リチウムバッテリーBMSのソフトウェアアルゴリズムと制御戦略
新しいエネルギー産業が活況を呈している瞬間、リチウム電池は、高エネルギー密度や長いサイクル寿命などの利点のため、電気自動車、エネルギー貯蔵システム、その他の分野で広く使用されています。リチウムバッテリーシステムのコアコンポーネントとして、そのソフトウェアアルゴリズムと制御戦略は、リチウムバッテリーのパフォーマンス、安全、サービス寿命に直接関連しています。この記事では、リチウムバッテリーBMSのソフトウェアアルゴリズムと制御戦略に関する詳細な議論を行い、業界に高度な技術とアプリケーションのケースの導入に焦点を当てます。
1.リチウムバッテリーBMSのコア機能とソフトウェアアーキテクチャ
コア関数
- バッテリーステータス監視：バッテリーの電圧、電流、温度、その他の重要なパラメーターなどの重要なパラメーターのリアルタイムコレクションは、その後の状態推定および制御戦略のデータ基盤を提供します。
- バッテリー状態の推定：バッテリーの充電状態（SOC）、健康状態（SOH）、および電力状態（SOP）を正確に推定することは、BMSによるインテリジェントバッテリー管理の鍵です。
- バッテリーバランス管理：アクティブまたはパッシブバランスを通じて、バッテリーパック内の各単一セルの一貫性を確保し、バッテリーパックのサービス寿命を延ばします。
- 充電および排出制御：バッテリーの状態および作業条件の要件によれば、充電および排出プロセスは、過充電や過荷電などの異常な条件の発生を防ぐために合理的に制御されます。
- 熱管理コントロール：バッテリーの温度を監視し、ファンの冷却や暖房フィルムをオンにするなどの適切な測定を行って、バッテリーが適切な温度範囲内で動作していることを確認し、バッテリーの性能と安全性を向上させます。
- 障害の診断と保護：バッテリーシステムの動作状況のリアルタイム監視、障害のタイムリーな検出と診断、および障害の拡大を防ぎ、システムの安全性を確保するために、回路の遮断などの保護対策を講じます。
ソフトウェアアーキテクチャ
- リアルタイムオペレーティングシステム（RTO）またはベアメタルプログラム：BMSの機能をリアルタイムで効率的に実行できるように、タイミング制御とタスクスケジューリングを担当します。
- アプリケーションレイヤーソフトウェア：バッテリーステータスの推定、充電および排出制御、障害診断などのコア機能の実装は、BMSのインテリジェントな管理の重要な部分です。
- ユーザーインターフェイス：データの視覚化、システムパラメーターの構成、診断情報を提供して、ユーザーがBMSシステムを監視および操作できるようにします。
2。バッテリーステータス推定アルゴリズム
SOC推定
- 水陸両用統合方法：電流を統合することにより、バッテリーの充電量と放電量を計算し、それによりSOC値を取得します。この方法はシンプルで使いやすいですが、現在のセンサーエラーの蓄積や長期使用中のバッテリーの自己流出などの要因によって簡単に影響を受けるため、推定エラーが増加します。
- 開回路電圧法：バッテリーの開回路電圧とSOCの対応に基づいて推定。バッテリーが一定期間耐えるために放置された後、開回路電圧が測定され、事前に確立された開回路電圧-SOC曲線と比較して、現在のSOC値を取得します。この方法は高精度ですが、バッテリーの温度や老化などの要因により、開回路電圧-SOC曲線が変化し、補償が必要です。
- Kalmanフィルタリング方法：は、バッテリー電圧、電流、温度などの複数のソース情報を融合させることができる状態空間モデルに基づく再帰アルゴリズムであり、SOC推定値をリアルタイムで更新し、測定ノイズとモデルエラーを抑制します。推定精度が高く、干渉防止能力が強い。現在、最も先進的なSOC推定方法の1つですが、計算量は比較的大きく、プロセッサのパフォーマンスには高い要件があります。たとえば、非線形システムを処理する場合、拡張Kalmanフィルタリング（EKF）アルゴリズムは、近似を線形化することによりバッテリーのSOCを推定し、推定誤差を5％未満に制御できます。
