ലിഥിയം ബാറ്ററി ചാർജ് സ്റ്റേറ്റ് (SOC) ചാർജ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രവചന രീതികളുടെ താരതമ്യം പ്രവചന രീതി താരതമ്യം

ଲେଖକ: ଆଇଫ୍ଲୋପାୱାର - Προμηθευτής φορητών σταθμών παραγωγής ενέργειας

ആദ്യം, ചാർജ് സ്റ്റേറ്റ് (SOC) എന്നാൽ SOC എന്നത് stateofcharge ആണ്, ഇത് ബാറ്ററിയുടെ ചാർജ് അവസ്ഥയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. വൈദ്യുതി, ഊർജ്ജം തുടങ്ങിയ വ്യത്യസ്ത കോണുകളിൽ നിന്ന്, SOC എന്നതിന് വ്യത്യസ്ത അർത്ഥങ്ങളുണ്ട്.

യുഎസ് അഡ്വാൻസ്ഡ് ബാറ്ററി ഫെഡറേഷന്റെ (യുഎസ്എബിസി) എസ്ഒസി വ്യാപകമായി ഉപയോഗിച്ചുവരുന്നു, അതായത്, ശേഷിക്കുന്ന പവറിലും ഒരു നിശ്ചിത ഡിസ്ചാർജ് നിരക്കിൽ അതേ വ്യവസ്ഥകളിലും റേറ്റുചെയ്ത ശേഷിയുടെ അനുപാതം. അനുബന്ധ കണക്കുകൂട്ടൽ സൂത്രവാക്യം ഇതാണ്: qm, സ്ഥിരമായ കറന്റ് I അനുസരിച്ച് ബാറ്ററി ഡിസ്ചാർജ് ചെയ്യുമ്പോൾ പരമാവധി ഡിസ്ചാർജ് ശേഷി; Q (in) T സമയത്തിലാണ്, ബാറ്ററി ബാറ്ററിയുടെ കീഴിൽ ബാറ്ററി റിലീസ് ചെയ്യുന്നു. രണ്ടാമതായി, ലിഥിയം-അയൺ ബാറ്ററി ചാർജ് സ്റ്റേറ്റ് പ്രവചന രീതി ലിഥിയം അയൺ ബാറ്ററിയുടെ ചാർജ് സ്റ്റേറ്റ് ബാറ്ററി മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രധാന പാരാമീറ്ററുകളിൽ ഒന്നാണ്, മാത്രമല്ല മുഴുവൻ കാറിന്റെയും ബാറ്ററി സന്തുലിത പ്രവർത്തനത്തിന്റെയും ചാർജ്, ഡിസ്ചാർജ് നിയന്ത്രണ തന്ത്രത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനം കൂടിയാണ്.

എന്നിരുന്നാലും, ലിഥിയം-അയൺ ബാറ്ററിയുടെ സങ്കീർണ്ണത കാരണം, അതിന്റെ കീറിയ അവസ്ഥ നേരിട്ട് അളക്കുന്നതിലൂടെ ലഭിക്കില്ല, ബാറ്ററിയുടെ ആന്തരിക പ്രതിരോധം, ഓപ്പൺ സർക്യൂട്ട് വോൾട്ടേജ്, താപനില, കറന്റ് തുടങ്ങിയ ബാറ്ററിയുടെ ചില ബാഹ്യ സവിശേഷതകൾക്കനുസൃതമായി മാത്രമേ ഇത് ലഭിക്കൂ. അനുബന്ധ പാരാമീറ്ററുകൾ, അനുബന്ധ പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച്. ചാർജിന്റെ അവസ്ഥയെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രവചന പ്രവർത്തനം പൂർത്തിയാക്കുന്നതിനുള്ള സ്വഭാവ വക്രം അല്ലെങ്കിൽ കണക്കുകൂട്ടൽ സൂത്രവാക്യം.

