गतिशील ब्याट्री SOC अनुमान विधि?

ଲେଖକ: ଆଇଫ୍ଲୋପାୱାର - Furnizuesi portativ i stacionit të energjisë elektrike

ब्याट्री प्रविधिको विकास भएदेखि, SOC अनुमान गर्न प्रयोग गरिने धेरै प्रकारका विधिहरू पहिले नै भइसकेका छन्। त्यहाँ केवल परम्परागत वर्तमान एकीकृत विधिहरू, ब्याट्री आन्तरिक प्रतिरोध, डिस्चार्ज परीक्षण विधिहरू, खुला सर्किट भोल्टेज विधिहरू, लोड भोल्टेजहरू, र थप नवीन कालमन फिल्टरिङ विधिहरू छन्। फजी लॉजिकल थ्योरी र न्यूरल नेटवर्किङ, आदि।

यो हाल ब्याट्री व्यवस्थापन प्रणालीको क्षेत्रमा सबैभन्दा सामान्य SOC अनुमान विधिहरू मध्ये एक हो, र सार भनेको ब्याट्रीको SOC अनुमान गर्नु हो जुन बिजुली जम्मा गरेर वा डिस्चार्ज गरेर जम्मा गरेर वा डिस्चार्ज गरेर गरिन्छ। एकै समयमा, डिस्चार्ज दर र ब्याट्रीको तापक्रम अनुसार। अनुमानित SOC को लागि निश्चित क्षतिपूर्ति।

यदि ब्याट्री चार्ज र डिस्चार्ज प्रारम्भिक अवस्थामा सुरु हुँदा ब्याट्रीलाई SOCT0 को रूपमा परिभाषित गरिएको छ भने, T पछि ब्याट्री बाँकी क्षमता SOC हो: q, Q ब्याट्री मूल्याङ्कन गरिएको क्षमता हो, र N चार्ज र डिस्चार्ज दक्षता हो, जसलाई कुलम्ब दक्षता पनि भनिन्छ, यसको मान ब्याट्री चार्ज र डिस्चार्ज दर निर्धारण गरिन्छ, I T को वर्तमान हो। हालको एकीकृत विधि अन्य SOC अनुमान विधिहरू भन्दा अपेक्षाकृत सरल र भरपर्दो छ, र ब्याट्रीको SOC मान गतिशील रूपमा अनुमान गर्न सकिन्छ, त्यसैले यो व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ। यद्यपि, यस विधिमा दुई सीमितताहरू पनि छन्: पहिलो, वर्तमान अभिन्न विधिलाई ब्याट्रीको प्रारम्भिक SOC मान पहिले नै आवश्यक पर्दछ, र अनुमान त्रुटि सकेसम्म सानो बनाउन ब्याट्री भित्र वा बाहिर प्रवाहित वर्तमानलाई सही रूपमा सङ्कलन गर्दछ; दोस्रो, यो विधि केवल ब्याट्रीको बाह्य विशेषताहरूमा आधारित छ, र ब्याट्री स्व-डिस्चार्ज दर, बुढ्यौलीको डिग्री, र ब्याट्री SOC को चार्ज र डिस्चार्ज अनुपातलाई केही हदसम्म बेवास्ता गरिन्छ।

लामो समयसम्म प्रयोग गर्दा मापन त्रुटि पनि विस्तार हुन सक्छ, त्यसैले सम्बन्धित सुधार गुणांकहरू सच्याउने संचय त्रुटिहरू परिचय गराउन आवश्यक छ। (२) डिस्चार्ज परीक्षण विधि डिस्चार्ज परीक्षण विधि भनेको ब्याट्रीको कटअफ भोल्टेज नभएसम्म निरन्तर स्थिर करेन्ट डिस्चार्ज डिस्चार्ज गर्नु हो, यस डिस्चार्ज प्रक्रियाले प्रयोग गरेको समयलाई डिस्चार्ज करेन्टको आकार मान, अर्थात् ब्याट्रीको बाँकी क्षमताले गुणा गर्नु हो। यो विधिले सामान्यतया ब्याट्री SOC को क्यालिब्रेसन विधिको रूपमा वा ब्याट्रीको ढिलो मर्मतसम्भारमा यो विधि प्रयोग गर्दछ, र यो अपेक्षाकृत सरल, भरपर्दो छ, र ब्याट्री SOC मान थाहा नपाई परिणाम अपेक्षाकृत सही छ।

