Estimation de l'état de la batterie par le BMS: informations clés sur les SOC, les SOH et les SOP

Dans la nouvelle ère énergétique actuelle, l'application de la technologie des batteries est partout, des véhicules électriques aux systèmes d'énergie renouvelable, en passant par toutes sortes de produits électroniques grand public.En tant que composant principal du système de batterie, l'une de ses principales responsabilités est d'estimer avec précision l'état de la batterie, y compris l'état de charge (SOC), l'état de santé (SOH) et l'état de puissance (SOP).Une estimation précise de ces paramètres d'état est cruciale pour, le fonctionnement sûr et fiable de la batterie.

SOC: contrôler avec précision la puissance restante de la batterie

SOC (State of Charge) est l'état de charge de la batterie. Il reflète la relation proportionnelle entre la puissance restante de la batterie et la capacité totale,et il affiche intuitivement la "marge de capacité" de la batterie comme le jauge de carburant d'une voitureVoici quelques méthodes courantes d'estimation des SOC et leurs caractéristiques:

• Méthode d'intégration amphibie:calculer la charge et la décharge de la batterie en intégrant le courant pour obtenir la valeur SOC. Cette méthode est simple et facile à utiliser, mais lors d'une utilisation à long terme,en raison de l'accumulation d'erreurs du capteur de courant et de l'auto-décharge de la batteriePar conséquent, il est souvent nécessaire de recharger régulièrement la batterie pour améliorer la précision de l'estimation.
• Méthode de tension en circuit ouvert:Estimation basée sur la correspondance entre la tension du circuit ouvert de la batterie et le SOC.mesurer la tension de son circuit ouvert et la comparer à la courbe tension-SOC du circuit ouvert prédéterminée pour obtenir la valeur actuelle de SOCL'avantage de cette méthode est qu'elle a une grande précision et n'est pas affectée par l'auto-décharge de la batterie, mais elle exige que la batterie soit dans un état statique,et la courbe de tension-SOC du circuit ouvert changera en raison de facteurs tels que la température et le vieillissement de la batterie, ces facteurs doivent donc être compensés.
• Méthode de filtrage Kalman:Il s'agit d'un algorithme récursif basé sur un modèle d'espace d'état, qui peut fusionner plusieurs sources d'informations telles que la tension de la batterie, le courant, la température, etc., mettre à jour l'estimation du SOC en temps réel,et supprimer le bruit de mesure et l'erreur du modèleIl a une grande précision d'estimation et une forte capacité anti-interférence, et est l'une des méthodes d'estimation SOC les plus avancées actuellement.la quantité de calcul de cette méthode est relativement importante et nécessite des performances élevées du processeur.

SOH: Un aperçu de la santé de la batterie

SOH (State of Health) représente l'état de santé de la batterie, qui reflète le degré de dégradation des performances de la batterie par rapport à la nouvelle batterie,et est un indicateur important pour évaluer la durée de vie et la fiabilité de la batterie. Voici plusieurs méthodes d'estimation des SOH couramment utilisées:

• Méthode d'essai de la capacité:La SOH est déterminée en effectuant un cycle complet de charge et de décharge de la batterie et en mesurant le rapport entre sa capacité réelle et sa capacité nominale.Cette méthode peut refléter directement l'atténuation de la capacité de la batterie, avec une grande précision, mais nécessite une charge et une décharge profondes de la batterie, ce qui prend beaucoup de temps et aura un certain effet de vieillissement de la batterie.il est généralement utilisé pour les tests hors ligne et l'évaluation de la batterie.
• Méthode d'essai de la résistance interne:La résistance interne d'une batterie augmente avec l'augmentation du vieillissement, de sorte que la SOH peut être estimée en mesurant les changements de la résistance interne de la batterie.Cette méthode est simple et facile à mettre en œuvre et peut refléter dans une certaine mesure la tendance au vieillissement de la batterie.Cependant, s'appuyer uniquement sur les changements de résistance interne pour évaluer la SOH présente certaines limites, car la résistance interne sera également affectée par des facteurs tels que la température et la SOC.
• Méthode de reconnaissance des modèles de données:Utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique, tels que des réseaux de neurones artificiels, des machines vectorielles de support, etc., pour apprendre et analyser les données historiques de la batterie et les données de fonctionnement en temps réel,établir un modèle d'état de santé de la batterieCette méthode peut exploiter des relations non linéaires complexes dans les données de la batterie, avec une grande précision d'estimation et une grande adaptabilité.mais nécessite une grande quantité de données de formation et des capacités professionnelles de traitement et d'analyse des données.

