鉅大LARGE | 點擊量：737次 | 2021年04月29日
蓄鋰電池荷電狀態(tài)閉環(huán)動態(tài)估算模型
目前，由于鉛酸蓄電池的經(jīng)濟(jì)性和技術(shù)成熟性，使其成為豐要的儲能設(shè)備。為了達(dá)到優(yōu)化蓄電池電力系統(tǒng)效率的目的，對蓄電池容量的實時監(jiān)控必不可少。而由于蓄電池的非線性特性，反映其容量的關(guān)鍵參數(shù)荷電狀態(tài)(SOC)，作為電池的內(nèi)特性不可能直接進(jìn)行測量。SOC數(shù)值只能使用工作電壓、電流等直接測量得到的外特性參數(shù)估算獲得。
本文使用最優(yōu)估計理論建立蓄電池的動態(tài)工作模型，實現(xiàn)蓄電池SOC的實時估算。該動態(tài)模型被劃分為兩個部分：第一部分是蓄電池數(shù)學(xué)解析描述，即對蓄電池工作特性的開環(huán)描述；第二部分是加入動態(tài)過程的描述，實現(xiàn)蓄電池工作特性的閉環(huán)描述。關(guān)于蓄電池的解析模型，較為通用的方式是建立描述輸入輸出之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型，通過實驗來確定模型的某些參數(shù)，或者模型內(nèi)部的某些狀態(tài)量。然而，僅僅使用開環(huán)描述模型得到動態(tài)輸出與實際的動態(tài)情況常常存在偏差，這種誤差重要歸咎于測量過程中的異常偏差。當(dāng)這種誤差出現(xiàn)時，只有閉環(huán)描述模型才能根據(jù)這些誤差對模型進(jìn)行調(diào)整。本文使用基于電化學(xué)理論的安時模型實現(xiàn)電池數(shù)學(xué)解析描述，而動態(tài)過程描述則使用帶有自矯正能力的擴展卡爾曼濾波算法。
1基于電化學(xué)的安時模型
普通的安時計量法使用下式估算蓄電池的SOC。
式中：s(0)為初始時刻的蓄電池SOC數(shù)值，若從充滿開始放電，其值可以設(shè)為1；s(t)為t時刻的SOC實時值；Q為蓄電池的標(biāo)稱容量；η為庫侖因子。通過調(diào)整庫侖因子可以滿足不同放電電流下的SOC計算。實際應(yīng)用中，庫侖因子多通過試驗確定為常數(shù)或是有關(guān)放電電流I的函數(shù)。但是，蓄電池的標(biāo)稱容量不等于實際容量，且實際容量在使用中也會衰減。同時，確定庫侖因子過程中出現(xiàn)的誤差，也會影響到安時估算的精度。為了對上述問題進(jìn)行改進(jìn)，提高安時法SOC估算的精度。本文使用電化學(xué)理論，構(gòu)造新的基于安時法的SOC估算模型。
符合Exic IIB T4 Gc防爆標(biāo)準(zhǔn)
充電溫度：0~45℃
-放電溫度：-40~+55℃
-40℃最大放電倍率：1C
-40℃ 0.5放電容量保持率≥70%
1.1電解液活性物質(zhì)濃度損失函數(shù)
蓄電池內(nèi)部電解液所含有的活性物質(zhì)，其濃度損失百分比可以表示為：
式中：C*為初始濃度；C(t)為電解液中t時刻活性物質(zhì)的濃度；時間t的取值范圍[0，L]，L為放電總時間。
當(dāng)使用蓄電池一維的電化學(xué)模型，根據(jù)電化動力學(xué)理論，最終可以得到電解液活性物質(zhì)濃度損失百分比函數(shù)：
式中：v為反應(yīng)中電子的數(shù)目；F為法拉利常數(shù)；A為電極的面積；D為擴散系數(shù)。
1.2電化學(xué)安時模型
由于電解液的活性物質(zhì)濃度和電池的SOC成正比的關(guān)系，設(shè)比例系數(shù)為M，可以直接得出電池t時刻的SOC解析表達(dá)式：
若考慮電流值為I的恒流放電過程，放電截止時ρ(L)1，則可以得到以下等式：
關(guān)于給定的恒流放電集合{I*，*=1，2，…，n}，可以使用最小二乘法得到最優(yōu)的α、β參數(shù)，其中：
得到模型參數(shù)之后，為方便模型的實際應(yīng)用，使用積分的矩形近似方法改寫(4)式，用以獲得離散時間上的近似遞推模型，在間隔周期△t足夠小的情況下，遞推模型可以寫為：
式中：sk表示k時刻的電池SOC的實時值；Ik表示k時刻的電池電流。比較式(1)的標(biāo)準(zhǔn)安時估算模型，可以發(fā)現(xiàn)α等于電池的標(biāo)稱容量Q，庫侖因子則由β和放電時間k△t決定。從電化學(xué)角度分析，表達(dá)式(7)的括號中的第二項表示蓄電池中無法使用的總電量，當(dāng)β數(shù)值新增的時候，第二項趨向于零。因此，較大的β數(shù)值意味著蓄電池可以被看作理想儲能元件，所有充電電量都可以完全通過放電過程釋放。這是因為大的β數(shù)值表明更快的擴散效應(yīng)，蓄電池電解液中的活性物質(zhì)可以更快的到達(dá)電極的表面。反之，小的β數(shù)值表明蓄電池儲能損失大，大量的充電電量無法在放電過程中釋放。
2擴展卡爾曼濾波閉環(huán)估算模型
改進(jìn)安時模型能夠較好地反應(yīng)電池的動態(tài)特性，但這種蓄電池SOC計算方式只是一種開路的估算方式，存在著傳統(tǒng)安時計量法的缺點，即對電流測量中的測量偏差十分敏感，某一個時刻出現(xiàn)的測量偏差，可以影響到該時刻后所有的SOC估算值。假如將估算模型構(gòu)造成閉環(huán)反饋的模式，則可以自動修正電流測量中的偏差，給出正確的SOC估算值。在(7)式遞推模型的基礎(chǔ)上，可以使用卡爾曼濾波器方法構(gòu)造出具有閉環(huán)特性的電池SOC估算模型。
首先將(7)式作為蓄電池SOC估算系統(tǒng)的狀態(tài)方程，蓄電池SOC為狀態(tài)量，蓄電池的工作電流作為系統(tǒng)的輸入。然后，利用蓄電池的工作電壓構(gòu)造系統(tǒng)的觀測方程。
蓄電池負(fù)載電壓與當(dāng)前時刻蓄電池的開路電壓(Vcc)之間的關(guān)系是：
式中：R為蓄電池內(nèi)阻。又由于Vcc和內(nèi)阻都與其SOC有著直接的關(guān)系，故可以使用有關(guān)sk的函數(shù)，得到卡爾曼濾波算法中的觀測方程：
式中：uk表示k時刻的電池端電壓，則(7)式和(9)式組成了蓄電池SOC估算的卡爾曼濾波系統(tǒng)。確定(9)式的具體過程將在實驗部分詳細(xì)分析。