SOH評価
- 容量テスト方法：SOHは、バッテリーの完全な充電と排出サイクルを実行し、その実際の容量と名目容量の比率を測定することにより決定されます。この方法には高精度がありますが、バッテリーの深い充電と放電が必要であるため、長い時間がかかり、バッテリーに特定の老化効果があります。通常、バッテリーのオフラインテストと評価に使用されます。
- 内部抵抗テスト方法：バッテリーの内部抵抗は、老化の増加とともに増加します。 SOHは、バッテリーの内部抵抗の変化を測定することで推定できます。ただし、単独で使用する場合、この方法は温度やSOCなどの要因を受けやすく、他の方法と組み合わせて包括的な評価が必要です。
- データパターン認識方法：人工ニューラルネットワーク、ベクターマシンなどの機械学習アルゴリズムを使用して、バッテリーの履歴データとリアルタイムの実行データを学習および分析し、バッテリーの健康状態モデルを確立し、入力機能データに基づいてSOHを予測します。この方法では、バッテリーデータの複雑な非線形関係を採掘し、推定精度と適応性が高くなりますが、大量のトレーニングデータと専門的なデータ処理と分析機能が必要です。
3。バッテリーバランス制御戦略
パッシブイコライゼーション
- 原理：バッテリーパック内の抵抗器を接続することにより、各単一セルの電圧が一貫している傾向があるように、高電圧を持つ単一のセルの過剰な電気エネルギーが熱エネルギーの形で消費されます。
- 利点：単純な回路、低コスト、成熟した技術、および高い信頼性。
- 短所：低エネルギー利用率、充電プロセスにのみ適し、等速速度の速度が遅く、大容量のバッテリーパックには適していません。
アクティブなイコライゼーション
- 原理：バッテリーパック内のより高いエネルギーを備えた単一のバッテリーのエネルギーは、特定の回路（双方向DC-DCコンバーター、変圧器など）を介してエネルギーを介してより低いエネルギーを備えた単一のバッテリーに積極的に伝達され、エネルギーのリアルロケーションとイコライゼーションを実現するためのエネルギーが低い単一のバッテリーになります。
- 利点：高度の容量、高弦バッテリーパックに適した高エネルギー利用率、速いバランス速度、双方向の調整は、バッテリーパックの全体的なパフォーマンスとサービス寿命を効果的に改善できます。
- 短所：回路は複雑で、コストが高く、制御の精度が高くなります。
平衡戦略の最適化
- ファジーコントロールアルゴリズムに基づきます。単一の電圧と温度の違いなど、バッテリーパックのリアルタイム状態に応じて等化しきい値と等化電流を動的に調整し、大きな電圧の違いを持つ単一のバッテリーを優先して、均等化効率を改善し、エネルギー損失を減らします。
- 遺伝的アルゴリズムベース：生物学的進化プロセスをシミュレートし、平衡パスとパラメーターを最適化し、より良い平衡効果とより高いエネルギー利用を実現するための最適な平衡制御戦略を見つけます。
4。充電および排出制御戦略
充電制御戦略
- 定電流および一定の電圧充電方法：これは、現在最も一般的に使用されているリチウムバッテリー充電方法です。充電の初期段階では、バッテリーは一定の電流で充電されます。バッテリー電圧が特定の値に達すると、充電が終了するまで一定の電圧充電に切り替わります。この方法は、充電効率を効果的に改善し、充電時間を短縮し、バッテリーへの過充電を避けることができます。
- マルチステージ充電方法：充電プロセスを、事前充電、一定電流充電、一定の電圧充電、浮動充電などの複数の段階に分けます。バッテリーのステータスと要件に応じて、異なる充電電流と電圧が異なる段階で使用され、充電効率とバッテリー性能をさらに向上させ、バッテリー寿命を延ばします。
- インテリジェントな充電戦略：バッテリーステータスの推定とリアルタイム監視データに基づいて、充電電流と電圧を動的に調整します。たとえば、バッテリーのSOC、SOH、温度、その他のパラメーターに基づいて、充電曲線が最適化され、パーソナライズされた充電が達成され、充電の安全性と効率が改善されます。
排出制御戦略
