Babandingan métode prediksi pikeun ngecas litium batré kaayaan muatan (SOC) métode prediksi ngabandingkeun

著者：Iflowpower – Dodavatel přenosných elektráren

Kahiji, kaayaan muatan (SOC) hartina SOC nyaeta stateofcharge, nujul kana kaayaan muatan batré. Tina sudut anu béda sapertos listrik, énergi, jsb, SOC ngagaduhan rupa-rupa harti anu béda.

SOC of the US Advanced Battery Federation (USABC) geus loba dipaké, nyaéta rasio kapasitas dipeunteun dina kakuatan sésana jeung kaayaan anu sarua dina laju ngurangan tangtu. Rumus itungan pakait nyaéta: qm, kapasitas ngurangan maksimum nalika batréna discharged nurutkeun arus konstan I; Q (di) aya dina waktos T, batréna ngaleupaskeun batré handapeun batré handapeun batréna. Kadua, métode prediksi kaayaan muatan batré litium-ion Kaayaan muatan tina batré ion litium mangrupakeun salah sahiji parameter penting tina sistem manajemen batré, tapi ogé jadi dadasar pikeun muatan jeung ngurangan strategi kontrol sakabeh mobil jeung karya kasatimbangan batré.

Sanajan kitu, alatan pajeulitna batré litium-ion sorangan, kaayaan toned na teu bisa diala ku ukur langsung, ngan nurutkeun ciri éksternal tangtu batré, kayaning résistansi internal tina batré, tegangan circuit kabuka, suhu, ayeuna, jsb. parameter patali, ngagunakeun parameter patali. Kurva ciri atawa rumus ngitung pikeun ngalengkepan karya prediksi dina kaayaan muatan.

Estimasi kaayaan muatan batré litium-ion henteu linier. Ayeuna, metodeu ayeuna umum penting pikeun ngaleupaskeun ékspérimén, metode tegangan sirkuit kabuka, titik kaamanan, metode panyaring Kalman, metode jaringan saraf, jsb. 1 Prinsip métode tés ngurangan ékspérimén discharge nyaéta sangkan batré dina kaayaan ngurangan uninterrupted dina arus konstan, ngitung jumlah discharged nalika ngurangan nu datang dina tegangan cutoff.

Nilai pretreatment tina nilai ayeuna konstan jeung waktu ngurangan padamelan nalika nilai kakuatan ngurangan ieu discharged. Métode ékspérimén ngaleupaskeun sering ngira-ngira kaayaan ngeusi batre dina kaayaan laboratorium, sareng seueur pabrik batré ogé nganggo metode ngaleupaskeun pikeun nguji batré. Kauntungannana anu signifikan nyaéta metodeu anu sederhana, sareng akurasi estimasi anu kawilang luhur.

disadvantage ieu ogé disorot: teu bisa dimuat, sarta pikeun ngeusian jumlah badag waktu pangukuran, sarta nalika pangukuran ngurangan, batréna kudu interrupted, ku kituna batréna ieu disimpen offline, jadi teu bisa diukur online. Batré mobil listrik dina nyetir parantos damel dina kaayaan berpungsi, sareng arus discharge na henteu konstan, metode ieu henteu tiasa dianggo. Sanajan kitu, métode ékspérimén ngurangan bisa dipaké dina nangtukeun overhaul batré jeung model parameter.

2 Métode tegangan Buka-circuit Batré rélatif stabil sanggeus lila, sarta hubungan fungsional antara tegangan circuit kabuka jeung kaayaan batré-muatan ogé rélatif stabil. Lamun hayang meunangkeun nilai kaayaan muatan batré, Anjeun ngan perlu ngukur tegangan circuit kabuka dina duanana tungtung batréna, sarta ménta inpo nu saluyu ngalawan kurva OCV-SOC. Kauntungannana metoda tegangan circuit kabuka nyaéta pikeun beroperasi basajan, ngan ukur ngukur nilai tegangan muka peta kurva karakteristik pikeun ménta nilai kaayaan muatan.