SOP: Évaluer avec précision les capacités de la batterie

SOP (State of Power) fait référence à la puissance maximale qu'une batterie peut produire ou absorber en toute sécurité à un moment donné.Voici plusieurs méthodes d'estimation des SOP et leurs caractéristiques:

• Méthode d'estimation basée sur le modèle de batterie:En établissant un modèle de circuit équivalent ou un modèle thermodynamique de la batterie, en combinant les informations sur l'état de la batterie, telles que le SOC, la température, le courant, etc.,les paramètres tels que la résistance interne de la batterie, la tension de polarisation, etc. sont calculées et le SOP est obtenu.mais l'établissement du modèle et l'identification des paramètres sont relativement complexes, et la précision du modèle et les capacités de calcul de la batterie sont requises.
• Méthode d'apprentissage automatique:Utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour apprendre et former les données historiques de puissance de la batterie et les caractéristiques d'état associées, et établir des modèles de prédiction SOP, tels que les réseaux de neurones, les arbres de décision,et ainsi de suiteCette méthode peut apprendre automatiquement les caractéristiques de puissance de la batterie sur la base d'une grande quantité de données historiques, et a une forte adaptabilité et une capacité anti-interférence,mais une grande quantité de données précises est nécessaire au cours du processus de formation du modèle, et l'interprétabilité du modèle est relativement faible.

Scénarios d'application pour l'estimation de l'état de la batterie

• Véhicules électriques:Une estimation précise du COD peut fournir aux conducteurs de véhicules électriques des informations fiables sur l'autonomie afin d'éviter les interruptions de conduite causées par une puissance insuffisante;L'évaluation SOH permet de prédire la durée de vie de la batterie et rappelle rapidement aux utilisateurs de l'entretenir ou de la remplacer.; l'estimation du SOP peut garantir que le véhicule peut fonctionner normalement dans des conditions de puissance élevée telles que l'accélération et la montée, tout en évitant la surcharge et les dommages de la batterie,améliorer la sécurité et la fiabilité du véhicule.
• Système d'énergie renouvelable:Dans les systèmes de production d'énergie renouvelable tels que l'énergie solaire et éolienne,L'estimation précise de l'état de la batterie par le BMS peut assurer une utilisation efficace et un fonctionnement stable du système de stockage d'énergieEn gérant raisonnablement le processus de chargement et de déchargement de la batterie, en optimisant la distribution et la planification de l'énergie selon les normes de fonctionnement et les normes de fonctionnement,améliorer le taux d'utilisation des énergies renouvelables et la fiabilité de l'approvisionnement en électricité, ce qui prolonge la durée de vie de la batterie et réduit les coûts d'entretien du système.

Tendances de développement

Avec le développement continu de la technologie des batteries et l'augmentation de la demande d'application, la technologie d'estimation de l'état des batteries BMS est également en constante évolution et amélioration.Les estimations de l'état de la batterie se développeront dans les directions suivantes::

• Plus de précision et de fiabilité:Grâce à une technologie de capteurs plus avancée, à des algorithmes de traitement des signaux et à des méthodes de fusion de données, l'exactitude et la fiabilité de l'estimation des SOC, des SOH et des SOP sont encore améliorées,les erreurs et les incertitudes sont réduites, et un soutien plus puissant pour une gestion raffinée et un fonctionnement sûr des batteries.
• Des algorithmes plus intelligents:Les technologies d'intelligence artificielle telles que l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage par renforcement seront largement utilisées dans l'estimation de l'état de la batterie,permettant au BMS d'apprendre automatiquement les caractéristiques complexes de la batterie