Aktiver Batterieausgleich: Analyse der Kernantriebskraft eines effizienten Batteriemanagementsystems

Abstrakt

Im Bereich Elektrofahrzeuge sind die Leistung von Batteriemanagementsystemen (BMS) und die effektive Lebensdauer von Batterien von zentraler Bedeutung. Um die Lebensdauer des Akkupacks zu verbessern, ist es notwendig, die Akkus regelmäßig auszubalancieren. Traditionell basiert der Batterieausgleich hauptsächlich auf der passiven Ausgleichstechnologie, die überschüssige Energie in thermische Energie umwandelt, um ein Gleichgewicht zwischen den Batterien zu erreichen. Allerdings verursacht diese Methode nicht nur Probleme beim Wärmemanagement, sondern verringert auch die Gesamteffizienz des Batteriepakets.

In diesem Artikel wird eine innovative aktive Ausgleichsstrategie vorgeschlagen, die den Kalman-Filteralgorithmus nutzt, um die Effizienz von BMS zu optimieren und so die Mängel der passiven Ausgleichstechnologie effektiv zu beheben. Das Hauptziel besteht darin, ein System aufzubauen, das das Laden und Entladen der Batterie einheitlich verwalten und so die Lebensdauer der Batterie verlängern kann. Das System hat einen aktiven Ausgleichsschaltkreis entwickelt, der den Kalman-Filter-Algorithmus nutzt, um den Zustand jeder Batterie genau abzuschätzen und darauf basierend den optimalen Lade- und Entladestrom zu berechnen, um einen effizienten Ausgleich zwischen den Batterien zu erreichen.

Forschungshintergrund, Plan und Ergebnisse

1. Forschungshintergrund und Motivation

Der Entwicklungshintergrund von Elektrofahrzeugen und die Bedeutung von Batteriemanagementsystemen: Die weltweite Aufmerksamkeit für Umweltverschmutzung und Kraftstoffpreissteigerungen aufgrund von Autoabgasen unterstreicht die Notwendigkeit des Einsatzes von Elektrofahrzeugen. Die Innovation von Batteriemanagementsystemen (BMS) hat Elektrofahrzeuge zu einem leistungsstarken Kandidaten für den Transport der Zukunft gemacht, doch BMS weist noch viele Verbesserungsmöglichkeiten auf, um die Effizienz und Zuverlässigkeit zu steigern.

Schlüsselelemente und Herausforderungen des Batteriemanagementsystems

Die Bedeutung der SOC- und SOH-Schätzung: Die genaue Schätzung des Ladezustands (SOC) und des Gesundheitszustands (SOH) einer Batterie ist für den zuverlässigen und effizienten Betrieb des BMS von entscheidender Bedeutung. Der SOC misst die verfügbare Kapazität einer Batterie im Verhältnis zu ihrem vollständig geladenen Zustand, während der SOH den Alterungsgrad der Batterie angibt und den Unterschied in der Energiespeicherkapazität zwischen dem aktuellen vollständig geladenen Zustand und dem Herstellungszustand widerspiegelt.

Herausforderung und Ausgleichsanforderungen beim Design von Batteriepacks: Die Entwicklung eines sicheren und energieeffizienten Batteriepacks ist äußerst anspruchsvoll, da es Hunderte Volt Gleichspannung und Hunderte Kilowatt Leistung erfordert und aus einer großen Anzahl von Batterien in Reihe und parallel besteht. Aufgrund von Herstellungsfehlern und Alterung stimmen die Parameter des Akkus jedoch nicht überein, was die effektive Kapazität des Akkupacks verringert. Daher sind BMS und externe Ausgleichsschaltungen erforderlich, um die Energie jeder Batterie vollständig zu nutzen. Batterieausgleichsschaltungen werden in passive und aktive Ausgleichsschaltungen unterteilt. Beim passiven Ausgleich wird die Batterieenergie mithilfe von Shunt-Widerständen in thermische Energie umgewandelt, um ein Überladen zu verhindern. Beim aktiven Ausgleich werden DC/DC-Wandler oder andere Leistungsübertragungsmethoden verwendet, um Energie direkt zwischen den Batterien zu übertragen. Die Implementierung einer aktiven Ausgleichsschaltung kann die Sicherheit, Haltbarkeit, Lade- und Entladeleistung sowie die Energienutzungseffizienz von Batteriepacks verbessern.

