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BMS算法設(shè)計(jì)之電池SOC介紹(一)

來(lái)源:新能源網(wǎng)
時(shí)間:2020-04-03 10:00:33
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BMS算法設(shè)計(jì)之電池SOC介紹(一) 大家好!今天給大家?guī)?lái)的是【BMS 算法設(shè)計(jì)】系列文章的第一篇。本期主要介紹的是電池SOC的基本常識(shí),后續(xù)會(huì)給大家介紹各種SOC的估算方法

大家好!今天給大家?guī)?lái)的是【BMS 算法設(shè)計(jì)】系列文章的第一篇。本期主要介紹的是電池SOC的基本常識(shí),后續(xù)會(huì)給大家介紹各種SOC的估算方法及其優(yōu)劣勢(shì)的對(duì)比,讓我們一起來(lái)學(xué)習(xí)吧!

電池的SOC通常被定義為當(dāng)前的容量Q(t)和其標(biāo)稱容量的Qn比率,這也是表明電池中可以存儲(chǔ)的最大的電量。公式如下

SOC(t)=Q(t)/Qn

精確的SOC 估算能夠反映一些重要的信息,比如電池的性能、電池的剩余壽命等,這些信息最終都會(huì)導(dǎo)致對(duì)電池的功率和能量的有效管理和利用。此外,SOC估算可以用來(lái)調(diào)節(jié)由于電池的過(guò)放和過(guò)沖而導(dǎo)致電池的壽命降低、爆炸或者起火,加速老化和電池電芯結(jié)構(gòu)的永久性破壞。因此,準(zhǔn)確的SOC指示對(duì)于用戶的便捷性和確保電池的效率、安全性和壽命非常重要。一個(gè)精確的SOC估算是我們對(duì)于消除熱失控導(dǎo)致的失效和調(diào)節(jié)電芯均衡的基本考慮點(diǎn)。

大多數(shù)的SOC估算技術(shù)需要非常精確的測(cè)量數(shù)據(jù),無(wú)論是電池的化學(xué)成分(電解液的類型)、它的運(yùn)行的條件,還是是電芯的變量(電壓、電流)等,因此僅僅適用于在實(shí)驗(yàn)室而不是真實(shí)的應(yīng)用中。此外,給定的SOC估算方法比其他的方法更適合或者適用于特定的應(yīng)用。因此,電池的SOC不是一個(gè)可以直接測(cè)量出來(lái)的狀態(tài),而是通過(guò)一些可用的參數(shù)(電壓、當(dāng)前電流或者表面溫度等)估算出來(lái)的。

作為當(dāng)前最先進(jìn)的、最靈活的電池技術(shù),鋰離子電池(Lithium ion battery)展示出了其高容量、高能量密度、低自放電率、長(zhǎng)壽命和更多次的充放電循環(huán)、更低的運(yùn)行和維護(hù)的需求等與其他標(biāo)準(zhǔn)類型的電池(鉛酸、鎘鎳等)相比更多的優(yōu)勢(shì)。然而,過(guò)放和過(guò)充都會(huì)導(dǎo)致鋰離子電池電芯的永久性的損壞,嚴(yán)重的可能會(huì)起火,甚至爆炸。所以,準(zhǔn)確的對(duì)電池SOC進(jìn)行估算可以防止電池被頻繁的充放電,從而節(jié)省電池的使用壽命。

在各種電力系統(tǒng)的應(yīng)用中,比如儲(chǔ)能系統(tǒng)(Battery Energy Storage Systems- BESS)和電動(dòng)車(Electric Vehicles- EV),估算和控制SOC都是十分重要的。當(dāng)談到可再生能源在配電網(wǎng)中的高滲透時(shí),BESS也就成了解決可再生能源間歇性問(wèn)題的一個(gè)潛在的解決方案。但BESS系統(tǒng)的運(yùn)行容易受到不平衡的負(fù)載動(dòng)態(tài)、電動(dòng)汽車充電應(yīng)用和單相分布式發(fā)電等動(dòng)態(tài)干擾的影響。因此,如若開發(fā)一個(gè)包含這些動(dòng)態(tài)方面和涉及諸如建模、仿真、控制方案開發(fā)和標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試程序等方面的BESS,需要一個(gè)足夠的電池模型來(lái)模擬真實(shí)的電池特性。

最常使用的電池模型是等效電路電池模型(Equivalent Circuit battery Models- ECM)和電化學(xué)電池模型(Electrochemical battery models)。ECMs與復(fù)雜的電化學(xué)模型相比更靈活和方便計(jì)算,因?yàn)殡娀瘜W(xué)模型需要考慮電池的化學(xué)過(guò)程和降解過(guò)程,這個(gè)是需要數(shù)學(xué)方程(time-variant spatial partial differential equations- 時(shí)變空間偏微分方程)來(lái)支持的。我們最常用的一種電化學(xué)模型是SPM(Single Particle Model- 單粒子模型),該模型設(shè)計(jì)了反推方式的PDE (Partial Differential Equations- 偏微分方程)狀態(tài)估算器。但是由于SPM 模型捕獲的電芯動(dòng)態(tài)較少,并且此方法需要較高的計(jì)算成本和時(shí)間,因此,我們這里只考慮ECM 模型。通常來(lái)說(shuō),ECM 模型包括電阻模型(Rint Model)、一階RC模型(Thevenin Model)、阻容模型(the RC model)、PNGV 模型(Partnership for a New Generation of Vehicles)和二階RC 模型(the improved Thevenin Model)。在這些ECM 中,二階RC 模型由極化電容器組成,以表示瞬態(tài)行為的響應(yīng)。如下圖所示

為了精確的估算SOC,電池模型必須能夠準(zhǔn)確地表示出靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩方面的反應(yīng)。隨著電池模型的精度增加,相應(yīng)的計(jì)算計(jì)算成本和時(shí)間也會(huì)增加。因此,關(guān)于模型精度和計(jì)算效率的折中選擇,二階RC 模型的優(yōu)勢(shì)就顯現(xiàn)出來(lái)了。本篇中提到的其他模型都有很高的計(jì)算效率但是精度會(huì)差很多。在二階RC 模型中,一個(gè)電壓源代表電池的OCV(Open Circuit Voltage- 開路電壓)。因此,想要獲得一個(gè)精確的電池模型,采用一個(gè)合適的SOC 估算方法就十分必要了。我們要綜合考慮SOC 估算方法的精度和復(fù)雜性。

SOC 的估算算法通常在BMS(Battery Management System- 電池管理系統(tǒng))中運(yùn)行,并根據(jù)單體電芯的電壓、溫度、SOC 和SOH 的狀態(tài)來(lái)調(diào)節(jié)電池組中的能量。BMS 的主要功能是為電池系統(tǒng)維持一個(gè)安全的運(yùn)行環(huán)境,并且保護(hù)電池系統(tǒng)免于損壞。盡管電池SOC 估算是BMS 的一個(gè)關(guān)鍵功能,但是由于電池里面非線性復(fù)雜的電化學(xué)過(guò)程,它的精度和在線估算仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。

以上就是本期對(duì)電池SOC 基本常識(shí)的介紹,下期開始,將陸續(xù)為大家?guī)?lái)傳統(tǒng)和改進(jìn)的SOC 估算方法的介紹。我們下期再見啦!