Dinamična metoda ocenjevanja SOC baterije?

ଲେଖକ: ଆଇଫ୍ଲୋପାୱାର - ପୋର୍ଟେବଲ୍ ପାୱାର ଷ୍ଟେସନ୍ ଯୋଗାଣକାରୀ

Od razvoja tehnologije baterij se je pojavilo že veliko vrst metod za oceno SOC. Obstajajo le tradicionalne tokovne integrirane metode, notranji upor akumulatorja, preskusne metode praznjenja, metode napetosti odprtega tokokroga, napetosti obremenitve in bolj inovativne Kalmanove metode filtriranja. Teorija mehke logike in nevronsko mreženje itd.

Trenutno je ena bolj pogostih metod ocenjevanja SOC na področju sistemov za upravljanje baterij, bistvo pa je ocena SOC baterije z akumulacijo ali praznjenjem električne energije z akumulacijo ali praznjenjem z akumulacijo ali praznjenjem. Hkrati glede na stopnjo praznjenja in temperaturo baterije. Določeno nadomestilo za ocenjeni SOC.

Če je baterija definirana kot SOCT0, ko je baterija začetna v začetnem stanju polnjenja in praznjenja, je preostala zmogljivost baterije SOC po T: q, Q je nazivna zmogljivost baterije in N je učinkovitost polnjenja in praznjenja, imenovana tudi kulonska učinkovitost, njena vrednost je določena s hitrostjo polnjenja in praznjenja baterije, I je tok T. Trenutna integrirana metoda je sorazmerno preprosta in zanesljiva kot druge metode ocenjevanja SOC, vrednost SOC baterije pa je mogoče dinamično oceniti, zato se pogosto uporablja. Vendar ima ta metoda tudi dve omejitvi: ena, tokovna integralna metoda zahteva začetno vrednost SOC baterije vnaprej in natančno zbira tok, ki teče v baterijo ali iz nje, da bi bila napaka ocene čim manjša; drugič, ta metoda temelji le na zunanji značilnosti baterije, stopnja samopraznjenja baterije, stopnja staranja ter razmerje med polnjenjem in praznjenjem baterije SOC pa so do določene mere zanemarjeni.

Dolgotrajna uporaba lahko povzroči tudi povečanje merilne napake, zato je treba uvesti povezane korekcijske koeficiente. Popravite napake akumulacije. (2) Metoda preskusa praznjenja Metoda preskusa praznjenja je neprekinjeno praznjenje s konstantnim tokom do izklopne napetosti akumulatorja, čas, ki ga porabi ta postopek praznjenja, pomnožite z vrednostjo velikosti toka praznjenja, to je s preostalo zmogljivostjo akumulatorja. Metoda na splošno uporablja to metodo kot metodo umerjanja baterije SOC ali pri poznem vzdrževanju baterije in je razmeroma preprosta, zanesljiva, rezultat pa je relativno natančen, ne da bi poznali vrednost baterije SOC.

Vse učinkovito. Vendar pa obstajata dve pomanjkljivosti pri preskusni metodi praznjenja: Prvič, postopek testiranja te metode zahteva veliko časa; drugič, pri uporabi te metode je treba ciljno baterijo odstraniti iz električnega vozila, zato metode ni mogoče uporabiti za izračun napajalne baterije v delovnem stanju. (3) Metoda napetosti odprtega tokokroga temelji na razmerju spremembe med odpiralno napetostjo baterije in OCCVOTAGE, OCV) in notranjo koncentracijo litijevih ionov baterije ter se posredno ujema z ustreznim razmerjem med njo in SOC baterije.