- 充電過剰保護：バッテリー電圧をリアルタイムで監視します。単一のバッテリーの電圧が設定された過剰充電のしきい値よりも低い場合、バッテリーが深く排出されるのを防ぎ、バッテリーへの不可逆的な損傷を防ぐために、時間内に排出回路を遮断します。たとえば、リチウムリン酸リン酸リン酸塩の過剰充電閾値は通常約2.5Vであり、三元リチウム電池の過剰放電閾値は約2.8Vです。
- 電力制限と動的調整：バッテリーの過負荷を避けるために、バッテリーの状態と作業条件の要件に応じて放電電力を制限します。電気自動車などの用途では、バッテリーの安全な動作を確保するために、車両の運転状態、バッテリーのSOC、温度などの要因に従って排出電力を動的に調整できます。
- 排出均等化制御：退院プロセス中、バッテリーイコライゼーション管理と組み合わせて、低電圧の単一セルで適切な均等化調整が実行されるため、バッテリーパックは放電プロセス中に良好な一貫性を維持し、バッテリーパックの全体的な排出パフォーマンスとサービス寿命を改善します。
5。熱管理制御戦略
温度監視と早期警告
- マルチポイント監視：バッテリーパックの主要な位置に複数の温度センサーを配置して、バッテリーの温度分布をリアルタイムで監視します。さまざまな場所で温度データを収集することにより、バッテリーパックの熱状態をより正確に理解し、熱管理と制御の基礎を提供できます。
- 温度警告：温度警告のしきい値を設定します。バッテリーの温度が警告範囲を超えた場合、対応する測定を行うようシステムに思い出させるために、アラーム信号が時間内に発行されます。たとえば、バッテリーの温度が45℃に達すると、高温警告が発行されます。温度が0を下回ると、低温警告が発行されます
熱散逸制御戦略
- 空冷熱放散：ファンやその他の機器を使用して、バッテリーパックの周りの空気の流れを加速し、バッテリーによって発生した熱を取り除きます。ファンの速度を制御することにより、バッテリーの温度や放電電力などの要因に応じて熱散逸強度を動的に調整して、バッテリー温度が妥当な範囲内にあることを確認します。たとえば、電気自動車が高速で運転している場合、またはバッテリーが高出力で排出されると、ファンの速度が向上し、熱散逸効果が向上します。
- 流動冷却熱散逸：高出力および大容量のバッテリーシステムの場合、液化熱散逸が採用されています。クーラントを循環させることにより、バッテリーによって生成された熱がすぐに送信され、放出されます。流動冷却熱散逸には、高熱散逸効率と高温制御精度の利点があり、バッテリーパックの温度勾配を効果的に低下させ、バッテリーの性能と寿命を改善できます。
暖房制御戦略
- 低温予熱：低温環境では、バッテリー温度が特定の値（0°C）を下回ると、加熱フィルムやPTCヒーターなどの加熱装置を作動させて、バッテリーパックを予熱し、温度を適切な動作範囲に上げます。予熱プロセス中に、過度の加熱によって引き起こされるバッテリーの損傷を避けるために、加熱能力と加熱時間を制御する必要があります。
- 温度均等化制御：加熱プロセス中、バッテリーパック内の各セルの温度は、局所的な過熱または過度の温度差を避けるために、合理的な制御戦略を通じて均等に上昇します。たとえば、ゾーン加熱制御を使用して、各エリアの温度に応じて加熱力を調整して、バッテリーパック温度の均一な分布を実現します。
6。障害診断と保護戦略
障害診断アルゴリズム
- ルールベースの診断：バッテリーの電圧、電流、温度、およびその他のパラメーターの異常な特性に基づいて、一連の診断ルールを定式化します。監視されているパラメーターがプリセットの安全範囲を超える場合、または突然変異がある場合、対応する診断ルールがトリガーされ、障害の種類と位置が決定されます。たとえば、バッテリー電圧が突然ゼロに低下すると、短絡障害がある可能性があると判断されます。
- 統計的方法：履歴データと統計モデルを使用して、バッテリーパラメーターの変化する傾向と相関を分析します。平均、分散、相関係数などのバッテリーパラメーターの統計的特性を分析することにより、バッテリー性能の低下と潜在的な障害がタイムリーに発見されます。たとえば、バッテリーの内部抵抗が徐々に増加し、特定のしきい値を超えると、バッテリーが老化した障害を経験する可能性があると予測されます。
