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BMS電池管理系統(tǒng)中的各種算法簡(jiǎn)介 電池管理系統(tǒng)計(jì)算SOC的算法有哪些

本文章由注冊(cè)用戶 車知曉 上傳提供 2024-03-04 評(píng)論 發(fā)布 糾錯(cuò)/刪除 版權(quán)聲明 0
摘要:BMS電池管理系統(tǒng)對(duì)電池進(jìn)行監(jiān)控和管理,涉及到各種算法,包括最大功率點(diǎn)追蹤算法、SOC計(jì)算算法、SOH評(píng)估算法、充放電控制算法、健康預(yù)警算法、優(yōu)化算法、數(shù)據(jù)處理算法等,其中SOC計(jì)算算法是比較核心的,主要有基于內(nèi)阻補(bǔ)償?shù)拈_路電壓法、安時(shí)法和電壓電流混合算法三種。下面一起來(lái)看看BMS電池管理系統(tǒng)中的各種算法簡(jiǎn)介以及電池管理系統(tǒng)計(jì)算SOC的算法有哪些吧。

一、BMS電池管理系統(tǒng)中的各種算法簡(jiǎn)介

BMS電池管理系統(tǒng)是一種用于電池組中的單個(gè)電池管理的系統(tǒng),以確保其安全性、壽命和性能,在BMS電池管理系統(tǒng)中涉及到了許多算法,具體有:

1、最大功率點(diǎn)追蹤算法

最大功率點(diǎn)追蹤算法是一種用于優(yōu)化太陽(yáng)能電池板輸出功率的算法。在BMS電池管理系統(tǒng)中,最大功率點(diǎn)追蹤算法也被用于優(yōu)化電池輸出功率,以延長(zhǎng)電池壽命和提高電池性能。該算法通常采用迭代法求解,在每次迭代中,計(jì)算當(dāng)前電池組的輸出功率并根據(jù)輸出功率的變化調(diào)整電池組的工作狀態(tài),以找到最大功率點(diǎn)。

最大功率點(diǎn)追蹤算法的核心是找到電池組輸出功率與電池組工作狀態(tài)之間的關(guān)系。在實(shí)際應(yīng)用中,最大功率點(diǎn)追蹤算法通常采用PerturbandObserve(P&O)算法或IncrementalConductance(IC)算法。其中,P&O算法是一種基于光強(qiáng)變化的算法,它通過(guò)改變電池電壓并觀察電池輸出功率的變化,來(lái)尋找最大功率點(diǎn)。IC算法則是一種基于導(dǎo)數(shù)的算法,它通過(guò)計(jì)算電池電壓和電池電流之間的導(dǎo)數(shù)來(lái)確定最大功率點(diǎn)。

2、SOC計(jì)算算法

SOC(StateofCharge)是電池組中電池當(dāng)前充電狀態(tài)的指標(biāo)。在BMS電池管理系統(tǒng)中,SOC計(jì)算算法被用于確定電池組的當(dāng)前充電狀態(tài),以避免電池過(guò)充或欠充,延長(zhǎng)電池壽命和提高電池性能。

在實(shí)際應(yīng)用中,SOC計(jì)算算法通常采用開路電壓法(OCV)或卡爾曼濾波器法進(jìn)行計(jì)算。其中,OCV法是一種基于電池開路電壓的計(jì)算方法,它通過(guò)測(cè)量電池組的開路電壓來(lái)確定電池組的SOC??柭鼮V波器法則是一種基于狀態(tài)估計(jì)的算法,它通過(guò)對(duì)電池組的充電和放電狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)和校正,來(lái)估計(jì)電池組的SOC。

3、SOH評(píng)估算法

SOH(StateofHealth)是電池組的健康狀況指標(biāo),它反映了電池組的壽命和性能。在BMS電池管理系統(tǒng)中,SOH評(píng)估算法被用于評(píng)估電池組的健康狀況,以幫助用戶了解電池組的剩余壽命和性能表現(xiàn)。

