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鋰電池剩余電量SOC估算方法,電池系統(tǒng)SOC可用范圍

鉅大鋰電  |  點擊量:0  |  2020年02月01日  

鋰電池剩余電量SOC估算方法,電池系統(tǒng)SOC可用范圍。荷電狀態(tài)又叫剩余電量,SOC是反應鋰電池包內當前電量占總體可用容量百分比的一個參數。SOC即電池的剩余電量,也稱為荷電狀態(tài)。表示電池使用或長期擱置一段時間后,其剩余容量與總的可用容量的比值,常用百分數表示。


對電池SOC的準確估算,既是電動汽車估算續(xù)航里程最基本的要求,又是提升電池利用效率和安全性能的基本保證。


鋰電池剩余電量SOC估算方法


開路電壓法:先離線測量得到不同溫度不同SOC下的開路電壓值,形成表格。電池系統(tǒng)裝車以后,每當出現停止供電狀態(tài),就可以調用表格數據,根據測量得到的開路電壓判斷電池荷電狀態(tài)。


安時積分法:實時測量鋰電池包主回路電流,并將其對時間積分,充電為負放電為正。放電過程用初始電量減去積分結果得到當前電量;充電過程用初始電量加上積分結果得到當前電量。


內阻法:內阻跟隨SOC變化的趨勢非常平緩,很小的內阻變化或者測量誤差就可以造成SOC值較大的誤差。測量接觸電阻過大、電池電流較大、出現較大的極化內阻的干擾;鋰電池溫升不一致使得溫度監(jiān)測點的溫度和電池本體溫度不一致,造成溫度補償出現偏差等等。


卡曼濾波算法:核心思想是根據當前儀器的“測量值”,上一刻的“預測量”,以及“誤差”來計算得到當前的“最優(yōu)值”。其亮點是把誤差納入了計算,誤差獨立存在不受測量數據的影響。


神經網絡算法:模擬人腦及神經元來處理非線性系統(tǒng)的新型算法,無需深入研究鋰電池的內部結構,只需提前從鋰電池中提取出符合工作特性的輸入與輸出樣本,并將其輸入到建立系統(tǒng)中,就能獲得運行中的SOC值。


電池系統(tǒng)SOC可用范圍


SOC可用范圍:SOC范圍減掉SOC的緩沖區(qū)域,剩下的部分就是SOC可用范圍了。SOC狀態(tài)范圍百分比一般是從0%到100%,但考慮到化學電池反應特性:閥值邊界,靜態(tài)和動態(tài)差異、倍率差異、估值精度差異等,SOC估值需要留出緩沖區(qū)間,以確保鋰電池時時刻刻工作在安全區(qū)域。


SOC可用范圍優(yōu)化就是確定電池不同條件、工況下的下限值。鋰電池上限的緩存區(qū)間很小,可以挖掘的空間不大。上限的緩存主要是在充電安全方面,保證不過充為目的??斐鋾r充到SOC80%;慢充時依靠涓流小電流充電,可以達到95%以上。電池下限值主要是考慮放電工況,放電電流的變化能力,會影響動力輸出或駕乘感受。同時其緩存的寬度還是很大的。


通過上面分析,SOC可用范圍大小,關鍵還是由鋰電池參數的準確,以及BMS算法的精度決定的。這兩個方面缺一不可。同時在保證電池安全的前提下,面對各種工況,BMS策略和算法不能一刀切,更需要精準多層次實現。在鋰電池安全的前提下把電池能力用足,優(yōu)化最大化SOC可用范圍。


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