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怎樣估計(jì)鋰電池剩余電量SOC

鉅大鋰電  |  點(diǎn)擊量:0  |  2019年10月22日  

傳統(tǒng)燃油車(chē)上有油表,還有多少油,還能跑多遠(yuǎn),看一眼心里就有數(shù)了。換做是電動(dòng)汽車(chē),駕駛員則需要了解電池包還剩下多少電量。荷電狀態(tài)又叫剩余電量,SOC,StateofCharge,是反應(yīng)電池包內(nèi)當(dāng)前電量占總體可用容量百分比的一個(gè)參數(shù)。駕駛員根據(jù)滿電狀態(tài)總的里程數(shù),可以推斷出當(dāng)前電量的續(xù)航能力,也有車(chē)型直接顯示續(xù)航距離。


電量估計(jì)不準(zhǔn)確的電動(dòng)汽車(chē),往往給車(chē)主帶來(lái)一些困擾。


電量跳變,即將停車(chē)的時(shí)候,掃了一眼電量,還剩下50%,估計(jì)回程勉強(qiáng)夠用了。過(guò)一會(huì)回來(lái)發(fā)動(dòng)車(chē)子,發(fā)現(xiàn)電量指示在了40%,貌似回不去了……


突然掉電,電量還有30%的時(shí)候,一腳加速,驟然報(bào)警電量過(guò)低,停車(chē)了……


SOC的準(zhǔn)確性,一直是電動(dòng)汽車(chē)用戶詬病的重點(diǎn),在網(wǎng)絡(luò)論壇上時(shí)常能看到,電動(dòng)汽車(chē)車(chē)主說(shuō)又被放到半路的抱怨帖。發(fā)展多年的電動(dòng)汽車(chē),SOC的準(zhǔn)確估計(jì)仍然沒(méi)有做的特別好。


1SOC估計(jì)干什么用


告知駕駛員剩余里程,是SOC對(duì)駕駛員的價(jià)值,同時(shí),電動(dòng)汽車(chē)和電池包的管理控制過(guò)程,也需要SOC的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。


防止過(guò)充過(guò)放


SOC作為充放電的重要閾值,對(duì)電池包起到調(diào)節(jié)和保護(hù)作用。充電過(guò)程中,如果電池包電量過(guò)低,比如低于10%,則充電電流不能馬力全開(kāi),而是限流充電,直至達(dá)到正常電量范圍,方可放開(kāi)限制。放電階段,當(dāng)電量已經(jīng)比較低,但仍然在放電截止電量以上,比如低至20%SOC,一般會(huì)限制功率輸出,防止大電流造成系統(tǒng)觸及停車(chē)電壓,并且期望以最節(jié)能的方式運(yùn)行,跑更遠(yuǎn)的距離。


作為低電量限流閾值


為什么電池包電量較低的時(shí)候,需要設(shè)置限流策略?電量較低時(shí),電池端電壓較低,如果突然發(fā)生大電流放電,電池極化內(nèi)阻會(huì)迅速增大,使得內(nèi)阻占?jí)荷仙姵仉妱?shì)減去內(nèi)阻占?jí)汉蟮碾姵囟穗妷簞t會(huì)相應(yīng)降低。如果電流足夠大,則端電壓可能被拉低到停止供電電壓以下。如果低電壓持續(xù)時(shí)間超過(guò)延時(shí)時(shí)間,電池管理系統(tǒng)判斷電池電壓過(guò)低,無(wú)法繼續(xù)工作,需要斷電。于是主動(dòng)斷掉電池包主回路接觸器。突然的掉電于是發(fā)生了。當(dāng)然,有的車(chē)型電源主回路接觸器的控制權(quán)限在整車(chē)控制器上。


作為整車(chē)控制策略閾值


電動(dòng)汽車(chē)上有多種用電器,空調(diào),音響,轉(zhuǎn)向助力,剎車(chē)助力等等。當(dāng)SOC降低到一定程度,用電器的權(quán)限需要作出排序,比如剎車(chē)助力無(wú)論什么電量都必須供電,空調(diào)音響,電量少于一定值時(shí)必須停止供電等等。


2算法


已經(jīng)為大家熟知的算法有開(kāi)路電壓法,安時(shí)積分法和內(nèi)阻法。新近被研究較多的方法包括卡爾曼濾波法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。新的方法正在不斷涌現(xiàn),只是多數(shù)都在研究討論階段,實(shí)際應(yīng)用中的算法仍然以舊方法為主。


開(kāi)路電壓法


鋰電池的開(kāi)路電壓與電池的荷電量有明確單調(diào)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,只要獲得準(zhǔn)確的開(kāi)路電壓就可以推算出電池電量。幾款電芯的開(kāi)路電壓與SOC對(duì)應(yīng)曲線如下圖所示。


先離線測(cè)量得到不同溫度不同SOC下的開(kāi)路電壓值,形成表格。電池系統(tǒng)裝車(chē)以后,每當(dāng)出現(xiàn)停止供電狀態(tài),就可以調(diào)用表格數(shù)據(jù),根據(jù)測(cè)量得到的開(kāi)路電壓判斷電池荷電狀態(tài)。


開(kāi)路電壓法,對(duì)電池電量的判斷準(zhǔn)確,但條件限制比較多。必須在回路斷開(kāi)的情況下,電池靜置一段時(shí)間以后。這個(gè)要求使得在線測(cè)量不可能實(shí)現(xiàn)。


