接昨天的文章,其實在文章或者專利裡面,兩位大拿也是儘可能講算法原理,至於測試、建模、算法的前置的參數敏感度分析,有一系列的工程DOE試驗和相關的數據分析支撐的。容量要簡單一些,相關參考文件如下:
1)US20090322283 METHOD FOR BATTERY CAPACITY ESTIMATION
2)US8560257 DYNAMIC BATTERY CAPACITY ESTIMATION
3)《Capacity Estimation for Li-ion Batteries》 Xidong Tang, Xiaofeng Mao, Jian Lin, and Brian Koch
4)《Li-Ion Battery State Estimation and Prognosis》 Mutasim Salman,XidongTang Xiaofeng. Mao
基於定義的SOC,容量可以Q=ΔS/ΔSOC,ΔS是電流積分或是電荷累積
定義電池參數來代表在一定電流積分下,OCV電壓的變化
通過測量端電壓和電流,在不同運行模式下的電池模型,估計電池參數h
=>從電池參數h推斷容量
=>確定容量估計的有效性
1)在駕駛模式下容量評估 :在駕駛模式下,電流的進出提供了豐富的信號激勵來估計模型參數
兩段估計法
a)使用二階等效電路模型
b)第一階段,基於模型方程估計Voc 確定Voc有效性,從Lookup table從Voc找到SOC
c) 在第二階段,計算ΔSOC=SOC(k)-SOC( j),基於Voc的有效性兩個時間常數下,計算容量
優缺點:對電流簡單有效,在數據點少的情況下不精確
2)充電模式下評估能力
電流可以認為是直流 ,因為低激勵回歸方法不能用
數據結果,這裡的實驗非常謹慎,主要使用的是45Ah和15Ah兩種規格的電池
1)駕駛模式下的結果,使用這種模式人為保證了容量的連續性,在不準確就保持在缺失Default模式下。
2)充電模式下的計算
3)電池加速壽命試驗老化下的結果
這個容量的算法,最主要是配合SOC一起使用的,特別是在電池均衡的模式下,兩種不均衡是SOC×容量的不均衡:
1.SOC不均衡:同等容量下電池SOC水平的差異。
2.容量不均衡:在系統運行過程中,由於容量差異引起的SOC水平差異
通常來說我們後續做完容量計算之後,就可以進一步完善均衡的方法
1.在特定SOC範圍內進行均衡:存在缺陷,假定只在高SOC的時候進行均衡,那麼從同等的SOC下進行放電,低SOC的電池肯定最先到達不能放電的條件,限制整個電池包的容量。
2.如果已經識別出某個電池容量偏低,就不對其進行均衡:需要知道每個單體的實際容量,也需要確定兩個閾值:a)低容量的閾值 b)高SOC的閾值,這兩個閾值將確認單體電池不被均衡算法選中進行處理。
3.均衡電池基於容量調整的SOC而不是測量的SOC:需要知道單體之間的相對容量差異,基於這個數值,對於既定的一個SOC數值,容量大的被調高,容量小的被調低。
小結:
1)有問題的可直接留言,後續找林學長在群裡聊一聊
2)SOC和容量是基礎,電池本身特性和BMS管理的策略強耦合,搞起來還是不容易的