基于能量積分的儲能電池動態荷電狀態研究

楊 曼，侯朋飛，王洪達

（1. 海軍勤務學院，天津 300450；2. 中國人民解放軍96881部隊，河南洛陽 471000）

0 引言

為了提高電池管理系統的性能，需要對儲能電池的能量特性—荷電狀態（State of Charge, SoC）進行準確計算，這是微電網能量管理和功率管理系統的重要組成部分[1,2,3]，特別是在含有脈沖負載的微電網中，負載功率是間歇性變化的[4]。為了電池的可持續應用，設計功率控制系統和能量管理系統時要求微電網能夠在脈沖間隙對電池充電、在脈沖期間從電池放電[5]，而電池的容量配置、剩余能量、功率特性等都需要準確的SoC作為基礎[6]。

目前，荷電狀態的估算方法，主要包括安時積分法、開路電壓法等傳統算法，神經網絡算法、卡爾曼濾波算法等高級估算法，以及將高級算法引入到傳統算法中的綜合算法[7]。隨著引入變量的增多，算法的非線性和復雜度也在不斷提高。文獻[8]給出了不同的荷電狀態定義方法，將荷電狀態分為標定荷電狀態和動態荷電狀態，考慮到在不同放電電流下荷電狀態的動態變化，對簡化計算模型具有重要意義。文獻[9]提出了基于能量積分的荷電狀態計算方法，將負載電壓變化引入到荷電狀態計算中，對于含脈沖負載的微電網，電壓的變化對儲能電池荷電狀態的估算產生的影響是不能忽略的。

1 常用的SoC估算方法

SoC的定義通常是基于安時的角度給出的，即SoC是指儲能設備剩余電量與總容量的比值[8]：

式(1)中，Qc表示電池剩余容量，CI表示電池充滿時以恒定電流I放電時所能釋放的電量。

以電化學電池為例，若以一定的充電方式將電池充電至不再吸收電量時，定義此時電池的SoC為1，同樣以一定的放電方式將電池放電至沒有電量輸出時，定義此時電池的SoC為0，則定義可表示為：

電量Q為電流與時間的乘積，即廣泛采用的安時計量。按式(2)定義的SoC能夠準確表述恒定電流放電時電池荷電狀態的變化，但在放電電流變化的情況下，該定義有一定的局限性，如電池以較大的電流放電到截止電壓，按定義此時電池的SoC應為0，但是若以小電流繼續放電，電池仍能釋放能量[10]，此時SoC< 0，顯然不符合常規習慣。

2 基于能量積分的SoC計算方法

基于SoC的功能要求，本文采用基于能量積分的 SoC計算方法，將 SoC區分為絕對荷電狀態—SoCa、靜態荷電狀態—SoCs和動態荷電狀態—SoCd[9]。

SoCa是從物理角度描述，涉及電極、電解液等，而 SoCs從電化學角度對電池進行描述，如最大釋放的能量、開路電壓、截止電壓等。一般情況下，SoCa與 SoCs差別不大，都是以電池最大充放電能量為基礎，應用意義相差不大，但SoCa需要從電池的物理特性研究電極或電解液的特性，描述困難，因此，本文對儲能設備的SoCa不進行深入研究。

SoCs和SoCd表達如下：

其中，SoC0為初始靜態SoC值；p為儲能設備實時功率值，當儲能設備處于充電狀態時，p為負，否則，p為正；Wmax為儲能設備的最大充/放電能量，Wi為儲能設備以恒定電流 i充電/放電時所能吸收/放出的能量。

式（3）、（4）表示了SoCs和SoCd的計算方法，從式中可看出在計算儲能設備釋放能量時采用功率p對時間積分，而功率等于電流與電壓的乘積，將電壓的變化引入SoC計算，能比較準確反映電池荷電狀態的計算方法，適合于因負載變化導致的端電壓不穩定的場合。

SoCd是相對于 SoCs得到的，反映儲能設備在當前SoCs下能夠持續以當前狀態繼續工作的狀態。如3 kW釩液流電池以60 A恒流放電至截止電壓，此時若將放電電流降低至30 A，液流電池仍能繼續放電。根據本文采用能量積分法定義的SoC，該時刻釩液流電池的 SoCs不為零，但SoCd等于0，表示當前液流電池不能以60 A繼續放電。

為了定量描述SoCd和SoCs的關系，本文提出了式（5）的計算方法。

通過式（5），可利用SoCs的估算值直接得到SoCd的估算值，為電池精確能量管理和控制策略奠定了基礎，即若能得到儲能電池當前SoCs，則通過上式即可得到SoCd，該SoCd表示儲能電池以當前狀態繼續放電的能力。

3 測試與仿真

本文選取了三種在微電網儲能中應用最為廣泛的儲能電池作為測試對象，為了獲取蓄電池的充放電的實驗數據，按下述方法對其進行了測試。在測試儲能電池的特性的基礎上，基于能量積分計算SoCs和SoCd值。

