鋰電池管理系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn) — 鋰電池的原理特性及剩余電量研究

3.測(cè)量?jī)?nèi)阻法。

這一方法是由日本的CHUGOKU Electric Power Co.Inc.提出用于混合動(dòng)力電動(dòng)汽車蓄電池荷電狀態(tài)SOC的檢測(cè)。該方法用不同頻率的交流電激勵(lì)電池，并測(cè)量電池內(nèi)部的交流電阻，然后，通過建立的計(jì)算模型得到SOC估計(jì)值。應(yīng)指出，該方法得到的電池荷電狀態(tài)反映了電池在某特定恒流放電條件下的SOC值。這種方法實(shí)現(xiàn)比較困難，因?yàn)殡姵氐墓ぷ鳁l件對(duì)電池的內(nèi)阻影響很大，內(nèi)阻的計(jì)算需要考慮電動(dòng)勢(shì)的大小、端電壓、放電電流值，用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法很難建模。因此，在電池管理系統(tǒng)中較少應(yīng)用這種方法來(lái)確定電池的荷電狀態(tài)。

4.建立蓄電池的數(shù)學(xué)模型。

主要做法是通過實(shí)驗(yàn)獲得電池?cái)?shù)據(jù)(整個(gè)電池組的電壓和電流)，建立電池的多輸入——單輸出的線性模型，通過系統(tǒng)辨識(shí)的方法，得出電池的動(dòng)態(tài)模型參數(shù)，利用此實(shí)驗(yàn)建模的研究結(jié)果，探討實(shí)現(xiàn)對(duì)蓄電池SOC估算的修正方法。

5.模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。模糊邏輯推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的兩個(gè)分支，它們共同的特點(diǎn)就是均采用并行處理結(jié)構(gòu)，均是無(wú)模型的預(yù)報(bào)器，可從系統(tǒng)的輸入、輸出樣本中獲取系統(tǒng)的輸入輸出關(guān)系。在蓄電池剩余容量的預(yù)測(cè)中，考慮到影響電池狀態(tài)的因素很多，系統(tǒng)模型難以建立的問題，用模糊邏輯推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來(lái)判斷電池的荷電狀態(tài)一直是研究的熱點(diǎn)。這些復(fù)雜算法在單片機(jī)系統(tǒng)上難以實(shí)現(xiàn)，所以在實(shí)際應(yīng)用中還不多見，但這是未來(lái)發(fā)展的方向。

2.3本電池管理系統(tǒng)所采用方案

由以上分析可知，電池容量的估算方法有很多，不同的SOC估算方法各有其特點(diǎn)，本文通過實(shí)驗(yàn)分析，得出了適合鋰離子電池的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，采用安時(shí)積分法和開路電壓測(cè)量法相結(jié)合的方案。

應(yīng)用安時(shí)積分法對(duì)工作狀態(tài)中的鋰電池剩余容量進(jìn)行計(jì)算。其基本思想是把不同電流下的放電電量等效成某個(gè)特定電流下的放電電量，再根據(jù)剩余電量來(lái)判定SOC.等效放電電量公式如下：

式中：t：充放電時(shí)間;

λ：不同充放電的系數(shù);

i：充放電電流。

式中：0C是電池以標(biāo)定的電流恒流放電所具有的容量。

在安時(shí)積分法中由于電池自放電和充放電效率的問題，誤差不斷積累、SOC估計(jì)值最終可能嚴(yán)重偏離實(shí)際值，尚未找到根本性的解決方案。

除了利用安時(shí)積分法記錄電池的容量變化外。通過試驗(yàn)，在每次系統(tǒng)上電時(shí)根據(jù)電池?cái)嚯姇r(shí)間，及其上電時(shí)的開路電壓對(duì)當(dāng)前SOC做一定的修正，即補(bǔ)償。對(duì)電池的補(bǔ)償需要對(duì)其管理的電池有一定的先驗(yàn)性認(rèn)識(shí)。這種做法雖然比較復(fù)雜。但卻被認(rèn)為是實(shí)際電池能量管理系統(tǒng)中較為有效的一種做法。鋰離子電池的端電壓在其充放電過程中變化較大。所以，我們無(wú)法在運(yùn)行過程中利用端電壓估計(jì)電池的剩余容量。但是，當(dāng)電池?cái)嚯姾?即靜止后)，其端電壓隨著時(shí)間的延長(zhǎng)會(huì)逐漸趨于穩(wěn)定，這時(shí)的端電壓與其容量的關(guān)系較為明確。