- 機械学習方法：バッテリーの正常および異常な行動パターンを特定するために、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなどの列車学習モデル。大量のバッテリー動作データを入力することにより、モデルはバッテリーの特性と行動パターンを学習することができ、それにより自動診断と障害の早期警告を実現できます。機械学習方法には診断の精度と適応性が高くなりますが、大量のトレーニングデータと専門的なモデルトレーニングテクノロジーが必要です。
障害保護対策
- カットオフ回路：短絡、過充電、過剰充電など、深刻な障害が診断された場合、バッテリーとシステムの安全性が拡大および保護するのを防ぐために、バッテリー充電と排出回路を時間内に排出します。たとえば、MOSFETまたはリレーのオンとオフを制御することにより、回路をすばやく切り取ります。
- 障害アラームと表示：障害が発生した場合、ユーザーまたはシステム管理者に注意を払うように思い出させるために、可聴および軽いアラーム信号が発行されます。同時に、障害タイプと関連情報は、障害インジケータライトまたはディスプレイ画面から表示され、トラブルシューティングと取り扱いを容易にします。
- 誤った隔離：エネルギー貯蔵システムなどの大規模なバッテリーシステムでは、バッテリーモジュールまたはクラスターが故障した場合、障害の広がりを防ぎ、システムの通常の動作を確保するために、DC回路ブレーカー、ヒューズ、その他の機器を介してシステム全体から分離されます。
7。コミュニケーション管理戦略
通信プロトコルの選択
- バスプロトコルはできますか：高速通信機能、低ビットエラー率、およびマルチノード接続のサポートの利点があります。電気自動車、エネルギー貯蔵システム、その他のフィールドで広く使用されています。缶バスは、BMSと車両コントローラー、充電器、インバーター、その他のデバイス間の効率的な通信を実現し、データ送信の正確性と信頼性を確保できます。
- RS-485プロトコル：長距離通信に適しているため、強力な干渉能力と多くの接続されたノードの特性があり、大規模なエネルギー貯蔵システムの監視と管理によく使用されます。 RS-485バスを通じて、複数のBMSスレーブユニットをマスターユニットに接続して、集中監視と管理を実現できます。
- ワイヤレス通信プロトコル：BMSとモバイルデバイス、ホストコンピューターなどのワイヤレス通信に使用できるBluetooth、Wi-Fi、Zigbeeなど。
データ管理と送信の最適化
- データの収集と処理：データ収集の頻度と精度を合理的に設計し、バッテリーのステータスとアプリケーションの要件に従って重要なパラメーターデータを収集します。収集されたデータは、データの精度と信頼性を改善し、その後の状態推定および制御戦略のための高品質のデータサポートを提供するために、フィルタリング、較正、融合、融合、およびその他の処理を処理します。
- データ送信の最適化：データの圧縮およびパッケージング技術を採用して、データ送信量を減らし、送信効率を向上させます。同時に、通信データフレーム構造を最適化して、データ送信の整合性と実質性を確保します。たとえば、CANバス通信では、データフレームのIDと長さは、データの競合や送信の遅延を回避するために合理的に割り当てられます。
8。実用的なアプリケーションのケースと業界の動向
実用的なアプリケーションケース
- 電気自動車：電気自動車プロジェクトでは、拡張されたカルマンフィルタリングアルゴリズムに基づくSOC推定方法が採用され、マルチステージ充電制御戦略とパッシブイコライゼーション管理と組み合わせて、高精度の状態推定とバッテリーの効果的な管理を実現します。 BMSシステムは、バッテリーのステータスと車両の運転のニーズに応じて充電電流と電圧を動的に調整し、バッテリーの充電と放電プロセスを最適化し、車両の巡航範囲とバッテリー寿命を改善できます。同時に、車両コントローラーの缶バスとの通信を通じて、バッテリーステータス情報がリアルタイムで送信され、車両の安全な動作が確保されます。