在實(shí)際應(yīng)用中,SOH評(píng)估算法通常采用電化學(xué)阻抗譜法(EIS)或數(shù)學(xué)建模法進(jìn)行評(píng)估。其中,EIS法是一種基于電化學(xué)阻抗譜的方法,它通過(guò)對(duì)電池組進(jìn)行小信號(hào)擾動(dòng),測(cè)量電池組的電化學(xué)阻抗譜,并根據(jù)阻抗譜的變化來(lái)評(píng)估電池組的健康狀況。數(shù)學(xué)建模法則是一種基于電池組的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行評(píng)估的方法,它通過(guò)建立電池組的數(shù)學(xué)模型,模擬電池組的工作過(guò)程,并根據(jù)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)評(píng)估電池組的健康狀況。

4、充放電控制算法

充放電控制算法是BMS電池管理系統(tǒng)中的核心算法之一,它用于控制電池組的充放電過(guò)程,以確保電池組的安全性和壽命。在實(shí)際應(yīng)用中,充放電控制算法通常采用PID控制器或模糊控制器進(jìn)行控制。

其中,PID控制器是一種基于誤差、積分和微分的控制器,它通過(guò)調(diào)整控制器的參數(shù),使得電池組的充放電電流和電壓穩(wěn)定在設(shè)定值附近。模糊控制器則是一種基于模糊邏輯的控制器,它通過(guò)建立模糊規(guī)則和模糊推理,來(lái)實(shí)現(xiàn)電池組的充放電控制。

5、健康預(yù)警算法

健康預(yù)警算法是BMS電池管理系統(tǒng)中的另一種重要算法,它用于預(yù)測(cè)電池組的故障和壽命,以提前采取措施進(jìn)行維護(hù)。在實(shí)際應(yīng)用中,健康預(yù)警算法通常采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法或支持向量機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

其中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于人工神經(jīng)元的模型,它通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置,來(lái)實(shí)現(xiàn)電池組故障和壽命的預(yù)測(cè)。遺傳算法則是一種基于自然選擇適應(yīng)度高的個(gè)體,不斷迭代尋找最優(yōu)解。支持向量機(jī)則是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的模型,它通過(guò)構(gòu)建最優(yōu)的分類超平面,來(lái)實(shí)現(xiàn)電池組故障和壽命的預(yù)測(cè)。

6、優(yōu)化算法

優(yōu)化算法是BMS電池管理系統(tǒng)中的重要算法之一,它用于優(yōu)化電池組的性能和壽命,以滿足用戶的需求。在實(shí)際應(yīng)用中,優(yōu)化算法通常采用遺傳算法、粒子群算法或模擬退火算法進(jìn)行優(yōu)化。

其中,遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法,它通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程,不斷迭代尋找最優(yōu)解。粒子群算法則是一種基于群體智能的優(yōu)化算法,它通過(guò)模擬鳥群飛行的過(guò)程,不斷迭代尋找最優(yōu)解。模擬退火算法則是一種基于模擬退火過(guò)程的優(yōu)化算法,它通過(guò)模擬金屬退火的過(guò)程,不斷迭代尋找最優(yōu)解。

7、數(shù)據(jù)處理算法

數(shù)據(jù)處理算法是BMS電池管理系統(tǒng)中的另一種重要算法,它用于處理電池組的數(shù)據(jù),以提取有用的信息和特征。在實(shí)際應(yīng)用中,數(shù)據(jù)處理算法通常采用濾波算法、降維算法或特征提取算法進(jìn)行處理。

其中,濾波算法是一種基于數(shù)字信號(hào)處理的算法,它通過(guò)對(duì)電池組的信號(hào)進(jìn)行濾波,去除噪聲和干擾,提取有用的信息。降維算法則是一種基于數(shù)據(jù)挖掘的算法,它通過(guò)降低數(shù)據(jù)的維度,減少數(shù)據(jù)量和復(fù)雜度,提高數(shù)據(jù)的可處理性和效率。特征提取算法則是一種基于模式識(shí)別的算法,它通過(guò)提取數(shù)據(jù)的特征,識(shí)別出數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類和識(shí)別。

