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        基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電動(dòng)汽車電池SOC 估算研究*

        2020-06-09 06:18:16王梨英
        關(guān)鍵詞:測(cè)量

        王 勇 王梨英

        (1.湖南鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院 株洲 412001)(2.中車株洲電力機(jī)車有限公司 株洲 412001)

        1 引言

        電池是電動(dòng)汽車的動(dòng)力源泉,如何精密監(jiān)測(cè)電池的實(shí)時(shí)狀態(tài)非常重要,并且電動(dòng)汽車的電池充放電過程中,電壓變化范圍非常小,僅有幾個(gè)毫伏,對(duì)監(jiān)測(cè)精度提出了很高的要求[1~2]。此外,在監(jiān)測(cè)過程中,還會(huì)受到周圍環(huán)境的影響,溫度和電磁干擾都可能造成電壓電流等的波動(dòng)[3~4],這些都會(huì)給測(cè)量帶來困難,當(dāng)前的測(cè)量中應(yīng)用了很多種算法,但是精度不夠理想[5~7]。因此,提出更有效的方式對(duì)電池電壓進(jìn)行精確測(cè)量和剩余電量進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)迫在眉睫。

        2 動(dòng)力電池SOC的定義

        電池荷電狀態(tài)SOC(State of Charge)是一個(gè)描述電池狀態(tài)的參數(shù),表示目前剩余電量與額定電量的比值[8]。定義式如下:

        其中,E1為已放出能量,E0為總的可用能量。

        3 電池SOC的影響因素

        3.1 自放電因素

        自放電率與循環(huán)壽命曲線圖如圖1 所示。電池的電量會(huì)隨著電池的自放電而逐漸下降,即使不使用,也會(huì)因?yàn)殡姌O的腐蝕、活性物質(zhì)的溶解,電極上的歧化反應(yīng)導(dǎo)致放電,因此在研究電池SOC 時(shí),必須對(duì)自放電因素進(jìn)行周密的考慮。

        圖1 自放電率與循環(huán)壽命曲線圖

        3.2 溫度因素

        動(dòng)力鋰電池的工作溫度對(duì)使用壽命影響非常大,因此電池系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)就變得非常重要。強(qiáng)制風(fēng)冷是一個(gè)有效的散熱辦法,但是又要耗掉珍貴的能量。較大體積電池內(nèi)部的溫度均勻性應(yīng)引起注意。IFR18650P 不同溫度的放電曲線圖和循環(huán)壽命圖如圖2所示。

        圖2 不同溫度的放電曲線圖與循環(huán)壽命圖

        電池電極材料和電解液的電遷移率都受環(huán)境溫度的影響,在實(shí)際工作中,需要對(duì)其進(jìn)行溫度系數(shù)校正。此外電池的電動(dòng)勢(shì)也受到溫度的影響。在不同溫度下,同一個(gè)電池在相同SOC的情況下電動(dòng)勢(shì)是不同的??梢酝ㄟ^實(shí)驗(yàn)的方式進(jìn)行測(cè)試,得到數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表,從而取得相應(yīng)的變化趨勢(shì),據(jù)此進(jìn)行補(bǔ)償,確保將溫度的影響降至最低。

        3.3 放電倍率因素

        放電倍率是指放電電流,放電電流一樣時(shí),放電的電量也是不一樣的,如圖3所示,以IFR1865OP為例,將其在不同放電倍率下的循環(huán)壽命進(jìn)行了測(cè)試,起始條件一致的情況下,倍率不同,放出的電量也不同。

        圖3 IFR18650P倍率放電循環(huán)壽命圖

        4 動(dòng)力電池的充放電實(shí)驗(yàn)

        溫度條件:室溫。

        測(cè)試儀器:充放電測(cè)試儀。

        測(cè)試樣本:采用相同充電制度充滿并放置1h的電池樣本。

        放電電流要求:較小。

        倍率選擇:可多種選擇(0.2~2均要測(cè)量)。

        經(jīng)過測(cè)試后得到的放電倍率為2C 條件的鋰離子電池充電與放電曲線如圖4(a)和圖4(b)所示。

        圖4 鋰離子電池2C的充電和放電曲線

        4.1 BP網(wǎng)絡(luò)電池模型的建立

        根據(jù)Kolmogorov定理,建立的具有三層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖5 所示。一個(gè)三層的前向網(wǎng)絡(luò)具有對(duì)任意精度連續(xù)函數(shù)的逼近能力。因此,建立三層BP 網(wǎng)絡(luò),建立電池的放電容量與其電壓和電流之間的關(guān)系圖。輸入量為電池的電壓和電流,輸出量為對(duì)應(yīng)的容量。隱含層采用S 型激活函數(shù),輸出層采用線性激活函數(shù)。

        圖5 具有三層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

        4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

        采用LM 算法,將標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò),對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練要求需要達(dá)到的設(shè)定誤差指數(shù)為0.005,經(jīng)過訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)誤差曲線如圖6所示。

        圖6 網(wǎng)絡(luò)誤差曲線

        由上圖可以看出,網(wǎng)絡(luò)誤差經(jīng)過435 個(gè)步長(zhǎng)的訓(xùn)練達(dá)到了設(shè)定誤差指數(shù)的要求,完成了對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。后續(xù)將采用建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)電池進(jìn)行SOC估算。

        4.3 網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試

        在建立網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,將訓(xùn)練需要的數(shù)據(jù)輸入建立的網(wǎng)絡(luò),比較測(cè)量數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,得到測(cè)量結(jié)果圖,并可以對(duì)測(cè)量的誤差進(jìn)行分析。測(cè)圖結(jié)果比較關(guān)系圖如圖7所示。

        圖7 測(cè)量結(jié)果比較關(guān)系圖

        從測(cè)試結(jié)果看,誤差小于5%。證明建立的BP網(wǎng)絡(luò)有效。

        5 結(jié)語

        通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,建立的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的適應(yīng)性,能有效預(yù)測(cè)鋰離子電池電壓、電流和放電容量間的映射關(guān)系,測(cè)量結(jié)果的最大相對(duì)誤差小于5%,能較為準(zhǔn)確地用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電動(dòng)汽車電池進(jìn)行SOC的估算。

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