BMS バッテリー状態の推定:SOC,SOH,SOPの主要な洞察

現在の新しいエネルギー時代では 電池技術の応用は 電気自動車から 再生可能エネルギーシステムまで あらゆる種類の電子製品に至っていますバッテリーシステムのコアコンポーネント, その主要な責任の1つは,充電状態 (SOC),状態 (SOH),電源状態 (SOP) を含むバッテリーの状態を正確に推定することです.これらの状態パラメータの正確な推定は,効率的なバッテリーの安全で信頼性の高い操作

SOC: 残りの電池電力を正確に制御する

SOC (State of Charge) は電池の充電状態を表します.残った電池電力と総容量との間の比例関係を表します.車のガソリンメーターのように 蓄電池の"容量限界"を直感的に表示します以下は,いくつかの一般的なSOC推定方法とその特徴です.

• 陸生統合方法:電池の充電と放電量を計算し,電流を集約してSOC値を得る.この方法はシンプルで使いやすいが,長期使用では,電流センサーのエラーの蓄積とバッテリーの自己放電によるSOCの推定誤差が増加する可能性があります.したがって,推定精度を向上させるために,バッテリーを定期的に完全に充電することがしばしば必要です.
• オープン回路電圧方法:バッテリーの開き回路電圧とSOCの相応性に基づいて推定します. バッテリーをしばらく放置した後,オープン回路の電圧を測定し,現在のSOC値を得るために,事前に確立されたオープン回路の電圧-SOC曲線と比較します.この方法の利点は,高精度であり,バッテリーの自己放電の影響を受けないが,バッテリーが静的状態にあることを要求する.電池の温度や老化などの要因によって変化します.これらの要因を補正する必要があります.
• カルマンフィルタリング方法:これは状態空間モデルに基づいた 再帰アルゴリズムで バッテリー電圧,電流,温度などの複数の情報源を 融合させて SOC 推定をリアルタイムで更新できます測定ノイズとモデルエラーを抑制する高い推定精度と強力な反干渉能力があり,現在最も高度なSOC推定方法の一つです.この方法の計算量は比較的大きく,プロセッサの性能も高い.

SOH: バッテリーの健康状態についての洞察

SOH (State of Health) は,新しいバッテリーと比較してバッテリーの性能低下の程度を反映するバッテリーの状態を表します.バッテリーの寿命と信頼性を評価するための重要な指標です以下は,SOHの推定方法として一般的に使用されている方法です.

• 容量試験方法:SOHは,バッテリーの完全な充電・放電サイクルを行い,実際の容量と名乗容量の比を測定することによって決定される.この方法は,直接バッテリーの容量減衰を反映することができます蓄電池の深層充電と放電が必要で,これは時間がかかり,蓄電池に一定の老化効果をもたらす.通常はバッテリーのオフラインテストと評価に使用されます..
• 内部抵抗試験方法:バッテリーの内部抵抗は老化とともに増加するので,バッテリーの内部抵抗の変化を測定することでSOHを推定することができます.この方法は単純で実行が容易で,ある程度バッテリーの老化傾向を反映できる.しかし,SOHを評価するために内部抵抗の変化だけに頼ることは,内部抵抗も温度やSOCなどの要因に影響されるため,一定の制限があります.
• データパターンの認識方法:機械学習アルゴリズム (人工ニューラルネットワーク,サポートベクトルマシンなど) を使って,バッテリーの履歴データやリアルタイムの走行データを学習し分析する.バッテリーの健康状態モデルを確立するこの方法により,電池データにおける複雑な非線形関係が採掘され,高い推定精度と適応性があります.しかし,多くのトレーニングデータとプロのデータ処理と分析能力が必要です.

SOP: バッテリーの電源能力を正確に評価する

SOP (ステート・オブ・パワー) は,バッテリーが特定の時点で安全に出力または吸収できる最大電力を指します.これは電気自動車などの高電力アプリケーションにとって特に重要です.SOP 推定方法とその特徴は以下の通りである.:

• バッテリーモデルに基づく推定方法:バッテリーのSOC,温度,電流などの状態情報を組み合わせて,電池の同等回路モデルまたは熱力学モデルを確立することで,バッテリーの内部抵抗などのパラメータこの方法は,電池の電源特性を正確に反映することができます.しかしモデル設定とパラメータ識別は比較的複雑ですモデル精度と電池の計算能力が求められます
• 機械学習方法:機械学習アルゴリズムを使用して,電池の歴史的な電源データと関連する状態特性を学び,訓練し,SOP予測モデル,例えばニューラルネットワーク,意思決定ツリー,など. この方法は,大量の歴史的データに基づいてバッテリーの電源特性を自動的に学習することができ,強力な適応性と反干渉能力を有します.しかし,モデルトレーニングプロセスでは,大量の正確なデータが必要です.モデルの解釈性は比較的低い.

バッテリーの状態を推定するための応用シナリオ

• 電気自動車:精密なSOC推定により,電動車両の運転者が十分な電力の不足による運転中断を避けるために,信頼性の高い範囲情報を提供できます.SOH 評価は,バッテリーの使用寿命を予測し,バッテリーの保守または交換を迅速にユーザーに思い出させるのに役立ちます; SOP 推定は,バッテリー過負荷と損傷を回避しながら,加速や上昇などの高出力条件で車両が正常に動作できるようにします.車両の安全性と信頼性を向上させる.
• 再生可能エネルギーシステム:太陽光や風力などの再生可能エネルギー発電システムではBMS の バッテリー 状態 の 正確 な 推定 は,エネルギー 貯蔵 システム の 効率 的 な 利用 と 安定 な 動作 を 保証 するバッテリーの充電と放電プロセスを合理的に管理し,SOCとSOPに従ってエネルギーの分配とスケジューリングを最適化することで,再生可能エネルギーの利用率と電力供給の信頼性を向上させるバッテリーの使用期間を延長し,システムの維持コストを削減します

開発傾向

バッテリー技術の継続的な発展と,アプリケーションの需要の増加とともに,BMSのバッテリー状態推定技術も絶えず革新と改善されています.バッテリー状態の推定は次の方向に発展します:

• より高い精度と信頼性:より高度なセンサー技術,信号処理アルゴリズム,データ融合方法により,SOC,SOH,SOPの推定の正確性と信頼性がさらに向上します.推定の誤りや不確実性が減少するバッテリーの精巧な管理と安全な運用を より強力にサポートします
• より賢いアルゴリズム:ディープ・ラーニングやインフォースメント・ラーニングなどの人工知能技術は,バッテリー状態の推定に広く使用されます.BMS がバッテリーの複雑な特性について自動的に学習できるようにする.