ലിഥിയം-അയൺ ബാറ്ററിയുടെ ചാർജ് നില കണക്കാക്കുന്നത് രേഖീയമല്ല. നിലവിൽ, ഡിസ്ചാർജ് പരീക്ഷണം, ഓപ്പൺ സർക്യൂട്ട് വോൾട്ടേജ് രീതി, സുരക്ഷാ പോയിന്റുകൾ, കൽമാൻ ഫിൽട്ടറിംഗ് രീതി, ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് രീതി മുതലായവയ്ക്ക് നിലവിൽ പൊതുവായി ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതി പ്രധാനമാണ്. 1 ഡിസ്ചാർജ് പരീക്ഷണാത്മക ഡിസ്ചാർജ് ടെസ്റ്റ് രീതിയുടെ തത്വം, ബാറ്ററിയെ ഒരു സ്ഥിരമായ വൈദ്യുതധാരയിൽ തടസ്സമില്ലാത്ത ഡിസ്ചാർജ് അവസ്ഥയിലാക്കുക, ഡിസ്ചാർജ് കട്ട്ഓഫ് വോൾട്ടേജിൽ എത്തുമ്പോൾ ഡിസ്ചാർജ് ചെയ്യുന്നതിന്റെ അളവ് കണക്കാക്കുക എന്നതാണ്.

ഡിസ്ചാർജ് പവർ മൂല്യം ഡിസ്ചാർജ് ചെയ്യുമ്പോൾ സ്ഥിരമായ കറന്റ് മൂല്യത്തിന്റെയും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡിസ്ചാർജ് സമയത്തിന്റെയും പ്രീട്രീറ്റ്മെന്റ് മൂല്യം. ലബോറട്ടറി സാഹചര്യങ്ങളിൽ ബാറ്ററിയുടെ ചാർജ് അവസ്ഥ ഡിസ്ചാർജ് പരീക്ഷണ രീതി പലപ്പോഴും കണക്കാക്കുന്നു, കൂടാതെ പല ബാറ്ററി നിർമ്മാതാക്കളും ബാറ്ററി പരിശോധിക്കാൻ ഡിസ്ചാർജ് രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ രീതി ലളിതമാണെന്നതും കണക്കാക്കലിന്റെ കൃത്യത താരതമ്യേന ഉയർന്നതാണെന്നതുമാണ് ഇതിന്റെ പ്രധാന നേട്ടം.

പോരായ്മയും എടുത്തുകാണിക്കുന്നു: അത് ലോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല, കൂടാതെ ധാരാളം അളവെടുക്കൽ സമയം എടുക്കും, കൂടാതെ ഡിസ്ചാർജ് അളക്കുമ്പോൾ, ബാറ്ററി തടസ്സപ്പെടണം, അങ്ങനെ ബാറ്ററി ഓഫ്‌ലൈനിൽ സ്ഥാപിക്കപ്പെടും, അതിനാൽ അത് ഓൺലൈനിൽ അളക്കാൻ കഴിയില്ല. ഡ്രൈവിംഗിൽ ഇലക്ട്രിക് കാർ ബാറ്ററി പ്രവർത്തനക്ഷമമായ അവസ്ഥയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അതിന്റെ ഡിസ്ചാർജ് കറന്റ് സ്ഥിരമല്ല, ഈ രീതി ബാധകമല്ല. എന്നിരുന്നാലും, ബാറ്ററി ഓവർഹോൾ, പാരാമീറ്റർ മോഡൽ എന്നിവ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിൽ ഡിസ്ചാർജ് പരീക്ഷണ രീതി ഉപയോഗിക്കാം.

2 ഓപ്പൺ-സർക്യൂട്ട് വോൾട്ടേജ് രീതി വളരെക്കാലത്തിനുശേഷം ബാറ്ററി താരതമ്യേന സ്ഥിരതയുള്ളതാണ്, കൂടാതെ ഓപ്പൺ സർക്യൂട്ട് വോൾട്ടേജും ബാറ്ററി ചാർജ്ജ് ചെയ്ത അവസ്ഥയും തമ്മിലുള്ള പ്രവർത്തന ബന്ധവും താരതമ്യേന സ്ഥിരതയുള്ളതാണ്. ബാറ്ററിയുടെ ചാർജ് സ്റ്റേറ്റ് മൂല്യം ലഭിക്കണമെങ്കിൽ, ബാറ്ററിയുടെ രണ്ടറ്റത്തുമുള്ള ഓപ്പൺ സർക്യൂട്ട് വോൾട്ടേജ് അളക്കുകയും OCV-SOC വക്രത്തിനെതിരെ അനുബന്ധ വിവരങ്ങൾ നേടുകയും ചെയ്താൽ മതിയാകും. ഓപ്പൺ സർക്യൂട്ട് വോൾട്ടേജ് രീതിയുടെ പ്രയോജനം ലളിതമായി പ്രവർത്തിക്കുക എന്നതാണ്, ചാർജ് സ്റ്റേറ്റ് മൂല്യം ലഭിക്കുന്നതിന് ഓപ്പണിംഗ് വോൾട്ടേജ് മൂല്യം നിയന്ത്രണ സ്വഭാവ വക്ര മാപ്പ് അളക്കുക.

