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      電動(dòng)汽車動(dòng)力電池荷電狀態(tài)SOC估算方法淺析

      2018-06-13 03:01:22胡小芳薛秀麗
      時(shí)代汽車 2018年11期
      關(guān)鍵詞:荷電開路卡爾曼濾波

      胡小芳 薛秀麗

      云南機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 汽車技術(shù)工程系 云南省昆明市 650203

      1 引言

      現(xiàn)在,為了解決物質(zhì)資源的匱乏和能源的消耗,電動(dòng)汽車的發(fā)展前景越來越好,而動(dòng)力電池作為其供給來源,動(dòng)力電池相當(dāng)于傳統(tǒng)汽車中郵箱,在電動(dòng)汽車中是三大核心系統(tǒng)之一,是電動(dòng)汽車的發(fā)展的關(guān)鍵,目前電動(dòng)汽車的發(fā)展也遇到很多困難[1]。

      電池的荷電狀態(tài)SOC是指電池的剩余容量(Qrem)與最大可容量(Qmax)的百分比[2],即

      式中,剩余容量——電池從當(dāng)下完全放完電的容量;最大可用容量——電池以小電流放電,完全放完電后總放電容量; 放完電狀態(tài)——電池放電到終止電壓的狀態(tài),此時(shí)SOC=0%;

      充滿電狀態(tài)——電池充電到終止電壓狀態(tài),此時(shí)SOC=100%;

      動(dòng)力電池管理系統(tǒng)中的狀態(tài)估計(jì)主要包括電池荷電狀態(tài)SOC估計(jì),電池能量狀態(tài)SOE)估計(jì)及峰值功率SOP估計(jì),對(duì)電池荷電狀態(tài)和峰值功率進(jìn)行估計(jì)并用于整車控制,這樣對(duì)用戶熟悉電池的用電情況,提高電池利用率和電池容量,防止電池充電過余和過放電,保障電池在工作時(shí),其安全性和使用壽命等方面都有很重要意義。在電池電量描述和估計(jì)方法中,忽略了電壓的影響,但在實(shí)際工作時(shí),電池主要用于釋放容量和存儲(chǔ)能量,電動(dòng)汽車?yán)m(xù)駛里程和用電設(shè)備的續(xù)航時(shí)間都和電池釋放的能量多少有直接關(guān)聯(lián),因而用電池狀態(tài)和剩余電量來描述動(dòng)力電池,更具有意義[3]。

      2 負(fù)載電壓法

      在電池放電過程期間,且負(fù)載電流保持一致,負(fù)載電壓隨電池荷電狀態(tài)SOC變化的規(guī)律和開路電壓隨電池荷電狀態(tài)SOC的變化情況相類似,因而能通過負(fù)載電壓估計(jì)荷電狀態(tài)。該方法能夠估算電池組的荷電狀態(tài),在相同電流放電時(shí),此方法效果明顯。但在實(shí)際工作中,因電池的劇烈波動(dòng)給電壓法的使用帶來了困難,解決這種困難,需要大量電壓數(shù)據(jù)建立動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型,所以此方法很少用于實(shí)車上,但經(jīng)常用于判定電池充放電截止情況。

      3 開路電壓法

      電池內(nèi)部的電動(dòng)勢(shì)相當(dāng)于電池的電場(chǎng)力,用來描述電池對(duì)外電路輸出電能時(shí)的內(nèi)部驅(qū)動(dòng)力。理論上,電池電動(dòng)勢(shì)能用電池的熱力學(xué)參數(shù)和能斯特方程( Nernst equation)獲得。實(shí)際應(yīng)用中通常將電池的開路電壓近似為電動(dòng)勢(shì)。鋰離子電池特別是錳酸鋰電池的開路電壓和荷電狀態(tài)SOC存在近似線性的對(duì)應(yīng)關(guān)系,且開路電壓與SOC的關(guān)系式不隨電池運(yùn)行工況的變化而變化,因此根據(jù)其對(duì)應(yīng)關(guān)系可以估計(jì)SOC,但開路電壓的獲得需要電池放置很長(zhǎng)時(shí)間使電壓穩(wěn)定,特別是在溫度低 放電倍率高等情況,電池從工作狀態(tài)恢復(fù)到穩(wěn)定狀態(tài)需要很長(zhǎng)時(shí)間,幾個(gè)小時(shí)甚至十幾個(gè)小時(shí)。基于開路電壓估計(jì)電池的SOC通常有三種計(jì)算方法:查表法、分段線性函數(shù)法和數(shù)學(xué)表達(dá)式法。

      3.1 查表法

      該方法將測(cè)試的電池參數(shù)存放在表格里,用于估計(jì)SOC。SOC的估計(jì)精度取決于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量的大小。

      3.2 分段線性函數(shù)法

      該方法將電池的開路電壓近似為分段線性函數(shù)。通過分段線性函數(shù),可以擬合一個(gè)對(duì)于任一測(cè)得的開路電壓U0CV,電池SOC的計(jì)算表達(dá)式[4]:

      式中,Ul、Uh分別為電池在SOCl、SOCh兩點(diǎn)對(duì)應(yīng)的已知的開路電壓。

      3.3 數(shù)學(xué)表達(dá)式法

      該方法將電池電動(dòng)勢(shì)運(yùn)用確定的數(shù)學(xué)表達(dá)式表示,電池電動(dòng)勢(shì)關(guān)于測(cè)量的開路電壓和靜置時(shí)間之間的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