Pri izvajanju dejanskega delovanja je treba baterijo izprazniti, potem ko je baterija napolnjena s fiksnim razmerjem praznjenja (običajno 1c), dokler se praznjenje ne ustavi, razmerje med OCV in SOC pa se pridobi v skladu s postopkom praznjenja. Ko je baterija v dejanskem delovnem stanju, je mogoče trenutni SOC baterije pridobiti z iskanjem relacijske tabele OCV-SoC glede na vrednost napetosti na obeh koncih baterije. Čeprav je metoda učinkovita za različne baterije, obstajajo tudi lastne napake: Prvič, ciljna baterija mora stati več kot 1 uro pred merjenjem OCV, s čimer se notranji elektrolit v bateriji enakomerno porazdeli, da se doseže stabilna končna napetost; drugič, baterija je pri različnih temperaturah ali v različni življenjski dobi, čeprav je odprto vezje enako, se lahko dejanski SOC razlikuje in ni zagotovljeno, da bo rezultat meritve popolnoma natančen pri dolgoročni uporabi te metode.

Zato je metoda napetosti odprtega tokokroga enaka metodi preskusa praznjenja in ne velja za oceno SOC delujoče baterije. (4) Kalmanova metoda filtriranja Metoda filtriranja KALMAN je nova vrsta optimiziranih samoregresijskih podatkov, filtriranih v "Novih dosežkih teorije linearnega filtriranja in napovedovanja" v šestdesetih letih prejšnjega stoletja. algoritem.

Bistvo algoritma je v tem, da lahko stanje kompleksnega dinamičnega sistema optimiziramo za stanje kompleksnega dinamičnega sistema po principu minimuma meanowns. Nelinearni dinamični sistemi bodo linearni v modelu prostora stanja sistema v metodi Kalmanovega filtriranja. Pri dejanski aplikaciji se sistem posodobi z opazovano vrednostjo trenutnega časa, ki ji sledi opazovana vrednost trenutnega časa.

Način "Napoved - Merjenje - Popravljeno", ki odpravlja naključna odstopanja in motnje sistema. Ko je SOC pogonskega sklopa ocenjen z metodo Kalmanovega filtriranja, se baterija pretvori v model prostora stanja v obliki napajalnega sistema, SOC pa postane spremenljivka stanja znotraj modela. Vzpostavljeni sistem je linearni diskretni sistem.

Ker Kalmanova metoda filtriranja ne popravi samo začetne napake sistema, lahko učinkovito zatre sistemski hrup, zato je pomembna vrednost uporabe pri oceni SOC baterij električnih vozil v pogojih delovanja. Vendar pa ima metoda tudi dvotočkovne napake: ena, Kalmanova metoda filtriranja ocenjuje, da je natančnost SOC v veliki meri odvisna od natančnosti modela baterije, same delovne lastnosti so zelo nelinearne, pri Kalmanovi metodi filtriranja. Po linearizaciji je neizogibno, da ni napake, in če je model vzpostavljen, ocenjeni rezultat ni nujno zanesljiv; drugič, uporabljena metoda je zelo zapletena, količina izračuna je izjemno velika, izračunano obdobje izračuna je daljše in zahteve glede zmogljivosti strojne opreme. (5) Metoda nevronske mreže Metoda nevronske mreže je analog človeških možganov in njegovih nevronov, ki se uporabljajo za obravnavo nove vrste algoritmov za nelinearne sisteme.

Ne zahteva poglobljene raziskave notranje strukture baterije, le vnaprej izloči veliko delovnih karakteristik iz ciljne baterije. Vnesite vrednost SOC v seriji iz izhodnega vzorca in jo vnesite v sistem, vzpostavljen z uporabo metode. Metoda je razmeroma enostavna pri kasnejši obdelavi, kar pomeni, da se lahko učinkovito izogne ​​napaki Kalmanove metode filtriranja, da naredi model baterije kot linearizacijo, in lahko pridobi dinamične parametre baterije v realnem času.

Vendar pa je predhodni delovni obseg metode nevronske mreže razmeroma velik in za usposabljanje sistema je potrebno veliko več in obsežnejših ciljnih podatkov o vzorcu. Metoda podatkov o usposabljanju in usposabljanje v veliki meri vplivata na natančnost ocene SOC. Poleg tega se pod zapletenim delovanjem temperature baterije, razmerja samopraznjenja in staranja baterije metoda uporablja za oceno vrednosti SOC istega niza baterij za dolgo časa, njena natančnost pa bo tudi velik popust.

Zato ta metoda ni zelo pogosta pri ocenjevanju SOC napajalne baterije.