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    鋰離子電池荷電狀態(tài)估算綜述

    2022-10-26 10:04:14萬(wàn)廣偉張強(qiáng)
    蓄電池 2022年5期
    關(guān)鍵詞:融合方法模型

    萬(wàn)廣偉,張強(qiáng)

    (山東大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院,山東 濟(jì)南 250061)

    0 引言

    鋰離子電池具有能量密度高、自放電率低、循環(huán)壽命長(zhǎng)、環(huán)境友好等顯著優(yōu)點(diǎn),已日益成為電動(dòng)汽車(chē)應(yīng)用中最有前景的儲(chǔ)能元件之一[1]。然而,在運(yùn)行過(guò)程中鋰離子電池的材料會(huì)逐漸老化,從而可能發(fā)生嚴(yán)重?fù)p壞或爆炸的情況。因此,鋰離子電池需要仔細(xì)的監(jiān)控和監(jiān)管。電池的荷電狀態(tài)(State of charge, SOC)是需要跟蹤的最重要的指標(biāo)之一,以?xún)?yōu)化電池性能并延長(zhǎng)電池壽命[2]。SOC 是在一定放電倍率下,電池的剩余電量與相同條件下額定容量的比值[3],主要表征當(dāng)前的電池剩余容量。準(zhǔn)確的SOC 估算對(duì)控制電池充電、放電和延長(zhǎng)壽命至關(guān)重要,從而確保電動(dòng)汽車(chē)的可靠、高效運(yùn)行。

    1 SOC 估算方法

    近幾年來(lái),對(duì)于鋰離子電池 SOC 的估算,廣大科研人員提出了許多方法。這些方法主要可分為直接法和間接法兩大類(lèi),如圖 1 所示。

    1.1 直接法

    直接法包括庫(kù)侖計(jì)數(shù)法、開(kāi)路電壓法和內(nèi)阻法。

    1.1.1 庫(kù)侖計(jì)數(shù)法

    庫(kù)侖計(jì)數(shù)法(Coulomb counting method,CC)也叫安時(shí)積分法,是通過(guò)記錄電池的放電量,用電池的實(shí)際容量減去其放電量來(lái)計(jì)算電池剩余電量的方法。庫(kù)侖計(jì)數(shù)法簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn),計(jì)算復(fù)雜度低。但是,采用庫(kù)侖計(jì)數(shù)法時(shí),由于電流測(cè)量存在誤差,隨著時(shí)間累積誤差會(huì)逐漸增大,且該方法無(wú)法給出初始 SOC 值[4]。為了提高庫(kù)侖計(jì)數(shù)法的準(zhǔn)確性,可以定期校正和調(diào)整電池的初始容量和 SOC。

    1.1.2 開(kāi)路電壓法

    開(kāi)路電壓法(Open circuit voltage,OCV)是一種使用開(kāi)路狀態(tài)下的穩(wěn)定電池電動(dòng)勢(shì)和 SOC 關(guān)系來(lái)估算 SOC 值的方法。但是,要準(zhǔn)確測(cè)量電壓需要高精度的傳感器,并且需要足夠的時(shí)間進(jìn)行平衡,因此無(wú)法實(shí)時(shí)使用開(kāi)路電壓法。此外,OCVSOC 關(guān)系在不同的電池單元中有所不同,可能會(huì)導(dǎo)致估算錯(cuò)誤。

    1.1.3 內(nèi)阻法

    內(nèi)阻法就是使用電池電壓和電流來(lái)測(cè)量其內(nèi)阻,然后根據(jù)電池內(nèi)阻的變化來(lái)估測(cè)當(dāng)前 SOC值。這種方法具有很好的適應(yīng)性,但僅在放電結(jié)束時(shí)才具有較高的 SOC 估算精度。由于測(cè)量精度要求高,需要精確的測(cè)量?jī)x器,并且放電時(shí)電阻易受外界條件(例如溫度)影響。

