Primerjava metod napovedi za primerjavo metod napovedi stanja napolnjenosti litijeve baterije (SOC).

Awdur: Iflowpower - Leverantör av bärbar kraftverk

Prvič, stanje napolnjenosti (SOC), kar pomeni, da je SOC stanje napolnjenosti, se nanaša na stanje napolnjenosti baterije. Z različnih zornih kotov, kot so elektrika, energija itd., ima SOC različne pomene.

SOC združenja ameriških naprednih baterij (USABC) se pogosto uporablja, in sicer razmerje nazivne zmogljivosti pri preostali moči in enakih pogojih pri določeni stopnji praznjenja. Ustrezna formula za izračun je: qm, največja zmogljivost praznjenja, ko je baterija izpraznjena glede na konstantni tok I; Q (in) je v času T, baterija sprosti baterijo pod baterijo pod baterijo. Drugič, metoda napovedovanja stanja napolnjenosti litij-ionske baterije Stanje napolnjenosti litij-ionske baterije je eden od pomembnih parametrov sistema za upravljanje baterije, a tudi osnova za strategijo nadzora polnjenja in praznjenja celotnega avtomobila in ravnovesja baterije.

Vendar pa zaradi kompleksnosti same litij-ionske baterije njenega raztrganega stanja ni mogoče pridobiti z neposrednim merjenjem, le glede na nekatere zunanje značilnosti baterije, kot so notranji upor baterije, napetost odprtega tokokroga, temperatura, tok itd. povezani parametri, z uporabo povezanih parametrov. Karakteristična krivulja ali formula za izračun za dokončanje napovedovanja stanja napolnjenosti.

Ocena stanja napolnjenosti litij-ionske baterije je nelinearna. Trenutno je običajna metoda pomembna za poskus praznjenja, metodo napetosti odprtega tokokroga, varnostne točke, metodo Kalmanovega filtriranja, metodo nevronske mreže itd. 1 Načelo preskusne metode praznjenja pri praznjenju je, da se baterija neprekinjeno prazni pri stalnem toku, izračuna količina izpraznjene količine, ko praznjenje doseže mejno napetost.

Vrednost predobdelave vrednosti konstantnega toka in časa praznjenja, uporabljenega, ko se vrednost moči praznjenja izprazni. Metoda poskusa praznjenja pogosto oceni stanje napolnjenosti baterije v laboratorijskih pogojih, mnogi proizvajalci baterij pa uporabljajo tudi metodo praznjenja za testiranje baterije. Njena bistvena prednost je, da je metoda preprosta, natančnost ocenjevanja pa razmeroma visoka.

Poudarjena je tudi pomanjkljivost: ni ga mogoče naložiti in zavzeti veliko časa merjenja, pri merjenju praznjenja pa je treba baterijo prekiniti, tako da je baterija postavljena brez povezave, zato je ni mogoče meriti na spletu. Akumulator električnega avtomobila med vožnjo je deloval v delovnem stanju in njegov tok praznjenja ni konstanten, ta metoda ni uporabna. Vendar pa se lahko metoda poskusa praznjenja uporabi pri določanju remonta baterije in modela parametrov.

2 Metoda napetosti odprtega tokokroga Baterija je po dolgem času razmeroma stabilna, razmeroma stabilno pa je tudi funkcionalno razmerje med napetostjo odprtega tokokroga in stanjem napolnjenosti baterije. Če želite pridobiti vrednost stanja napolnjenosti baterije, morate le izmeriti napetost odprtega tokokroga na obeh koncih baterije in pridobiti ustrezne informacije glede na krivuljo OCV-SOC. Prednost metode napetosti odprtega tokokroga je preprosto delovanje, preprosto izmerite karto krivulje nadzora vrednosti odprte napetosti, da dobite vrednost stanja napolnjenosti.

Vendar pa obstaja veliko pomanjkljivosti: najprej, da bi dobili točne vrednosti, mora napetost baterije zagotoviti v razmeroma stabilnem stanju, vendar je baterija pogosto dovoljena stati dlje časa, tako da zahteve za spremljanje v realnem času ne morejo biti izpolnjene. Dolgotrajno parkiranje električnega avtomobila. Ko je razmerje polnjenja baterije drugačno, ker nihanja toka spremenijo odpiralno napetost baterije, napetost odprtega tokokroga paketa baterij ni skladna, tako da imata predvidena preostala moč in dejanska preostala moč baterije veliko odstopanje.

3 AmateThe Points France Integral Law ne upošteva uporabe notranjosti baterije glede na nekatere zunanje značilnosti sistema, kot so tok, čas, temperaturna kompenzacija itd., z integracijo časa in toka, včasih doda nekaj kompenzacije. Faktor se izračuna za izračun skupne količine energije, ki teče iz baterije, da se oceni stanje napolnjenosti baterije. Trenutno se čas delovanja pogosto uporablja v sistemih za upravljanje baterij.

Formula za izračun metode varnostnih točk je naslednja: Formula, SOC0 je začetna električna vrednost stanja napolnjenosti baterije; CE je nazivna zmogljivost baterije; i (t) je tok polnjenja in praznjenja baterije v času T; T je čas polnjenja in praznjenja; η je koeficient hitrosti polnjenja in praznjenja in se imenuje Cullenov koeficient učinkovitosti, ki predstavlja disipacijo moči baterije znotraj baterije med postopkom polnjenja in praznjenja, ki na splošno temelji na povečavi in ​​temperaturnem korekcijskem faktorju praznjenja pri polnjenju. Prednost varnostnega integralnega zakona je, da so omejitve same baterije relativno majhne, ​​metoda izračuna je enostavna, zanesljiva in lahko izvede oceno stanja napolnjenosti baterije v realnem času. Pomanjkljivost je, da ker je v krmilniku zaznana metoda varnostnega merjenja, če zbiralna natančnost toka ni visoka, ima dano začetno stanje napolnjenosti določeno napako, s podaljšanjem časa delovanja sistema se bo napaka postopoma kopičila in tako vplivala na rezultat napovedi stanja napolnjenosti.

