鉅大LARGE | 點(diǎn)擊量:1615次 | 2021年07月28日
如何估計鋰離子電池剩余電量SOC
傳統(tǒng)燃油車上有油表,還有多少油,還能跑多遠(yuǎn),看一眼心里就有數(shù)了。換做是電動汽車,駕駛員則要了解電池組還剩下多少電量。荷電狀態(tài)又叫剩余電量,SOC,StateofCharge,是反應(yīng)電池組內(nèi)當(dāng)前電量占總體可用容量百分比的一個參數(shù)。駕駛員依據(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,也有車型筆直顯示續(xù)航距離。
電量估計不準(zhǔn)確的電動汽車,往往給車主帶來一些困擾。
電量跳變,即將停車的時候,掃了一眼電量,還剩下50%,估計回程勉強(qiáng)夠用了。過一會回來發(fā)動車子,發(fā)現(xiàn)電量指示在了40%,貌似回不去了……
猛然掉電,電量還有30%的時候,一腳加速,驟然報警電量過低,停車了……
SOC的準(zhǔn)確性,一直是電動汽車用戶詬病的重點(diǎn),在網(wǎng)絡(luò)論壇上時常能看到,電動汽車車主說又被放到半路的抱怨帖。發(fā)展多年的電動汽車,SOC的準(zhǔn)確估計依然沒有做的特別好。
充電溫度:0~45℃
-放電溫度:-40~+55℃
-40℃最大放電倍率:1C
-40℃ 0.5放電容量保持率≥70%
1SOC估計干什么用
告知駕駛員剩余里程,是SOC對駕駛員的價值,同時,電動汽車和電池組的管理控制過程,也要SOC的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。
戒備過充過放
SOC作為充放電的緊要閾值,對電池組起到調(diào)節(jié)和保護(hù)用途。充電過程中,倘若電池組電量過低,比如低于10%,則充電電流不能馬力全開,而是限流充電,直至達(dá)到正常電量范圍,方可放開限制。放電階段,當(dāng)電量已經(jīng)比較低,但依然在放電截止電量以上,比如低至20%SOC,一般會限制功率輸出,戒備大電流造成系統(tǒng)觸及停車電壓,并且期待以最節(jié)能的方式運(yùn)行,跑更遠(yuǎn)的距離。
作為低電量限流閾值
標(biāo)稱電壓:28.8V
標(biāo)稱容量:34.3Ah
電池尺寸:(92.75±0.5)* (211±0.3)* (281±0.3)mm
應(yīng)用領(lǐng)域:勘探測繪、無人設(shè)備
為甚么電池組電量較低的時候,要設(shè)置限流策略?電量較低時,電池端電壓較低,倘若猛然發(fā)生大電流放電,電池極化內(nèi)阻會迅速增大,使得內(nèi)阻占壓上升,電池電勢減去內(nèi)阻占壓后的電池端電壓則會相應(yīng)降低。倘若電流足夠大,則端電壓可能被拉低到停止供電電壓以下。倘若低電壓繼續(xù)時間超過延時時間,電池管理系統(tǒng)判斷電池電壓過低,無法持續(xù)工作,要斷電。于是主動斷掉電池組主回路接觸器。猛然的掉電于是發(fā)生了。當(dāng)然,有的車型電源主回路接觸器的控制權(quán)限在整車控制器上。
作為整車控制策略閾值
電動汽車上有多種用電器,空調(diào),音響,轉(zhuǎn)向助力,剎車助力等等。當(dāng)SOC降低到一定程度,用電器的權(quán)限要作出排序,比如剎車助力無論什么電量都非得供電,空調(diào)音響,電量少于一定值時非得停止供電等等。
2算法
已經(jīng)為大家熟知的算法有開路電壓法,安時積分法和內(nèi)阻法。新近被研究較多的辦法包括卡爾曼濾波法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。新的辦法正在不斷涌現(xiàn),只是多數(shù)都在研究討論階段,實(shí)際使用中的算法依然以舊辦法為主。
開路電壓法
鋰離子電池的開路電壓與電池的荷電量有明確單調(diào)的對應(yīng)關(guān)系,只要獲得準(zhǔn)確的開路電壓就可以推算出電池電量。幾款電芯的開路電壓與SOC對應(yīng)曲線如下圖所示。
先離線測量得到不同溫度不同SOC下的開路電壓值,形成表格。電池系統(tǒng)裝車以后,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),依據(jù)測量得到的開路電壓判斷電池荷電狀態(tài)。
開路電壓法,對電池電量的判斷準(zhǔn)確,但條件限制比較多。非得在回路斷開的情況下,電池靜置一段時間以后。這個要求使得在線測量不可能實(shí)現(xiàn)。