എന്നിരുന്നാലും, നിരവധി പോരായ്മകളുണ്ട്: ഒന്നാമതായി, കൃത്യമായ മൂല്യങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിന്, ബാറ്ററി വോൾട്ടേജ് താരതമ്യേന സ്ഥിരതയുള്ള അവസ്ഥയിലാക്കണം, പക്ഷേ ബാറ്ററി പലപ്പോഴും ദീർഘനേരം നിൽക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നതിനാൽ തത്സമയ നിരീക്ഷണ ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റാൻ കഴിയില്ല. ഇലക്ട്രിക് കാറുകളുടെ ദീർഘകാല പാർക്കിംഗ്. ബാറ്ററിയുടെ ചാർജിംഗ് അനുപാതം വ്യത്യസ്തമാകുമ്പോൾ, കറന്റിന്റെ ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ ബാറ്ററി ഓപ്പണിംഗ് വോൾട്ടേജിനെ മാറ്റുന്നതിനാൽ, ബാറ്ററി പാക്കിന്റെ ഓപ്പൺ സർക്യൂട്ട് വോൾട്ടേജ് പൊരുത്തമില്ലാത്തതാണ്, അതിനാൽ പ്രവചിക്കപ്പെട്ട ശേഷിക്കുന്ന പവറും ബാറ്ററിയുടെ യഥാർത്ഥ ശേഷിക്കുന്ന പവറും വലിയ വ്യതിയാനം ഉണ്ടാക്കുന്നു.

3 അമേറ്റ് പോയിന്റുകൾ ഫ്രാൻസ് ഇന്റഗ്രൽ നിയമം ബാറ്ററിയുടെ ഉൾഭാഗത്തിന്റെ ഉപയോഗം പരിഗണിക്കുന്നില്ല, സിസ്റ്റത്തിന്റെ ചില ബാഹ്യ സവിശേഷതകൾ അനുസരിച്ച്, കറന്റ്, സമയം, താപനില നഷ്ടപരിഹാരം മുതലായവ, സമയവും കറന്റും സംയോജിപ്പിച്ച്, ചിലപ്പോൾ കുറച്ച് നഷ്ടപരിഹാരം ചേർക്കുന്നു. ബാറ്ററിയുടെ ചാർജ് നില കണക്കാക്കാൻ ബാറ്ററിയിൽ നിന്ന് ഒഴുകുന്ന മൊത്തം വൈദ്യുതിയുടെ അളവ് കണക്കാക്കുന്നതിനാണ് ഘടകം കണക്കാക്കുന്നത്. നിലവിൽ, ബാറ്ററി മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ പ്രവർത്തന സമയം വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

