებული პოზიტიური მდგომარეობის პროგნოზირების მეთოდი. თუმცა, უსაფრთხოების პუნქტის უსაფრთხოების წერტილების შეზღუდვის გამო, ის ხშირად სრულდება სხვა მეთოდებით, როგორიცაა ღია წრედის ძაბვები და სხვა მეთოდები ლითიუმ-იონური ბატარეის საწყისი დატენვის შესამოწმებლად.

განვითარების ტენდენციების თვალსაზრისით, ლითიუმ-იონური ბატარეის დამუხტული მდგომარეობის პროგნოზირების ფაქტორები სულ უფრო ყოვლისმომცველია და გამოყენებული პროგნოზირების მეთოდები ხშირად არის რამდენიმე მეთოდის ყოვლისმომცველი გამოყენება, რაც პროგნოზის შედეგებს უფრო ზუსტს ხდის. უფრო მეტიც, ის ამჟამად ავითარებს ლითიუმ-იონური ბატარეის ეკვივალენტურ მიკროსქემის მოდელს, რომელიც უფრო ახლოს არის რეალურთან, რათა დატენილი ელექტროენერგიის პროგნოზირების სიზუსტე კიდევ უფრო გაუმჯობესდეს.