सबै प्रभावकारी रूपमा। यद्यपि, डिस्चार्ज परीक्षण विधिमा दुई कमजोरीहरू छन्: पहिलो, यस विधिको परीक्षण प्रक्रियालाई धेरै समय लाग्छ; दोस्रो, यो विधि प्रयोग गर्दा, विद्युतीय सवारी साधनबाट लक्षित ब्याट्री हटाउन आवश्यक हुन्छ, त्यसैले यो विधिलाई काम गर्ने अवस्थामा पावर ब्याट्री गणना गर्न प्रयोग गर्न सकिँदैन। (३) ओपन सर्किट भोल्टेज विधि ब्याट्रीको ओपनिङ भोल्टेज र OCVOTAGE, OCV) र ब्याट्रीको आन्तरिक लिथियम आयन सांद्रता बीचको परिवर्तन सम्बन्धमा आधारित छ, र अप्रत्यक्ष रूपमा यो र ब्याट्री SOC बीचको सम्बन्धित सम्बन्धमा फिट हुन्छ।

वास्तविक सञ्चालन गर्दा, ब्याट्री निश्चित डिस्चार्ज अनुपात (सामान्यतया १c) ले भरिएपछि डिस्चार्ज बन्द नभएसम्म ब्याट्री डिस्चार्ज गर्नु आवश्यक हुन्छ, र डिस्चार्ज प्रक्रिया अनुसार OCV र SOC बीचको सम्बन्ध प्राप्त हुन्छ। जब ब्याट्री वास्तविक सञ्चालन अवस्थामा हुन्छ, ब्याट्रीको दुबै छेउमा रहेको भोल्टेज मान अनुसार OCV-SoC रिलेशनल तालिका फेला पारेर हालको ब्याट्री SOC प्राप्त गर्न सकिन्छ। यो विधि विभिन्न ब्याट्रीहरूको लागि प्रभावकारी भए तापनि, यसमा स्व-दोषहरू पनि छन्: पहिलो, OCV मापन गर्नु अघि लक्षित ब्याट्रीलाई १ घण्टा भन्दा बढी समयसम्म उभिन अनुमति दिनुपर्छ, जसले गर्दा स्थिर अन्त्य भोल्टेज प्राप्त गर्न ब्याट्रीमा आन्तरिक इलेक्ट्रोलाइट समान रूपमा वितरण हुन्छ; दोस्रो, ब्याट्री फरक तापक्रममा हुन्छ वा फरक जीवनकालमा, खुला सर्किट एउटै भए पनि, वास्तवमा SOC फरक हुन सक्छ, र मापन परिणाम यस विधिको दीर्घकालीन प्रयोगमा पूर्ण रूपमा सही हुने ग्यारेन्टी छैन।

त्यसकारण, खुला सर्किट भोल्टेज विधि डिस्चार्ज परीक्षण विधि जस्तै हो, चलिरहेको ब्याट्री SOC अनुमानमा लागू हुँदैन। (४) कालमन फिल्टरिङ विधि कालमन फिल्टरिङ विधि १९६० को दशकमा "रेखीय फिल्टरिङ र पूर्वानुमान सिद्धान्तको नयाँ उपलब्धिहरू" मा फिल्टर गरिएको एक नयाँ प्रकारको अनुकूलित आत्म-प्रतिगमन डेटा हो। एल्गोरिथ्म।

एल्गोरिथ्मको सार यो हो कि जटिल गतिशील प्रणालीको अवस्थालाई न्यूनतम मध्यस्थताको सिद्धान्त अनुसार जटिल गतिशील प्रणालीको अवस्थाको लागि अनुकूलित गर्न सकिन्छ। कालमन फिल्टरिङ विधिमा गैर-रैखिक गतिशील प्रणालीहरू प्रणालीको स्टेट स्पेस मोडेलमा रेखीय हुनेछन्। वास्तविक अनुप्रयोगको समयमा, प्रणालीलाई हालको समयको अवलोकन गरिएको मानको साथ अद्यावधिक गरिन्छ, त्यसपछि हालको समयको अवलोकन गरिएको मान।