സേഫ്റ്റി പോയിന്റ് രീതിയുടെ കണക്കുകൂട്ടൽ സൂത്രവാക്യം ഇപ്രകാരമാണ്: ഫോർമുല, SOC0 എന്നത് ബാറ്ററി ചാർജ് അവസ്ഥയുടെ പ്രാരംഭ വൈദ്യുതി മൂല്യമാണ്; CE എന്നത് ബാറ്ററിയുടെ റേറ്റുചെയ്ത ശേഷിയാണ്; i (t) എന്നത് T സമയത്ത് ബാറ്ററിയുടെ ചാർജും ഡിസ്ചാർജ് കറന്റും ആണ്; T എന്നത് ചാർജും ഡിസ്ചാർജ് സമയവുമാണ്; η എന്നത് ചാർജും ഡിസ്ചാർജ് നിരക്കും ഗുണകമാണ്, ഇതിനെ കുള്ളൻ കാര്യക്ഷമതാ ഗുണകം എന്ന് വിളിക്കുന്നു, ഇത് ചാർജ്, ഡിസ്ചാർജ് പ്രക്രിയയിൽ ബാറ്ററിക്കുള്ളിലെ ബാറ്ററിയുടെ പവർ ഡിസ്സിപ്പേഷനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, ഇത് സാധാരണയായി ചാർജിംഗ് ഡിസ്ചാർജിന്റെ മാഗ്നിഫിക്കേഷനും താപനില തിരുത്തൽ ഘടകവും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. സുരക്ഷാ സമഗ്ര നിയമത്തിന്റെ പ്രയോജനം ബാറ്ററിയുടെ പരിമിതികൾ താരതമ്യേന ചെറുതാണ്, കണക്കുകൂട്ടൽ രീതി ലളിതവും വിശ്വസനീയവുമാണ്, കൂടാതെ ബാറ്ററിയുടെ ചാർജ് അവസ്ഥയെക്കുറിച്ച് തത്സമയ എസ്റ്റിമേഷൻ നടത്താൻ കഴിയും എന്നതാണ്. നിയന്ത്രണ സംവിധാനത്തിൽ സുരക്ഷാ മീറ്ററിംഗ് രീതി കണ്ടെത്തിയതിനാൽ, കറന്റിന്റെ ശേഖരണ കൃത്യത ഉയർന്നതല്ലെങ്കിൽ, നൽകിയിരിക്കുന്ന പ്രാരംഭ ചാർജ് അവസ്ഥയിൽ ഒരു നിശ്ചിത പിശക് ഉണ്ട്, സിസ്റ്റം റൺ സമയം വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച്, പിശക് ക്രമേണ അടിഞ്ഞുകൂടുകയും അങ്ങനെ ചാർജ് അവസ്ഥയുടെ പ്രവചന ഫലത്തെ ബാധിക്കുകയും ചെയ്യും എന്നതാണ് പോരായ്മ.

സുരക്ഷാ പോയിന്റ് രീതി ബാഹ്യ സവിശേഷതകളിൽ നിന്ന് മാത്രം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനാൽ, മൾട്ടി-ലിങ്കിൽ ഒരു പ്രത്യേക പിശകുണ്ട്. സുരക്ഷാ പോയിന്റ് രീതിയുടെ കണക്കുകൂട്ടൽ ഫോർമുലയിൽ നിന്ന് ഇത് കാണാൻ കഴിയും, കൂടാതെ ബാറ്ററിയുടെ പ്രാരംഭ ശക്തി കണക്കുകൂട്ടൽ ഫലങ്ങളുടെ കൃത്യതയിൽ വലിയ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു. കറന്റ് അളക്കലിന്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി, ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള കറന്റ് സെൻസറുകൾ സാധാരണയായി അളക്കാറുണ്ട്, പക്ഷേ ഇത് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

ഇതിനായി, പല പണ്ഡിതന്മാരും ഒരു ഓപ്പൺ സർക്യൂട്ട് വോൾട്ടേജ് രീതി പ്രയോഗിച്ചു, അതേസമയം ആപ്ലിക്കേഷൻ സേഫ്റ്റി ഇന്റഗ്രൽ രീതിയും രണ്ടും സംയോജിപ്പിച്ചു. ബാറ്ററിയുടെ പ്രാരംഭ ചാർജ് നില കണക്കാക്കാൻ ഓപ്പൺ സർക്യൂട്ട് വോൾട്ടേജ് രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ സംയോജിത തിരുത്തൽ രീതി തത്സമയം ഉപയോഗിക്കുകയും കണക്കുകൂട്ടൽ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് തിരുത്തൽ ഘടകങ്ങൾ ചേർക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 4 കൽമാൻ ഫിൽട്ടറിംഗ് രീതി കൽമാൻ ഫിൽട്ടറിംഗ് അൽഗോരിതം സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ എസ്റ്റിമേഷൻ വിഭാഗത്തിൽ പെടുന്ന സമയ ഡൊമെയ്ൻ സ്റ്റേറ്റ് സ്പേസ് സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ തത്തുല്യമായ എസ്റ്റിമേറ്റാണ്, കൂടാതെ മാക്രോ നിരീക്ഷണ സിഗ്നലിൽ ശബ്ദ ആഘാതം കുറയ്ക്കുകയും ഇല്ലാതാക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്.