    1.2 間接法

    1.2.1 基于模型的方法

    基于模型的方法通常是基于機(jī)械故障機(jī)理建立物理模型,或者基于經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和實(shí)時(shí)測(cè)量建立統(tǒng)計(jì)模型,以描述鋰離子電池的行為過(guò)程。由于對(duì)歷史數(shù)據(jù)的依賴(lài)性較小,即使沒(méi)有太多樣本數(shù)據(jù)也可以進(jìn)行預(yù)測(cè)研究。這種方法通常與自適應(yīng)濾波器算法一起用于估計(jì) SOC,包括卡爾曼濾波(Kalman filter,KF)、擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended kalman filter, EKF)、無(wú)跡卡爾曼濾波(Unscented kalman filter,UKF)、粒子濾波(Particle filter,PF)、無(wú)跡粒子濾波(Unscented particle filter,UPF)等方法。常用的模型包括等效電路模型、電化學(xué)模型。

    電化學(xué)模型(Electrochemical model,EM)通常用于分析電池性能,會(huì)涉及許多內(nèi)部材料,并考慮電動(dòng)力學(xué)和化學(xué)熱力學(xué)的影響。EM 模型依賴(lài)于偏微分方程(Partial differential equations,PDE)來(lái)描述電池動(dòng)力學(xué)。EM 方法可能非常精確,但PDE 計(jì)算對(duì)于實(shí)時(shí) SOC 估算成本可能非常高[5]。Domenico 等人[6]提出了一個(gè)近似的電化學(xué)模型,通過(guò)考慮電解質(zhì)濃度、材料濃度和微觀電流密度等因素來(lái)估算鋰離子電池的 SOC。該模型的主要缺點(diǎn)是缺乏對(duì)特定電池電化學(xué)反應(yīng)的詳細(xì)解釋[7],并且由于過(guò)程非常復(fù)雜,無(wú)法對(duì)所有類(lèi)型的電池實(shí)施。

    等效電路模型(Equivalent circuit model,ECM)通過(guò)電池的電壓、電流、電阻、電容等電路元件模擬鋰離子電池的電氣特性。理想的等效電路模型應(yīng)該能夠模擬任何電流激勵(lì)下的實(shí)際電池電壓。然而,鋰離子電池的一些特性不能很好地用電路元件來(lái)表示,例如滯后效應(yīng)。因此,使用帶有滯后的純數(shù)學(xué)模型來(lái)進(jìn)一步提高電壓模擬的準(zhǔn)確性[8]。目前已經(jīng)提出了各種 ECM 模型,包括 Rint模型、RC 模型和戴維南模型[9]。Xiong 等人[10]在進(jìn)行 SOC 估算時(shí),首先建立了基于 AEKF 的 SOC 估算模型的實(shí)現(xiàn)過(guò)程,其次提出了一種基于 AEKF 算法的在線 OCV 估算方法,通過(guò) OCV—SOC 查找表獲得 SOC,接著利用 AEKF 算法,提出了一種魯棒的基于模型的 SOC 在線估算方法。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型的有效性。結(jié)果表明,所提出的 SOC 在線估算法效果良好,可使最大 SOC 誤差小于 2 %。

    基于模型的 SOC 估算的一個(gè)主要缺點(diǎn)是建模的復(fù)雜性。為了對(duì)電池進(jìn)行精確建模,研究人員通常需要對(duì)電池特定的電化學(xué)特性有深入的了解?;谀P偷姆椒赡芊浅:臅r(shí),而且確定構(gòu)成一個(gè)好模型的所有重要參數(shù)是非常具有挑戰(zhàn)性的[11]。例如,可以添加 RC 對(duì)等附加元件,以提高某些電池的模型精度。由于建立一個(gè)好的模型的過(guò)程是費(fèi)力耗時(shí)的,并且需要深入的先驗(yàn)知識(shí),因此基于模型的方法并不總是適用于所有類(lèi)型的電池[12]。

    1.2.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法

    基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法無(wú)需考慮電池內(nèi)部復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)機(jī)理,而是基于大量離線數(shù)據(jù),建立并訓(xùn)練電池的電流、電壓、溫度和 SOC 之間的映射關(guān)系模型[13]。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法使用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行鋰離子電池 SOC 估算。通常包括離線數(shù)據(jù)的預(yù)處理、建模和訓(xùn)練,以及模型試驗(yàn)三個(gè)步驟。

    近年來(lái),隨著深度學(xué)習(xí)方法等先進(jìn)算法的發(fā)展,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法在提高 SOC 估算精度方面邁出了一大步,具有更好的泛化性能、更好的學(xué)習(xí)能力、更高的精度和收斂速度。然而,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的準(zhǔn)確性取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。數(shù)據(jù)量不足會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)過(guò)度擬合和欠擬合等問(wèn)題。目前應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial neural networks,ANN)、支持向量機(jī)(Support vector machine,SVM)和遺傳算法(Genetic algorithm,GA)等方法。

