SOC-i reaalajas jälgimise ja prognoosimise tõhus rakendamine liitiumioonakude jaoks

Abstraktne

Selles uuringus käsitletakse liitium-ioonakude laadimisoleku jälgimist, mis on manustatud rakenduste aku energiahalduse ohutuse ja tõhususe jaoks ülioluline. Akude laadimisseisundi täpne mõistmine on nende ohutu kasutamise ja toimimise tagamiseks otsustava tähtsusega. Uurimisrühm töötas välja ja rakendas Kalmani filtril põhineva vaatleja algoritmi, mida kasutati Spartan 6 FPGA-l. Algoritm suudab aku laadimisolekut täpselt hinnata, isegi kui esialgse hinnangulise väärtuse ja tegeliku oleku vahel on kõrvalekalle. See artikkel rõhutab eriti FPGA eeliseid kiires andmetöötluses, mis võimaldab FPGA-l toimida akuhaldussüsteemides (BMS) tõhusa alamkomponendina, jälgides suure hulga akude laadimisolekut madalama hinnaga. Selle vaatleja rakendamine madala hinnaga FPGA-le on väga oluline akuhaldussüsteemide kulude vähendamisel sellistes rakendustes nagu elektrisõidukid. Lisaks on vaatleja mudeli tõhusus kinnitatud range simulatsiooni ja reaalajas testimise kaudu. See uuring pakub välja tõhusa meetodi liitiumioonakude laadimisoleku täpseks hindamiseks, pakkudes tugevat tuge aku energia tõhusaks haldamiseks erinevates rakendustes.

1. Sissejuhatus

Energiahalduse ja SOC hinnangu tähtsus:Energiahaldus on manustatud rakenduste, eriti akutoitega seadmete puhul ülioluline, kuna see mõjutab aku kasutusaega ja süsteemi üldist jõudlust. Liitiumioonakusid kasutatakse laialdaselt nende suure energiatiheduse, madala isetühjenemise kiiruse ja pika tööea tõttu. Aku toitesüsteemi ohutuse ja tõhususe tagamiseks on SOC täpne hindamine hädavajalik. Ebatäpne hinnang võib põhjustada aku ülelaadimist, tühjenemist ja enneaegset riket. Liitium-ioonakude mittelineaarsed ja ajas varieeruvad omadused muudavad SOC-i hindamise siiski üsna keeruliseks, seetõttu on pakutud erinevaid hindamismeetodeid, sealhulgas mudelipõhiseid ja andmepõhiseid lähenemisviise.

Akuhaldussüsteem ja SOC-hinnangu meetod

Akuhaldussüsteem (BMS) on akupaketi oluline komponent, mis jälgib aku olekut ning juhib laadimis- ja tühjendusprotsessi. Täpne SOC-hinnang on üks selle põhifunktsioone, mis aitab optimeerida aku kasutamist, vältida ülelaadimist ja tühjenemist. Algoritm peab vastama suurele täpsusele, vastupidavusele kuni madala täpsusega andurivigade ja aku parameetrite väärhinnanguni ning vähese arvutusvõimsuse nõuetele. Täpse SOC-hinnangu saavutamiseks kasutatavad modelleerimis- ja hindamismeetodid hõlmavad elektrokeemiat, samaväärseid ahelaid ja andmepõhiseid meetodeid. Elektrokeemilised mudelid on täpsed, kuid arvutuslikult kallid ja nõuavad eriteadmisi, samas kui vaatlejapõhised meetodid on suhteliselt lihtsad ja hea täpsusega.

SOC hindamismeetodid jagunevad kahte kategooriasse:avatud ja suletud ahelaga hinnang. Avatud ahela meetodid, nagu Coulombi loendus, on lihtsad, kuid nõuavad esialgseid SOC-teadmisi, aeglast dünaamikat ja halba töökindlust, samas kui avatud ahela pingemeetodid on täpsed, kuid nõuavad, et aku jääks pikaks ajaks jõude. Suletud ahela meetodid hõlmavad peamiselt mudeli ennustavat juhtimist (MPC) ja sellega seotud meetodeid (nagu laiendatud Kalmani filter (EKF), kahekordne laiendatud Kalmani filter (DEKF), adaptiivne laiendatud Kalmani filter (AEKF), adaptiivne hübriidalgoritm (AMA), State Observer, Generalized Extended State Observer (GESO), Fuzzy Logic Method ja Neural Network), samuti sellised meetodid nagu H-lõpmatuse filter, liugrežiimi vaatleja (SMO), osakeste filtril (PF) põhinevad meetodid ja Kalmani filtri variandid (nt lõhnatu Kalmani filter (UKF) ja Sigma Point Kalmani filter (SPKF)).

