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4、电池模型建模:开路电压法需要有很长的时间进行静置,在线等到电池的开路电压需要采用电池模型。通常采用的电池模型有等效电路模型、电化学模型,其中等效电路模型可以用下面进行表示:
如果电池模型参数是已知,很容易得到电池的开路电压,根据OCV-SOC曲线表,查询得到电池的SOC状态。通常电池模型采用Rint模型,一阶RC模型、二阶模型,其中二阶模型SOC最大误差为4.3%,最小误差为1.4%采用电池模型方法,精度和模型复杂度是需要考虑的重点,目前等效电路模型有12种,电池模型可以用于动态进行建立SOC,SOC的精度取决与模型的精度和信号采集的精度。根据相关文献对12种等效电路模型进行参数识别、模型的精度和复杂程度比较发现一阶模型加入迟滞比较适合磷酸铁锂电池,模型简单同时精度比较高。
电化学模型建立在物质传递的基础上,涉及化学热力学理论和电化学理论。跟电池内部很多材料的参数息息相关很难进行精确的表达,通常用于电池性能分析以及电池设计中。
5、神经网络模型:通过神经网络模型的非线性映射特性、不考虑电池的详细信息,并且具有普遍适用性,适合建立不同电池的SOC状态。然而需要大量的训练样本数据以及训练数据和训练方法大大影响电池SOC的精度。神经网络模型需要进行大量的数据计算,需要有高性能的CPU芯片。
6、模糊算法:需要对电池有足够的认知和理解,同时计算量比较大。
7、根据电池的其它特性进行SOC估计:比较交流内阻和直流内阻(如图6)。
图6 电池直流内阻与SOC关系(测量温度为25℃,HPPC测试方法)
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