有人針對上述問題展開研究,發(fā)現(xiàn)回路停止供電一按時間后的電池端電壓與開路電壓保持一個穩(wěn)定的關(guān)系。采用這種辦法,可以防止長時間靜置的過程,使得開路電壓法的使用范圍得到了拓展。
安時積分法
實(shí)時測量電池組主回路電流,并將其對時間積分,充電為負(fù)放電為正。放電過程,用初始電量減去積分結(jié)果,得到當(dāng)前電量;充電過程,用初始電量加上積分結(jié)果,得到當(dāng)前電量。
安時積分法的一個問題是,初始電量的判斷,無法筆直得到。另外,由于系統(tǒng)電流的波動性很大,而電流采樣是間隔一按時間進(jìn)行一次,使得采樣值與一段時間的均勻值并不一定近似,長時間累積下來,造成比較分明的誤差,并且誤差不是安時積分法自己能夠消除的。因此,安時積分的實(shí)際使用非得與其他辦法相結(jié)合,處理初值和累積誤差的問題。
內(nèi)阻法
電芯的SOC與內(nèi)阻之間存在對應(yīng)關(guān)系,實(shí)時測量內(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變化的趨勢非常平緩,很小的內(nèi)阻變化或者測量誤差,就可以造成SOC值較大的誤差。并且,內(nèi)阻測量過程也存在著各種出現(xiàn)誤差的可能。測量接觸電阻過大;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SOC,實(shí)際使用案例比較少。
擴(kuò)展卡爾曼濾波算法
卡爾曼濾波法,引入時域的概念,就是把一個過程看作是在時間軸上繼續(xù)播放的無數(shù)狀態(tài)集合。用狀態(tài)方程描述動態(tài)過程,用測量方程描述觀測信息,用前一時刻的估計值和當(dāng)前時刻的觀測值相互迭代,更新對狀態(tài)變量的估計。有人把卡爾曼濾波算法描述成:利用安時積分算法計算SOC,并用開路電壓法去校核安時積分的結(jié)果。安時積分法與狀態(tài)相對應(yīng),開路電壓法與測量相對應(yīng)。想要引入溫度變量,則非得選擇表達(dá)內(nèi)阻與電壓關(guān)系的電路模型,因?yàn)殡姵貐?shù)中,內(nèi)阻是相對容易測量并且與溫度密切相關(guān)的量。
卡爾曼濾波基礎(chǔ)上延伸出來的各種算法,在多個計算范疇得到使用,并且已經(jīng)成為動力鋰離子電池剩余電量估計的新辦法中,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)法同樣被使用于SOC估計。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。只要能夠供應(yīng)足夠數(shù)量的電壓、電流與SOC之間正確對應(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辦法,只是使用的時機(jī)還不成熟,數(shù)據(jù)積累和計算能力的提高,都將推動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在動力鋰離子電池SOC計算范疇的實(shí)際使用。
3影響SOC準(zhǔn)確性的因素
從含義看,筆直決定SOC數(shù)值的是兩個參數(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緊要的測量參數(shù)。
最大可用容量
隨著電池循環(huán)次數(shù)的新增,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)中用來計算SOC的最大可用容量非得做出實(shí)時調(diào)整,才可能得到近似準(zhǔn)確的SOC。
電流測量
影響電流測量精度的因素常見的包括:電流傳感器的精度、量程是不是適當(dāng)、電磁干擾的存在以及采樣算法是不是合理。
采樣算法,倘若沿著時間軸平均采樣,就會存在采樣點(diǎn)的電流值嚴(yán)重偏離這一階段均勻值的問題。一種比較合理的方式是,電流變化劇烈的時段,新增采樣密度,電流平緩的階段,減小采樣密度,使得采樣值與真切值更加接近。
電壓測量
電壓測量可以區(qū)分成實(shí)時工作端電壓測量和開路電壓測量兩種情況。
工作電壓的實(shí)時測量,緊要的影響因素是實(shí)時電流的大小,電流一方面影響電池極化內(nèi)阻的大小,另一方面又決定了內(nèi)阻占壓的比例。另一個偶然因素是電壓測量點(diǎn)到電池極耳之間的阻值大小,可能是接觸不良,也可能是存在過長的導(dǎo)線,總之,倘若這段電阻過大,達(dá)到了電芯內(nèi)阻的數(shù)量級,則電壓測量結(jié)果會受到影響。