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預(yù)測(cè)鋰電池荷電狀態(tài)的方法有什么

鉅大鋰電  |  點(diǎn)擊量:0  |  2023年11月29日  

鋰離子電池的荷電狀態(tài)估算是非線(xiàn)性的,目前常用的方法重要有放電實(shí)驗(yàn)法、開(kāi)路電壓法、安時(shí)積分法、卡爾曼濾波法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。


1、放電實(shí)驗(yàn)法


放電實(shí)驗(yàn)法的原理是:以恒定的電流使電池處于不間斷的放電狀態(tài),當(dāng)放電到達(dá)截止電壓時(shí)對(duì)所放電量進(jìn)行計(jì)算。放電電量值為放電時(shí)所采用的恒定電流值與放電時(shí)間的乘積值。放電實(shí)驗(yàn)法經(jīng)常在實(shí)驗(yàn)室條件下估算電池的荷電狀態(tài),并且目前許多電池廠商也采用放電法進(jìn)行電池的測(cè)試。


它的顯著優(yōu)點(diǎn)是方法簡(jiǎn)單,估算精度也相對(duì)較高。其缺點(diǎn)也很突出:不可以帶負(fù)載測(cè)量,要占用大量的測(cè)量時(shí)間,并且放電測(cè)量時(shí),必須中斷電池之前進(jìn)行的工作,使電池置于脫機(jī)狀態(tài),因此不能在線(xiàn)測(cè)量。行駛中的電動(dòng)汽車(chē)電池一直處于工作狀態(tài),其放電電流并不恒定,此法不適用。但放電實(shí)驗(yàn)法可在電池檢修和參數(shù)模型的確定中使用。


2、開(kāi)路電壓法


電池長(zhǎng)時(shí)間充分靜置后的各項(xiàng)參數(shù)相對(duì)穩(wěn)定,此時(shí)的開(kāi)路電壓與電池荷電狀態(tài)間的函數(shù)關(guān)系也是相比較較穩(wěn)定的。若想獲得電池的荷電狀態(tài)值,只需測(cè)得電池兩端的開(kāi)路電壓,并對(duì)照OCV-SOC曲線(xiàn)來(lái)獲取相應(yīng)信息。


開(kāi)路電壓法的優(yōu)點(diǎn)是操作簡(jiǎn)單,只需測(cè)量開(kāi)路電壓值對(duì)照特性曲線(xiàn)圖即可獲得荷電狀態(tài)值。但是其缺點(diǎn)有很多:首先此方法要想獲得準(zhǔn)確值,必須使電池電壓處于相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài),但電池往往要長(zhǎng)時(shí)間的靜置,方可處于此狀態(tài),從而無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)要求,往往應(yīng)用于電動(dòng)汽車(chē)長(zhǎng)時(shí)間的駐車(chē)時(shí)。


當(dāng)電池充放電比率不同的情況下,由于電流的波動(dòng)會(huì)使電池開(kāi)路電壓發(fā)生變化,從而導(dǎo)致電池組的開(kāi)路電壓不一致,使得預(yù)測(cè)的剩余電量與電池實(shí)際剩余電量出現(xiàn)較大偏差。


3、安時(shí)積分法


安時(shí)積分法不考慮電池內(nèi)部的用途機(jī)理,根據(jù)系統(tǒng)的某些外部特點(diǎn),如電流、時(shí)間、溫度補(bǔ)償?shù)龋ㄟ^(guò)對(duì)時(shí)間和電流進(jìn)行積分,有時(shí)還會(huì)加上某些補(bǔ)償系數(shù),來(lái)計(jì)算流入流出電池的總電量,從而估算電池的荷電狀態(tài)。目前安時(shí)積分法在電池管理系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用。安時(shí)積分法的計(jì)算公式如下:


式中,SOC0是電池電荷狀態(tài)的初始電量值;CE是電池的額定容量;I(t)為電池在t時(shí)刻的充放電電流;t為充放電的時(shí)間;η為充放電效率系數(shù),又被稱(chēng)作庫(kù)倫效率系數(shù),代表了充放電過(guò)程中電池內(nèi)部的電量耗散,一般以充電放電的倍率和溫度修正系數(shù)為主。


