鋰電池管理系統(tǒng)的研究與實現(xiàn) — 鋰電池的原理特性及剩余電量研究

3.測量內(nèi)阻法。

這一方法是由日本的CHUGOKU Electric Power Co.Inc.提出用于混合動力電動汽車蓄電池荷電狀態(tài)SOC的檢測。該方法用不同頻率的交流電激勵電池，并測量電池內(nèi)部的交流電阻，然后，通過建立的計算模型得到SOC估計值。應指出，該方法得到的電池荷電狀態(tài)反映了電池在某特定恒流放電條件下的SOC值。這種方法實現(xiàn)比較困難，因為電池的工作條件對電池的內(nèi)阻影響很大，內(nèi)阻的計算需要考慮電動勢的大小、端電壓、放電電流值，用傳統(tǒng)的數(shù)學方法很難建模。因此，在電池管理系統(tǒng)中較少應用這種方法來確定電池的荷電狀態(tài)。

4.建立蓄電池的數(shù)學模型。

主要做法是通過實驗獲得電池數(shù)據(jù)(整個電池組的電壓和電流)，建立電池的多輸入——單輸出的線性模型，通過系統(tǒng)辨識的方法，得出電池的動態(tài)模型參數(shù)，利用此實驗建模的研究結(jié)果，探討實現(xiàn)對蓄電池SOC估算的修正方法。

5.模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡的方法。模糊邏輯推理和神經(jīng)網(wǎng)絡是人工智能領域的兩個分支，它們共同的特點就是均采用并行處理結(jié)構(gòu)，均是無模型的預報器，可從系統(tǒng)的輸入、輸出樣本中獲取系統(tǒng)的輸入輸出關系。在蓄電池剩余容量的預測中，考慮到影響電池狀態(tài)的因素很多，系統(tǒng)模型難以建立的問題，用模糊邏輯推理和神經(jīng)網(wǎng)絡的方法來判斷電池的荷電狀態(tài)一直是研究的熱點。這些復雜算法在單片機系統(tǒng)上難以實現(xiàn)，所以在實際應用中還不多見，但這是未來發(fā)展的方向。

2.3本電池管理系統(tǒng)所采用方案

由以上分析可知，電池容量的估算方法有很多，不同的SOC估算方法各有其特點，本文通過實驗分析，得出了適合鋰離子電池的經(jīng)驗模型，采用安時積分法和開路電壓測量法相結(jié)合的方案。

應用安時積分法對工作狀態(tài)中的鋰電池剩余容量進行計算。其基本思想是把不同電流下的放電電量等效成某個特定電流下的放電電量，再根據(jù)剩余電量來判定SOC.等效放電電量公式如下：

式中：t：充放電時間;

λ：不同充放電的系數(shù);

i：充放電電流。

式中：0C是電池以標定的電流恒流放電所具有的容量。

在安時積分法中由于電池自放電和充放電效率的問題，誤差不斷積累、SOC估計值最終可能嚴重偏離實際值，尚未找到根本性的解決方案。

除了利用安時積分法記錄電池的容量變化外。通過試驗，在每次系統(tǒng)上電時根據(jù)電池斷電時間，及其上電時的開路電壓對當前SOC做一定的修正，即補償。對電池的補償需要對其管理的電池有一定的先驗性認識。這種做法雖然比較復雜。但卻被認為是實際電池能量管理系統(tǒng)中較為有效的一種做法。鋰離子電池的端電壓在其充放電過程中變化較大。所以，我們無法在運行過程中利用端電壓估計電池的剩余容量。但是，當電池斷電后(即靜止后)，其端電壓隨著時間的延長會逐漸趨于穩(wěn)定，這時的端電壓與其容量的關系較為明確。