ວິທີການຄາດຄະເນ SOC ຫມໍ້ໄຟໄດນາມິກ?

Awdur: Iflowpower - Leverantör av bärbar kraftverk

ນັບຕັ້ງແຕ່ການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີຂອງແບດເຕີລີ່, ຫຼາຍປະເພດຂອງວິທີການທີ່ໃຊ້ໃນການຄາດຄະເນ SOC ໄດ້ເກີດຂຶ້ນແລ້ວ. ມີພຽງແຕ່ວິທີການປະສົມປະສານໃນປະຈຸບັນແບບດັ້ງເດີມ, ຄວາມຕ້ານທານພາຍໃນຂອງຫມໍ້ໄຟ, ວິທີການທົດສອບການໄຫຼ, ວິທີການແຮງດັນຂອງວົງຈອນເປີດ, ແຮງດັນການໂຫຼດ, ແລະວິທີການການກັ່ນຕອງ Kalman ທີ່ມີນະວັດກໍາຫຼາຍ. ທິດສະດີເຫດຜົນ Fuzzy ແລະເຄືອຂ່າຍ neural, ແລະອື່ນໆ.

ໃນປັດຈຸບັນມັນແມ່ນວິທີການຄາດຄະເນ SOC ທົ່ວໄປຫຼາຍໃນພາກສະຫນາມຂອງລະບົບການຄຸ້ມຄອງຫມໍ້ໄຟ, ແລະໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວແມ່ນການຄາດຄະເນ SOC ຂອງແບດເຕີລີ່ໂດຍການສະສົມຫຼືການປົດປ່ອຍໄຟຟ້າໂດຍການສະສົມຫຼືປ່ອຍອອກມາໂດຍການສະສົມຫຼືປ່ອຍ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ອີງຕາມອັດຕາການໄຫຼແລະອຸນຫະພູມຫມໍ້ໄຟ. ການຊົດເຊີຍທີ່ແນ່ນອນສໍາລັບ SOC ຄາດຄະເນ.

ຖ້າແບດເຕີລີ່ຖືກກໍານົດເປັນ SOCT0 ເມື່ອແບດເຕີລີ່ເລີ່ມຕົ້ນໃນການຮັບຜິດຊອບແລະການໄຫຼອອກ, ຫຼັງຈາກນັ້ນຄວາມອາດສາມາດຂອງແບດເຕີຣີທີ່ຍັງເຫຼືອ SOC ຫຼັງຈາກ T ແມ່ນ: q, Q ແມ່ນຄວາມອາດສາມາດຈັດອັນດັບຂອງແບດເຕີລີ່, ແລະ N ແມ່ນປະສິດທິພາບການສາກໄຟແລະການໄຫຼ, ຍັງເອີ້ນວ່າປະສິດທິພາບ coulomb, ມູນຄ່າຂອງມັນຄ່າຫມໍ້ໄຟແລະອັດຕາການໄຫຼແມ່ນກໍານົດ, I ແມ່ນປະຈຸບັນຂອງ T. ວິທີການປະສົມປະສານໃນປະຈຸບັນແມ່ນຂ້ອນຂ້າງງ່າຍດາຍແລະເຊື່ອຖືໄດ້ກ່ວາວິທີການຄາດຄະເນ SOC ອື່ນໆ, ແລະມູນຄ່າ SOC ຂອງຫມໍ້ໄຟສາມາດຄາດຄະເນແບບເຄື່ອນໄຫວ, ສະນັ້ນມັນຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ວິທີການນີ້ຍັງມີຂໍ້ຈໍາກັດສອງຢ່າງ: ຫນຶ່ງ, ວິທີການປະສົມປະສານໃນປະຈຸບັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄ່າ SOC ເບື້ອງຕົ້ນຂອງແບດເຕີລີ່ລ່ວງຫນ້າ, ແລະເກັບກໍາຂໍ້ມູນກະແສທີ່ໄຫຼເຂົ້າໄປໃນຫຼືອອກຈາກແບດເຕີລີ່ຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄວາມຜິດພາດຂອງການຄາດຄະເນມີຂະຫນາດນ້ອຍເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້; ອັນທີສອງ, ວິທີການນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ລັກສະນະພາຍນອກຂອງແບດເຕີລີ່ເທົ່ານັ້ນ, ແລະອັດຕາການປ່ອຍຕົວຂອງແບດເຕີລີ່, ລະດັບຄວາມສູງອາຍຸ, ແລະອັດຕາສ່ວນການຮັບຜິດຊອບແລະການໄຫຼຂອງຫມໍ້ໄຟ SOC ແມ່ນຖືກລະເລີຍໃນລະດັບໃດຫນຶ່ງ.

ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ໃນ​ໄລ​ຍະ​ຍາວ​ຍັງ​ສາ​ມາດ​ເຮັດ​ໃຫ້​ຄວາມ​ຜິດ​ພາດ​ການ​ວັດ​ແທກ​ຂະ​ຫຍາຍ​ຕົວ​, ສະ​ນັ້ນ​ມັນ​ເປັນ​ສິ່ງ​ຈໍາ​ເປັນ​ທີ່​ຈະ​ແນະ​ນໍາ​ການ​ແກ້​ໄຂ​ທີ່​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ​ກັບ​ຄວາມ​ຜິດ​ພາດ​ສະ​ສົມ​. (2) Discharge Test Method ວິທີການທົດສອບການໄຫຼອອກຄືການໄຫຼລົງຂາວຄົງທີ່ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຈົນກ່ວາແຮງດັນທີ່ຕັດອອກຂອງແບດເຕີລີ່, ຄູນເວລາທີ່ໃຊ້ໂດຍຂະບວນການໄຫຼນີ້ໂດຍມູນຄ່າຂະຫນາດຂອງກະແສໄຟຟ້າ, ນັ້ນແມ່ນຄວາມອາດສາມາດຂອງຫມໍ້ໄຟທີ່ຍັງເຫຼືອ. ວິທີການໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວໃຊ້ວິທີນີ້ເປັນວິທີການປັບຕົວຂອງຫມໍ້ໄຟ SOC ຫຼືໃນການຮັກສາຊ້າຂອງຫມໍ້ໄຟ, ແລະຂ້ອນຂ້າງງ່າຍດາຍ, ເຊື່ອຖືໄດ້, ແລະຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຂ້ອນຂ້າງຖືກຕ້ອງໂດຍບໍ່ຮູ້ເຖິງຄ່າ SOC ຂອງຫມໍ້ໄຟ.

ທັງໝົດຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມີສອງຂໍ້ບົກຜ່ອງໃນວິທີການທົດສອບການໄຫຼອອກ: ທໍາອິດ, ຂະບວນການທົດສອບຂອງວິທີການນີ້ຕ້ອງການເວລາຫຼາຍ; ອັນທີສອງ, ເມື່ອໃຊ້ວິທີນີ້, ມັນ ຈຳ ເປັນຕ້ອງເອົາແບດເຕີລີ່ເປົ້າ ໝາຍ ອອກຈາກລົດໄຟຟ້າ, ສະນັ້ນວິທີການດັ່ງກ່າວບໍ່ສາມາດຖືກ ນຳ ໃຊ້ເພື່ອຄິດໄລ່ແບັດເຕີຣີໃນສະພາບທີ່ເຮັດວຽກ. (3) ວິທີການແຮງດັນຂອງວົງຈອນເປີດແມ່ນອີງໃສ່ການພົວພັນການປ່ຽນແປງລະຫວ່າງແຮງດັນເປີດຂອງຫມໍ້ໄຟແລະ OCVOTAGE, OCV) ແລະຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນຂອງ lithium ion ພາຍໃນຂອງຫມໍ້ໄຟ, ແລະໂດຍທາງອ້ອມເຫມາະກັບຄວາມສໍາພັນທີ່ສອດຄ້ອງກັນລະຫວ່າງມັນແລະ SOC ຫມໍ້ໄຟ.