3.1 儲能電池充放電性能測試

3.1.1 測試平臺

圖1 實驗測試平臺

測試平臺包括Chroma 17011 可編程電池充放電測試系統（測試單體）、Chroma 17020 能源回收式電池模組測試系統（測試模組）和兩臺瑞能動力電池測試系統CDS5V-100A-CD，如圖1所示。測試試驗時，首先用瑞能動力電池測試系統CDS5V-100A-CD，根據設計的實驗方案，設置測試系統的工步，得到電池在充電、放電和靜置三種狀態下的電壓、電流、溫度等數值。但是這些儀器中數據采集環節的采樣率在實驗過程中是恒定的，雖然可以根據實驗內容的不同，在實驗開始前設定采樣率，但是實驗過程中采樣率不能變化。

3.1.2 測試對象

隨著微電網示范工程的陸續落地，磷酸鐵鋰電池、鉛酸蓄電池、釩液流電池等作為微電網儲能電池應用越來越多，本實驗選取這三種儲能電池為測試對象，具體為：

1）1#儲能電池：磷酸鐵鋰電池（標稱容量：25 Ah）；

2）2#儲能電池：鉛酸蓄電池（標稱容量：200 Ah）；

3）3#儲能電池：釩液流電池（標稱容量：3 kWh）。

3.1.3 測試條件

本實驗主要進行循環充放電測試，以獲取電池充放電特性。電池測試充放電電流和充放電截止電壓/電流如表1所示。

表1 測試充放電電流和充放電截止電壓/電流

3.1.4 測試結果

不同充放電電流I下，1#儲能電池、2#儲能電池、3#儲能電池恒流部分充電能量Econ、總充電能量Ec、總放電能量Ed分別如表2、表3、表4所示。

基于能量積分法的SoC計算需要電池的最大充放電能量，為方便求取參數，標稱25 Ah的1#儲能電池、標稱200 Ah的2#儲能電池、標稱3 kWh的3#儲能電池，分別以10 A充放電時的能量作為最大充放電能量，考慮自放電的效應，如表5所示。

表2 1#儲能電池不同充放電電流下充放電總能量

表3 2#儲能電池不同充放電電流下充放電總能量

表4 3#儲能電池不同充放電電流下充放電總能量

表5 電池最大充放電能量

3.2 基于能量積分的SoC計算

在室溫下進行儲能電池電氣特性測試，根據公式(1)定義的SoC計算方法，可以得到電池電壓、電流對應的SoC，進而可以得到最大充放電電流、開路電壓與SoC的關系。

3.2.1 初始荷電狀態的估算方法

與安時積分法一樣，能量積分法的誤差受SoC0影響大。因此，需要對初始荷電狀態進行校正，可以利用下面兩種方式獲取SoC0：

1）將電池“充滿電”，即以一定的充電方式對電池進行充電，達到充電截止條件，此時可認為電池SoC為1；

2）將電池靜置一段時間，測量電池的開路電壓，利用EMF-SoC曲線獲取當前的SoC作為初始靜態荷電狀態SoC0。

試驗開始，首先對電池進行“標定”，測試電池的容量，1#儲能電池利用25 A(1 C)充放電、2#儲能電池利用40 A(0.2 C)充放電、3#儲能電池利用40 A充放電進行容量標定。同時，以恒流恒壓的方式對電池充電，直至充電電流接近零，表示電池已經完全充電，此時電池的SoC為1。

3.2.2 計算結果

根據前述SoCs定義的計算方法，將實驗數據帶入計算模型，得到不同電流下電池的SoCs，充電過程的計算結果如圖2所示，放電過程的計算結果如圖3所示。

圖2 充電過程電池SoCs的變化

圖3 放電過程電池SoCs的變化

SoCd的計算可由公式（5）計算，在MATLAB軟件中對式（5）編程，將SoCs的數據導入程序中，代入電池最大釋放或吸收能量和當前電流下所能釋放或吸收的能量，即可得到SoCs對應的SoCd。以2#儲能電池放電過程為例，由表1和表5可知，2#儲能電池最大放電能量為346 Wh，20 A電流和100 A電流分別對應釋放的能量為344.566 Wh和234.298 Wh，則計算結果如圖4所示。

由圖4可知，在放電結束時刻，SoCd為零表示電池不能繼續以該電流放電，但SoCs不為零，表示2#儲能電池仍具有放電能力，若降低放電電流，仍能繼續放電。且放電電流越大，SoCd達到0的時間越短，此時電池剩余能量越多，即SoCs越大。蓄電池的充電過程和其他電池的SoCd計算過程相同。

4 結論

對于含有脈沖負載的微電網，SoC值的準確估算使電池管理系統能夠及時調整電池充放電狀態及充放電的電壓電流，防止電池出現過充過放，提高電池壽命?？紤]脈沖負載功率變化大，采用了基于能量積分的儲能電池動態荷電狀態的計算方法，在利用測試平臺測試儲能電池的充放電特性等試驗數據基礎上，獲得在不同電流電壓條件下的儲能電池動態荷電狀態。