佘亞楠 朱紀(jì)春
1.南京林業(yè)大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院 江蘇省南京市 21003 7 2.南京郵電大學(xué) 后勤車隊 江蘇省南京市 210003
純電動汽車的能量完全由動力電池組提供,電池管理系統(tǒng)(BMS)在確保電池的運(yùn)行安全和為駕駛員在用車過程中制定合適的控制策略,起著至關(guān)重要的作用。而汽車?yán)m(xù)行里程、動力電池性能的一個重要指標(biāo)便是電池的荷電狀態(tài),它的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性對于電池動力優(yōu)化管理和充電控制有著很重要的意義,同樣也是電池管理系統(tǒng)的核心和關(guān)鍵部分。所以對動力電池進(jìn)行荷電狀態(tài)估計,并能在電池使用中進(jìn)行有效的管理和控制,進(jìn)而降低電動汽車的運(yùn)營成本、最終形成商業(yè)化和產(chǎn)業(yè)化,同時也關(guān)系到電動汽車的未來發(fā)展。
影響鋰電池SOC估算精確性的因素有許多,其主要因素有四個方面,即充放電倍率、自放電、溫度、老化程度等。
因為鋰離子電池內(nèi)部存在著內(nèi)阻,所以鋰電池在整個放電期間的總?cè)萘康陀谄涑跏既萘?,但是可以采用不同充放電倍率來進(jìn)行補(bǔ)償。相關(guān)研究表明,在不同恒流放電倍率下,多組磷酸鐵鋰電池,其釋放的總電量各不相同。另外,在相同環(huán)境條件下,若電池采用恒流高放電倍率放電,所釋放的電量比用恒流低放電倍率釋放的電量低;若電池采用恒流高放電倍率進(jìn)行充電,所儲存的電量比用恒流低放電倍率儲存的電量低[1]。
鋰電池的自放電是指在電池外部沒有接通任何負(fù)載的情況下,致使電池的相對容量逐漸降低的現(xiàn)象,鋰電池在開路時的自放電率稱為自放電率。一般很難直接測量電池的自放電率,通常需要查閱商家的電池數(shù)據(jù)手冊來獲取。因為鋰電池的自放電率很低,所以常忽略不計[2]。
溫度高低直接影響鋰電池內(nèi)部電解液的流動速度,從而影響其容量。當(dāng)溫度升高時,電池內(nèi)部化學(xué)反應(yīng)速度加快,造成電池內(nèi)阻較小,所以電池的容量有所增加;當(dāng)溫度降低時,電池內(nèi)部的化學(xué)反應(yīng)速度變慢,致使電池內(nèi)阻增大,從而電池的容量也有所減少。
鋰電池充放電循環(huán)次數(shù)的增加將導(dǎo)致電池的容量和性能下降,鋰電池老化的主要原因有:充放電倍率,充放電的循環(huán)次數(shù),充放電程度,電池所用材料,溫度等。使用鋰電池的方法不當(dāng),將會損壞鋰電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu),從而影響其內(nèi)部的正?;瘜W(xué)反應(yīng)[3]。
安時積分法是最早也是最常用的電池SOC的估計方法。設(shè)置電池初始值SOC0,當(dāng)前SOC:
其中,Ct表示電池額定容量,η表示電池充電效率,I表示充放電電流。
安時積分法簡單可靠,操作方便,在車輛SOC估計中可以實時估計電池SOC值,可以直觀顯示電動汽車的運(yùn)行充放電情況。該方法分析電池的性能,沒有研究電池的內(nèi)部變化,忽略了工作溫度,充放電倍率,電池本身,電池SOC的老化程度。因為采用積分估計,所以每次誤差都會累積,所以此方法只能應(yīng)用在實驗室等場合。
通常把使用過程中的動力電池在看作是非線性系統(tǒng),所以要建立準(zhǔn)確的電池模型比較困難,因為電池內(nèi)部存在著很復(fù)雜的物理化學(xué)反應(yīng),所以獲取電池內(nèi)部的參數(shù)也是非常困難[4]。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)很好地解決了此問題,該網(wǎng)絡(luò)可以通過特定的學(xué)習(xí)能力和特殊的并行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來更好地處理非線性問題,以估計電池SOC。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、輸出層和中間層三部分組成。