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前面讲的SOC,现在讲SOP和SOH,SOH国内一般都是用查表,比如电压低于3.3伏3.2伏,把电流限制一下,低于多少伏再限制一下,低于3.0伏就断了。老化有两个方法,一个方法就是我前面提到的,想用大数据估算或者安时用量。还有一个方法,建立一个数学模型,这个模型可以说是一个计算公式,当有很多的老化数据的时候,根据这个数据找出老化的系数。这个东西有一个问题,因为这个老化,得到的公式实际上是一个统计数据,不代表一个电池老化过程,就比方说我们说我们中国人的平均寿命,假如说是80岁,但是具体到某一个人,你能活多少岁,正好80岁就没了吗?也不一定,有可能70岁就没了。所以通过大数据得到了一个模型,只是一个统计模型,它不代表某一个个例的实际情况。所以我们说对于某一个电池包来说,这个安时容量如果用模型来估算它的寿命,有很大的问题。我曾经看过一个国外的很著名的厂家他做的4季工况实验,一个人开车上下班,买东西一个实验,连续模拟春夏秋冬四季,大概做了半年多,把电池包做老化了。他做一段时间,把它的参数测验,做一段时间,把参数测一遍,我们做完之后,他把它的电阻给我们看,有的随着电池老化,电阻是往上走的,有的是平的,不变,有的先往下,后往上,还有的是先往上,后往下,什么情况都有,根本没有统计规律。所以如果拿一个统计规律的东西,来确定某一个电池它的特性,这个东西就不靠谱了。
我们现在可以做到什么程度,这是我们动态估算的例子。最上面的是电流的变化,中间是电压的变化,下面的图就是车子开开停停,停的时间,任意的一个工况,看我们在线估算的能力。这是一个40安时的电池,可以看到开始是40安时,在估算过程中安时容量有一定的抖动,但是最大的是多少,是0.7个安时,最后我们算出来误差是2%。光有这个还不够,因为它只能证明知道安时容量可以估得很准,另外一个实验,假设起始容量我们不知道,可能不是40安时,而是30安时,它慢慢的接近40安时了。为什么没有一步跳到40安时,因为我们限制了它的步长,每次只能跳5%,就是两个安时,跳了几步才可以跳上去,要不然是一步跳上去。从这个实验可以看出来,我们说在线估算是有纠错能力的。
另外一个,刚才从30安时开始,假设容量还是不知道,它的起始是50安时,我们看它跳几步之后,也跳到40安时了,说明我们从两个方向都具有很强的纠错能力。最后我们要讲一下为什么要估算SOP,我上个月参加一个会议,很多人就在讲,我们需要一级防护、二级防护,要保护电池。但是有可能使车在高速公路上就挂了。很危险。后来我实在有点忍不住,我跟他们说,这些保护都是需要的,但是保护是备而不用的。如果你用了保护,说明你的东西出问题了。我们为什么需要用SOP,有两个作用,第一个限制功率,保护电池。第二个,充分发挥电池的潜力,比方说很多国产的车,BMS为了保护电池,明明电池可以输出50千瓦,你只让它输出40千瓦,是保护了电池,可是牺牲了10千瓦,这10千瓦对于你的动力性能来说就是很重要的。充电也是一样,假如说当你刹车的时候,能量回收的时候,它可以吸收50千瓦的功率,你只让吸收40千瓦的功率,你的效率就要降低,所以精确的SOP也是很重要的。这是一个实例,我们稍微看一下,当时估算的SOC是10%,我们测了三个电压,一个是最大的电压,一个是平均电压,一个是最低电压。车在路上熄火了,我们最低电压是2.7伏。它低于这个电压,我们车立刻就停车了。保护电路工作了。下面看静置之后,均衡性有没有问题,我们看最高和最低电压,对应的SOC误差1.5%,我们说这个电池是均衡的,只不过到了最后它承受不了,有一个电池突然电压掉下去了。这个就是我们计算出来的SOP,我们在这个地方可以看出来,突然加速,它超过了我们设定的线(SOP),所以车停住了。
下面我们再讲一个修复均衡的例子,这个就是前面我讲的两辆车,一开始不是我做的,我是过去修正它的算法的。因为这两辆车,SOC误差很大,我把算法一改,最后开了一段时间以后,SOC不均衡从45%下降到3%,说明我们的均衡非常有效。由于时间关系,就讲到这里,谢谢大家。
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