El objetivo principal al diseñar un sistema de gestión de baterías (BMS) preciso es ofrecer datos precisos. estado de carga (SOC) y evaluaciones del estado de salud (SOH) para determinar el tiempo de funcionamiento restante y el estado de vida útil del paquete de baterías. Algunos pueden suponer que para permitir la precisión es necesaria una medición de voltaje de celda de alta precisión a través de un costoso hardware de interfaz analógica (AFE). Sin embargo, la fidelidad del modelo de celda y la optimización del algoritmo de medición de combustible tienen un impacto aún más significativo que la resolución de medición por sí sola en la precisión general del cálculo. A continuación se ofrecen algunos consejos para mejorar la precisión de la estimación de SOC y SOH:
- Utilice un modelo de batería preciso que capture parámetros clave como la pérdida de capacidad y el aumento de la resistencia interna. Tener un modelo que refleje fielmente el comportamiento real de la batería hará que las estimaciones de SOC y SOH sean más precisas.
- Caracterice la batería con precisión realizando ciclos completos de carga/descarga periódicamente. Esto le permite actualizar los parámetros en el modelo de batería para que coincidan con la capacidad y resistencia reales.
- Si es posible, utilice mediciones directas de los parámetros de la batería, como el voltaje de circuito abierto o la resistencia interna, además de las mediciones de corriente y voltaje. Esto proporciona más datos de observación para correlacionar con SOC y SOH.
- Implemente algoritmos como filtros de Kalman o filtros de partículas que puedan fusionar el modelo de batería con mediciones para corregir continuamente las estimaciones de SOC y SOH. Los algoritmos de fusión ayudan a reducir los errores.
- Si la batería lo admite, utilice el conteo de Coulomb (integrando la corriente a lo largo del tiempo) entre eventos de carga completa para corregir la deriva del SOC. Esto le brinda un punto de reinicio de SOC absoluto.
- Mantenga un historial de temperatura preciso de las celdas y tenga en cuenta los efectos de la temperatura en la capacidad, la resistencia y la eficiencia de carga. Conocer el perfil temporal mejorará la precisión.
- Mantenga datos históricos sobre la pérdida de capacidad y el aumento de la resistencia durante la vida útil de la batería, generados a partir de ciclos periódicos de carga/descarga completa. Utilícelo para corregir los parámetros del modelo y, por tanto, la precisión de SOH.
- Valide y ajuste los parámetros del modelo y los algoritmos de estimación mediante experimentos de laboratorio en diferentes condiciones. Tener implementaciones sólidas y validadas conduce a una mayor precisión.
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