能量-电动势法估算vrla电池荷电状态的研究

能量-电动势法估算vrla电池荷电状态的研究

目前，套式计算方法主要包括安时计量法、内部阻法、电动势法、神经网络法等。其中,安时计量法不能确定电池SOC的初始值和存在累积误差;电动势法因电动势(开路电压)预测模型也会存在一定误差;神经网络法易受干扰。文献提出能量法,该方法认为蓄电池的能量为常数,但没有对蓄电池的能量进行电流、温度等因素上的修正,且对蓄电池电动势采用经验公式拟合,这与实际结果有所偏差。本文在能量法的基础上,通过分析蓄电池充放电倍率、工作温度和循环次数等因素的影响,对能量法进行了修正。采用基于开路电压预测模型的电动势法与经过修正的能量法通过一种并联加权的结构进行结合的一种改进SOC估算新方法,进行对电池SOC更加准确的估算。基于剩余能量的模型预测蓄电池的充放电电流I的大小会影响到蓄电池内部的电化学反应,从而影响到蓄电池的实际容量偏离额定容量CN,导致计算出的SOC值不能有效地反映真实情况。因此,考虑到电流的变化和充放电效率因素等会影响到SOC的预测,在安时计量法基础上,文献提出用计算蓄电池剩余能量来替代安时法的电流积分,其相应的表达式为式中,SOC0为初始的SOC值;I为电池工作电流;WA为蓄电池的额定能量,该值为一常数;E为SOC对应的蓄电池电动势(开路电压VOC),由开路电压预测模型方法获得;ΔSOC为电池SOC的变化量。由文献可知,蓄电池的额定能量WA与额定容量CN成正比,且在不同实验条件下其值不是定值。而上述的能量法中没有对蓄电池的能量进行电流、电池老化和温度等因素上的修正,使得计算出来的值也会偏离真实的SOC值。因此,为了准确估算电池SOC,针对这几方面的因素,必须对算法进行修正。1.路电压voc预测模型从充放电状态切换到静置状态以后,蓄电池内部电化学反应会逐渐趋于平衡,其开路电压VOC也会趋于稳定。对VRLA电池而言,静置时间达到8~12h以上即认为电池内部反应达到平衡。为实用就必须减少等待时间来得到开路电压VOC,需寻找一种预测模型,能在较短的时间内实现对开路电压VOC较准确的预测。为预测稳定时的开路电压VOC,如图1所示,对图1中的某一放电率下的电压恢复特性曲线以稳定时的开路电压VOC和初始恢复过程的线性段(时间0.5~10min)作两根渐近线如图1所示。交点处的电压即为开路电压VOC,且式中,k=(V1-V0)/(x1-x0)=(V0.7-V0)/0.7为渐近线2的斜率;tp为两渐近线交点处的时间;V0和V0.7分别为蓄电池在t0=1min、t0.7=5min时刻的端电压。xP对不同蓄电池以及不同的放电率有所不同,由文献可知,xP取值1.4~1.6之间,其误差为1.6%~4.2%。2.实验数据的计算(1)充放电倍率设任意充放电电流条件下的充放电容量C与蓄电池额定容量CN之比为充放电电流修正系数kI。针对12V、20A·h的VRLA蓄电池进行的放电实验。实验中采用放电倍率分别为0.1C、0.2C、0.3C、0.4C和0.5C。分别进行等电量间歇放电实验和持续放电实验。等电量间歇放电实验采用以某一倍率对充满电的电池放电4A·h,搁置2h,直至电池达到截止电压。持续放电实验采用某一放电倍率对充满电的电池进行持续性放电,直至电池端电压到达放电截止电压。如表1和表2所示,可以看出:在相同的放电倍率下,采用持续放电方式所能放出的电量和电流修正系数明显小于采用间歇放电方式所能放出的电量和电流修正系数。在电流系数的选取时,就要充分结合用电设备的实际工作条件。(2)循环次数设蓄电池不同的充放电次数N所对应的容量与额定容量的比值为循环次数补偿系数kN。以蓄电池的循环方式考察蓄电池的寿命,如表3所示可知,蓄电池的容量随着充放电次数而变化,在前220个循环内,蓄电池的实际容量可能高于其额定容量(在常温下),之后容量会随着充放电次数的增加而降低。(3)电池内部的工作温度蓄电池的容量随温度增加而增加,主要由电解液的性能变化而引起。设任意温度条件下蓄电池容量与额定容量之间的比值为蓄电池的温度补偿系数kT。根据蓄电池的实验数据,得出蓄电池温度与温度补偿系数kT,如表4所示。引入的不同倍率的电流修正系数kI、循环次数的修正系数kN和温度补偿系数kT,对式(1)修正后的安时计量法表达式如下能量法的改进和电势法的联合脉冲估算的存在1.恒流间隙充放电配合长时负担重量的实验研究电动势法的基本思想是认为电池SOC与其电动势E之间存在一个相对稳定的对应关系,简称E-SOC关系,在此基础上通过对电池电动势的估算即可实现SOC的估算。为了简化电池E-SOC关系的提取过程,参考蓄电池相关的测试方法,拟采用了恒流间歇充放电配合短时间搁置的方法。采用2A标准电流进行恒流间歇充放电实验,实验选取了10%~80%的SOC范围,充放电时间取1h,搁置2h,测量一次搁置时的端电压最值,并将这些点进行曲线拟合,可以获得一条曲线;在充电过程中也采用类似的方法获得另一条曲线;取这两条曲线的平均值,所得到的平均曲线即作为蓄电池的参考E-SOC对应关系曲线,如图2所示。2.电池电动势法测量soc能量-电动势法SOC估算算法如图3所示。首先,在蓄电池处于开路状态持续5min以上时,通过开路电压预测模型得到开路电压VOC,查E-SOC关系曲线,得到由电动势法估算得到的式(3)中的SOC0。然后,测量当前电池电流I、温度T及循环次数N,通过查表1~表4,得到相应的修正系数kI、kT和kN,将前面的电动势E(VOC)代入式(3),得到式(3)中的ΔSOC。最后,将SOC0和ΔSOC分别乘上各自加权因子1-w、w后相加,最终得到的SOC估算值,w满足0≤w≤1。增大w,可以对蓄电池工作状态切换时电动势法引起误差起到一定的抑制作用,但电动势法的加权系数1-w就会变小,很难发挥其对最终SOC预测值的矫正作用。经多次实验验证,w平均值取0.95~0.96时,SOC估算准确度可以达到8%以内。蓄电池容量预测模型图4为2A恒流放电7h状态下的电池SOC预测结果。由表4的数据可看出随着蓄电池内部的电化学反应放热,蓄电池内部温度上升导致蓄电池的实际容量要高于额定容量。而安时计量预测法中将蓄电池的额定容量CN设定为常数,因此安时法预测出的SOC值要高于实际的SOC值。本文提出的改进的能量-电势法不仅会考虑放电过程中的温度等因素的影响,预测出的SOC值比较接近理论值SOC曲线。新的预测soc算法本文以传统的能量预测算法为基础,