Stima dello stato della batteria del BMS: informazioni chiave sul SOC, sul SOH e sul SOP

Nella nuova era energetica di oggi, l'applicazione della tecnologia delle batterie è ovunque, dai veicoli elettrici ai sistemi di energia rinnovabile, a tutti i tipi di prodotti elettronici di consumo.Come componente centrale del sistema di batterie, una delle sue principali responsabilità è quella di stimare con precisione lo stato della batteria, compreso lo stato di carica (SOC), lo stato di salute (SOH) e lo stato di potenza (SOP).Una stima accurata di questi parametri di stato è fondamentale per un'efficiente, il funzionamento sicuro e affidabile della batteria.

SOC: controllare con precisione la potenza della batteria rimanente

SOC (State of Charge) è lo stato di carica della batteria, che riflette la relazione proporzionale tra la potenza rimanente della batteria e la capacità totale,e visualizza intuitivamente il "margine di capacità" della batteria proprio come il manometro del carburante di un'autoDi seguito sono riportati alcuni metodi di stima SOC comuni e le loro caratteristiche:

• Metodo di integrazione anfibio:calcolare la quantità di carica e scarica della batteria integrando la corrente per ottenere il valore SOC.a causa dell'accumulo di errori del sensore di corrente e dell'auto-discarica della batteria, l'errore di stima del SOC può aumentare, pertanto è spesso necessario caricare regolarmente completamente la batteria per migliorare l'accuratezza della stima.
• Metodo di tensione a circuito aperto:Una stima basata sulla corrispondenza tra la tensione del circuito aperto della batteria e la tensione del SOC.misurare la tensione del suo circuito aperto e confrontarla con la curva tensione-SOC del circuito aperto prestabilita per ottenere il valore SOC correnteIl vantaggio di questo metodo è che ha un'elevata precisione e non è influenzato dall'auto-discarica della batteria, ma richiede che la batteria sia in uno stato statico.e la curva di tensione-SOC del circuito aperto cambierà a causa di fattori come la temperatura e l'invecchiamento della batteria, quindi questi fattori devono essere compensati.
• Metodo di filtraggio Kalman:Si tratta di un algoritmo ricorsivo basato su un modello dello spazio di stato, che può fondersi informazioni di fonti multiple come tensione della batteria, corrente, temperatura, ecc., aggiornare la stima SOC in tempo reale,e sopprimere il rumore di misura e l'errore del modello. ha un'elevata precisione di stima e una forte capacità anti-interferenza, ed è uno dei metodi di stima SOC più avanzati al momento.la quantità di calcolo di questo metodo è relativamente elevata e richiede elevate prestazioni del processore.

SOH: informazioni sullo stato della batteria

SOH (State of Health) rappresenta lo stato di salute della batteria, che riflette il grado di degrado delle prestazioni della batteria rispetto alla batteria nuova;è un indicatore importante per valutare la durata e l'affidabilità della batteria. Di seguito sono riportati alcuni metodi di stima SOH comunemente utilizzati:

• Metodo di prova della capacità:La SOH è determinata eseguendo un ciclo completo di carica e scarica della batteria e misurando il rapporto tra la sua capacità effettiva e la capacità nominale.Questo metodo può riflettere direttamente l'attenuazione della capacità della batteria, con elevata precisione, ma richiede una carica e scarica profonde della batteria, che richiede molto tempo e avrà un certo effetto di invecchiamento della batteria.viene solitamente utilizzato per test offline e valutazione della batteria.
• Metodo di prova della resistenza interna:La resistenza interna di una batteria aumenta con l'aumento dell'invecchiamento, quindi la SOH può essere stimata misurando i cambiamenti nella resistenza interna della batteria.Questo metodo è semplice e facile da implementare e può riflettere in una certa misura la tendenza all'invecchiamento della batteriaTuttavia, basarsi esclusivamente sulle variazioni della resistenza interna per valutare l'SOH ha alcuni limiti, poiché la resistenza interna sarà influenzata anche da fattori quali la temperatura e l'SOC.
• Metodo di riconoscimento dei modelli di dati:Utilizzare algoritmi di apprendimento automatico, come reti neurali artificiali, macchine vettoriali di supporto, ecc., per apprendere e analizzare i dati storici della batteria e i dati di funzionamento in tempo reale,stabilire un modello di stato di salute della batteriaQuesto metodo può estrarre relazioni non lineari complesse nei dati della batteria, con elevata precisione di stima e adattabilità,ma richiede una grande quantità di dati di formazione e capacità professionali di elaborazione e analisi dei dati.