"पूर्वानुमान - मापन - सुधार गरिएको" मोड, प्रणालीको अनियमित विचलन र हस्तक्षेप हटाउँदै। जब पावरट्रेनको SOC कालमन फिल्टरिङ विधि प्रयोग गरेर अनुमान गरिन्छ, ब्याट्रीलाई पावर प्रणालीको रूपमा स्टेट स्पेस मोडेलमा रूपान्तरण गरिन्छ, र SOC मोडेल भित्र स्टेट भेरिएबल बन्छ। स्थापित प्रणाली एक रेखीय असन्तुलित प्रणाली हो।

कालमन फिल्टरिङ विधिले प्रणालीको प्रारम्भिक त्रुटिलाई मात्र सच्याउने नभई, यसले प्रणालीको आवाजलाई प्रभावकारी रूपमा दबाउन सक्छ, त्यसैले सञ्चालन अवस्थाहरूमा विद्युतीय सवारी साधनको पावर ब्याट्रीहरूको SOC अनुमानमा महत्त्वपूर्ण अनुप्रयोग मान हुन्छ। यद्यपि, विधिमा दुई-बिन्दु दोषहरू पनि छन्: एक, कालमन फिल्टरिङ विधिले SOC को शुद्धता धेरै हदसम्म ब्याट्री मोडेलको शुद्धतामा निर्भर गर्दछ भन्ने अनुमान गर्दछ, काम गर्ने विशेषताहरू आफैंमा अत्यधिक गैर-रैखिक पावर ब्याट्री हो, कालमन फिल्टरिङ विधिमा रेखीयकरण पछि, कुनै त्रुटि नहुनु अपरिहार्य छ, र यदि मोडेल स्थापित भयो भने, अनुमानित परिणाम आवश्यक रूपमा विश्वसनीय हुँदैन; दोस्रो, संलग्न विधि धेरै जटिल छ, गणनाको मात्रा अत्यन्त ठूलो छ, र गणना गरिएको गणना अवधि लामो छ, र हार्डवेयर प्रदर्शन आवश्यकताहरू। (५) स्नायु सञ्जाल विधि स्नायु सञ्जाल विधि मानव मस्तिष्क र यसको न्यूरोनको एनालग हो जुन गैर-रेखीय प्रणालीहरूको लागि नयाँ प्रकारको एल्गोरिथ्मसँग व्यवहार गर्न प्रयोग गरिन्छ।

यसलाई ब्याट्रीको आन्तरिक संरचनाको गहन अनुसन्धान आवश्यक पर्दैन, केवल लक्षित ब्याट्रीबाट पहिले नै ठूलो संख्यामा काम गर्ने विशेषताहरू निकाल्नु पर्छ। आउटपुट नमूनाबाट रनमा SOC मान प्रविष्ट गर्नुहोस् र विधि प्रयोग गरेर स्थापित प्रणालीमा इनपुट गर्नुहोस्। पछिको प्रशोधनमा यो विधि अपेक्षाकृत सरल छ, अर्थात्, यसले ब्याट्री मोडेललाई रेखीयकरणको रूपमा बनाउन कालमन फिल्टरिङ विधिको त्रुटिलाई प्रभावकारी रूपमा बेवास्ता गर्न सक्छ, र वास्तविक समयमा ब्याट्रीको गतिशील प्यारामिटरहरू प्राप्त गर्न सक्छ।

यद्यपि, तंत्रिका सञ्जाल विधिको पूर्व-कार्यशील मात्रा अपेक्षाकृत ठूलो छ, र प्रणालीलाई तालिम दिन ठूलो संख्यामा थप र व्यापक लक्ष्य नमूना डेटा आवश्यक पर्दछ। डेटा र तालिम प्रशिक्षणको विधिले SOC को अनुमान शुद्धतालाई ठूलो मात्रामा असर गरिरहेको छ। थप रूपमा, ब्याट्रीको तापक्रम, स्व-डिस्चार्ज अनुपात र ब्याट्रीको उमेर बढ्ने जटिल कार्य अन्तर्गत, यो विधि लामो समयसम्म एउटै सेटको ब्याट्रीको SOC मान अनुमान गर्न प्रयोग गरिन्छ, र यसको शुद्धता पनि ठूलो छुट हुनेछ।

त्यसकारण, पावर ब्याट्रीको SOC अनुमान कार्यमा यो विधि धेरै सामान्य छैन।