ໃນເວລາທີ່ປະຕິບັດການປະຕິບັດຕົວຈິງ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ປົດປ່ອຍແບດເຕີລີ່ຫຼັງຈາກແບດເຕີລີ່ເຕັມໄປດ້ວຍອັດຕາສ່ວນການໄຫຼຄົງທີ່ (ໂດຍທົ່ວໄປ 1c) ຈົນກ່ວາການໄຫຼອອກຈະຢຸດເຊົາ, ແລະຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງ OCV ແລະ SOC ແມ່ນໄດ້ຮັບຕາມຂະບວນການໄຫຼ. ເມື່ອແບດເຕີຣີຢູ່ໃນສະພາບການເຮັດວຽກຕົວຈິງ, SOC ຫມໍ້ໄຟປະຈຸບັນສາມາດໄດ້ຮັບໂດຍການຊອກຫາຕາຕະລາງການພົວພັນ OCV-SoC ອີງຕາມຄ່າແຮງດັນຂອງທັງສອງສົ້ນຂອງຫມໍ້ໄຟ. ເຖິງແມ່ນວ່າວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບແບດເຕີລີ່ຕ່າງໆ, ມັນຍັງມີຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງຕົວເອງ: ຫນ້າທໍາອິດ, ຫມໍ້ໄຟເປົ້າຫມາຍຕ້ອງໄດ້ຮັບການອະນຸຍາດໃຫ້ຢືນຫຼາຍກວ່າ 1 ຊົ່ວໂມງກ່ອນທີ່ຈະວັດແທກ OCV, ດັ່ງນັ້ນການແຈກຢາຍ electrolyte ພາຍໃນຫມໍ້ໄຟຢ່າງເທົ່າທຽມກັນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ແຮງດັນທີ່ຫມັ້ນຄົງ; ອັນທີສອງ, ຫມໍ້ໄຟຢູ່ໃນອຸນຫະພູມທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼືໃນໄລຍະຊີວິດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເຖິງແມ່ນວ່າວົງຈອນເປີດແມ່ນຄືກັນ, ຕົວຈິງແລ້ວ SOC ອາດຈະແຕກຕ່າງກັນ, ແລະຜົນໄດ້ຮັບການວັດແທກບໍ່ໄດ້ຮັບປະກັນວ່າມີຄວາມຖືກຕ້ອງຢ່າງສົມບູນໃນໄລຍະຍາວຂອງວິທີການນີ້.

ດັ່ງນັ້ນ, ວິທີການແຮງດັນຂອງວົງຈອນເປີດແມ່ນຄືກັນກັບວິທີການທົດສອບການໄຫຼ, ບໍ່ໄດ້ນໍາໃຊ້ກັບການຄາດຄະເນ SOC ຫມໍ້ໄຟແລ່ນ. (4) ວິທີການກັ່ນຕອງ Kalman ວິທີການກັ່ນຕອງ KALMAN ເປັນປະເພດໃຫມ່ຂອງຂໍ້ມູນການຖົດຖອຍຕົນເອງທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຖືກກັ່ນຕອງໃນ "ຜົນສໍາເລັດໃຫມ່ຂອງການກັ່ນຕອງເສັ້ນແລະທິດສະດີການຄາດຄະເນ" ໃນຊຸມປີ 1960. ສູດການຄິດໄລ່.

ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວຂອງ algorithm ແມ່ນວ່າລັດຂອງລະບົບການເຄື່ອນໄຫວທີ່ຊັບຊ້ອນສາມາດຖືກປັບໃຫ້ເຫມາະສົມກັບສະຖານະຂອງລະບົບການເຄື່ອນໄຫວສະລັບສັບຊ້ອນຕາມຫຼັກການຂອງ meanows ຕໍາ່ສຸດທີ່. ລະບົບໄດນາມິກທີ່ບໍ່ເປັນເສັ້ນຈະເປັນເສັ້ນກົງເຂົ້າໄປໃນຮູບແບບພື້ນທີ່ຂອງລັດຂອງລະບົບໃນວິທີການການກັ່ນຕອງ Kalman. ເມື່ອຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕົວຈິງ, ລະບົບໄດ້ຖືກປັບປຸງດ້ວຍມູນຄ່າທີ່ສັງເກດເຫັນຂອງເວລາປະຈຸບັນ, ຕິດຕາມດ້ວຍມູນຄ່າທີ່ສັງເກດເຫັນຂອງເວລາປະຈຸບັນ.

ໂຫມດ "ການຄາດຄະເນ - ການວັດແທກ - ແກ້ໄຂ", ກໍາຈັດຄວາມບ່ຽງເບນແລະການແຊກແຊງຂອງລະບົບແບບສຸ່ມ. ເມື່ອ SOC ຂອງ powertrain ໄດ້ຖືກຄາດຄະເນໂດຍໃຊ້ວິທີການການກັ່ນຕອງ Kalman, ແບດເຕີລີ່ຖືກປ່ຽນເປັນຮູບແບບພື້ນທີ່ຂອງລັດໃນຮູບແບບຂອງລະບົບພະລັງງານ, ແລະ SOC ກາຍເປັນຕົວແປພາຍໃນຕົວແບບ. ລະ​ບົບ​ທີ່​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ສ້າງ​ຕັ້ງ​ຂຶ້ນ​ເປັນ​ລະ​ບົບ​ການ​ຕັດ​ແຍກ​ເປັນ​ເສັ້ນ​.

