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電動(dòng)汽車動(dòng)力電池SOC 估計(jì)算法分析*

2019-08-15 16:02:52楊培善白銀
汽車實(shí)用技術(shù) 2019年15期
關(guān)鍵詞:方法

楊培善,白銀

(宿州職業(yè)技術(shù)學(xué)院,安徽 宿州 234000)

前言

電動(dòng)汽車常使用動(dòng)力電池作為動(dòng)力源,因此,電池管理技術(shù)是電動(dòng)汽車的其中一項(xiàng)較為關(guān)鍵的技術(shù)。電池管理技術(shù)就是對(duì)電池的充、放電進(jìn)行系統(tǒng)的管理,即電池管理系統(tǒng)(BMS)。電池管理系統(tǒng)以SOC 的在線估計(jì)為核心,對(duì)電池的電流、電壓、溫度、最大充電及放電功率進(jìn)行計(jì)算,并具有熱管理、均衡管理、防止電池過充電和過放電、漏電保護(hù)及故障診斷等功能。其中,電池荷電狀態(tài)是電池管理系統(tǒng)最重要的指標(biāo),它反映電池的剩余電量,預(yù)估續(xù)航里程,精度越高,續(xù)航里程數(shù)越高。本文簡要介紹了SOC 的定義及影響因素,重點(diǎn)對(duì)幾種經(jīng)常使用的SOC 估算方法進(jìn)行了詳細(xì)的比較分析。

1 SOC 定義及其影響因素

電池荷電狀態(tài)SOC 計(jì)算的是電池的剩余電量,它是電池當(dāng)前容量與額定容量的比值,它是保證電池安全充放電的重要參數(shù)。美國先進(jìn)電池協(xié)會(huì)對(duì)電池荷電狀態(tài)是這樣定義的:在特定的放電倍率條件下,動(dòng)力電池剩余電量與其額定容量的百分比,其數(shù)學(xué)表達(dá)式為式(1):

式中:為剩余電量;為額定容量。

動(dòng)力電池完全充滿電時(shí),SOC=100%;動(dòng)力電池完全放電時(shí),SOC=0%。

其中電池的充放電倍率、環(huán)境溫度、老化周期以及自放電倍率等都會(huì)影響動(dòng)力電池的荷電狀態(tài),所以,為了高精度估算電池的荷電狀態(tài)需要綜合考慮每一個(gè)影響因素。

2 SOC 估算方法分析

2.1 安時(shí)法

安時(shí)積分法是一種簡單常用的SOC 估算方法,它利用積分的方法對(duì)動(dòng)力電池的電流運(yùn)算,得到動(dòng)力電池放電的電量,因此,對(duì)動(dòng)力電池電流測量的準(zhǔn)確性決定著安時(shí)積分法的準(zhǔn)確性。具體計(jì)算公式如下:

其中為初始時(shí)刻的SOC 值;CN——?jiǎng)恿﹄姵氐臉?biāo)稱總?cè)萘浚珹·h;η——?jiǎng)恿﹄姵爻浞烹娦剩籌——充放電電流,A。

安利積分法沒有考慮內(nèi)在的電化學(xué)反應(yīng)及溫度等多種參數(shù)的影響。如果電流測量存在較大的誤差,短期內(nèi)沒有太大的精度問題,但隨著積分的累積,誤差也將越來越大,需要定期采用其他方法進(jìn)行校正。其次,SOC 的初始狀態(tài)對(duì)SOC估計(jì)的準(zhǔn)確性也有很大影響。因此,安時(shí)積分法較多應(yīng)用于對(duì)SOC 值精度要求不高的場合,如鉛酸電池作為動(dòng)力電池的電動(dòng)汽車的能量管理。若想用于其它高精度較的估算,則必須結(jié)合其它算法進(jìn)行改進(jìn),如開路電壓法和卡爾曼濾波法。

2.2 開路電壓法

動(dòng)力電池的開路電壓與電池的荷電狀態(tài)SOC 是一一相對(duì)應(yīng)的,所以,我們可以用開路電壓來估計(jì)電池的SOC。開路電壓法的一個(gè)缺陷是電池在某一個(gè)工作點(diǎn)的開路電壓需要幾個(gè)小時(shí)恢復(fù)時(shí)間才能穩(wěn)定至SOC 的對(duì)應(yīng)值。但它在電池充電的初期和末期效果不錯(cuò),所以開路電壓常常與其它方法配合,較多地應(yīng)用于對(duì)SOC 值精度要求較高的場合,例如采用鋰離子電池作為常規(guī)動(dòng)力源的主流電動(dòng)汽車的能量管理。

2.3 負(fù)載電壓法

如果電池工作的工況是恒定電流,那么相應(yīng)的工作電壓與開路電壓一樣,也存在與SOC 值一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系。但汽車行駛的時(shí)候,載荷通常變化較大,電池的工作工況是不穩(wěn)定的,所以這種方法很難單獨(dú)用于電動(dòng)汽車的能量管理。和開路電壓法一樣,負(fù)載電壓法往往和其他方法結(jié)合使用。