കാമ്പ് ആണ് ഏറ്റവും നല്ലത്. സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഇൻപുട്ട് പ്രിമൈസ് അടിസ്ഥാനത്തിൽ സ്റ്റാറ്റസ് വേരിയബിളുകൾക്ക് സാധുതയുള്ളതാണെന്ന് കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ഈ അൽഗോരിതത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന തത്വം, നോയ്‌സിന്റെയും സിഗ്നലിന്റെയും സ്റ്റാറ്റസ് സ്‌പേസ് മോഡൽ ഒരു അൽഗോരിതം മോഡലായി ഉപയോഗിക്കുക എന്നതാണ്, അളക്കുമ്പോൾ, നിലവിലെ സമയത്തിന്റെ നിരീക്ഷിച്ച മൂല്യവും മുൻ സമയത്തിന്റെ കണക്കാക്കിയ മൂല്യവും, സ്റ്റാറ്റസ് വേരിയബിളിന്റെ എസ്റ്റിമേറ്റ് അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുക എന്നതാണ്.

ലിഥിയം അയൺ ബാറ്ററി ചാർജ് അവസ്ഥയുടെ സാരമായ മൂല്യം കർമാൻ ഫിൽട്ടറിംഗ് അൽഗോരിതം പ്രവചിക്കുന്നു, കൂടാതെ പ്രാഥമിക പ്രവചനത്തിന്റെ മൂല്യം ശരിയാക്കാൻ അളന്ന വോൾട്ടേജ് മൂല്യം ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൽമാൻ ഫിൽട്ടറിംഗ് രീതിയുടെ പ്രയോജനം, കമ്പ്യൂട്ടർ തത്സമയ പ്രവർത്തന ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിന് അനുയോജ്യമാണ്, വിശാലമായ ആപ്ലിക്കേഷൻ ശ്രേണി, നോൺ-ലീനിയർ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ ഡ്രൈവിംഗ് സമയത്ത് ഇലക്ട്രിക് വാഹനങ്ങളുടെ ചാർജ് അവസ്ഥ പ്രവചനത്തിൽ നല്ല സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു എന്നതാണ്. കൽമാൻ ഫിൽട്ടറിംഗ് രീതിയുടെ പോരായ്മ ബാറ്ററി മോഡലിന്റെ കൃത്യതയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു എന്നതാണ്, അൽഗോരിതം പ്രവചന ഫലങ്ങളുടെ കൃത്യതയും കൃത്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്, വിശ്വസനീയമായ ഒരു ബാറ്ററി മോഡൽ സ്ഥാപിക്കുക.

കൂടാതെ, കൽമാൻ ഫിൽട്ടറിംഗ് രീതിയുടെ അൽഗോരിതം കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാണ്, അതിനാൽ അതിന്റെ കണക്കുകൂട്ടൽ തുക താരതമ്യേന വലുതാണ്, കൂടാതെ ഇതിന് ഓപ്പറേറ്ററുടെ ഉയർന്ന പ്രകടനവുമുണ്ട്. 5 ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ ന്യൂറോളജിക്കൽ നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം, സമാന്തര ഘടനയിലൂടെയും ശക്തമായ പഠന ശേഷിയിലൂടെയും ഡാറ്റ എക്സ്പ്രഷൻ നേടുന്നതിലൂടെ മനുഷ്യന്റെ ബുദ്ധിപരമായ പെരുമാറ്റം അനുകരിക്കുക എന്നതാണ്, കൂടാതെ ബാഹ്യമായി ആവേശഭരിതമാകുമ്പോൾ അനുബന്ധ ഔട്ട്‌പുട്ട് പ്രതികരണം നൽകുകയും നല്ല നോൺ-ലീനിയർ മാപ്പിംഗ് നടത്തുകയും ചെയ്യും. ലിഥിയം അയൺ ബാറ്ററിയുടെ അവസ്ഥയിൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് രീതിയുടെ തത്വം പ്രയോഗിക്കുന്നു: വലിയ അളവിലുള്ള അനുബന്ധ വോൾട്ടേജുകൾ, വൈദ്യുതധാരകൾ, ബാറ്ററിയുടെ ചാർജ് സ്റ്റേറ്റ് ഡാറ്റ എന്നിവ പോലുള്ള ബാഹ്യ ഡാറ്റ പരിശീലന സാമ്പിളായും ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കിലെ വിവരങ്ങളുടെ മുന്നോട്ടുള്ള ദിശയായും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

