Как определить прогнозируемую SOE для литий-ионных батарей на основе условий эксплуатации электромобиля?

Лю Вэйлун, Ван Лифанг, Ван Лие, Лаборатория силовой электроники и передачи энергии Китайской академии наук, исследователи из Университета Китайской академии наук, отметили в 2018 году первую фазу исследований электротехники, которая определяет энергетическое состояние (SOE ) является важным индикатором состояния аккумулятора электромобиля, который напрямую влияет на диапазон электромобилей, на которое в значительной степени влияет рабочее состояние электромобиля.

Для оценки, основанной на рабочем состоянии электромобилей, метод оценки SOE to SOE, алгоритм распознавания режимов, запускает условие исследования алгоритма прогнозирования на основе метода оценки состояния остаточной энергии (SOR) модели батареи, основанного на алгоритме распознавания состояние работы теории информационной энтропии, применение теории алгоритма прогнозирования цепи Маркова, построение модели системы вождения электромобиля, моделирование для режимов движения электромобиля, соответствующее прогнозирование батареи, реализация на основе рабочего состояния распознавания электромобиля и прогноз SOE оценен. Результаты моделирования демонстрируют эффективность предложенного метода.

В настоящее время электромобиль стал предметом горячих исследований и автомобильной промышленности, но проблема «беспокойства по дальности» из-за наводнения ограничивает его развитие [1], состояние заряда (State-of-Charge, SOC) как индикаторы оставшегося заряда батареи. параметров, широко используемых в электромобилях, должен предупреждать пользователей о своевременной функции зарядки.

Но в результате питания аккумуляторной батареи в рабочем состоянии напряжение разряда имеет тенденцию к снижению, поэтому мощность аккумулятора SOC в большем диапазоне энергии (Вт * ч) снижается, таким образом, в процессе работы электромобиля индекс SOC показал ускорение нисходящей тенденции. SOC в качестве параметров индикатора зарядки, легко вызвать неправильную оценку времени зарядки, вызвал неудобства для пользователей электромобилей.

Энергетическое состояние аккумуляторной батареи (State of Energy, SOE) в качестве параметра шкалы единиц измерения W xh электромобиля, доля остаточной энергии является прямым описанием емкости источника питания аккумуляторной батареи в качестве параметра индикатора зарядки пользователя электромобиля.

В настоящее время метод оценки SOE батареи для применения алгоритма оценки SOC обычно расширяется, батарея оценивается на основе соотношения отображения SOC и SOE SOE [2, 3], полученное с помощью SOC преобразование SOE неточно, однако На практике это связано с питанием от аккумуляторной батареи, изменение условий движения транспортного средства приведет к разной степени потерь энергии, поэтому изменение фактической энергии питания для выработки аккумуляторной батареи. Следовательно, на основе прогноза будущего цикла движения транспортного средства состояние оставшейся доступной энергии батареи (SOE) имеет более практическое значение.

Предсказание истории и будущего состояния дорожного движения является предпосылкой для распознавания условий дорожного движения, эта статья выполнена на основе исследования оценки состояния рабочего состояния литий-ионных аккумуляторов электромобиля.

Модель батареи является основой оценки состояния батареи, ее можно разделить на модель основного электрохимического механизма (4, 5), модель опыта [6, 7] и [8, 9], три вида модели эквивалентной схемы. Среди них, из-за модели эквивалентной схемы, легко анализируемого приложения, хорошей общности преимуществ, добился широкого спектра приложений.

Алгоритм оценки SOE на основе модели эквивалентной схемы батареи, на основе модели алгоритма оценки состояния остаточной энергии батареи (State of Residual Energy, SOR), на основе алгоритма распознавания рабочего состояния теории информационной энтропии и алгоритма прогнозирования на основе теория марковского цепного ездового цикла; Построить модель электромобиля, получить прогноз состояния батареи, оценить на основе рабочего состояния идентификации и прогнозирования SOE; Результаты имитационного анализа подтверждают точность алгоритма.


Рисунок 1. Структура модели эквивалентной схемы литий-ионной батареи.

Рис.2 Модель системы электромобиля

Рис.3.Алгоритм оценки SOE батареи.

Заключение

В этой статье предлагается разновидность алгоритма оценки SOE, основанного на рабочих условиях, для распознавания и прогнозирования электромобилей.

Во-первых, на основе теории спектра импеданса электродов строится модель эквивалентной схемы батареи разного порядка и применяется алгоритм ГА для реализации идентификации параметров модели;

Во-вторых, на основе AUKF выдвигает алгоритм оценки SOR на основе модели батареи разного порядка, результаты моделирования показывают, что алгоритм может достичь быстрой сходимости;

Опять же, алгоритм FCMIE, реализует идентификацию цикла движения электромобиля и условия алгоритма прогнозирования на основе теории цепи Маркова, условия прогнозирования электромобиля, результаты моделирования показывают, что алгоритм прогнозирования эффекта условий является хорошим;

Наконец, интеграция модели эквивалентной схемы батареи разного порядка в модель системы электромобиля, моделирование для получения соответствующих аккумуляторных электромобилей для прогнозирования условий рабочего состояния прогнозирования, потери энергии батареи в случаях расчета, а затем для оцените батарею ГП.

SOE оценивает партийную ошибку в пределах 2,45%, предложенный алгоритм оценки SOE батареи дает хороший эффект.

Страница содержит содержимое машинного перевода.