威尼斯国际平台app对电动车来说,SOC算法中电压
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如晓宇之前所说的:

单体电压测量的难点:

第二部分 矫正的时机(应等待足够的静置时间,确认温度的情况)

BMS的关键技术有电池单体电压的精确测量、电池状态的建立、电池的一致性均衡、电池的故障诊断技术等。

如果我们后面追求高容量的结构,大部分的材料变化在10%和20%的衰减之后,都会导致OCV曲线的漂移。与上面晓宇做的实验不一样,我们需要根据不同的衰减,是Fast charging或者DST耗尽模式的衰减进行对比,然后比较OCV的差异

图1 电池安全工作区域

style="font-size: 16px;">SOC-OCV曲线是我们电池在SOC标定过程中非常重要的一条曲线,通常在电动汽车运行了一段时间后,在车辆静置再启动前,BMS会调用这个曲线,对SOC值进行一次矫正,并通过一定的算法和其他矫正系数得到一个SOC值的更新,因此这个曲线的准确性就显得尤为重要,可能直接关系到了SOC的精度

style="font-size: 16px;">在这种测试工况下未有足够的静置时间,由于低温下电池较严重的极化,显然电池还没有达到绝对的稳态,也就是说第一静置时间不够长,第二在每一个SOC range调整之间的电流还不够小。但实际工况中会有绝对长的静置时间吗,于是这其实也就引出了另一个问题,我们到底要什么样的SOC-OCV曲线,是结合实际工况的呢?

每5%SOC, style="font-size: 16px;">12个小时搁置时间 style="font-size: 16px;">,0.05C的电流被认为是一个很接近稳态的测试方法

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2)容量:电芯容量目前都是不测容量,是通过抽样来控制的,容量的一致性完全交给前面的原料和生产过程的一致性

图2 BMS基本硬件架构

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电化学模型建立在物质传递的基础上,涉及化学热力学理论和电化学理论。跟电池内部很多材料的参数息息相关很难进行精确的表达,通常用于电池性能分析以及电池设计中。

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今天正好谈到OCV-SOC曲线,还有SOC中采用矫正的算法,这里确实有着很多的。

6、在线诊断:故障包括传感器故障、网络故障、电池故障、电池过充、过放。过流,绝缘故障等等。

第一部分 OCV-SOC曲线如果要用来矫正,整个测试的之间静置规格需要与后面BMS的时钟进行匹配

电池状态包括SOC、SOF、SOH。它们之间的关系如图4,

3)错误的累积和突然误差:在工作一段时间以后,算法由于负荷的原因,基准可能引起挺大的偏差

图3 不同开路电压与SOC关系以及每mv电压对SOC的影响(实验温度在25℃,静置3h)

某较苛刻条件下的快充工况标定数据,电池为某款能量型电池,可以看到在测试跨度约一年的周期内,分别截取BOL,约500大圈和约1000大圈的数据:

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从上表我们可以明显看到变化趋势,

  • 同一个SOC点下,OCV值是有逐渐降低趋势的,
  • 从BOL到1000圈,各SOC标定点降低幅度约10-30mv,甚至有些点SOC点降低接近了40mv

造成有些电池的OCV 漂移的原因是什么, 其实这些漂移的同时,往往也伴随着电池本身容量的衰减,而容量的衰减其实也正反应了电池本身正极材料可能已经发生了部分失活,而这种情况在富锂锰基正极材料中可能表现的更为明显,因为这种材料在循环后期由于其自身较差的稳定性,可能从层状结构转为尖晶石状,最终导致了电压平台的变化。而其他较稳定结构的正极材料这种变化趋势可能就没有那么明显。

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在最近的一个里面,如果我们把稳态的用K值去估算,大概确实要20小时,K值才能不往上走,40小时完全进入稳态

威尼斯国际平台app ,|锂电池在电动汽车上的应用情况

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1)初始的SOC:由于整个电池包,单体、模组甚至整包都会有自放电和漏电流两项,导致长时间停放这种模式下,真实的SOC就会漂移。

