+86 18988945661 contact@iflowpower.com +86 18988945661
ຜູ້ຂຽນ: Iflowpower –ຜູ້ຜະລິດສະຖານີໄຟຟ້າແບບພົກພາ
ນັບຕັ້ງແຕ່ການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີຂອງແບດເຕີລີ່, ຫຼາຍປະເພດຂອງວິທີການທີ່ໃຊ້ໃນການຄາດຄະເນ SOC ໄດ້ເກີດຂຶ້ນແລ້ວ. ມີພຽງແຕ່ວິທີການປະສົມປະສານໃນປະຈຸບັນແບບດັ້ງເດີມ, ຄວາມຕ້ານທານພາຍໃນຫມໍ້ໄຟ, ວິທີການທົດສອບການໄຫຼ, ວິທີການແຮງດັນຂອງວົງຈອນເປີດ, ແຮງດັນໄຟຟ້າ, ແລະວິທີການການກັ່ນຕອງ Kalman ທີ່ມີນະວັດກໍາຫຼາຍ. ທິດສະດີເຫດຜົນ Fuzzy ແລະເຄືອຂ່າຍ neural, ແລະອື່ນໆ.
ໃນປັດຈຸບັນມັນເປັນວິທີການຄາດຄະເນ SOC ທົ່ວໄປຫຼາຍໃນພາກສະຫນາມຂອງລະບົບການຄຸ້ມຄອງຫມໍ້ໄຟ, ແລະໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວແມ່ນການຄາດຄະເນ SOC ຂອງຫມໍ້ໄຟໂດຍການສະສົມຫຼືການປົດປ່ອຍໄຟຟ້າໂດຍການສະສົມຫຼື discharge ໂດຍສະສົມຫຼື discharge. ໃນເວລາດຽວກັນ, ອີງຕາມອັດຕາການໄຫຼແລະອຸນຫະພູມຫມໍ້ໄຟ. ການຊົດເຊີຍທີ່ແນ່ນອນສໍາລັບ SOC ຄາດຄະເນ.
ຖ້າແບດເຕີຣີຖືກ ກຳ ນົດເປັນ SOCT0 ເມື່ອແບດເຕີລີ່ເລີ່ມຕົ້ນໃນການສາກໄຟແລະການໄຫຼອອກ, ຄວາມອາດສາມາດຂອງແບດເຕີຣີທີ່ຍັງເຫຼືອ SOC ຫຼັງຈາກ T ແມ່ນ: q, Q ແມ່ນຄວາມຈຸຂອງແບດເຕີລີ່, ແລະ N ແມ່ນປະສິດທິພາບການສາກໄຟແລະການໄຫຼ, ເອີ້ນວ່າ coulomb. ປະສິດທິພາບ, ມູນຄ່າຂອງມັນ ອັດຕາຄ່າຫມໍ້ໄຟແລະການປ່ອຍຕົວແມ່ນຖືກກໍານົດ, I ແມ່ນປະຈຸບັນຂອງ T. ວິທີການປະສົມປະສານໃນປະຈຸບັນແມ່ນຂ້ອນຂ້າງງ່າຍດາຍແລະເຊື່ອຖືໄດ້ກ່ວາວິທີການຄາດຄະເນ SOC ອື່ນໆ, ແລະມູນຄ່າ SOC ຂອງຫມໍ້ໄຟສາມາດຄາດຄະເນແບບເຄື່ອນໄຫວ, ດັ່ງນັ້ນມັນແມ່ນ. ໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ວິທີການນີ້ຍັງມີຂໍ້ຈໍາກັດສອງຢ່າງ: ຫນຶ່ງ, ວິທີການປະສົມປະສານໃນປະຈຸບັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄ່າ SOC ເບື້ອງຕົ້ນຂອງຫມໍ້ໄຟລ່ວງຫນ້າ, ແລະເກັບກໍາຂໍ້ມູນກະແສທີ່ໄຫຼເຂົ້າໄປໃນຫຼືອອກຈາກຫມໍ້ໄຟຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄວາມຜິດພາດຂອງການຄາດຄະເນແມ່ນຫນ້ອຍທີ່ສຸດເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້. ; ອັນທີສອງ, ວິທີການນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ລັກສະນະພາຍນອກຂອງແບດເຕີລີ່ເທົ່ານັ້ນ, ແລະອັດຕາການປ່ອຍຕົວຂອງແບດເຕີຣີ້ເອງ, ລະດັບຄວາມສູງອາຍຸ, ແລະອັດຕາສ່ວນການສາກໄຟແລະການໄຫຼຂອງຫມໍ້ໄຟ SOC ແມ່ນຖືກລະເລີຍໃນລະດັບໃດຫນຶ່ງ.
ການນໍາໃຊ້ໃນໄລຍະຍາວຍັງສາມາດເຮັດໃຫ້ຄວາມຜິດພາດການວັດແທກຂະຫຍາຍຕົວ, ສະນັ້ນມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະແນະນໍາການແກ້ໄຂທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມຜິດພາດສະສົມ. (2) ວິທີການທົດສອບການໄຫຼອອກ ການທົດສອບການໄຫຼອອກຄືການໄຫຼຂອງກະແສໄຟຟ້າຄົງທີ່ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຈົນກ່ວາແຮງດັນຕັດຂອງແບດເຕີຣີ, ຄູນເວລາທີ່ໃຊ້ໂດຍຂະບວນການປ່ອຍນີ້ໂດຍມູນຄ່າຂະຫນາດຂອງກະແສໄຟຟ້າ, ນັ້ນແມ່ນ, ຄວາມອາດສາມາດທີ່ຍັງເຫຼືອຂອງ. ຫມໍ້ໄຟ. ວິທີການໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວໃຊ້ວິທີນີ້ເປັນວິທີການປັບຕົວຂອງແບດເຕີຣີ 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 ພາຍໃນຫມໍ້ໄຟ, ແລະໂດຍທາງອ້ອມເຫມາະກັບຄວາມສໍາພັນທີ່ສອດຄ້ອງກັນລະຫວ່າງມັນແລະ SOC ຫມໍ້ໄຟ.
