鉅大鋰電 | 點(diǎn)擊量:0次 | 2018年10月23日
電池的SOC知識(shí)分享
眾所周知,電動(dòng)汽車的最核心部分是動(dòng)力電池,動(dòng)力電池的重要性不言而喻。而動(dòng)力電池的SOC顯示則是動(dòng)力電池管理工作的關(guān)鍵內(nèi)容。
SOC(Stateofcharge),即荷電狀態(tài),用來反映電池的剩余容量,其數(shù)值上定義為剩余容量占電池容量的比值,常用百分?jǐn)?shù)表示。其取值范圍為0~1,當(dāng)SOC=0時(shí)表示電池放電完全,當(dāng)SOC=1時(shí)表示電池完全充滿。
電池SOC不能直接測(cè)量,只能通過電池端電壓、充放電電流及內(nèi)阻等參數(shù)來估算其大小。而這些參數(shù)還會(huì)受到電池老化、環(huán)境溫度變化及汽車行駛狀態(tài)等多種不確定因素的影響,因此準(zhǔn)確的SOC估計(jì)已成為電動(dòng)汽車發(fā)展中亟待解決的問題。
二、SOC的影響因素及特征參數(shù)
三、SOC的估算方法概述準(zhǔn)確估算電池SOC
一方面來源于電動(dòng)汽車的要求,從充分發(fā)揮電池能力和提高安全性兩個(gè)角度對(duì)電池進(jìn)行高效管理;另一方面,電動(dòng)汽車電池在使用過程中表現(xiàn)的高度非線性,使準(zhǔn)確估計(jì)SOC具有很大難度。兩方面的結(jié)合,使得電動(dòng)汽車電池SOC估算方法的選擇尤為重要。電動(dòng)知家梳理用來估算SOC的方法已經(jīng)出現(xiàn)了很多種,既有傳統(tǒng)的放電試驗(yàn)法、安時(shí)計(jì)量法、電池內(nèi)阻法、開路電壓法、負(fù)載電壓法,也有較為創(chuàng)新的Kalman濾波法、模糊邏輯理論法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等,各種估算方法都有自己的優(yōu)缺點(diǎn)。
(1)放電試驗(yàn)法
放電試驗(yàn)法是將目標(biāo)電池進(jìn)行持續(xù)的恒流放電直到電池的截止電壓,將此放電過程所用的時(shí)間乘以放電電流的大小值,即作為電池的剩余容量。該方法一般作為電池SOC估算的標(biāo)定方法或者用在蓄電池的后期維護(hù)工作上,在不知道電池SOC值的情況下采用此方法,相對(duì)簡(jiǎn)單、可靠,并且結(jié)果也比較準(zhǔn)確,同時(shí)對(duì)不同種類的蓄電池都有效。但是放電試驗(yàn)法也存在兩點(diǎn)不足:第一,該方法的試驗(yàn)過程需要花費(fèi)大量的時(shí)間;第二,使用此方法時(shí)需要將目標(biāo)電池從電動(dòng)汽車上取下,因此該方法不能用來計(jì)算處于工作狀態(tài)下的動(dòng)力電池。
(2)安時(shí)計(jì)量法
安時(shí)計(jì)量法(amperehour,簡(jiǎn)稱AH),又稱電流積分法,安時(shí)積分法,安時(shí)計(jì)量法的原理是將電池在不同電流下的放電電量等價(jià)為某個(gè)具體電流下的放電電量,其主要思想是Peukert方程。由此,得到以下等效放電電量公式:
電池基礎(chǔ)知識(shí)你必須了解的SOC知識(shí)
安時(shí)計(jì)量法計(jì)算電池SOC是相對(duì)較簡(jiǎn)單的方法,該方法只是關(guān)注該系統(tǒng)的外部特征,在電量估算過程中,只關(guān)心流進(jìn)和流出電池的電量。安時(shí)計(jì)量法采用積分法實(shí)時(shí)計(jì)算電池充入與放出的容量,通過長(zhǎng)時(shí)間記錄與計(jì)算電池的電量,最終可得到電池在某一時(shí)刻所剩余電量。該方法容易實(shí)現(xiàn),但由于沒有從電池內(nèi)部得到電池SOC與充放電電量的關(guān)系,只是記錄充放電電量,從而會(huì)導(dǎo)致電池SOC累計(jì)誤差,結(jié)果精度較低,而且該方法不能確定電池的初始值。綜合考慮電池SOC的影響因素,進(jìn)行電量補(bǔ)償,可以適當(dāng)提高安時(shí)計(jì)量法的精度。
(3)開路電壓法
開路電壓法是根據(jù)電池的開路電壓(OpenCircuitVoltage,OCV)與電池內(nèi)部鋰離子濃度之間的變化關(guān)系,間接地?cái)M合出它與電池SOC之間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。在進(jìn)行實(shí)際操作時(shí),需要將電池充滿電量后以固定的放電倍率(一般取1C)進(jìn)行放電,直到電池的截止電壓時(shí)停止放電,根據(jù)該放電過程獲得OCV與SOC之間的關(guān)系曲線。當(dāng)電池處于實(shí)際工作狀態(tài)時(shí)便能根據(jù)電池兩端的電壓值,通過查找OCV-SOC關(guān)系表得到當(dāng)前的電池SOC。盡管該方法對(duì)各種蓄電池都有效,但也存在自身缺陷:首先,測(cè)量OCV前必須將目標(biāo)電池靜置1h以上,從而使電池內(nèi)部電解質(zhì)均勻分布以便獲得穩(wěn)定的端電壓;其次,電池處于不同溫度或不同壽命時(shí)期時(shí),盡管開路電壓一樣,但實(shí)際上的SOC可能差別較大,長(zhǎng)期使用該方法其測(cè)量結(jié)果并不能保證完全準(zhǔn)確。因此,開路電壓法與放電試驗(yàn)法一樣,并不適用于運(yùn)行中的電池SOC估算。
(4)內(nèi)阻法
內(nèi)阻測(cè)量法是用不同頻率的交流電激勵(lì)電池,測(cè)量電池內(nèi)部交流電阻,并通過建立的計(jì)算模型得到SOC估計(jì)值。該方法測(cè)量得到的電池荷電狀態(tài)反映了電池在某特定恒流放電條件下的SOC值。由于電池SOC和內(nèi)阻不存在一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系,不可能用一個(gè)數(shù)學(xué)來準(zhǔn)確建模。所以,該方法很少使用于電動(dòng)汽車。
(5)線性模型法
線性模型法原理是基于SOC的變化量、電流、電壓和上一個(gè)時(shí)間點(diǎn)SOC值,建立的線性模型,這種模型適用于低電流、SOC緩變的情況,對(duì)測(cè)量誤差和錯(cuò)誤的初始條件,有很高的魯棒性。線性模型理論上可應(yīng)用于各種類型和在不同老化階段的電池,但目前只在鉛酸電池上有實(shí)際應(yīng)用,由于變化的SOC與電流、電壓的關(guān)系式不具有通用性,所以在其他電池上的適用性及變電流情況的估計(jì)效果要進(jìn)一步研究。
(6)卡爾曼濾波法
卡爾曼濾波法是建立在安時(shí)積分法的基礎(chǔ)之上的??柭鼮V波法的主要思想,是對(duì)動(dòng)力系統(tǒng)的狀態(tài)做出最小方差意義上的最優(yōu)估計(jì)。該方法應(yīng)用于電池SOC估計(jì),電池被視為一動(dòng)力系統(tǒng),荷電狀態(tài)為系統(tǒng)的一個(gè)內(nèi)部狀態(tài)。該算法的本質(zhì)在于可以根據(jù)最小均方差原則,對(duì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)做出最優(yōu)化估計(jì)。非線性的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)在卡爾曼濾波法中會(huì)被線性化成系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型,在實(shí)際應(yīng)用時(shí)系統(tǒng)根據(jù)前一時(shí)刻的估算值與當(dāng)前時(shí)刻的觀測(cè)值對(duì)需要求取的狀態(tài)變量進(jìn)行更新,遵循“預(yù)測(cè)—實(shí)測(cè)—修正”的模式,消除系統(tǒng)隨機(jī)存在的偏差與干擾。
