​Использование данных облачных технологий для оценки срока службы батареи EV

-
12:00
80
​Использование данных облачных технологий для оценки срока службы батареи EV

Команда Шанхайского университета по науке и технике вместе с коллегами из Университета Цинхуа и Китайского научно-исследовательского института электроэнергетики разработали метод оценки времени работы EV батарей на основе облачных данных. Статья об их работе опубликована в Journal of Power Sources.

Автомобильные компании обычно сохраняют данные о вождении своих электромобилей в облаке для использования в мониторинге и управлении. Период регистрации таких облачных данных в настоящее время, как правило, составляет 10-30 с, что затрудняет выявление динамического состояния вождения EV с облачными данными, объясняют исследователи. Однако данные о зарядке стабильны, что позволяет оценить время работы батареи на основе данных о зарядке в облаке.

Для более точного обнаружения и оценки работы батареи питания после ее применения в электробытовых приборах крайне важно найти эффективный метод оценки срока службы батареи. Оценка срока службы батареи включает в себя оценку емкости и оценку внутреннего сопротивления.

Емкость является важным показателем оценки состояния батареи (SOH) для оценки степени ее старения. Когда емкость разряжается до определенной степени, батарея достигает окончания срока службы (EOL) и не может продолжать работать в нормальном режиме. Методы оценки срока службы батареи можно разделить на основанные на эмпирических моделях и основанные на данных. Вместо того, чтобы рассматривать сложные физические и химические реакции внутри батареи, метод, основанный на эмпирической модели, оценивает и прогнозирует емкость на основе экспериментальных данных. Поскольку общая эмпирическая модель является моделью с открытым циклом, трудно обеспечить точность результатов оценки. Метод, основанный на данных, как правило, включает создание моделей для описания процесса разложения батареи, что может обеспечить более высокую точность оценки, но он ограничен сложностью электрохимического моделирования в реальном применении. Кроме того, метод обычно требует определенных условий работы для оценки срока службы батареи.

… С целью решения вышеуказанных проблем в данной работе предлагается метод оценки срока службы батареи EVs, основанный на данных облачных вычислений.

Исследователи оценили емкость по интегральному методу ампер-часов, используя большое количество архивных данных о заряде. Затем результаты оценки были модифицированы на основе данных о температуре для получения предварительных результатов оценки емкости.

Затем для оптимизации результатов оценки использовался алгоритм фильтра Кальмана (KF), а для повышения точности результатов оценки наблюдательный уровень шума алгоритма KF контролировался алгоритмом нечеткой логики (FL) в режиме реального времени. На основе результатов оценки емкости прогнозируется время работы батареи по эмпирической модели старения Аррениуса.

Внезапные изменения напряжения и тока в данных о зарядке были использованы для оценки внутреннего сопротивления батареи. Прогнозирование внутреннего сопротивления производится с помощью процесса, аналогичного процессу прогнозирования емкости.

Для проверки этого метода были использованы данные 147 EV, предоставленные двумя источниками данных.

Исследователи говорят, что метод обеспечивает поддержку данных для профилактического обслуживания батарейных блоков, оценку остаточной стоимости в EV, а также быструю классификацию перед вторичным использованием.

RSS
Нет комментариев. Ваш будет первым!
Загрузка...