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铅蓄电池的充电状态介绍[大锂]

估算充电状态是控制铅酸蓄电池装卸和平衡管理的重要基础。在本文中,我们综合分析了电池充电状态的SOC定义和影响SOC估算的因素,总结了现有的SOC估算方法,并进行了先进的估算方法。
铅酸电池的介绍:铅酸电池最明显的特点是塑料盖由塑料制成,顶部有螺钉和通风口。
这些填充盖用于填充纯水,控制电解质和排出气体。
从理论上讲,铅酸电池需要验证的密度和在每个维护电解质的水平。如果缺少,请加入蒸馏水。
然而,随着电池制造技术的进步,铅酸电池已成为免维护的无铅电池和Gerufuri的电池。铅酸电池不需要添加电解液或蒸馏水。
主要目的是为了防止还原水是使用正电极的氧气吸收负电极中产生的氧气。
引言由于传统的能源危机和日益严重的环境问题,太阳能得到了世界各国的高度赞赏。
铅酸蓄电池作为储能的重要元素,直接影响光伏发电系统的稳定运行。
为了延长电池寿命并确保光伏储能系统的安全可靠运行,必须准确地估计电池的充电状态。
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电池充电状态SOC电池SOC的概念可以从两个不同的角度定义:功率和能量。
从SOC的定义可以看出,影响SOC估计的因素主要是影响电池容量的因素。
电池的放电容量与实际放电时的放电电流密切相关。
当温度变化时,电池容量可能会改变。
在允许的温度范围内,随着温度升高,电池的化学反应得到促进,电解质的粘度降低,扩散速率增加,移动离子的能力提高,实际容量增加。电池。
相反,当温度降低时,化学反应变得平缓,电解质的粘度增加并且离子传递能力减弱,因此实际电池的放电容量降低。
同样,随着使用的循环次数增加,电池表现出不可逆的现象,例如活性材料分离,斑块腐蚀和板硫酸化,这导致板容量的降低。电池
电池的老化劣化程度极大地影响了容量,但在实际使用中难以量化老化劣化程度,这肯定增加了估算SOC的难度。
这些影响因素不仅与电池的内部结构有关,而且与电池的工作条件和工作环境密切相关,它们之间的关系非常复杂,难以估计到。的SOC。
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如何估算充电状态目前,日本和海外的铅酸蓄电池的SOC检测方法大致分为两类。首先,研究和估计电池的内部机制。电池的SOC检测电解液的密度。
同时,可以通过外部表征和诸如板的硫酸化,板的剥离,电解质水平的降低等经验获得内部电池信息。
另一种方式是分析电池的特性,例如端子电压,电流,内阻和电池的其他特性,使用算法来获得特定检测装置和电池的SOC。该类型是目前研究最多,应用最广泛的方法,主要包括人工方法,开路电压法,内阻法,卡尔曼滤波算法,神经网络,模糊算法。
(1)一次性方法当从开始到瞬间检测电流时,使用积分算法获得负载和放电电力。在与标称电容Cn比较之后,减去初始时间SOC0(放电时电流变为正。如果在充电期间电流变为负,则在时间t获得SOC值。
Anshi方法因其简单的检测方法和易于实现而被广泛用于检测SOC。
然而,安石的方法有两个主要缺陷。a)需要相对准确的SOC初始值。b)Anshi方法是开路的电流积分,电池受负载,放电速度,温度,运行期间老化劣化等因素的影响。
如果不考虑这些因素,安石法的累积误差随时间变得越来越大,无法获得准确的SOC值。
(2)开路电压方法开路电压方法是通过使用电池的开路电压和SOC之间的函数关系测量电池的开路来计算SOC的方法。
开路电压方法相对简单,但由于极化,需要几小时的空闲时间,在某些情况下需要10小时才能达到稳定的开路电压,这使得测量变得困难。
(3)内阻法的内阻是AC的内阻和DC的内阻。
对于铅酸电池,内部阻抗与电池的容量和完整性密切相关。因此建议使用测量的阻抗来评估和预测电池的性能。
实际上,很难准确地测量电池的内阻。
(4)神经网络方法和扩散理论方法电池内部参数之间的关系是非常非线性的,甚至有些参数是未知的,因此我们可以建立一种简单有效的数学方法。电池很难。
神经网络和模糊逻辑是处理非线性系统的有力工具。近年来,利用神经网络和模糊逻辑模拟电池SOC的研究应运而生。
神经网络具有非线性的基本特征,可以根据外部激励获得相应的输出。因此,神经网络方法可以更好地模拟电池的非线性动态特性来估计电池的SOC。
用于SOC估计的神经网络通常由三层组成,输入层,中间层和输出层。输入量通常是电压,电流,温度,内部电阻,参数,例如输出量的老化是SOC值,中间神经元的数量取决于该问题的复杂性。要求的准确性[27]
神经网络方法估计了根据训练数据和训练方法的SOC的精度需要大量的样本数据,它需要提前一个大量的实验,得到的数据。
模糊理论是一种基于模糊数学的推理机制,不需要通过精确的数学模型来控制。
基本的过程中,检测到的电压,电流和传播的温度,建立根据专家的知识和经验,按照规定取得的模糊输出的传播规律,进行防污处理,最后得到这是做的。电池的SOC。
(5)卡尔曼卡尔曼滤波中,使用由一系列数学递推公式来实现的最小方差估计SOC的估计SOC。
卡尔曼滤波算法,不仅要保持在SOC过程的估计的精度好,还具有相对于所述初始值错误,这是适合于几种类型的电池用强的校正效果。卡尔曼滤波算法在估计SOC时具有不同的应用方法。在正常情况下,SOC的时间系列表达被计算为一个状态方程,状态方程是通过使用数学模型或电池的经验公式直接获得。
结论与展望SOC估算研究正处于一个新阶段。
在初始研究阶段,我们以简单的方式估算SOC。
这一时期的主要方法是开路电压法,安石法和内阻法。
随着由电气设备的SOC估计的精度要求的逐渐增加,部分或各方法进行了改进,或多种方法的组合已被使用。
例如,充电和电池,温度,老化的放电,考虑的因素,例如自放电,它结合了开路电压的方法和一种方法进行了改进的时间法的影响。SOC估计的实时
近年来,随着新能源技术,电动汽车和光伏储能系统的快速发展呈现比对电池SOC的估计精度很高的要求,这是一些明智的方法,如神经网络和算法令。模糊和卡尔曼滤波算法是研究SOC的新热点

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