由于Kalman濾波法不僅能夠修正系統(tǒng)初始誤差,還能有效地抑制系統(tǒng)噪聲,因此在運(yùn)行工況非常復(fù)雜的電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的SOC估算中,具有顯著的應(yīng)用價(jià)值。
不過該方法同樣存在兩點(diǎn)缺陷:其一,Kalman濾波法估算SOC的精度很大程度上取決于電池模型的準(zhǔn)確程度,工作特性本身就呈高度非線性化的動(dòng)力電池,在Kalman濾波法中經(jīng)過線性化處理后難免存在誤差,如果模型建立得不夠準(zhǔn)確,其估算的結(jié)果也并不一定可靠;其二,該方法涉及的算法非常復(fù)雜,計(jì)算量極大,所需要的計(jì)算周期較長(zhǎng),需要需高運(yùn)算能力的單片機(jī)。
(7)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是模擬人腦及其神經(jīng)元用以處理非線性系統(tǒng)的新型算法,無需深入研究電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu),只需提前從目標(biāo)電池中提取出大量符合其工作特性的輸入與輸出樣本,并將其輸入到使用該方法所建立系統(tǒng)中,就能獲得運(yùn)行中的SOC值。該方法后期處理相對(duì)簡(jiǎn)單,即能有效避免Kalman濾波法中需要將電池模型作線性化處理后帶來的誤差,又能實(shí)時(shí)地獲取電池的動(dòng)態(tài)參數(shù)。但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的前期工作量比較大,需要提取大量且全面的目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練,所輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練的方式方法在很大程度上都會(huì)影響SOC的估計(jì)精度。此外,在電池溫度、自放電率和電池老化程度不統(tǒng)一等因素的復(fù)雜作用下,長(zhǎng)期使用該方法估算同一組電池的SOC值,其準(zhǔn)確性也會(huì)大打折扣。因此,在動(dòng)力電池的SOC估算工作中該方法并不多見。
(8)其他方法
近年來,SOC的各種估算方法層出不窮,如支持向量回歸法、模糊邏輯算法、“離線計(jì)算、在線查表”的模糊控制方法、分析法等等。
五、總結(jié)
在實(shí)際的電動(dòng)汽車中用于估算SOC的方法都是基于傳統(tǒng)方法,即在安時(shí)積分的基礎(chǔ)上加入一些影響因子的校正,其缺點(diǎn)是SOC的估算結(jié)果存在很大的誤差,目前應(yīng)用于電池管理系統(tǒng)的SOC估算技術(shù)還不是很成熟,雖然用于電池SOC估算方法種類之多,但各種方法都存在著一定的缺陷,難以滿足SOC實(shí)時(shí)在線、高精度估計(jì)的要求。未來SOC估算方法的研究,電動(dòng)知家認(rèn)為將從以下四個(gè)方面進(jìn)行完善,首先,通過大量實(shí)驗(yàn),建立豐富的數(shù)據(jù)庫(kù),使得SOC估算有據(jù)可依,有據(jù)可查;其次,依靠硬件方面的技術(shù),提高電流、電壓等的測(cè)量精度,保證用于估算SOC的基本數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性;第三,引入準(zhǔn)確的電池模型,更真實(shí)地表征電池在使用過程中的動(dòng)態(tài)特性;最后,綜合各種算法,揚(yáng)長(zhǎng)補(bǔ)短,對(duì)SOC不同階段引入不同的校正方法,最大程度地減少不同狀態(tài)下的誤差,提高其估算精度。
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