ໃນເວລາທີ່ປະຕິບັດການປະຕິບັດຕົວຈິງ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ປົດປ່ອຍແບດເຕີລີ່ຫຼັງຈາກແບດເຕີລີ່ເຕັມໄປດ້ວຍອັດຕາສ່ວນການໄຫຼຄົງທີ່ (ໂດຍທົ່ວໄປ 1c) ຈົນກ່ວາການໄຫຼອອກຈະຢຸດເຊົາ, ແລະຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງ OCV ແລະ SOC ແມ່ນໄດ້ຮັບຕາມຂະບວນການປ່ອຍ. ເມື່ອແບດເຕີລີ່ຢູ່ໃນສະພາບການເຮັດວຽກຕົວຈິງ, 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) ວິທີການການກັ່ນຕອງ Kalman ວິທີການກັ່ນຕອງ KALMAN ແມ່ນປະເພດໃຫມ່ຂອງຂໍ້ມູນການຖົດຖອຍຕົນເອງທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຖືກກັ່ນຕອງໃນ "ຜົນສໍາເລັດໃຫມ່ຂອງການກັ່ນຕອງເສັ້ນແລະທິດສະດີການຄາດຄະເນ" ໃນຊຸມປີ 1960. ສູດການຄິດໄລ່.
ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວຂອງ algorithm ແມ່ນວ່າລັດຂອງລະບົບການເຄື່ອນໄຫວສະລັບສັບຊ້ອນສາມາດໄດ້ຮັບການ optimized ສໍາລັບສະຖານະຂອງລະບົບການເຄື່ອນໄຫວສະລັບສັບຊ້ອນຕາມຫຼັກການຂອງ meanows ຕໍາ່ສຸດທີ່. ລະບົບໄດນາມິກທີ່ບໍ່ເປັນເສັ້ນຈະເປັນເສັ້ນກົງເຂົ້າໄປໃນຮູບແບບພື້ນທີ່ຂອງລັດຂອງລະບົບໃນວິທີການການກັ່ນຕອງ Kalman. ເມື່ອຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕົວຈິງ, ລະບົບໄດ້ຖືກປັບປຸງດ້ວຍມູນຄ່າທີ່ສັງເກດເຫັນຂອງເວລາປະຈຸບັນ, ຕິດຕາມດ້ວຍມູນຄ່າທີ່ສັງເກດເຫັນຂອງເວລາປະຈຸບັນ.
ຮູບແບບ "ການຄາດຄະເນ - ການວັດແທກ - ແກ້ໄຂ", ກໍາຈັດຄວາມບ່ຽງເບນແລະການແຊກແຊງຂອງລະບົບແບບສຸ່ມ. ເມື່ອ SOC ຂອງ powertrain ໄດ້ຖືກຄາດຄະເນໂດຍໃຊ້ວິທີການການກັ່ນຕອງ Kalman, ແບດເຕີລີ່ຖືກປ່ຽນເປັນຮູບແບບພື້ນທີ່ຂອງລັດໃນຮູບແບບຂອງລະບົບພະລັງງານ, ແລະ SOC ກາຍເປັນຕົວແປພາຍໃນຕົວແບບ. ລະບົບທີ່ໄດ້ຮັບການສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນເປັນລະບົບການຕັດແຍກເປັນເສັ້ນ.
ເນື່ອງຈາກວິທີການການກັ່ນຕອງ Kalman ບໍ່ພຽງແຕ່ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດເບື້ອງຕົ້ນຂອງລະບົບ, ມັນສາມາດສະກັດກັ້ນສຽງລົບກວນຂອງລະບົບໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງມີມູນຄ່າການນໍາໃຊ້ທີ່ສໍາຄັນໃນການຄາດຄະເນ SOC ຂອງແບດເຕີລີ່ລົດໄຟຟ້າໃນສະພາບການດໍາເນີນງານ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ວິທີການຍັງມີຂໍ້ບົກພ່ອງສອງຈຸດ: ຫນຶ່ງ, ວິທີການການກັ່ນຕອງ Kalman ຄາດຄະເນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ SOC ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຂຶ້ນກັບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຮູບແບບຫມໍ້ໄຟ, ລັກສະນະການເຮັດວຽກຂອງຕົວມັນເອງແມ່ນຫມໍ້ໄຟພະລັງງານສູງທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນ, ໃນວິທີການການກັ່ນຕອງ Kalman ຫຼັງຈາກ. linearization, ມັນເປັນ inevitable ບໍ່ມີຄວາມຜິດພາດ, ແລະຖ້າຫາກວ່າຮູບແບບໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ, ຜົນໄດ້ຮັບຄາດຄະເນແມ່ນບໍ່ຈໍາເປັນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້; ອັນທີສອງ, ວິທີການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແມ່ນສັບສົນຫຼາຍ, ຈໍານວນການຄິດໄລ່ແມ່ນໃຫຍ່ທີ່ສຸດ, ແລະໄລຍະເວລາການຄໍານວນທີ່ຖືກຄິດໄລ່ແມ່ນຍາວກວ່າ, ແລະຄວາມຕ້ອງການດ້ານການປະຕິບັດຂອງຮາດແວ. (5) neural network method method neural network method is analog human brain and its neuron used to deal with a new algorithm for nonlinear systems .
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.
ສະຫງວນລິຂະສິດ © 2023 iFlowpower - Guangzhou Quanqiuhui Network Technique Co., Ltd.