Sjatting vaan de ladingstaot vaan de batterie (SOC)
Veurkómmende batterijmodelle
‘t Elektrochemische reactieproces vaan batterieje is ingewikkeld, beïnvlood door talrieke en ónzekere factore. Wiskundig modellere vaan dit proces is ‘n multidisciplinair en multi-veldprobleem en is altied ‘n sleutelfocus en oetdaging gewees veur zoewel de academische wereld es de industrie. De invoer-excitatie (laadstroum) en oetvoer-observaties (spanning en temperatuur) vaan ‘n krachbatterie zien eindig meetbare parameters veur ‘t krachbatteriebeheersysteem. Nauwkeurig modellere is essentieel veur ‘t nauwkeuriger besjrieve vaan de externe eigesjappe vaan krachbatterieje, ‘t oontwerpe vaan betrokke algoritme veur de sjatting vaan de sjtaot vaan de krachbatterieje en ‘t oontwikkele vaan optimale energiebeheersysteme veur nuie energievoertuige. Veurkómmende modelle vaan krachbatterieje zien veural verdeild in elektrochemische modelle, equivalente circuitmodelle en machineleermodelle.
(1) Elektrochemisch model
Halverwege-jaore 1990 stèlde M. Doyle, TF Fuller en J. Newman vaan de Universiteit vaan Californië, Berkeley, ‘n pseudo-twie-dimensional (P2D) model op gebaseerd op de theorie vaan poreuze elektrode en geconcentreerde oplossinge, wat de basis lag veur de oontwikkeling vaan elektrochemische mechanismesmodelle. Dit model gebruuk ‘n reeks gedeeltelike differensjaalvergeliekinge en algebraiese vergeliekinge um de diffusie en migrasie vaan lithium-ione in de batterij, elektrochemiese reacties op ‘t oppervlak vaan actieve deilkes, Ohm’s wet en laojingsbehoud, en andere elektrochemiese versjijnsele nauwkeurig te besjrieve. Tot op hede zien de mieste elektrochemische modelle aafgeleid en óntwikkeld vaan dit model. ‘n Elektrochemisch model is ‘n ierste-principesmodel dat neet allein de externe eigesjappe vaan ‘n krachbatterie nauwkeurig kin simulere, mer ouch de verdeiling en veranderinge vaan interne eigesjappe (zoe wie de concentratie vaan lithium-ione in de elektrode en elektrolyt, en ‘t reaksie-euverpotentieel, wat lesteg te mete is). In vergelieking mit aander modelle vaan krachbatterieje, kinne elektrochemische modelle de microscopische reacties in de krachbatterie in deepte besjrieve en höbbe ze ‘n explicietere fysieke beteikenis.
P2D-modelle zien veelzijdig en sjaolbaar, toepasbaar op batteriejetypes mit versjillende materiaalsysteme, en kinne were oontwikkeld en oetgebreid tot complexere multi-veldkoppelingsmodelle. Daorum spele P2D-modelle ‘n onvervangbare rol in ‘t modellere vaan batterieje. Ze bevatte echter complexe partiële differensjaalvergeliekinge en talrieke elektrochemische parameters, die hoege eise stèlle aon de computasjonele capaciteite vaan ‘t Battery Management System (BMS). Momenteel were ‘t oplosse vaan P2D-modelle veurnamelik numerieke methodes gebruuk, zoe wie de eindig versjèlmethode, de eindig elementmethode en de eindig volumemethode.
(2) Equivalent circuit model
‘t Equivalente circuitmodel gebruuk traditionele circuitelemente wie weerstande, condensatore en constante spanningsbronne um ‘n circuitnetwerk te vörme um de externe eigesjappe vaan de accu te besjrieve. Dit model gebruuk ‘n spanningsbron um de thermodynamische evewiech elektromotieve krach vaan de accu te representere, en ‘n RC-netwerk um de dynamische eigesjappe vaan de accu te besjrieve. ‘t Equivalente circuitmodel is good toepasbaar op versjillende bedriefstoestande vaan de accu, en de staotsvergeliekinge vaan ‘t model kinne were aafgeleid, wat analyse en touwpassing vergemekelik. ‘t Equivalente circuitmodel is oetgebreid gebruuk in nuuj energievoertuigemodellering en simulatieoonderzeuk en model-gebaseerde BMS. Aafbeelding 7-27 toent un typisch equivalent sjakelingsmodel vaan un krachbatterie samegesjtèld oet n RC-netwerkstructure, geneump ut n-RC-model. Dit model besteit oet drei deile:
1) Spanningsbron: De ope-spanningsspanning vaan de accu weurt weergegeve door $U_{oc}$.
2) Ohmische interne weerstand: De kontakweerstand vaan de elektrodemateriale vaan de accu, de elektrolyt, de isolatieweerstand en versjèllende oonderdeile weurt weergegeve door $R_o$.
3) RC-netwerk: De dynamische kenmerke vaan de krachbatterie, boe-oonder polarisatiekenmerke en diffusie-effecte, weure besjreve door de polarisatieweerstand $R_p$ en de polarisatiecapaciteit $C_p$, boebij $i=0, ..., n_s$.
In Figuur 7-27 representeert Up de polarisatiespanning vaan de accu.
Gebaseerd op Kirchhoff’s spanningswet en sjtroumwet, en de relasie tusse de verandering vaan de kondensatorspanning en sjtroum, kin de sjtaot-ruimtevergelieking vaan ‘t sjakelingmodel were oetgedruk es:
Dèks gebruukde circuitmodelle veur krachtbatterieje, zoe es ‘t Rint-model, ‘t Thevenin-model en ‘t Dual Polarization (DP)-model, zien speciale gevalle vaan ‘t n-RC-equivalente circuitmodel es n=0, n=1 en n=2, respectievelik, en zien oetgebreid gebruuk in algoritmes veur ‘t sjatte en ‘t beheer vaan de staot vaan krachbatterieje.
(3) Machine Learning Modelle
Machine learning-modelle höbbe gein kinnes nuudig vaan de interne samestèlling en specifieke reactiemechanismes vaan de batterij; ze höbbe allein de historische bedriefsgegeves vaan de batterij te kriege (sjtroum, spanning, temperatuur, enz.). In weze stèlle ze neet-lineaire mappingfunksies tusse variabele op door middel vaan data-gedreve methodes. ‘t Belangriekste veurdeil vaan dit type model is de touwpasbaarheid op versjèllende batterijtypes, de gooje veelzijdigheid en de meugelikheid um de neet-lineaire eigesjappe vaan ‘t gedrag vaan de batterij volledig te simulere.
In ut veld vaan ut beheer en -controle vaan krachbatterieje, umvatte de gebruukde methodes vaan masjienliere veural fuzzy logica, neurale netwerke, ondersteuningsvectormasjienes en hun gecombineerde algoritmes. In maart 2016 brach de euverwinning vaan AlphaGo op Go wereldkampioen Lee Sedol nuie vitaliteit in deep learning, wat ‘n nuie golf vaan oonderzeuk en toepassing veroorzaakde, dee ouch is touwgepas op batteriejebehier. Mit voldoende batterijgegevens veur training kin dit type model gooje veurspellende prestaties bereike. Dit model heet echter gein fysieke beteikenis, is neet te interpretere en zien prestaties weure sterk beïnvlood door de hoeveelheid en kwaliteit vaan de trainingsgegeves, boedoor ‘t meujlik is um de betrouwbaarheid en robuusheid te garandere es ‘t weurt touwgepas op batterijbeheersysteme.