Sanajan kitu, aya loba shortcomings: Kahiji sakabeh, dina raraga neangan nilai akurat, éta kudu nyieun tegangan batré dina kaayaan rélatif stabil, tapi batréna mindeng diwenangkeun nangtung pikeun lila, ku kituna sarat ngawaskeun real-time teu bisa wareg. Mobil listrik parkir lila. Nalika rasio ngecas batré béda, saprak fluctuations arus ngarobah tegangan buka batré, tegangan circuit kabuka tina pak batré téh inconsistent, ku kituna diprediksi kakuatan sésana jeung batré kakuatan sésana sabenerna boga simpangan badag.

3 AmateThe Points Perancis Hukum Integral teu nganggap pamakéan jero batréna, nurutkeun fitur éksternal tangtu sistem, kayaning arus, waktu, santunan suhu, jeung sajabana, ku ngahijikeun waktos sareng ayeuna, sakapeung nambahan sababaraha santunan Faktor ieu diitung keur ngitung jumlah total kakuatan ngalir kaluar tina batré keur estimasi kaayaan muatan batré. Ayeuna, waktos operasi seueur dianggo dina sistem manajemén batré.

Rumus itungan métode titik kaamanan nyaéta kieu: Rumus, SOC0 nyaéta nilai listrik awal kaayaan muatan batré; CE nyaéta kapasitas dipeunteun batréna; abdi (t) mangrupakeun muatan jeung ngurangan arus batré dina waktos T; T nyaéta waktu muatan jeung ngurangan; η nyaéta koefisien laju muatan jeung ngurangan, sarta disebut koefisien efisiensi Cullen, nu ngagambarkeun dissipation kakuatan batré di jero batré salila prosés muatan jeung ngurangan, nu umumna dumasar kana magnification jeung faktor koreksi suhu tina ngurangan muatan. Kauntungannana hukum integral kaamanan nyaéta yén watesan batré sorangan relatif leutik, métode itungan basajan, bisa dipercaya, sarta bisa ngalakukeun estimasi real-time dina kaayaan muatan batré. disadvantage teh nya eta sabab metoda pangukuran kaamanan dideteksi dina kontrol, lamun akurasi ngumpulkeun arus teu luhur, kaayaan muatan awal dibikeun boga kasalahan nu tangtu, jeung extension tina sistem ngajalankeun waktos, kasalahan laun bakal accumulate, sahingga mangaruhan hasil prediksi tina kaayaan muatan.

Sarta alatan métode titik kaamanan ngan dianalisis tina ciri luar, aya kasalahan tangtu dina multi-link. Ieu bisa ditempo ti rumus itungan metoda titik kaamanan, sarta kakuatan awal batréna boga pangaruh badag dina akurasi hasil itungan. Pikeun ningkatkeun akurasi pangukuran ayeuna, sensor ayeuna kinerja tinggi biasana diukur, tapi ieu ngaronjat.

Pikeun tujuan ieu, seueur sarjana nerapkeun metode tegangan sirkuit kabuka sedengkeun metode integral kaamanan aplikasi, digabungkeun sareng duanana. Metodeu tegangan sirkuit kabuka dianggo pikeun ngira-ngira kaayaan muatan awal batré, sareng metode koréksi terpadu dianggo sacara real waktos sareng nambihan faktor koreksi pikeun ningkatkeun akurasi itungan. 4 Kalman nyaring métode Kalman nyaring algoritma mangrupakeun estimasi sarua minimum waktu domain kaayaan téori spasi, nu kagolong kana kategori estimasi statistik, sarta makro nyaéta pikeun ngurangan sarta ngaleungitkeun dampak noise dina sinyal observasi.