2. Schlagen Sie einen Plan vor

Gesamtarchitektur und Arbeitsprinzip: Die vorgeschlagene Schemaarchitektur (siehe Abbildung 1) umfasst eine SOC-Schätzung (unter Verwendung eines erweiterten Kalman-Filteralgorithmus), einen BMS-Controller und eine aktive Ausgleichsschaltung. Der Controller erfasst den Ladezustand jeder Batterie und sendet Signale an die aktive Ausgleichsschaltung, um die Ladung von Batterien mit hohem Ladezustand auf Batterien mit niedrigem Ladezustand zu übertragen und so letztendlich die Ladung jeder Batterie im Batteriepaket auszugleichen.

SOC-Schätzmethode

Prozess des erweiterten Kalman-Filter-Algorithmus: Die SOC-Schätzung verwendet den erweiterten Kalman-Filter-Algorithmus, einen sich wiederholenden Prozess, der Rauschen und Fehler im Instrument und in der Schätzung berücksichtigt. Bestimmen Sie zunächst die verschiedenen Attribute und ihre Abhängigkeiten der Batterie und verwenden Sie ein Modell mit konzentrierten Parametern, um das Ersatzschaltbildmodell der Batterie zu entwerfen.

Durch die Analyse der Schaltung mithilfe des Kirchhoffschen Spannungsgesetzes (KVL) wird die Klemmenspannungsgleichung abgeleitet:

Anwendung des aktuellen Kirchhoffschen Gesetzes (KCL) zur Ableitung der RC-Zweiggleichung, basierend auf der Beziehung zwischen Batterie-SOC und Stromkreis:

Erstellen Sie ein zeitkontinuierliches Zustandsraummodell, konvertieren Sie es dann in ein zeitdiskretes Zustandsraummodell (unter Verwendung einer Diskretisierungsformel in geschlossener Form zur Verarbeitung der Korrelationsmatrix und der Vektoren) und wenden Sie schließlich den Kalman-Filteralgorithmus für die SOC-Schätzung an (einschließlich Zustandsgleichungen und). Messgleichungen, Rauschen ist ein unabhängiger Gaußscher Prozess mit Nullmittelwert, die Berechnung umfasst Zeitaktualisierungs- und Messaktualisierungsschritte.

Das Prinzip des Tiefsetzstellers: Ein Tiefsetzsteller ist ein DC-DC-Wandler und die Ausgangsspannung kann niedriger oder höher als die Eingangsspannung sein. Wenn der Schalter eingeschaltet ist (MOSFET geschlossen, Diode aus), speichert die Induktivität Energie; Wenn der Schalter ausgeschaltet ist (MOSFET ist ausgeschaltet, Diode ist eingeschaltet), gibt die Induktivität Energie an die Last ab und die Ausgangsspannung steigt. Sein Arbeitsmodus ist in zwei Situationen unterteilt.

Arbeitsmechanismus der aktiven Ausgleichsschaltung: In der aktiven Ausgleichsschaltung erkennt der Controller das SOC-Ungleichgewicht zwischen den Batterien, bestimmt die Richtung der Ladungsübertragung und sendet PWM-Signale zur Steuerung des Schalters. Wenn der Controller erkennt, dass die obere Batterie N Energie an die untere Batterie N-1 übertragen muss, sendet er ein Signal an den Schalter S2N. Nachdem der Induktor Energie bis zum Maximalwert gespeichert hat, wird der Schalter geschlossen, die Induktorspannung wird umgekehrt und die Diode D_N-1 ist in Durchlassrichtung vorgespannt. Über die Diode wird Energie an die Batterie N-1 übertragen und umgekehrt.