പ്രവചിക്കപ്പെട്ട ചാർജ് അവസ്ഥ ഡിസൈൻ ആവശ്യകതകളുടെ പിശക് ശ്രേണിയിൽ എത്തുമ്പോൾ, ബാറ്ററിയുടെ ചാർജ് അവസ്ഥ പ്രവചന മൂല്യം ലഭിക്കുന്നതിന് പുതിയ ഡാറ്റ നൽകിക്കൊണ്ട്, പ്രചാരണത്തിന്റെയും പിശക് കൈമാറ്റത്തിന്റെയും വിപരീത പ്രചാരണ പരിശീലനവും പരിഷ്കരണവും ആവർത്തിച്ചു. വിവിധ ബാറ്ററികളുടെ പോസിറ്റീവ് അവസ്ഥ കണക്കാക്കുന്നതിന് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് രീതിയുടെ പ്രയോജനം കണക്കാക്കാം. ഇത് വ്യാപകമായി ബാധകമാണ്.

ഒരു പ്രത്യേക ഗണിത മാതൃക സ്ഥാപിക്കരുത്. ബാറ്ററിയിലെ സങ്കീർണ്ണമായ രാസമാറ്റങ്ങൾ പരിഗണിക്കരുത്, ഉചിതമായ സാമ്പിൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത് മികച്ച ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് മോഡൽ സ്ഥാപിക്കുക, കൂടുതൽ സാമ്പിൾ ഡാറ്റ, അതിന്റെ എസ്റ്റിമേഷന്റെ കൃത്യത കൂടുതലാണ്; ഏത് സമയത്തും ബാറ്ററിയുടെ ചാർജ് നില നിർണ്ണയിക്കാൻ സാധിക്കും. ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് രീതിയുടെ പോരായ്മ, ഡാറ്റ സാമ്പിളുകളുടെ കൃത്യത, സാമ്പിൾ ശേഷി, സാമ്പിൾ വിതരണം, സാമ്പിൾ ശേഷി, സാമ്പിൾ വിതരണ, പരിശീലന രീതികൾ എന്നിവ ബാറ്ററിയുടെ ബാറ്ററിയെ വളരെയധികം സ്വാധീനിക്കുന്നു എന്നതാണ്.

മൂന്നാമതായി, നിരവധി പ്രധാനപ്പെട്ട ലിഥിയം-അയൺ ബാറ്ററി ചാർജുകളുടെ നിലവിലെ പ്രവചന രീതിയെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ലളിതമായ ആമുഖത്തിനായി ഈ പ്രബന്ധം സംഗ്രഹിക്കുകയും അവയുടെ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും വിശദമായി വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. നിലവിൽ, സംയോജന രീതിയാണ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ പ്രയോഗിക്കപ്പെടുന്ന പോസിറ്റീവ് സ്റ്റേറ്റ് പ്രവചന രീതി. എന്നിരുന്നാലും, സുരക്ഷാ പോയിന്റിലെ സുരക്ഷാ പോയിന്റുകളുടെ പരിമിതികൾ കാരണം, ലിഥിയം-അയൺ ബാറ്ററിയുടെ പ്രാരംഭ ചാർജ് പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള മറ്റ് രീതികൾ, ഓപ്പൺ സർക്യൂട്ട് വോൾട്ടേജുകൾ തുടങ്ങിയ മറ്റ് രീതികൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇത് പലപ്പോഴും പൂർത്തിയാക്കുന്നത്.

വികസന പ്രവണതകളുടെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന്, ലിഥിയം-അയൺ ബാറ്ററിയുടെ ചാർജ്ജ് ചെയ്ത അവസ്ഥ പ്രവചിക്കുന്നതിനുള്ള ഘടകങ്ങൾ കൂടുതൽ സമഗ്രമാണ്, കൂടാതെ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രവചന രീതികൾ പലപ്പോഴും നിരവധി രീതികളുടെ സമഗ്രമായ പ്രയോഗമാണ്, ഇത് പ്രവചന ഫലങ്ങൾ കൂടുതൽ കൃത്യമാക്കുന്നു. മാത്രമല്ല, ലിഥിയം-അയൺ ബാറ്ററിയുടെ തത്തുല്യമായ സർക്യൂട്ട് മാതൃക വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്, ഇത് യഥാർത്ഥമായതിന് സമാനമാണ്, അതിനാൽ ചാർജ്ജ് ചെയ്ത വൈദ്യുതിയുടെ പ്രവചന കൃത്യത കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.