二、電池管理系統(tǒng)計(jì)算SOC的算法有哪些

電池管理系統(tǒng)中,SOC的計(jì)算是核心,SOC,全稱是StateofCharge,即電池荷電狀態(tài),也叫剩余電量,常用百分?jǐn)?shù)表示,由于電池復(fù)雜的化學(xué)特性導(dǎo)致SOC估算出現(xiàn)誤差,因此電池管理系統(tǒng)計(jì)算SOC的算法通常是估算,常用的算法有三種:

1、基于內(nèi)阻補(bǔ)償?shù)拈_路電壓法

開路電壓法(OCV)是最早的電池容量測(cè)試方法之一,開路電壓法是根據(jù)電池的開路電壓與電池內(nèi)部鋰離子濃度之間的變化關(guān)系,間接地?cái)M合出它與電池SOC之間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。

開路電壓法簡(jiǎn)單便捷,但是估算的精度并不高。該方法只能在電池長(zhǎng)時(shí)間靜置狀態(tài)下估算SOC,當(dāng)電池有電流通過(guò)時(shí),電池內(nèi)阻產(chǎn)生的壓降會(huì)影響SOC估算精度。同時(shí)電池存在電壓平臺(tái),特別是磷酸鐵鋰電池,在SOC30%-80%期間,端電壓和SOC曲線近似為直線,這種情況下SOC的估算誤差會(huì)放大。

基于以上問(wèn)題,設(shè)計(jì)人員對(duì)開路電壓法做了補(bǔ)充,引入了電池內(nèi)阻進(jìn)行校正,準(zhǔn)確估算OCV。當(dāng)電池通過(guò)電流時(shí),通過(guò)將實(shí)際測(cè)得的電池端電壓減去I*R來(lái)校正負(fù)載下的電壓,然后使用校正電壓來(lái)獲得當(dāng)前的SOC。

基于內(nèi)阻補(bǔ)償?shù)拈_路電壓法提升了SOC的估算精度,但是實(shí)際應(yīng)用時(shí)由于其復(fù)雜的電化學(xué)特性,電池電壓不會(huì)立即對(duì)負(fù)載的變化作出反應(yīng),而是有一定延遲。該延遲與電池電壓響應(yīng)的時(shí)間常數(shù)相關(guān)聯(lián),范圍從毫秒到數(shù)千秒。同時(shí)電池的內(nèi)部阻抗在不同條件下變化較大,因此SOC的精準(zhǔn)估算依賴于阻抗的精準(zhǔn)估算。

2、安時(shí)法(庫(kù)倫計(jì)數(shù)法)

經(jīng)典的SOC估算一般采用安時(shí)積分法(也叫電流積分法或者庫(kù)侖計(jì)數(shù)法)。即電池充放電過(guò)程中,通過(guò)累積充進(jìn)和放出的電量來(lái)估算SOC。充電時(shí),進(jìn)入電池的庫(kù)侖全部留在電池中,放電時(shí)全部流出的電量導(dǎo)致SOC的下降。

SOCnow=SOCpast-(Inow*t)/Qmax

安時(shí)積分法SOC估算精度高于開路電壓法,但是該算法只是單純的從外部記錄流入和流出的電池電量,忽略了電池內(nèi)部狀態(tài)的變化。由于不同的電池模型有不同的自放電率,這也取決于電池的SOC、溫度和循環(huán)歷史,準(zhǔn)確的自放電建模需要花費(fèi)大量的時(shí)間收集數(shù)據(jù),而且仍然相當(dāng)不精確。同時(shí)電流測(cè)量不準(zhǔn),造成SOC計(jì)算誤差會(huì)不斷累積,需要定期不斷校準(zhǔn)。而且在電池長(zhǎng)時(shí)間不活動(dòng)或放電電流變化很大的應(yīng)用中,庫(kù)倫積分法會(huì)產(chǎn)生一定誤差。

3、電壓電流混合算法

由于開路電壓法在實(shí)際工況下并不實(shí)用,而安時(shí)積分法存在誤差,并且隨著使用時(shí)間的增加誤差會(huì)繼續(xù)放大。因此大量設(shè)計(jì)人員將開路電壓法與其他方法結(jié)合起來(lái),共同進(jìn)行SOC的預(yù)測(cè)。

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