5、神经网络模型:通过神经网络模型的非线性映射特性、不考虑电池的详细信息,并且具有普遍适用性,适合建立不同电池的SOC状态。然而需要大量的训练样本数据以及训练数据和训练方法大大影响电池SOC的精度。神经网络模型需要进行大量的数据计算,需要有高性能的CPU芯片。

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b、电芯电压的测量需要有很高的采集精度,特别是建立电池的SOC状态需要有很高的采集精度要求。

我们用的这个温度、时间的跨度需要和上面的进行匹配,否则静置时间不对的,电压会在变化。同时需要根据当时的最小和最大SOC,还有矫正的情况综合来调整这个数据。

2、电池状态建立

原标题:SOC算法中电压矫正的一些限制

表4 SOC算法精度比较

SOC的算法主要的问题,是SOC的算法需要知道初始的SOC、需要知道电池的容量,在计算过程中由于测量误差(V、I和T采集参量的误差)会累积、从一个错误的值上面很难回归:

1、保护电芯和电池包不受到损害;

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2、使电池工作在合适的电压和温度范围内;

第三部分 OCV-SOC曲线在容量变化后的漂移

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小结:想要打通在整个环节上面的数据测试、验证和算法建模和使用的问题,任重而道远,要保证整个生命周期的特性是好的,要付出挺多的努力的返回搜狐,查看更多

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电动汽车动力电池需要高功率密度、高能量密度、寿命长、环保等要求,而锂电池具有上述优点,因此在电动汽车中得到广泛应用,今天就来说说锂电池和管理他们的系统。

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12、信息存储:BMS需要存储关键数据如SOC、SOH、充放电安时数、故障码等。

表2 不同单体电压采集芯片及其采集精度

10、热管理功能:电池包各点的采集温度,在充电和放电过中,BMS决定是否开启加热和冷却。

对于纯电动汽车:a. 工作条件简单,在车辆行驶过程中,除了再生制动,主要处于放电状态,当车辆在充电过程中,电池处于充电状态,开路电压的迟滞很容易进行建立。b. 电池包的容量比较大,安时积分相对与电池包容量来说还是比较小。c. 满充的概率比较大,通过开路电压对初始SOC的标定,能够满足纯电动车SOC的精度要求。

图6 电池直流内阻与SOC关系(测量温度为25℃,HPPC测试方法)

分解的可燃气与氧气会发生剧烈的化学反应并导致热失控。充电温度小于0℃会导致金属锂在碳负极表面沉积,因此降低电池的循环寿命。在低温极端情况下,会导致电池负极刺穿从而引起短路情况的发生。如果电压过低或者电池过放,相变导致电池晶格崩溃从而影响电池的性能。甚至会引起负极集流片溶解在电解质中。极端的过放同样会导致电解质的减少并产生易燃气体并因此造成潜在的安全风险。高电压和过充会破坏正极构成并导致大量的热产生。同样会导致金属锂沉积在负极表面并加速容量衰减和导致电池内部短路并引发安全问题,电池电压在4.5V左右电解质开始分解。

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7、电池安全保护和告警:包括温控系统控制和高压控制,当诊断出故障、BMS上报故障给整车控制器和充电机,同时切断高压来保护电池不受到损害、包括漏电保护等。

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8、基于以上2种或多种的集成算法。

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2) 累积安时法;

如果电池模型参数是已知,很容易得到电池的开路电压,根据OCV-SOC曲线表,查询得到电池的SOC状态。通常电池模型采用Rint模型,一阶RC模型、二阶模型,其中二阶模型SOC最大误差为4.3%,最小误差为1.4%采用电池模型方法,精度和模型复杂度是需要考虑的重点,目前等效电路模型有12种,电池模型可以用于动态进行建立SOC,SOC的精度取决与模型的精度和信号采集的精度。根据相关文献对12种等效电路模型进行参数识别、模型的精度和复杂程度比较发现一阶模型加入迟滞比较适合磷酸铁锂电池,模型简单同时精度比较高。

9、电池一致性控制:BMS采集单体电压信息、采用均衡方式使电池达到一致性、电池的均衡方式有耗散式和非耗散式。

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7、根据电池的其它特性进行SOC估计:比较交流内阻和直流内阻。

|BMS功能

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