ນັບຕັ້ງແຕ່ວິທີການການກັ່ນຕອງ Kalman ບໍ່ພຽງແຕ່ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດເບື້ອງຕົ້ນຂອງລະບົບ, ມັນສາມາດສະກັດກັ້ນສຽງລົບກວນຂອງລະບົບໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງມີມູນຄ່າການນໍາໃຊ້ທີ່ສໍາຄັນໃນການຄາດຄະເນ SOC ຂອງຫມໍ້ໄຟລົດໄຟຟ້າໃນສະພາບການດໍາເນີນງານ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ວິທີການຍັງມີຂໍ້ບົກພ່ອງສອງຈຸດ: ຫນຶ່ງ, ວິທີການການກັ່ນຕອງ Kalman ຄາດຄະເນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ SOC ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຂຶ້ນກັບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຮູບແບບຫມໍ້ໄຟ, ລັກສະນະການເຮັດວຽກຕົວຂອງມັນເອງແມ່ນຫມໍ້ໄຟພະລັງງານສູງທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນ, ໃນວິທີການການກັ່ນຕອງ Kalman ຫຼັງຈາກ linearization, ມັນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະບໍ່ມີຂໍ້ຜິດພາດ, ແລະຖ້າຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນບໍ່ມີຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື, ການຄາດຄະເນ; ອັນທີສອງ, ວິທີການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແມ່ນສັບສົນຫຼາຍ, ຈໍານວນການຄິດໄລ່ແມ່ນໃຫຍ່ທີ່ສຸດ, ແລະໄລຍະເວລາການຄິດໄລ່ທີ່ຖືກຄິດໄລ່ແມ່ນຍາວກວ່າ, ແລະຄວາມຕ້ອງການດ້ານການປະຕິບັດຂອງຮາດແວ. (5) ວິທີການເຄືອຂ່າຍ neural network ວິທີການເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນສະຫມອງຂອງມະນຸດອະນາລັອກແລະ neuron ຂອງມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈັດການກັບປະເພດໃຫມ່ຂອງ algorithm ສໍາລັບລະບົບ nonlinear.

ມັນບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການຄົ້ນຄວ້າໃນຄວາມເລິກຂອງໂຄງສ້າງພາຍໃນຂອງຫມໍ້ໄຟ, ພຽງແຕ່ສະກັດຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງລັກສະນະການເຮັດວຽກຈາກຫມໍ້ໄຟເປົ້າຫມາຍລ່ວງຫນ້າ. ໃສ່ຄ່າ SOC ໃນການດໍາເນີນການຈາກຕົວຢ່າງຜົນຜະລິດແລະໃສ່ມັນເຂົ້າໄປໃນລະບົບທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍໃຊ້ວິທີການ. ວິທີການແມ່ນຂ້ອນຂ້າງງ່າຍດາຍໃນການປຸງແຕ່ງຕໍ່ມາ, ນັ້ນແມ່ນ, ມັນສາມາດຫຼີກເວັ້ນຄວາມຜິດພາດຂອງວິທີການການກັ່ນຕອງ Kalman ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຮູບແບບຫມໍ້ໄຟເປັນ linearization, ແລະສາມາດໄດ້ຮັບຕົວກໍານົດການເຄື່ອນໄຫວຂອງຫມໍ້ໄຟໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ.

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ປະລິມານການເຮັດວຽກກ່ອນຂອງວິທີການເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນຂ້ອນຂ້າງໃຫຍ່, ແລະຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງເປົ້າຫມາຍຫຼາຍແລະຄົບຖ້ວນແມ່ນຈໍາເປັນໃນການຝຶກອົບຮົມລະບົບ. ວິທີການຂອງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມແລະການຝຶກອົບຮົມສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນຂອງ SOC. ນອກຈາກນັ້ນ, ພາຍໃຕ້ການປະຕິບັດທີ່ຊັບຊ້ອນຂອງອຸນຫະພູມຫມໍ້ໄຟ, ອັດຕາສ່ວນການປົດປ່ອຍຕົນເອງແລະຄວາມສູງອາຍຸຂອງຫມໍ້ໄຟ, ວິທີການຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນມູນຄ່າ SOC ຂອງຊຸດດຽວກັນຂອງແບດເຕີລີ່ເປັນເວລາດົນນານ, ແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງມັນກໍ່ຈະເປັນສ່ວນລົດໃຫຍ່.

ດັ່ງນັ້ນ, ວິທີການນີ້ແມ່ນບໍ່ທົ່ວໄປຫຼາຍໃນການເຮັດວຽກການຄາດຄະເນ SOC ຂອງຫມໍ້ໄຟພະລັງງານ.