SOP: valutare accuratamente le capacità di alimentazione della batteria

SOP (State of Power) si riferisce alla potenza massima che una batteria può produrre o assorbire in modo sicuro in un certo momento.Di seguito sono riportati diversi metodi di stima delle SOP e le loro caratteristiche.:

• Metodo di stima basato sul modello della batteria:Stabilendo un modello di circuito equivalente o un modello termodinamico della batteria, combinando le informazioni sullo stato della batteria, quali SOC, temperatura, corrente, ecc.,i parametri quali la resistenza interna della batteria, tensione di polarizzazione, ecc., e si ottiene la SOP. Questo metodo può riflettere con precisione le caratteristiche di potenza della batteria,ma l'istituzione del modello e l'identificazione dei parametri sono relativamente complesse, e la precisione del modello e le capacità di calcolo della batteria sono richieste.
• Metodo di apprendimento automatico:Utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per apprendere e addestrare i dati storici di potenza della batteria e le relative caratteristiche di stato, e stabilire modelli di previsione SOP, come reti neurali, alberi di decisione,eccQuesto metodo può apprendere automaticamente le caratteristiche di potenza della batteria sulla base di una grande quantità di dati storici e ha una forte adattabilità e capacità anti-interferenza,ma è necessaria una grande quantità di dati accurati durante il processo di formazione del modello, e l'interpretabilità del modello è relativamente scarsa.

Scenari di applicazione per la stima dello stato della batteria

• Veicoli elettrici:Una stima accurata del SOC può fornire ai conducenti di veicoli elettrici informazioni affidabili sull'autonomia per evitare interruzioni di guida causate da potenza insufficiente;La valutazione SOH aiuta a prevedere la durata di vita della batteria e ricorda immediatamente agli utenti di mantenere o sostituire la batteria; la stima SOP può garantire che il veicolo possa funzionare normalmente in condizioni di alta potenza come accelerazione e salita, evitando al contempo il sovraccarico e il danneggiamento della batteria,migliorare la sicurezza e l'affidabilità del veicolo.
• Sistema di energia rinnovabile:In sistemi di generazione di energia da fonti rinnovabili come l'energia solare e eolica,La stima accurata dello stato della batteria da parte del BMS può garantire un utilizzo efficiente e un funzionamento stabile del sistema di stoccaggio dell'energia. Gestendo in modo ragionevole il processo di ricarica e scarica della batteria, ottimizzando la distribuzione e la pianificazione dell'energia in base a SOC e SOP,miglioramento del tasso di utilizzo delle energie rinnovabili e dell'affidabilità dell'approvvigionamento energetico, prolungando la vita utile della batteria e riducendo i costi di manutenzione del sistema.

Tendenze di sviluppo

Con il continuo sviluppo della tecnologia delle batterie e l'aumento della domanda di applicazioni, anche la tecnologia di stima dello stato delle batterie BMS sta costantemente innovando e migliorando.le stime dello stato della batteria si svilupperanno nelle seguenti direzioni::

• Maggiore precisione e affidabilità:Con tecnologie di sensori più avanzate, algoritmi di elaborazione del segnale e metodi di fusione dei dati, la precisione e l'affidabilità della stima SOC, SOH e SOP sono ulteriormente migliorate,si riducono gli errori e le incertezze nelle stime, e un supporto più efficace per una gestione raffinata e un funzionamento sicuro delle batterie.
• Algoritmi più intelligenti:Le tecnologie di intelligenza artificiale, quali l'apprendimento profondo e l'apprendimento a rinforzo, saranno ampiamente utilizzate nella stima dello stato della batteria,che consente al BMS di apprendere automaticamente le complesse caratteristiche della batteria