由線性函數(shù)構(gòu)成了輸入和輸出層,可以根據(jù)實驗的不同要求來確定神經(jīng)元數(shù)量。通過實際問題和估計精度來確定中層神經(jīng)元的數(shù)量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用廣泛,可應(yīng)用于各種類型的電池,該方法準(zhǔn)確估計SOC的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)的選擇必須具有合理性。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于估算電池SOC,速度快并且精度很高,適用范圍很廣可用于各類電池,而且實時地、動態(tài)地預(yù)估SOC。但是該算法對于硬件要求較高,這對數(shù)據(jù)處理能力提出了很高的要求,實驗成本會過于昂貴。
開路電壓法的理論依據(jù)是:電池在經(jīng)過長時間充分靜置后,其各項的數(shù)值相對穩(wěn)定,此時開路電壓和電池電動勢數(shù)值接近,電池端電壓又和SOC有著相對固定的函數(shù)關(guān)系,因此,計算一段時間內(nèi)電流雨充放電時間的積分,算出變化的百分比,用初始SOC與變化的電量做差,就能夠求出剩余電量SOC[5]。由此,我們可以就可依據(jù)開路電壓的數(shù)值估計電池SOC,尤其需指出的是在電池充放電初期與末期兩個階段,此時電池端電壓數(shù)值變化較大,更適合采用開路電壓法,相關(guān)研究表明該方法取得了較好的效果。
此方法較為簡單,可操作性強(qiáng)和估計值更準(zhǔn)確。但使用該方法的前提條件是必須允許電池長時間靜置,并且放置時間通常很長電壓才可以恢復(fù)到穩(wěn)定狀態(tài),考慮電動汽車現(xiàn)實條件,不能滿足其實時要求,只能用于汽車長時間駐車狀態(tài)。
卡爾曼濾波法是一種處理非線性系統(tǒng)的有效方法。該方法先對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并將實驗數(shù)據(jù)與系統(tǒng)的理論數(shù)值進(jìn)行比較,然后得出最優(yōu)的誤差值,再次更新各組數(shù)據(jù)并進(jìn)行計算,接著進(jìn)一步估算下一時刻的誤差,不斷地的更新與選取最優(yōu)值,與其他算法相比,它的穩(wěn)定性與精確性比較高[6]。
該方法可以消除隨機(jī)噪聲和意外測量誤差對預(yù)測結(jié)果的不利影響。適用于電池狀況復(fù)雜,輸出電流明顯波動的場合。但是該方法僅適用于線性系統(tǒng),同時受到模型精度的影響,當(dāng)設(shè)置的模型參數(shù)與實際值偏差較大時,卡爾曼濾波算法會不收斂,SOC的估計結(jié)果將偏離真實值,而且估計誤差會隨著時間的推移而增加。
這是一種根據(jù)電極極化理論、電化學(xué)熱力學(xué)理論和濃度非穩(wěn)態(tài)擴(kuò)散定理進(jìn)而建立數(shù)學(xué)模型,這個方法能從本質(zhì)上說明電池SOC發(fā)生變化的原因:因為在充放電過程中使陰陽兩電極材料中Li離子濃度發(fā)生了變化,從而導(dǎo)致SOC值的變化。
此法根據(jù)理化反應(yīng)理論建立的數(shù)學(xué)方程式反映了電池SOC變化的實質(zhì),可以更準(zhǔn)確地預(yù)測SOC值。但是,模型較為復(fù)雜,模型參數(shù)多,一些參數(shù)必須使用專業(yè)儀器才可以獲得,且不能確定模型中某些參數(shù)的函數(shù)關(guān)系,所以只能根據(jù)具體的應(yīng)用情況進(jìn)行假設(shè)和猜想。
本文論述了影響鋰離子電池SOC的主要因素,闡述了五種常用電池SOC的管理方法,并對其優(yōu)缺點進(jìn)行分析,得出每種管理方法都有其明顯的特點和適用范圍,當(dāng)前更多地采用兩種或多種方法結(jié)合使用來提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。SOC管理方法未來的發(fā)展應(yīng)使估算SOC的環(huán)境能夠更加自由,最大限度地消除影響其估算結(jié)果的條件,建立更為簡潔的模型參數(shù)以及減少估算的成本,引入一些新的理念和方法進(jìn)一步提高SOC預(yù)測的準(zhǔn)確性和實時性。