3. Simulationsergebnisse

Validierung des SOC-Schätzalgorithmus: In Matlab stimmt der durch den erweiterten Kalman-Filteralgorithmus geschätzte SOC mit der tatsächlichen SOC-Zeitkurve überein, was darauf hinweist, dass der Algorithmus erfolgreich zur Schätzung des Batterie-SOC eingesetzt wurde.

Bewertung der Wirksamkeit der aktiven Ausgleichsschaltung: Mithilfe eines Matlab-Simulationsmodells einer aktiven Ausgleichsschaltung mit einem Abwärts-Aufwärtswandler wurde der anfängliche Ladezustand der oberen und unteren Batterie auf 23 % bzw. 20 % eingestellt. Nach der Simulation betrug der endgültige ausgeglichene SOC der oberen und unteren Batterie 21,39 % bzw. 21,4 %, was nahe am anfänglichen durchschnittlichen SOC lag und einen erfolgreichen Ladungsausgleich ermöglichte. Durch Ändern von Parametern wie Induktivitätswert, Zyklus und Arbeitszyklus wurde festgestellt, dass es einen Kompromiss zwischen Ausgleichszeit und endgültigem Ausgleichs-SOC gibt. Wenn beispielsweise der Induktivitätswert abnimmt, der Zyklus zunimmt oder sich das Tastverhältnis ändert, ändern sich die Ausgleichszeit und der endgültige Ladezustand entsprechend. Konkret gilt: Je kleiner der Induktivitätswert, je größer der Zyklus und je größer der Arbeitszyklus, desto kürzer die Ausgleichszeit, aber auch der endgültige SOC wird in gewissem Maße beeinflusst.

Zusammenfassung

Forschung zur aktiven Balancing-Technologie: Dieser Artikel konzentriert sich auf die aktive Balancing-Technologie zum Ausgleich des Ladezustands einzelner Akkus in Akkupacks. Während des Abschlusses des Projekts wurde eine aktive Ausgleichsschaltung entworfen und eine Schaltungssimulation durchgeführt, um die erwarteten Ergebnisse zu erzielen.

Auswahl der SOC-Schätzmethoden: Es wurden mehrere SOC-Schätzmethoden für Einzelbatterien untersucht, und schließlich wurde die erweiterte Kalman-Filtermethode aufgrund ihrer Genauigkeit bei der Schätzung nichtlinearer Parameter übernommen.

Forschungsnachweis: Insgesamt hat das Projekt die Wirksamkeit des aktiven Ausgleichs bei der Verbesserung der Batterieleistung und der Reduzierung von Sicherheitsrisiken erfolgreich nachgewiesen. Durch Simulation kann die aktive Ausgleichsschaltung einen Gleichgewichtszustand nahe dem durchschnittlichen SOC für Batterien mit unterschiedlichem Anfangs-SOC erreichen, was darauf hindeutet, dass sie die Batterieleistung effektiv verbessern und Sicherheitsrisiken reduzieren kann, die durch Batterieungleichgewichte verursacht werden können.

Die Bedeutung der Berücksichtigung spezifischer Anforderungen: Die Studie betont auch die Notwendigkeit, die spezifischen Anforderungen von Batteriesystemen und -anwendungen bei der Bestimmung des am besten geeigneten aktiven Ausgleichssystems sorgfältig zu berücksichtigen. Unterschiedliche Batteriesysteme (z. B. Batteriepakete, die aus unterschiedlichen Batterietypen bestehen und Anforderungen an die Batterienutzung in unterschiedlichen Anwendungsszenarien) können unterschiedliche Anforderungen an aktive Auswuchtsysteme haben, wie z. B. unterschiedliche Schwerpunkte auf Auswuchtgeschwindigkeit, Auswuchtgenauigkeit, Energieverlust usw. Daher gilt: Das am besten geeignete aktive Ausgleichsschema muss entsprechend der tatsächlichen Situation ausgewählt werden, um optimale Leistung und Sicherheit zu erreichen.