简述锂离子电池剩余电量估算方法,电池SOC系统可用范围是多少

2020-10-29 14:21 ryder

锂离子电池的SOC(stateofge)估计算法是电池管理系统(BMS)开发应用的关键技术之一,电池SOC系统的准确、稳定与否非常重要。会直接影响到用户对产品的使用,用户必须依据电池的SOC系统提供的电量剩余数据做出何时需要充电的判断。SOC的定义粗略的说就是,SOC=剩余容量/额定容量(满充容量)*100%。

SOC可用范围;

SOC范围减掉SOC的缓冲区域,剩下的部分就是SOC可用范围了。SOC状态范围百分比一般是从0%到100%,但考虑到化学电池反应特性:阀值边界,静态和动态差异、倍率差异、估值精度差异等,SOC估值要留出缓冲区间,以确保锂离子电池时时刻刻工作在安全区域。

SOC可用范围优化就是确定电池不同条件、工况下的下限值。锂离子电池上限的缓存区间很小,可以挖掘的空间不大。上限的缓存重要是在充电安全方面,保证不过充为目的。快充时充到SOC80%;慢充时依靠涓流小电流充电,可以达到95%以上。电池下限值重要是考虑放电工况,放电电流的变化能力,会影响动力输出或驾乘感受。同时其缓存的宽度还是很大的。


锂离子电池剩余电量估算方法;

开路电压法:先离线测量得到不同温度不同SOC下的开路电压值,形成表格。电池系统装车以后,每当出现停止供电状态,就可以调用表格数据,根据测量得到的开路电压判断电池荷电状态。

安时积分法:实时测量锂离子电池包主回路电流,并将其对时间积分,充电为负放电为正。放电过程用初始电量减去积分结果得到当前电量;充电过程用初始电量加上积分结果得到当前电量。
 
内阻法:内阻跟随SOC变化的趋势非常平缓,很小的内阻变化或者测量误差就可以造成SOC值较大的误差。测量接触电阻过大、电池电流较大、出现较大的极化内阻的干扰;锂离子电池温升不一致使得温度监测点的温度和电池本体温度不一致,造成温度补偿出现偏差等等。
 
卡曼滤波算法:核心思想是根据当前仪器的测量值,上一刻的预测量,以及误差来计算得到当前的最优值。其亮点是把误差纳入了计算,误差独立存在不受测量数据的影响。
 
神经网络算法:模拟人脑及神经元来处理非线性系统的新型算法,无需深入研究锂离子电池的内部结构,只需提前从锂离子电池中提取出符合工作特性的输入与输出样本,并将其输入到建立系统中,就能获得运行中的SOC值。


   声明: 本站所发布文章,部分图片和内容自于互联网,如有侵权,请联系删除  微信:13544194141
用手机扫描二维码关闭
二维码