ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಟರಿ SOC ಅಂದಾಜು ವಿಧಾನ?

Mwandishi:Iflowpower- Leverandør av bærbar kraftstasjon

ಬ್ಯಾಟರಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ನಂತರ, SOC ಅನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಹಲವು ರೀತಿಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕರೆಂಟ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ವಿಧಾನಗಳು, ಬ್ಯಾಟರಿ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರತಿರೋಧ, ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನಗಳು, ಓಪನ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ವಿಧಾನಗಳು, ಲೋಡ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನವೀನ ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಮಾತ್ರ ಇವೆ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತಾರ್ಕಿಕ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ನರಮಂಡಲ ಜಾಲ, ಇತ್ಯಾದಿ.

ಬ್ಯಾಟರಿ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ SOC ಅಂದಾಜು ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶವೆಂದರೆ ವಿದ್ಯುತ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಅಥವಾ ಹೊರಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಬ್ಯಾಟರಿಯ SOC ಅನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ದರ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಟರಿ ತಾಪಮಾನದ ಪ್ರಕಾರ. ಅಂದಾಜು SOC ಗೆ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಹಾರ.

ಬ್ಯಾಟರಿಯು ಚಾರ್ಜ್ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಆರಂಭಿಕ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿದ್ದಾಗ ಬ್ಯಾಟರಿಯನ್ನು SOCT0 ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದರೆ, T ನಂತರ ಉಳಿದಿರುವ ಬ್ಯಾಟರಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ SOC: q, Q ಎಂಬುದು ಬ್ಯಾಟರಿ ರೇಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಮತ್ತು N ಎಂಬುದು ಚಾರ್ಜ್ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ದಕ್ಷತೆ, ಇದನ್ನು ಕೂಲಂಬ್ ದಕ್ಷತೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಅದರ ಮೌಲ್ಯ ಬ್ಯಾಟರಿ ಚಾರ್ಜ್ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ದರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, I ಎಂಬುದು T ನ ಪ್ರವಾಹ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂಯೋಜಿತ ವಿಧಾನವು ಇತರ SOC ಅಂದಾಜು ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಳ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಟರಿಯ SOC ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವಿಧಾನವು ಎರಡು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ಒಂದು, ಕರೆಂಟ್ ಇಂಟಿಗ್ರಲ್ ವಿಧಾನವು ಬ್ಯಾಟರಿಯ ಆರಂಭಿಕ SOC ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ದೋಷವನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿಸಲು ಬ್ಯಾಟರಿಯ ಒಳಗೆ ಅಥವಾ ಹೊರಗೆ ಹರಿಯುವ ಕರೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ; ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಈ ವಿಧಾನವು ಬ್ಯಾಟರಿಯ ಬಾಹ್ಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಟರಿಯ ಸ್ವಯಂ-ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ದರ, ವಯಸ್ಸಾದ ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಟರಿ SOC ಯ ಚಾರ್ಜ್ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಟ್ಟಿಗೆ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಬಳಕೆಯು ಮಾಪನ ದೋಷವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಸರಿಯಾದ ಸಂಚಯ ದೋಷಗಳು. (2) ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನವು ಬ್ಯಾಟರಿಯ ಕಟ್ಆಫ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ತನಕ ನಿರಂತರ ಸ್ಥಿರ ವಿದ್ಯುತ್ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಆಗಿದೆ, ಈ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಬಳಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಕರೆಂಟ್‌ನ ಗಾತ್ರದ ಮೌಲ್ಯದಿಂದ ಗುಣಿಸಿ, ಅಂದರೆ ಬ್ಯಾಟರಿಯ ಉಳಿದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬ್ಯಾಟರಿ SOC ಯ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಟರಿಯ ತಡವಾದ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಳ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಟರಿ SOC ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತಿಳಿಯದೆಯೇ ಫಲಿತಾಂಶವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಎಲ್ಲಾ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಎರಡು ನ್ಯೂನತೆಗಳಿವೆ: ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಈ ವಿಧಾನದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ; ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ವಿದ್ಯುತ್ ವಾಹನದಿಂದ ಗುರಿ ಬ್ಯಾಟರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಅವಶ್ಯಕ, ಆದ್ದರಿಂದ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಪವರ್ ಬ್ಯಾಟರಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. (3) ಓಪನ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ವಿಧಾನವು ಬ್ಯಾಟರಿಯ ಆರಂಭಿಕ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಮತ್ತು OCVOTAGE (OCV) ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಟರಿಯ ಆಂತರಿಕ ಲಿಥಿಯಂ ಅಯಾನ್ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ನಡುವಿನ ಬದಲಾವಣೆಯ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಟರಿ SOC ನಡುವಿನ ಅನುಗುಣವಾದ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿಜವಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ, ಬ್ಯಾಟರಿಯು ಸ್ಥಿರ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಅನುಪಾತದಿಂದ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 1c) ತುಂಬಿದ ನಂತರ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ನಿಲ್ಲುವವರೆಗೆ ಬ್ಯಾಟರಿಯನ್ನು ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಮಾಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ, ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಕಾರ OCV ಮತ್ತು SOC ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಟರಿಯು ನಿಜವಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿದ್ದಾಗ, ಬ್ಯಾಟರಿಯ ಎರಡೂ ತುದಿಗಳಲ್ಲಿನ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಮೌಲ್ಯದ ಪ್ರಕಾರ OCV-SoC ಸಂಬಂಧಿತ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಸ್ತುತ ಬ್ಯಾಟರಿ SOC ಅನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ವಿವಿಧ ಬ್ಯಾಟರಿಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದು ಸ್ವಯಂ-ದೋಷಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದೆ: ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, OCV ಅನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮೊದಲು ಗುರಿ ಬ್ಯಾಟರಿಯನ್ನು 1 ಗಂಟೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಾಲ ನಿಲ್ಲಲು ಅನುಮತಿಸಬೇಕು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಅಂತಿಮ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಪಡೆಯಲು ಬ್ಯಾಟರಿಯಲ್ಲಿನ ಆಂತರಿಕ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಲೈಟ್ ಅನ್ನು ಏಕರೂಪವಾಗಿ ವಿತರಿಸಬೇಕು; ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಬ್ಯಾಟರಿ ವಿಭಿನ್ನ ತಾಪಮಾನಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಜೀವಿತಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಇರುತ್ತದೆ, ತೆರೆದ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಒಂದೇ ಆಗಿದ್ದರೂ, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ SOC ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಈ ವಿಧಾನದ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಪನ ಫಲಿತಾಂಶವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಓಪನ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ವಿಧಾನವು ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನದಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ, ಇದು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಬ್ಯಾಟರಿ SOC ಅಂದಾಜಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ. (೪) ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನ KALMAN ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು ೧೯೬೦ ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ "ಲೀನಿಯರ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಹೊಸ ಸಾಧನೆಗಳು" ನಲ್ಲಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾದ ಒಂದು ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಸ್ವಯಂ-ಹಿಂಜರಿತ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್.

ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಸಾರಾಂಶವೆಂದರೆ, ಕನಿಷ್ಠ ಸರಾಸರಿಗಳ ತತ್ವದ ಪ್ರಕಾರ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೈನಾಮಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೈನಾಮಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಡೈನಾಮಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸ್ಥಿತಿ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ರೇಖೀಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ನಿಜವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಮಯದ ಗಮನಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಮಯದ ಗಮನಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

"ಮುನ್ಸೂಚನೆ - ಅಳತೆ - ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ" ಮೋಡ್, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿಚಲನ ಮತ್ತು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪವರ್‌ಟ್ರೇನ್‌ನ SOC ಅನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿದಾಗ, ಬ್ಯಾಟರಿಯನ್ನು ಪವರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸ್ಟೇಟ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು SOC ಮಾದರಿಯ ಒಳಗೆ ಸ್ಟೇಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಾಪಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ರೇಖೀಯ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ.

ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆರಂಭಿಕ ದೋಷವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಶಬ್ದವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿಗ್ರಹಿಸಬಲ್ಲದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯುತ್ ವಾಹನ ವಿದ್ಯುತ್ ಬ್ಯಾಟರಿಗಳ SOC ಅಂದಾಜಿನಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಅನ್ವಯಿಕ ಮೌಲ್ಯವಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವಿಧಾನವು ಎರಡು-ಪಾಯಿಂಟ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದೆ: ಒಂದು, ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು SOC ಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬ್ಯಾಟರಿ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸುತ್ತದೆ, ಕೆಲಸದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಸ್ವತಃ ಹೆಚ್ಚು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ವಿದ್ಯುತ್ ಬ್ಯಾಟರಿಯಾಗಿದೆ, ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ರೇಖೀಯೀಕರಣದ ನಂತರ, ಯಾವುದೇ ದೋಷವಿಲ್ಲದಿರುವುದು ಅನಿವಾರ್ಯ, ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದರೆ, ಅಂದಾಜು ಫಲಿತಾಂಶವು ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ; ಎರಡನೆಯದು, ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಧಾನವು ತುಂಬಾ ಜಟಿಲವಾಗಿದೆ, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಪ್ರಮಾಣವು ಅತ್ಯಂತ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಅವಧಿಯು ದೀರ್ಘವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು. (5) ನರ ಜಾಲ ವಿಧಾನ ನರ ಜಾಲ ವಿಧಾನ ಮಾನವ ಮೆದುಳು ಮತ್ತು ಅದರ ನರಕೋಶವನ್ನು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಇದಕ್ಕೆ ಬ್ಯಾಟರಿಯ ಆಂತರಿಕ ರಚನೆಯ ಆಳವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಗುರಿ ಬ್ಯಾಟರಿಯಿಂದ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಮಾತ್ರ. ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾದರಿಯಿಂದ ರನ್‌ನಲ್ಲಿ SOC ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಅದನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಿ. ನಂತರದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ, ಬ್ಯಾಟರಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರೇಖೀಯೀಕರಣವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನದ ದೋಷವನ್ನು ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಟರಿಯ ಡೈನಾಮಿಕ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ನರಮಂಡಲ ಜಾಲ ವಿಧಾನದ ಪೂರ್ವ-ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಪ್ರಮಾಣವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ಗುರಿ ಮಾದರಿ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯ ವಿಧಾನವು SOC ಯ ಅಂದಾಜು ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತಿದೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಬ್ಯಾಟರಿ ತಾಪಮಾನ, ಸ್ವಯಂ-ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಅನುಪಾತ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಟರಿ ವಯಸ್ಸಾದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕ್ರಿಯೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ, ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ ಒಂದೇ ಬ್ಯಾಟರಿಗಳ ಸೆಟ್‌ನ SOC ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ನಿಖರತೆಯು ಸಹ ದೊಡ್ಡ ರಿಯಾಯಿತಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ವಿದ್ಯುತ್ ಬ್ಯಾಟರಿಯ SOC ಅಂದಾಜು ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನವು ತುಂಬಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಲ್ಲ.