Inti téh pangalusna. Diperkirakeun yén input sistem valid pikeun variabel status dina dasar premis. Prinsip dasar tina algoritma ieu ngagunakeun modél spasi status noise jeung sinyal salaku model algoritma, lamun diukur, nilai observasi tina waktu ayeuna jeung nilai estimasi tina waktu saméméhna, sarta update estimasi tina variabel status.

Algoritma nyaring Karman ngaramalkeun kaayaan muatan batré litium ion anu ageung, sareng nganggo nilai tegangan anu diukur pikeun ngabenerkeun nilai prediksi awal. Kauntungannana metode panyaring Kalman nyaéta yén komputer cocog pikeun ngolah data operasional sacara real-time, rentang aplikasi anu lega, tiasa dianggo pikeun sistem nonlinier, sareng gaduh pangaruh anu hadé dina prediksi kaayaan muatan kendaraan listrik nalika nyetir. Karugian metode panyaring Kalman nyaéta katepatan modél batré gumantung, pikeun ningkatkeun akurasi sareng akurasi hasil ramalan algoritma, ngadamel modél batré anu tiasa dipercaya.

Salaku tambahan, algoritma panyaring Kalman langkung rumit, ku kituna jumlah komputasina kawilang ageung, sareng gaduh kinerja operator anu luhur. 5 Tujuan jaringan saraf tina jaringan saraf nya éta pikeun niru paripolah kecerdasan manusa, ngaliwatan struktur paralel jeung kamampuh diajar kuat pikeun ménta éksprési data, sarta bisa méré respon kaluaran pakait nalika externally bungah, sarta nyieun alus non-Linear pemetaan. Prinsip metode jaringan saraf diterapkeun kana kaayaan batré ion litium nyaéta: data éksternal sapertos sajumlah ageung voltase, arus, sareng data kaayaan muatan batré dianggo salaku conto latihan, sareng arah maju inpormasi dina jaringan saraf sorangan.

The rambatan sabalikna rambatan sarta mindahkeun kasalahan ngulang latihan jeung modifikasi, nalika kaayaan muatan diprediksi ngahontal rentang kasalahan tina sarat desain, ku cara nuliskeun data anyar pikeun ménta nilai prediksi kaayaan muatan batré. Kauntungannana metode jaringan saraf tiasa diperkirakeun pikeun ngira-ngira kaayaan positip tina sababaraha batré. Ieu lumaku lega.

Ulah nyieun model matematik husus. Ulah nganggap parobahan kimiawi kompléks dina batréna, ngan milih sampel luyu, sarta ngadegkeun modél jaringan Neural hadé, data sampel leuwih, nu leuwih luhur katepatan tina estimasi na; kasebut nyaéta dimungkinkeun pikeun nangtukeun kaayaan muatan batré iraha wae. Karugian tina metodeu jaringan saraf nyaéta akurasi, kapasitas sampel sareng distribusi sampel sampel data, kapasitas sampel, sareng distribusi sampel sareng metode latihan dipangaruhan pisan kana batré batré.

Katilu, nyimpulkeun ieu makalah pikeun bubuka basajan kana métode prediksi ayeuna sababaraha muatan batré litium-ion penting, sarta nganalisa kaunggulan jeung kalemahan masing-masing di jéntré. Kiwari, métode integrasi masih mangrupa métode prediksi kaayaan positif paling dilarapkeun. Nanging, kusabab watesan titik kaamanan titik kaamanan, éta sering réngsé ku cara sanés sapertos tegangan sirkuit kabuka sareng metode sanés pikeun nguji muatan awal batré litium-ion.

Tina sudut pandang tren pangembangan, faktor prediksi kaayaan muatan batré litium-ion beuki komprehensif, sareng metode prediksi anu dianggo sering mangrupikeun aplikasi komprehensif tina sababaraha metode, sahingga hasil ramalan langkung akurat. Leuwih ti éta, ayeuna nuju ngembangkeun model sirkuit sarimbag tina batré litium-ion, nu leuwih deukeut jeung sabenerna, ku kituna akurasi prediksi tina muatan listrik ieu salajengna ningkat.