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法的典型代表,一般由輸入層、隱藏層和輸出層組成。輸入層是電池電流、電壓和溫度等特征參數(shù)。輸出層是電池的 SOC 值。隱藏層是兩者之間的映射關(guān)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型幾乎不需要考慮電池的內(nèi)部化學(xué)反應(yīng)細(xì)節(jié),同時(shí)具有很強(qiáng)的擬合能力,理論上適用于任何類(lèi)型電池的 SOC 估算[14]。然而,近年來(lái),人們發(fā)現(xiàn),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元數(shù)量的增加往往會(huì)導(dǎo)致模型參數(shù)快速增加,進(jìn)而導(dǎo)致模型的過(guò)度擬合。因此,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究逐漸轉(zhuǎn)向了具有較強(qiáng)泛化能力的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)[15]?!吧疃取币辉~是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算層的數(shù)量,一般將具有兩個(gè)以上隱藏層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視為深層網(wǎng)絡(luò)[12]。

    支持向量機(jī)(SVM)是一種用來(lái)解決分類(lèi)和回歸問(wèn)題的技術(shù)。支持向量機(jī)試圖在高維空間中構(gòu)造超平面,以便將一類(lèi)數(shù)據(jù)與另一類(lèi)數(shù)據(jù)分離。當(dāng)從超平面到最近數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離最大化時(shí),即可實(shí)現(xiàn)最佳分離邊界。電池 SOC 估算中,通常需要使用回歸學(xué)習(xí)方法,即支持向量回歸(Support vector regression,SVR),來(lái)減少誤差函數(shù)。Anton 等人[16]探索了支持向量回歸(SVR),以預(yù)測(cè)鋰離子電池的 SOC 隨電池電流、電壓和溫度變化的關(guān)系。

    遺傳算法(GA)已成功應(yīng)用于工程、物理、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域,是用于識(shí)別非線性系統(tǒng)的最優(yōu)模型參數(shù)[17]?;竟δ苁且宰钣行У姆绞睫D(zhuǎn)換參數(shù),以提高系統(tǒng)的效率。Chen 等人[18]提出用遺傳算法,通過(guò)使用電池電流和電壓測(cè)量值來(lái)估算電池模型參數(shù)。

    1.2.3 融合方法

    融合方法主要分有兩種:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)融合、模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)融合。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)融合通常是兩種及以上機(jī)器算法的融合,以克服單獨(dú)使用一種算法時(shí)的局限性。Song 等人[19]引入了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network,CNN)和長(zhǎng)短時(shí)記憶(Long short-term memory,LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合,根據(jù)電流、電壓和溫度估算 SOC。模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)融合的方法克服了基于模型和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)的局限性,不僅提高了性能,而且提供了準(zhǔn)確的結(jié)果,可以充分發(fā)揮模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)兩種方法的優(yōu)點(diǎn)。 Huynh 和 Won[20]提出了基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back propagation neural networks,BPNN)的電動(dòng)汽車(chē)電池 SOC 估算。之后,采用 UKF 算法降低噪聲,提高了 SOC 估算精度。

    綜上所述,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法是一種較為便捷且實(shí)用的方法,且精度較高,而基于模型的方法具有獨(dú)特的迭代收斂特性,對(duì)估計(jì)的修正十分有效[21]。因此,融合這兩種方法可以克服單個(gè)方法的局限性,從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的 SOC 估算。

    2 結(jié)束語(yǔ)

    本文中,筆者介紹了電池荷電狀態(tài)(SOC)估算的方法,并對(duì)這些方法進(jìn)行了綜述。準(zhǔn)確的 SOC估計(jì)對(duì)于鋰離子電池的許多應(yīng)用至關(guān)重要。目前主流的鋰離子電池 SOC 估算方法可分為直接法和間接法兩大類(lèi)。直接法易于實(shí)施,但易受老化、溫度和外部干擾的影響。間接法主要是基于模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和融合的方法,其中融合方法越來(lái)越受研究人員的重視。由于鋰離子電池具有高靈敏度,包括各種內(nèi)部和外部因素以及復(fù)雜的電化學(xué)反應(yīng),準(zhǔn)確估算 SOC 已成為主要挑戰(zhàn)。

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