有人針對(duì)上述問(wèn)題展開(kāi)研究,發(fā)現(xiàn)回路停止供電一定時(shí)間后的電池端電壓與開(kāi)路電壓保持一個(gè)穩(wěn)定的關(guān)系。采用這種方法,可以避免長(zhǎng)時(shí)間靜置的過(guò)程,使得開(kāi)路電壓法的應(yīng)用范圍得到了拓展。


安時(shí)積分法


實(shí)時(shí)測(cè)量電池包主回路電流,并將其對(duì)時(shí)間積分,充電為負(fù)放電為正。放電過(guò)程,用初始電量減去積分結(jié)果,得到當(dāng)前電量;充電過(guò)程,用初始電量加上積分結(jié)果,得到當(dāng)前電量。


安時(shí)積分法的一個(gè)問(wèn)題是,初始電量的判斷,無(wú)法直接得到。另外,由于系統(tǒng)電流的波動(dòng)性很大,而電流采樣是間隔一定時(shí)間進(jìn)行一次,使得采樣值與一段時(shí)間的平均值并不一定近似,長(zhǎng)時(shí)間累積下來(lái),造成比較明顯的誤差,并且誤差不是安時(shí)積分法自己能夠消除的。因此,安時(shí)積分的實(shí)際應(yīng)用必須與其他方法相結(jié)合,解決初值和累積誤差的問(wèn)題。


內(nèi)阻法


電芯的SOC與內(nèi)阻之間存在對(duì)應(yīng)關(guān)系,實(shí)時(shí)測(cè)量?jī)?nèi)阻,進(jìn)而得到電池的SOC,理論上是可行的。


但從上面圖中可以發(fā)現(xiàn),內(nèi)阻跟隨SOC變化的趨勢(shì)非常平緩,很小的內(nèi)阻變化或者測(cè)量誤差,就可以造成SOC值較大的誤差。并且,內(nèi)阻測(cè)量過(guò)程也存在著各種出現(xiàn)誤差的可能。測(cè)量接觸電阻過(guò)大;電池電流較大,出現(xiàn)較大的極化內(nèi)阻的干擾;電池溫升不一致,使得溫度監(jiān)測(cè)點(diǎn)的溫度和電池本體溫度不一致,造成溫度補(bǔ)償出現(xiàn)偏差等等。內(nèi)阻法估計(jì)SOC,實(shí)際應(yīng)用案例比較少。


擴(kuò)展卡爾曼濾波算法


卡爾曼濾波法,引入時(shí)域的概念,就是把一個(gè)過(guò)程看作是在時(shí)間軸上連續(xù)播放的無(wú)數(shù)狀態(tài)集合。用狀態(tài)方程描述動(dòng)態(tài)過(guò)程,用測(cè)量方程描述觀測(cè)信息,用前一時(shí)刻的估計(jì)值和當(dāng)前時(shí)刻的觀測(cè)值相互迭代,更新對(duì)狀態(tài)變量的估計(jì)。有人把卡爾曼濾波算法描述成:利用安時(shí)積分算法計(jì)算SOC,并用開(kāi)路電壓法去校核安時(shí)積分的結(jié)果。安時(shí)積分法與狀態(tài)相對(duì)應(yīng),開(kāi)路電壓法與測(cè)量相對(duì)應(yīng)。想要引入溫度變量,則必須選擇表達(dá)內(nèi)阻與電壓關(guān)系的電路模型,因?yàn)殡姵貐?shù)中,內(nèi)阻是相對(duì)容易測(cè)量并且與溫度密切相關(guān)的量。


卡爾曼濾波基礎(chǔ)上延伸出來(lái)的各種算法,在多個(gè)計(jì)算領(lǐng)域得到應(yīng)用,并且已經(jīng)成為動(dòng)力電池剩余電量估計(jì)的新方法中,最為主流的一種。


神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法


在人工智能大流行的背景下,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法同樣被應(yīng)用于SOC估計(jì)。輸入?yún)?shù)是回路電流和電池端電壓,輸出結(jié)果是SOC。其余部分為通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。只要能夠提供足夠數(shù)量的電壓、電流與SOC之間正確對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù),模型的輸出精度就可以不斷提高。


理論上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是非常理想的估計(jì)方法,只是應(yīng)用的時(shí)機(jī)還不成熟,數(shù)據(jù)積累和計(jì)算能力的提高,都將推動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在動(dòng)力電池SOC計(jì)算領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。


3影響SOC準(zhǔn)確性的因素


從定義看,直接決定SOC數(shù)值的是兩個(gè)參數(shù),電池的最大可用容量和當(dāng)前電量。從各種算法都要用到的參數(shù)看,電池端電壓和回路電流是最重要的測(cè)量參數(shù)。


最大可用容量


隨著電池循環(huán)次數(shù)的增加,電池逐漸老化。電池的最大可用容量跟著老化程度的加深而變小。系統(tǒng)中用來(lái)計(jì)算SOC的最大可用容量必須做出實(shí)時(shí)調(diào)整,才可能得到近似準(zhǔn)確的SOC。


電流測(cè)量


影響電流測(cè)量精度的因素常見(jiàn)的包括:電流傳感器的精度、量程是否適當(dāng)、電磁干擾的存在以及采樣算法是否合理。


采樣算法,如果沿著時(shí)間軸均勻采樣,就會(huì)存在采樣點(diǎn)的電流值嚴(yán)重偏離這一階段平均值的問(wèn)題。一種比較合理的方式是,電流變化劇烈的時(shí)段,增加采樣密度,電流平緩的階段,減小采樣密度,使得采樣值與真實(shí)值更加接近。


電壓測(cè)量


電壓測(cè)量可以區(qū)分成實(shí)時(shí)工作端電壓測(cè)量和開(kāi)路電壓測(cè)量?jī)煞N情況。


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