- エネルギー貯蔵システム：大規模なエネルギー貯蔵パワーステーションでは、大規模なリチウムバッテリーパックの効率的な管理と制御を実現するために、ファジー制御アルゴリズムに基づいたアクティブなイコライゼーションテクノロジーおよび熱管理戦略と組み合わせて、分散型BMSアーキテクチャが採用されています。 BMSシステムは、マルチポイント温度モニタリングとインテリジェントな熱散逸制御を介して充電および放電中に、バッテリーパックの温度の均一性と安全性を保証します。同時に、ワイヤレス通信テクノロジー、データ送信、エネルギー貯蔵システムとリモート監視センターのリモート監視を使用して、エネルギー貯蔵システムの動作状況のリアルタイム監視と管理を促進し、エネルギー貯蔵システムの信頼性と保守性を向上させます。
業界の傾向
- インテリジェントで適応的なコントロール：将来のリチウムバッテリーBMSはよりインテリジェントになり、適応的な制御機能を備えています。人工知能や機械学習などの技術を導入することにより、BMSはバッテリーの特性と作業条件をリアルタイムで学習し、制御戦略とアルゴリズムパラメーターを自動的に調整し、より正確な状態推定とより最適化された管理制御を実現し、バッテリーシステムのパフォーマンスと寿命を改善します。
- 高精度と高い信頼性：電気自動車のリチウム電池のアプリケーションスケール、エネルギー貯蔵およびその他のフィールドが引き続き拡大しているため、BMSの精度と信頼性の要件も増加しています。 BMSは、より高度なセンサーテクノロジー、信号処理アルゴリズム、障害診断方法を採用して、バッテリーステータスの監視と推定の精度を改善しながら、システムの信頼性の設計と冗長設計を強化して、さまざまな厳しい動作条件下でBMSの安定した動作を確保します。
- 統合とモジュール性： コストを削減し、システムのスケーラビリティと保守性を向上させるために、リチウムバッテリーBMSは統合とモジュール性に移行します。 BMSのハードウェアおよびソフトウェア機能は、さまざまなアプリケーションシナリオとバッテリー構成に従って、柔軟な組み合わせと拡張を促進するようにモジュラーに設計されています。同時に、BMSは、よりコンパクトで効率的なエネルギー管理システムを形成するために、バッテリーパック、インバーター、充電器、その他の機器と深く統合されています。
- 他のテクノロジーとの統合：リチウムバッテリーBMSは、モノのインターネット、ビッグデータ、クラウドコンピューティングなどのテクノロジーと深く統合され、バッテリーシステムのリモート監視、インテリジェント管理、データ分析を実現します。 IoTテクノロジーを通じて、BMSはバッテリーのリアルタイムデータをクラウドプラットフォームにアップロードし、バッテリーシステムのリモート監視と障害警告を実現できます。ビッグデータとクラウドコンピューティングテクノロジーを使用して、大量のバッテリー操作データが分析およびマイニングされ、バッテリーの健康管理、パフォーマンスの最適化、および生活の予測に関するデータサポートが提供され、リチウムバッテリー技術の継続的な開発と進歩が促進されます。
要約すると、リチウムバッテリーBMSのソフトウェアアルゴリズムと制御戦略が、リチウム電池の安全で効率的な動作を確保するための鍵です。バッテリーステータスの推定アルゴリズム、バランスの取れた制御戦略、充電および排出制御戦略、熱管理制御戦略、断層診断と保護戦略、コミュニケーション管理戦略、リチウム電池のパフォーマンス、生活、信頼性を改善し、リチウムバッテリーシステムに対する新しいエネルギー業界の需要の増加を継続的に最適化することにより、将来的には、テクノロジーの継続的な革新と進歩により、リチウムバッテリーBMSは、インテリジェンス、高精度、高い信頼性、統合などのブレークスルーを高め、リチウムバッテリー産業の開発をより強力にサポートし、新しいエネルギー産業の持続可能な発展を促進し、世界的なエネルギー変換と持続可能な開発プロセスを支援します。