正確なバッテリー管理システム (BMS) を設計する際の主な目的は、正確なバッテリー管理システムを提供することです。 充電状態 (SOC) および 健康状態 (SOH) の評価 バッテリーパックの残りの実行時間と寿命ステータスを判断します。正確さを実現するには、高価なアナログ フロントエンド (AFE) ハードウェアによる高精度のセル電圧測定が必要であると考える人もいるかもしれません。ただし、セル モデルの忠実性と残量ゲージ アルゴリズムの最適化は、全体的な計算精度に対して測定分解能だけよりもさらに大きな影響を与えます。以下に、SOC および SOH の推定精度を向上させるためのヒントをいくつか示します。
- 容量の低下や内部抵抗の増加などの重要なパラメーターを捕捉する正確なバッテリー モデルを使用します。実際のバッテリーの動作を厳密に反映したモデルを使用すると、SOC と SOH の推定値がより正確になります。
- 定期的にフル充電/放電サイクルを実行することで、バッテリーの特性を正確に評価します。これにより、実際の容量と抵抗に一致するようにバッテリー モデルのパラメーターを更新できます。
- 可能であれば、電流と電圧の測定に加えて、開回路電圧や内部抵抗などのバッテリーパラメータの直接測定を使用してください。これにより、SOC および SOH と相関付けるためのより多くの観測データが提供されます。
- カルマン フィルターや粒子フィルターなどのアルゴリズムを実装すると、バッテリー モデルと測定値を融合して、SOC と SOH の推定値を継続的に修正できます。融合アルゴリズムはエラーの削減に役立ちます。
- バッテリーがサポートしている場合は、満充電イベントの間にクーロン カウント (時間の経過に伴う電流の積分) を使用して、SOC ドリフトを修正します。これにより、絶対的な SOC リセット ポイントが得られます。
- セルの正確な温度履歴を維持し、容量、抵抗、充電効率に対する温度の影響を考慮します。温度プロファイルを知ることで精度が向上します。
- 定期的な完全充電/放電サイクルから生成される、バッテリーの寿命にわたる容量の低下と抵抗の増加に関する履歴データを保管します。これを使用してモデル パラメーターを修正し、SOH 精度を修正します。
- さまざまな条件下でのラボ実験を通じて、モデル パラメーターと推定アルゴリズムを検証および調整します。堅牢で検証済みの実装があると、精度が高くなります。
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