In ker se metoda varnostnih točk analizira samo z zunanjih značilnosti, obstaja določena napaka v večpovezavi. To je razvidno iz formule za izračun metode varnostnih točk, začetna moč baterije pa močno vpliva na točnost rezultatov izračuna. Da bi izboljšali natančnost merjenja toka, se običajno merijo visokozmogljivi tokovni senzorji, vendar se to poveča.

V ta namen so mnogi učenjaki uporabili metodo napetosti odprtega tokokroga, medtem ko so uporabili metodo varnostnega integrala v kombinaciji z obema. Metoda napetosti odprtega tokokroga se uporablja za oceno začetnega stanja napolnjenosti baterije, integrirana korekcijska metoda pa se uporablja v realnem času in dodaja korekcijske faktorje za izboljšanje natančnosti izračuna. 4 Metoda Kalmanovega filtriranja Kalmanov algoritem filtriranja je minimalna ekvivalentna ocena teorije prostora stanj v časovni domeni, ki spada v kategorijo statistične ocene, makro pa je zmanjšati in odpraviti vpliv šuma na opazovalni signal.

Jedro je najboljše. Ocenjuje se, da je vnos sistema veljaven za statusne spremenljivke na predpostavki. Osnovno načelo tega algoritma je uporaba modela statusnega prostora hrupa in signala kot modela algoritma, pri merjenju opazovane vrednosti trenutnega časa in ocenjene vrednosti prejšnjega časa ter posodobitve ocene statusne spremenljivke.

Algoritem za filtriranje Karman napove bistveno stanje napolnjenosti litij-ionske baterije in uporabi izmerjeno vrednost napetosti, da popravi vrednost predhodne napovedi. Prednost metode Kalmanovega filtriranja je v tem, da je računalnik primeren za operativno obdelavo podatkov v realnem času, širok spekter uporabe, lahko se uporablja za nelinearne sisteme in dobro vpliva na napoved stanja napolnjenosti električnih vozil med vožnjo. Pomanjkljivost Kalmanove metode filtriranja je, da je natančnost modela baterije odvisna, da bi izboljšali točnost in točnost rezultatov napovedi algoritma, vzpostavite zanesljiv model baterije.

Poleg tega je algoritem Kalmanove metode filtriranja bolj zapleten, zato je njegova računska količina relativno velika in ima visoko zmogljivost operaterja. 5 Namen nevrološke mreže nevronske mreže je posnemati človeško inteligentno vedenje, s pomočjo vzporedne strukture in močne učne sposobnosti za pridobivanje izraza podatkov, in lahko daje ustrezen izhodni odziv, ko je vzburjen od zunaj, in naredi dobro nelinearno preslikavo. Načelo metode nevronske mreže, ki se uporablja za stanje litij-ionske baterije, je naslednje: zunanji podatki, kot so veliko število ustreznih napetosti, tokov in podatki o stanju napolnjenosti baterije, se uporabljajo kot vzorec za usposabljanje in smer naprej informacij v sami nevronski mreži.

Povratno širjenje širjenja in prenos napak ponavljajoče se usposabljanje in spreminjanje, ko predvideno stanje napolnjenosti doseže obseg napak konstrukcijskih zahtev, z vnosom novih podatkov za pridobitev vrednosti napovedi stanja napolnjenosti baterije. Prednost metode nevronske mreže je mogoče oceniti za oceno pozitivnega stanja različnih baterij. Je široko uporaben.

Ne postavljajte posebnega matematičnega modela. Ne upoštevajte zapletenih kemičnih sprememb v bateriji, samo izberite ustrezen vzorec in vzpostavite boljši model nevronske mreže, več vzorčnih podatkov, večja je natančnost njegove ocene; kadarkoli je mogoče ugotoviti napolnjenost baterije. Pomanjkljivost metode nevronske mreže je, da natančnost, vzorčna zmogljivost in vzorčna porazdelitev vzorcev podatkov, vzorčna zmogljivost ter distribucija vzorca in metode usposabljanja močno vplivajo na baterijo baterije.

Tretjič, povzemanje tega dokumenta za preprost uvod v trenutno metodo napovedovanja več pomembnih polnjenj litij-ionske baterije in podrobna analiza njihovih prednosti in slabosti. Trenutno je integracijska metoda še vedno najbolj uporabljena metoda napovedovanja pozitivnega stanja. Vendar pa se zaradi omejitev varnostnih točk varnostne točke pogosto dopolni z drugimi metodami, kot so napetosti odprtega tokokroga in druge metode za testiranje začetnega polnjenja litij-ionske baterije.

Z vidika razvojnih trendov so dejavniki za napovedovanje napolnjenosti litij-ionske baterije vse bolj celoviti, uporabljene metode napovedovanja pa so pogosto celovita uporaba več metod, zaradi česar so rezultati napovedi natančnejši. Poleg tega trenutno razvija model enakovrednega vezja litij-ionske baterije, ki je bližje dejanskemu, tako da je natančnost napovedi napolnjene električne energije še izboljšana.