      式中:γ>0,α>0,β>0,參數(shù)它們是與電池充放電倍率相關(guān)的常數(shù);若電池電壓隨時(shí)間增大(電池放電后靜置),Γ=+1;若電池電壓隨時(shí)間降低,Γ=-1;E∞表示電池達(dá)到穩(wěn)定時(shí)的開路電壓,即電池電動(dòng)勢(shì);Ut表示t時(shí)刻測(cè)得的開路電壓;lnδ(t)表示時(shí)間t的自然對(duì)數(shù)的δ次冪;εt表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

      開路電壓法在充電開始和結(jié)束荷電狀態(tài)SOC估算效果較好,經(jīng)常和安時(shí)積分法結(jié)合使用。

      4 安時(shí)積分法

      安時(shí)積分方法簡(jiǎn)單可靠、易于實(shí)現(xiàn),因此是最常用的荷電狀態(tài)SOC估算方法。如果充放電初始狀態(tài)為SOC0,那么當(dāng)前狀態(tài)的SOC為

      式中:SOC0為初始荷電狀態(tài),SOCend為當(dāng)前荷電狀態(tài),△Q為初始狀態(tài)到當(dāng)前狀態(tài)的充放電容量變化,所以SOC的估算需要確定的參數(shù)是△Q、SOCend、SOC0。

      安時(shí)積分法適用于所有電動(dòng)車的電池荷電狀態(tài)估算,如果電流能夠準(zhǔn)確測(cè)量,且初始狀態(tài)的荷電狀態(tài)數(shù)據(jù)足夠,則這種方法估算SOC更為可靠。該方法的缺點(diǎn)是:當(dāng)積分進(jìn)行時(shí),累計(jì)誤差無(wú)法準(zhǔn)確估算、自放電容量會(huì)損失以及最大可用電池容量會(huì)變化等等,所隨著積分的進(jìn)行,荷電狀態(tài)SOC的估計(jì)誤差會(huì)越來越大,因而需要定期修改初始荷電狀態(tài)。其前提是獲得開路電壓UoCV,從而利用 OCV-SOC曲線得到新的SOC0。

      表1 SOC估算方法比較

      5 卡爾曼濾波法

      卡爾曼濾波理論是對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)做出最小方差意義上的最優(yōu)估計(jì),運(yùn)用卡爾曼濾波進(jìn)行荷電狀態(tài)SOC估算時(shí),電池被當(dāng)作動(dòng)態(tài)系統(tǒng),荷電狀態(tài)SOC是系統(tǒng)的一個(gè)內(nèi)部情況,通過調(diào)節(jié)卡爾曼濾波放大倍數(shù)得到電池SOC的最優(yōu)估算。電池模型的一般數(shù)學(xué)形式為[5]

      由于電池是一個(gè)非線性系統(tǒng),基于簡(jiǎn)單的線性系統(tǒng)模型運(yùn)用卡爾曼濾波估計(jì)誤差較大,甚至導(dǎo)致濾波發(fā)散。濾波法適用廣泛,對(duì)于電流波動(dòng)劇烈的動(dòng)力電池,其荷電狀態(tài)SOC估算常用此方法,不僅能估算出SOC,還能估算SOC的誤差。該方法的缺點(diǎn)是對(duì)電池性能模擬精度及電池管理系統(tǒng)計(jì)算能力要求較高。

      6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

      動(dòng)力電池是一個(gè)高度非線性的系統(tǒng),對(duì)于電池的充放電過程,不能準(zhǔn)確建立數(shù)學(xué)模型。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性,而且有學(xué)習(xí)能力與并行結(jié)構(gòu),對(duì)于外部激勵(lì),能給出相應(yīng)的輸出,所以可以用此方法建立電池的動(dòng)態(tài)特性,從而估算SOC。

      估計(jì)電池SOC常采用三層典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入層、中間層、輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)由實(shí)際問題的需要來確定,一般為線性函數(shù);中間層神經(jīng)元個(gè)數(shù)由問題的復(fù)雜程度及分析精度來決定。估算電池荷電狀態(tài),常用的輸入變量有電流、電壓、累積放出電量、溫度、內(nèi)阻、環(huán)境溫度等,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入變量的選擇是否恰當(dāng),變量數(shù)量是否合適,直接影響模型的計(jì)算量和準(zhǔn)確性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法適用廣泛,但需要大量的參考數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,估計(jì)誤差受訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練方法的影響很大[6]。

      7 結(jié)語(yǔ)

      綜上所述,SOC估算方法可歸納為直接測(cè)量法、安時(shí)積分法和自適應(yīng)算法三種,其中負(fù)載電壓法和開路電壓法屬于直接測(cè)量法,卡爾曼濾波法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法及支持向量機(jī)屬于自適應(yīng)算法。各種SOC估算方法比較如下表1-1所示。6種方法在不同的工況下有不同的優(yōu)點(diǎn),不能概括性的的評(píng)價(jià)哪種方法更好,對(duì)于電動(dòng)汽車車載應(yīng)用而言,需要綜合考慮計(jì)算復(fù)雜度和結(jié)果的精確性。

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