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        電動汽車動力電池荷電狀態(tài)SOC估算方法淺析

        2018-06-13 03:01:22胡小芳薛秀麗
        時代汽車 2018年11期
        關(guān)鍵詞:荷電開路卡爾曼濾波

        胡小芳 薛秀麗

        云南機電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 汽車技術(shù)工程系 云南省昆明市 650203

        1 引言

        現(xiàn)在,為了解決物質(zhì)資源的匱乏和能源的消耗,電動汽車的發(fā)展前景越來越好,而動力電池作為其供給來源,動力電池相當于傳統(tǒng)汽車中郵箱,在電動汽車中是三大核心系統(tǒng)之一,是電動汽車的發(fā)展的關(guān)鍵,目前電動汽車的發(fā)展也遇到很多困難[1]。

        電池的荷電狀態(tài)SOC是指電池的剩余容量(Qrem)與最大可容量(Qmax)的百分比[2],即

        式中,剩余容量——電池從當下完全放完電的容量;最大可用容量——電池以小電流放電,完全放完電后總放電容量; 放完電狀態(tài)——電池放電到終止電壓的狀態(tài),此時SOC=0%;

        充滿電狀態(tài)——電池充電到終止電壓狀態(tài),此時SOC=100%;

        動力電池管理系統(tǒng)中的狀態(tài)估計主要包括電池荷電狀態(tài)SOC估計,電池能量狀態(tài)SOE)估計及峰值功率SOP估計,對電池荷電狀態(tài)和峰值功率進行估計并用于整車控制,這樣對用戶熟悉電池的用電情況,提高電池利用率和電池容量,防止電池充電過余和過放電,保障電池在工作時,其安全性和使用壽命等方面都有很重要意義。在電池電量描述和估計方法中,忽略了電壓的影響,但在實際工作時,電池主要用于釋放容量和存儲能量,電動汽車續(xù)駛里程和用電設(shè)備的續(xù)航時間都和電池釋放的能量多少有直接關(guān)聯(lián),因而用電池狀態(tài)和剩余電量來描述動力電池,更具有意義[3]。

        2 負載電壓法

        在電池放電過程期間,且負載電流保持一致,負載電壓隨電池荷電狀態(tài)SOC變化的規(guī)律和開路電壓隨電池荷電狀態(tài)SOC的變化情況相類似,因而能通過負載電壓估計荷電狀態(tài)。該方法能夠估算電池組的荷電狀態(tài),在相同電流放電時,此方法效果明顯。但在實際工作中,因電池的劇烈波動給電壓法的使用帶來了困難,解決這種困難,需要大量電壓數(shù)據(jù)建立動態(tài)數(shù)學(xué)模型,所以此方法很少用于實車上,但經(jīng)常用于判定電池充放電截止情況。

        3 開路電壓法

        電池內(nèi)部的電動勢相當于電池的電場力,用來描述電池對外電路輸出電能時的內(nèi)部驅(qū)動力。理論上,電池電動勢能用電池的熱力學(xué)參數(shù)和能斯特方程( Nernst equation)獲得。實際應(yīng)用中通常將電池的開路電壓近似為電動勢。鋰離子電池特別是錳酸鋰電池的開路電壓和荷電狀態(tài)SOC存在近似線性的對應(yīng)關(guān)系,且開路電壓與SOC的關(guān)系式不隨電池運行工況的變化而變化,因此根據(jù)其對應(yīng)關(guān)系可以估計SOC,但開路電壓的獲得需要電池放置很長時間使電壓穩(wěn)定,特別是在溫度低 放電倍率高等情況,電池從工作狀態(tài)恢復(fù)到穩(wěn)定狀態(tài)需要很長時間,幾個小時甚至十幾個小時。基于開路電壓估計電池的SOC通常有三種計算方法:查表法、分段線性函數(shù)法和數(shù)學(xué)表達式法。

        3.1 查表法

        該方法將測試的電池參數(shù)存放在表格里,用于估計SOC。SOC的估計精度取決于存儲數(shù)據(jù)量的大小。

        3.2 分段線性函數(shù)法

        該方法將電池的開路電壓近似為分段線性函數(shù)。通過分段線性函數(shù),可以擬合一個對于任一測得的開路電壓U0CV,電池SOC的計算表達式[4]:

        式中,Ul、Uh分別為電池在SOCl、SOCh兩點對應(yīng)的已知的開路電壓。

        3.3 數(shù)學(xué)表達式法

        該方法將電池電動勢運用確定的數(shù)學(xué)表達式表示,電池電動勢關(guān)于測量的開路電壓和靜置時間之間的數(shù)學(xué)表達式為:

        式中:γ>0,α>0,β>0,參數(shù)它們是與電池充放電倍率相關(guān)的常數(shù);若電池電壓隨時間增大(電池放電后靜置),Γ=+1;若電池電壓隨時間降低,Γ=-1;E∞表示電池達到穩(wěn)定時的開路電壓,即電池電動勢;Ut表示t時刻測得的開路電壓;lnδ(t)表示時間t的自然對數(shù)的δ次冪;εt表示隨機誤差項。

        開路電壓法在充電開始和結(jié)束荷電狀態(tài)SOC估算效果較好,經(jīng)常和安時積分法結(jié)合使用。

        4 安時積分法

        安時積分方法簡單可靠、易于實現(xiàn),因此是最常用的荷電狀態(tài)SOC估算方法。如果充放電初始狀態(tài)為SOC0,那么當前狀態(tài)的SOC為

        式中:SOC0為初始荷電狀態(tài),SOCend為當前荷電狀態(tài),△Q為初始狀態(tài)到當前狀態(tài)的充放電容量變化,所以SOC的估算需要確定的參數(shù)是△Q、SOCend、SOC0。

        安時積分法適用于所有電動車的電池荷電狀態(tài)估算,如果電流能夠準確測量,且初始狀態(tài)的荷電狀態(tài)數(shù)據(jù)足夠,則這種方法估算SOC更為可靠。該方法的缺點是:當積分進行時,累計誤差無法準確估算、自放電容量會損失以及最大可用電池容量會變化等等,所隨著積分的進行,荷電狀態(tài)SOC的估計誤差會越來越大,因而需要定期修改初始荷電狀態(tài)。其前提是獲得開路電壓UoCV,從而利用 OCV-SOC曲線得到新的SOC0。

        表1 SOC估算方法比較

        5 卡爾曼濾波法

        卡爾曼濾波理論是對系統(tǒng)狀態(tài)做出最小方差意義上的最優(yōu)估計,運用卡爾曼濾波進行荷電狀態(tài)SOC估算時,電池被當作動態(tài)系統(tǒng),荷電狀態(tài)SOC是系統(tǒng)的一個內(nèi)部情況,通過調(diào)節(jié)卡爾曼濾波放大倍數(shù)得到電池SOC的最優(yōu)估算。電池模型的一般數(shù)學(xué)形式為[5]

        由于電池是一個非線性系統(tǒng),基于簡單的線性系統(tǒng)模型運用卡爾曼濾波估計誤差較大,甚至導(dǎo)致濾波發(fā)散。濾波法適用廣泛,對于電流波動劇烈的動力電池,其荷電狀態(tài)SOC估算常用此方法,不僅能估算出SOC,還能估算SOC的誤差。該方法的缺點是對電池性能模擬精度及電池管理系統(tǒng)計算能力要求較高。

        6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

        動力電池是一個高度非線性的系統(tǒng),對于電池的充放電過程,不能準確建立數(shù)學(xué)模型。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性,而且有學(xué)習(xí)能力與并行結(jié)構(gòu),對于外部激勵,能給出相應(yīng)的輸出,所以可以用此方法建立電池的動態(tài)特性,從而估算SOC。

        估計電池SOC常采用三層典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入層、中間層、輸出層神經(jīng)元個數(shù)由實際問題的需要來確定,一般為線性函數(shù);中間層神經(jīng)元個數(shù)由問題的復(fù)雜程度及分析精度來決定。估算電池荷電狀態(tài),常用的輸入變量有電流、電壓、累積放出電量、溫度、內(nèi)阻、環(huán)境溫度等,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入變量的選擇是否恰當,變量數(shù)量是否合適,直接影響模型的計算量和準確性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法適用廣泛,但需要大量的參考數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,估計誤差受訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練方法的影響很大[6]。

        7 結(jié)語

        綜上所述,SOC估算方法可歸納為直接測量法、安時積分法和自適應(yīng)算法三種,其中負載電壓法和開路電壓法屬于直接測量法,卡爾曼濾波法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法及支持向量機屬于自適應(yīng)算法。各種SOC估算方法比較如下表1-1所示。6種方法在不同的工況下有不同的優(yōu)點,不能概括性的的評價哪種方法更好,對于電動汽車車載應(yīng)用而言,需要綜合考慮計算復(fù)雜度和結(jié)果的精確性。

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