Método de estimativa de SOC de bateria dinâmica?

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Desde o desenvolvimento da tecnologia de baterias, muitos tipos de métodos usados ​​para estimar o SOC já surgiram. Existem apenas métodos tradicionais de integração de corrente, resistência interna da bateria, métodos de teste de descarga, métodos de tensão de circuito aberto, tensões de carga e métodos mais inovadores de filtragem de Kalman. Teoria lógica fuzzy e redes neurais, etc.

Atualmente, é um dos métodos de estimativa de SOC mais comuns no campo do sistema de gerenciamento de baterias, e a essência é estimar o SOC da bateria acumulando ou descarregando eletricidade. Ao mesmo tempo, de acordo com a taxa de descarga e a temperatura da bateria. Uma certa compensação para o SOC estimado.

Se a bateria for definida como SOCT0 quando a bateria estiver no estado inicial de carga e descarga, então a capacidade restante da bateria SOC após T é: q, Q é a capacidade nominal da bateria e N é a eficiência de carga e descarga, também chamada de eficiência de Coulomb, seu valor é a taxa de carga e descarga da bateria é determinada, I é a corrente de T. O método integrado atual é relativamente simples e confiável do que outros métodos de estimativa de SOC, e o valor de SOC da bateria pode ser estimado dinamicamente, por isso é amplamente utilizado. No entanto, esse método também tem duas limitações: uma, o método integral de corrente requer um valor SOC inicial da bateria com antecedência e coleta com precisão a corrente que flui para dentro ou para fora da bateria, a fim de fazer com que o erro de estimativa seja o menor possível; segundo, esse método é baseado apenas nas características externas da bateria, e a taxa de autodescarga da bateria, o grau de envelhecimento e a taxa de carga e descarga do SOC da bateria são ignorados até certo ponto.

O uso a longo prazo também pode causar a expansão do erro de medição, por isso é necessário introduzir coeficientes de correção relacionados para corrigir erros de acumulação. (2) Método de teste de descarga O método de teste de descarga consiste em descarregar continuamente a corrente constante até a tensão de corte da bateria, multiplicando o tempo usado por este processo de descarga pelo valor do tamanho da corrente de descarga, ou seja, a capacidade restante da bateria. O método geralmente usa esse método como um método de calibração do SOC da bateria ou na manutenção tardia da bateria, e é relativamente simples, confiável e o resultado é relativamente preciso sem conhecer o valor do SOC da bateria.

Tudo efetivamente. No entanto, há duas deficiências no método de teste de descarga: primeiro, o processo de teste desse método exige muito tempo; segundo, ao usar esse método, é necessário remover a bateria alvo do veículo elétrico, portanto, o método não pode ser usado para calcular a potência da bateria em estado de funcionamento. (3) O método de tensão de circuito aberto é baseado na relação de mudança entre a tensão de abertura da bateria e a OCVOTAGEM, OCV) e a concentração interna de íons de lítio da bateria, e ajusta indiretamente a relação correspondente entre ela e o SOC da bateria.

Ao realizar a operação real, é necessário descarregar a bateria depois que ela estiver cheia com uma taxa de descarga fixa (geralmente 1c) até que a descarga seja interrompida, e a relação entre OCV e SOC seja obtida de acordo com o processo de descarga. Quando a bateria está em um estado operacional real, o SOC atual da bateria pode ser obtido encontrando a tabela relacional OCV-SoC de acordo com o valor de tensão em ambas as extremidades da bateria. Embora o método seja eficaz para várias baterias, ele também apresenta defeitos: primeiro, a bateria alvo deve permanecer em repouso por mais de 1 hora antes de medir o OCV, distribuindo uniformemente o eletrólito interno na bateria para obter uma tensão final estável; segundo, a bateria está em temperaturas diferentes ou durante vidas úteis diferentes, embora o circuito aberto seja o mesmo, o SOC real pode ser diferente, e o resultado da medição não tem garantia de ser totalmente preciso no uso a longo prazo deste método.

Portanto, o método de tensão de circuito aberto é o mesmo que o método de teste de descarga e não se aplica à estimativa do SOC da bateria em funcionamento. (4) Método de filtragem de Kalman O método de filtragem de KALMAN é um novo tipo de dados de autorregressão otimizados filtrados nas "Novas Conquistas da Filtragem Linear e Teoria de Previsão" na década de 1960. algoritmo.

A essência do algoritmo é que o estado do sistema dinâmico complexo pode ser otimizado para o estado do sistema dinâmico complexo de acordo com o princípio de valores médios mínimos. Sistemas dinâmicos não lineares serão lineares em um modelo de espaço de estado do sistema no método de filtragem de Kalman. Quando a aplicação real, o sistema é atualizado com o valor observado do tempo atual, seguido pelo valor observado do tempo atual.

Modo "Previsão - Medição - Corrigido", eliminando o desvio e a interferência do sistema aleatório. Quando o SOC do trem de força é estimado usando o método de filtragem de Kalman, a bateria é convertida em um modelo de espaço de estado na forma de um sistema de energia, e o SOC se torna uma variável de estado dentro do modelo. O sistema estabelecido é um sistema linear discreto.

Como o método de filtragem de Kalman não apenas corrige o erro inicial do sistema, ele pode efetivamente suprimir o ruído do sistema, portanto, há um valor de aplicação significativo na estimativa do SOC de baterias de energia de veículos elétricos em condições de operação. No entanto, o método também apresenta dois defeitos pontuais: um, o método de filtragem de Kalman estima que a precisão do SOC depende em grande parte da precisão do modelo de bateria, as características de trabalho em si são altamente não lineares, no método de filtragem de Kalman após a linearização, é inevitável que não haja erro e, se o modelo for estabelecido, o resultado estimado não é necessariamente confiável; o segundo, o método envolvido é muito complicado, a quantidade de cálculo é extremamente grande e o período de cálculo calculado é mais longo e os requisitos de desempenho de hardware. (5) Método de rede neural O método de rede neural é um método analógico do cérebro humano e seu neurônio usado para lidar com um novo tipo de algoritmo para sistemas não lineares.

Não requer pesquisa aprofundada da estrutura interna da bateria, apenas a extração antecipada de um grande número de características de funcionamento da bateria alvo. Insira o valor SOC na execução a partir da amostra de saída e insira-o no sistema estabelecido usando o método. O método é relativamente simples no processamento posterior, ou seja, pode efetivamente evitar o erro do método de filtragem de Kalman para tornar o modelo de bateria linearizado e pode obter os parâmetros dinâmicos da bateria em tempo real.

Entretanto, o volume de pré-trabalho do método de rede neural é relativamente grande, e um número maior e mais abrangente de dados de amostra de destino é necessário para treinar o sistema. O método de treinamento de dados e treinamento afeta amplamente a precisão da estimativa do SOC. Além disso, sob a ação complexa da temperatura da bateria, taxa de autodescarga e envelhecimento da bateria, o método é usado para estimar o valor SOC do mesmo conjunto de baterias por um longo tempo, e sua precisão também terá grande desconto.

Portanto, esse método não é muito comum no trabalho de estimativa de SOC da bateria de energia.