2.4 內(nèi)阻法

內(nèi)阻一般可分為直流內(nèi)阻和交流內(nèi)阻,內(nèi)阻法是通過測量電池的直流內(nèi)阻來估算SOC 的方法,它曾廣泛應(yīng)用于傳統(tǒng)汽車車載電源鉛酸電池充放電管理。在鉛酸電池充電后期,電池的直流阻抗會(huì)隨SOC 的變化而明顯改變,所以這時(shí)也可以利用直流阻抗估計(jì)電池的SOC 值。電池溫度會(huì)嚴(yán)重影響電阻內(nèi)阻(特別是交流內(nèi)阻),從而影響到內(nèi)阻法SOC 估計(jì)精度交流。鎳氫電池與鋰離子電池的內(nèi)阻與荷電狀態(tài)SOC 的關(guān)系與鉛酸電池相比更加復(fù)雜,內(nèi)阻法沒有應(yīng)用于鋰離子電池的SOC 估算。現(xiàn)代汽車多用鋰離子電池作為動(dòng)力電池,所以,內(nèi)阻法也很難在電動(dòng)車上應(yīng)用。內(nèi)阻法雖然可以可以與安時(shí)積分法結(jié)合對(duì)動(dòng)力電池的放電后期的SOC 的估算,但隨著其它智能算法的應(yīng)用,此方法的應(yīng)用越來越少。

2.5 放電實(shí)驗(yàn)法

最準(zhǔn)確的電池荷電狀態(tài)測量方法非放電實(shí)驗(yàn)法莫屬。在電池的某一個(gè)工作點(diǎn),采用恒定的電流放電至電池的工作截止電壓,放電時(shí)間與放電乘積即放出的電量,也就是電池在這個(gè)工作點(diǎn)的剩余電量,據(jù)此可以得到這個(gè)工作點(diǎn)的準(zhǔn)確的SOC。本方法適用于所有電池,但需要電池停止工作,而且需要大量的時(shí)間,不能即時(shí)得到SOC 的值,所以只能在實(shí)驗(yàn)室使用和用于SOC 的標(biāo)定,不能用于行駛中的電動(dòng)汽車。

2.6 卡爾曼濾波法

卡爾曼濾波法及其改進(jìn)算法因?yàn)榱己眠m應(yīng)性在電池荷電狀態(tài)SOC 估算中得到了越來越廣泛的應(yīng)用。這個(gè)估計(jì)方法可以應(yīng)用于電動(dòng)汽車的各種復(fù)雜的工況,它把動(dòng)力電池作為一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)來研究,荷電狀態(tài)SOC 是動(dòng)力電池的一個(gè)狀態(tài)變量,而把電流、溫度等是系統(tǒng)的輸入變量,工作電壓是系統(tǒng)的輸出變量,通過在線迭代對(duì)SOC 進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)。這個(gè)方法具有較強(qiáng)的適應(yīng)性,同時(shí)可以給出估計(jì)的誤差,但對(duì)于硬件及電池模型的要求較高,計(jì)算量較大,同時(shí)卡爾曼濾波吱的前提是假設(shè)所有噪聲為白噪聲,這也是它的一個(gè)局限性。

2.7 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

采用非線性映射的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)SOC 的方法稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOC 估計(jì)法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算法目前常使用3 層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):輸入層、中間層和輸出層。輸入層與輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)由動(dòng)力電池模型的實(shí)際需求來確定,中間層神經(jīng)元個(gè)數(shù)由模型的復(fù)雜程度和分析精度來確定。用于SOC 估計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量一般為電壓、電流、累計(jì)放出電量、電池溫度、內(nèi)阻環(huán)境溫度等。該方法可以應(yīng)用于各種類型的汽車動(dòng)力電池,若電池模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得也較好,SOC 估算誤差可以達(dá)到小于10%。在實(shí)際的使用時(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的估算精度在很大程度上會(huì)受到訓(xùn)練樣本和訓(xùn)練方法的影響,且易受干擾。

2.8 支持向量機(jī)

本方法是一種基于支持向量機(jī)的荷電狀態(tài)SOC 估算方法,支持向量機(jī)是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論發(fā)展的產(chǎn)物。由于支持向量機(jī)自身對(duì)狀態(tài)量的變化比較敏感,因此其在線非線性估計(jì)中的估計(jì)精度一般高于最小二乘類的估計(jì)。在SOC 估計(jì)中,支持向量機(jī)利用很多數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行訓(xùn)練并交訓(xùn)練結(jié)果退化成一組支持向量。若支持向量機(jī)能被很好的優(yōu)化,則支持向量機(jī)算法就能夠產(chǎn)生較精確的SOC 估算精度。

3 結(jié)論與展望

電動(dòng)汽車SOC 估算是電動(dòng)汽車能量管理系統(tǒng)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。雖然動(dòng)力電池SOC 估算的方法很多,但由于各種算法單獨(dú)使用時(shí)又都有其相應(yīng)的局限性,一般和其它的方法結(jié)合使用。想要提高精度及準(zhǔn)確性需要通過大量的試驗(yàn)來建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫,通過硬件技術(shù),增加動(dòng)力電池的電壓和電流的測量精度和準(zhǔn)確性,通過相應(yīng)的動(dòng)力電池模型,精確表征電池充放電過程的動(dòng)態(tài)性能,通過綜合各種算法,揚(yáng)長避短,最大程度上提高其估算的準(zhǔn)確性。

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