Tarkan akunhallintajärjestelmän (BMS) suunnittelun ensisijainen tavoite on tuottaa täsmällistä lataustila (SOC) ja terveystilanteen (SOH) arvioinnit akun jäljellä olevan käyttöajan ja käyttöiän tilan määrittämiseksi. Jotkut saattavat olettaa, että erittäin tarkka kennojännitteen mittaus kalliilla analogisilla etupään (AFE) -laitteistoilla on tarpeen tarkkuuden mahdollistamiseksi. Kennomallin tarkkuudella ja polttoainemittarin algoritmin optimoinnilla on kuitenkin jopa merkittävämpi vaikutus kokonaislaskennan tarkkuuteen kuin pelkkä mittaustarkkuus. Seuraavassa on muutamia vinkkejä SOC- ja SOH-arvioinnin tarkkuuden parantamiseksi:
- Käytä tarkkaa akkumallia, joka tallentaa tärkeimmät parametrit, kuten kapasiteetin häipymisen ja sisäisen vastuksen kasvun. Malli, joka kuvastaa tarkasti akun todellista käyttäytymistä, tekee SOC- ja SOH-arvioista tarkempia.
- Luonnehdi akkua tarkasti suorittamalla täyslataus/purkausjaksot ajoittain. Tämän avulla voit päivittää akkumallin parametrit vastaamaan todellista kapasiteettia ja vastusta.
- Jos mahdollista, käytä suoria akun parametrien, kuten avoimen piirin jännitteen tai sisäisen resistanssin mittauksia virran ja jännitteen mittausten lisäksi. Tämä tarjoaa enemmän havaintodataa korreloimaan SOC:n ja SOH:n kanssa.
- Ota käyttöön algoritmeja, kuten Kalman-suodattimet tai hiukkassuodattimet, jotka voivat yhdistää akkumallin mittauksiin SOC- ja SOH-estimaattien korjaamiseksi jatkuvasti. Fuusioalgoritmit auttavat vähentämään virheitä.
- Jos akku tukee sitä, käytä kulonilaskentaa (virran integrointi ajan mittaan) täyden lataustapahtumien välillä SOC-poikkeaman korjaamiseksi. Tämä antaa sinulle absoluuttisen SOC-nollauspisteen.
- Ylläpidä kennojen tarkkaa lämpötilahistoriaa ja ota huomioon lämpötilan vaikutukset kapasiteettiin, vastukseen ja lataustehokkuuteen. Lämpöprofiilin tunteminen parantaa tarkkuutta.
- Säilytä historialliset tiedot kapasiteetin heikkenemisestä ja vastuksen kasvusta akun käyttöiän aikana, jotka on tuotettu säännöllisistä täyden lataus-/purkausjaksoista. Käytä tätä mallin parametrien ja siten SOH-tarkkuuden korjaamiseen.
- Vahvista ja viritä malliparametreja ja estimointialgoritmeja laboratoriokokeilla eri olosuhteissa. Vahvat ja validoidut toteutukset johtavat parempaan tarkkuuteen.
Lisää kysymyksiä:
