鉅大鋰電 | 點擊量:0次 | 2020年12月16日
鋰離子電池SOC估算
SOC估計
荷電狀態的估計重要包括放電實驗法、電流表法、開路電壓法、內阻法、線性模型法、卡爾曼濾波法和神經網絡法。
放電測試方法
目標電池持續放電,直到電池的截止電壓,放電過程中所用的時間乘以放電電流的值,即電池的剩余容量。該方法相對簡單、可靠,對不同類型電池的檢測結果更準確、有效。有兩個重要的缺點。首先,測試過程花費大量時間。其次,該方法要將電池從電動汽車中取出,因此不能用于計算工作狀態下的電池。
2安培時計(電流積分法、安培時積分法)
電池在不同電流下的放電量等于一定電流下的放電量。重要思想是標致方程。這種方法相對簡單,只關注系統的外部特點。在電量估算中,只考慮進出的電量。但是,這種方法并沒有得到電池內部SOC與放電的關系,只是記錄了充放電量,這樣會導致SOC的累積誤差,導致精度較低,而且這種方法不能確定電池的初始值。
開路電壓法
根據電池開路電壓與電池內部鋰離子濃度的變化關系,間接擬合出電池開路電壓與電池內部鋰離子濃度的一一對應關系。要以固定的放電速率(通常為1c)對充滿電的電池進行放電,根據放電過程得到ocv與SOC的關系曲線。在實際運行中,SOC是由電壓決定的,對所有電池都有效。然而,有兩個缺陷。首先,在測量ocv之前,必須讓目標電池靜置1小時以上,使電解液均勻分布在電池內部,從而獲得穩定的端電壓。其次,雖然電池在不同溫度、不同壽命周期下的開路電壓是相同的,但實際的SOC差異可能很大,因此這種方法的測量結果在長期運行中并不能保證完全準確。因此,它不適合操作電池。
4內部阻力
以不同頻率的交流激勵電池,測量電池內部的交流電阻,根據所建立的計算模型得到電池的荷電狀態估計。該方獲得的充電狀態反映了電池在一定恒流條件下的SOC值。由于SOC與內阻之間不存在一一對應關系,不可能通過數學模型準確地建模。因此,這種方法很少用于電動汽車。
線性模型方法
該方法基于SOC變化、電流、電壓和前一時刻的SOC值,建立線性模型,適用于低電流、SOC變化緩慢的情況,對測量誤差和誤差的初始條件具有很強的魯棒性。理論上可以應用于不同階段的不同電池,但目前僅適用于鉛酸電池。由于SOC與電流、電壓的關系并不普遍,其對其他電池的適用性以及變流情況下的估計效果有待進一步研究。
卡爾曼濾波方法
其重要思想是在最小方差意義下對動力系統進行最優估計。該方法可應用于電池片荷電狀態的估計,并可根據最小均方誤差原理對復雜系統的估計進行優化。預測-測量-校正模式,消除干擾和偏差。然而,它有以下兩個缺點。首先,SOC估計的準確性在很大程度上取決于電池模型的準確性。假如模型不準確,估計結果可能不可靠。其次,該方法涉及的算法非常復雜,計算量大,所需計算周期長,要單片機的計算能力高。
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