安時(shí)積分法的優(yōu)點(diǎn)是受電池自身情況的限制相對(duì)較小,計(jì)算方法簡(jiǎn)單、可靠,能夠?qū)﹄姵氐暮呻姞顟B(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)的估算。其缺點(diǎn)是由于安時(shí)計(jì)量法在控制中屬于開(kāi)環(huán)的檢測(cè),假如電流的采集精度不高,給定的初始荷電狀態(tài)有一定誤差,伴隨著系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間的延伸,之前出現(xiàn)的誤差會(huì)逐漸累積,從而影響荷電狀態(tài)的預(yù)測(cè)結(jié)果。并且由于安時(shí)積分法只是從外特性來(lái)分析荷電狀態(tài),多環(huán)節(jié)存在一定誤差。從安時(shí)積分法計(jì)算公式中可以看出,電池的初始電量對(duì)計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性影響較大。


為了能使電流測(cè)量的精度得到提高,通常采用高性能的電流傳感器來(lái)測(cè)量電流,但這樣加大了成本。為此,許多學(xué)者在應(yīng)用安時(shí)積分法的同時(shí)應(yīng)用開(kāi)路電壓法,將二者結(jié)合。開(kāi)路電壓法用來(lái)估算電池的初始荷電狀態(tài),安時(shí)積分法用于實(shí)時(shí)估算,并且在算式中添加相關(guān)修正因子,以提高計(jì)算準(zhǔn)確性。


4、卡爾曼濾波法


卡爾曼濾波算法是利用時(shí)域狀態(tài)空間理論的一種最小方差估計(jì),屬于統(tǒng)計(jì)估計(jì)的范疇,宏觀上就是盡可能減小和消除噪聲對(duì)觀測(cè)信號(hào)的影響,其核心是最優(yōu)估計(jì),即系統(tǒng)的輸入量在預(yù)估基礎(chǔ)上對(duì)狀態(tài)變量進(jìn)行的有效修正。


該算法的基本原理是:將噪聲與信號(hào)的狀態(tài)空間模型作為算法模型,在測(cè)量時(shí),應(yīng)用當(dāng)前時(shí)刻的觀測(cè)值與上一時(shí)刻的估計(jì)值,對(duì)狀態(tài)變量的估算進(jìn)行更新。卡爾曼濾波算法對(duì)鋰離子電池荷電狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)的實(shí)質(zhì)是安時(shí)積分法,同時(shí)用測(cè)量的電壓值來(lái)對(duì)初步預(yù)測(cè)得到的值進(jìn)行修正。


卡爾曼濾波法的優(yōu)點(diǎn)是適合計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)算處理,應(yīng)用范圍廣,可以用于非線(xiàn)性系統(tǒng),對(duì)行駛過(guò)程中電動(dòng)汽車(chē)的荷電狀態(tài)預(yù)測(cè)具有較好的效果。卡爾曼濾波法的缺點(diǎn)是對(duì)電池模型的準(zhǔn)確程度依賴(lài)較大,為了提高該算法預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和精度,要建立可靠的電池模型。此外,卡爾曼濾波法的算法相比較較復(fù)雜,因此其計(jì)算量也相對(duì)較大,對(duì)運(yùn)算器的性能有較高要求。


5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法


神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目的是模仿人類(lèi)的智能行為,通過(guò)并行結(jié)構(gòu)與自身較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力獲得數(shù)據(jù)表達(dá)的能力,能夠在外部激勵(lì)存在時(shí)給出相應(yīng)的輸出響應(yīng),并使具有良好的非線(xiàn)性映射能力。


神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法應(yīng)用于鋰離子電池荷電狀態(tài)檢測(cè)的原理是:將大量相對(duì)應(yīng)的電壓、電流等外部數(shù)據(jù)以及電池的荷電狀態(tài)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身學(xué)習(xí)過(guò)程中輸入信息的正向傳播和誤差傳遞的反向傳播反復(fù)進(jìn)行訓(xùn)練和修改,在預(yù)測(cè)的荷電狀態(tài)達(dá)到設(shè)計(jì)要求的誤差范圍內(nèi)時(shí),通過(guò)輸入新的數(shù)據(jù)來(lái)得到電池的荷電狀態(tài)預(yù)測(cè)值。




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