EKF-i ja FPGA rakendamine SOC-hinnangus:Internetis SOC-i hindamiseks on erinevaid meetodeid ja olekuvaatlejad (eriti EKF) on oma vastupidavuse tõttu populaarsed. Akuhalduses saab EKF-i rekursiivne algoritm kombineerida aku mudeleid ja mõõtmisandmeid, et hinnata SOC-i. Komplekssete algoritmide rakendamine mikrokontrolleritega on aga kulukas ja ei pruugi sobida mitme akuga süsteemide jaoks. BMS-i kulud (sealhulgas jälgimine ja tasakaalustamine) võivad ulatuda 30%-ni akupaketi hindadest. Seetõttu keskendub see uuring SOC-hinnangu algoritmi kiirele arvutamisele mitme järjestikuse akuga elektrisõidukite akude jaoks, kasutades välja programmeeritavaid väravamassiive (FPGA). FPGA-d on osutunud tõhusaks tööstuslikus valdkonnas. Selle uuringu eesmärk on rakendada EKF-i algoritmil põhinevat vaatlejat odaval ja tõhusal Spartan 6 FPGA-l, mis suudab parandada esialgset ebatäpset SOC-hinnangut. Kiire vaatlusaeg võimaldab samaaegselt jälgida mitut akut sama FPGA-ga, vähendades elektrisõidukite või muude jälgimist vajavate akude SOC-süsteemide BMS-i kulusid. Töö järgmistes peatükkides tutvustatakse liitium-ioonaku mudelit, vaatleja disaini, rakendamist FPGA-s, simulatsiooni Xilinxi keskkonnas, katsetulemusi, uurimistulemusi ja tulevast tööd järjestikku.

2. Laadimisoleku vaatleja

Aku mudel

Elektrokeemiliste rakkude dünaamilise käitumise täpseks kujutamiseks on erinevaid modelleerimismeetodeid. Kuigi elektrokeemilised mudelid võivad aidata ennustada aku jõudlust ja mõista vananemismehhanisme, nõuavad need aku alg- ja piirtingimusi ning on arvutuslikult keerulised ega sobi reaalajas kasutamiseks. Nii töötati välja lihtsustatud mudel, mis põhineb samaväärsel vooluringil (EEC), mis sobib mitteelektrokeemiaspetsialistidele ja mida on lihtne reaalajas rakendada. Mudelituvastuse lihtsustamiseks tuleb aga elektrokeemilisi nähtusi arvestada aku tasemel.

Selles uuringus kasutatud EMÜ mudel sisaldab avatud vooluahela pingeallikat (OCV), takistit R Ω, ​​mis esindab kõrgsageduslikke nähtusi, nagu elektrolüüdi ja ühendustakistus, samuti laengu ülekande dünaamilist takistust ning paralleelset vooluahelat R1C1, mis simuleerib madalsagedust. difusiooninähtused. Reaalajas arvutamise lihtsustamiseks kasutatakse difusiooninähtuste simuleerimiseks ühtset RC-ahelat diskreetimisperioodiga Te=0,1 sekundit, mida võib dünaamilise laenguülekande tõttu (umbes 10 ms) diskreetimisperioodiga võrreldes ignoreerida. ). Aku mudeli olekuvõrrandit laiendatakse SOC-le, nagu on näidatud valemis 1:

(Kui Qnom on nimimaht, V1 on pinge R1C1 vooluringis, SOC on laetuse olek, Ubat on aku klemmi pinge), diskreetse oleku aku mudelit laiendatakse SOC-le, nagu on näidatud valemis 2:

SOC vaatleja, mis põhineb Kalmani filtril

SOC-i ei saa otseselt mõõta ja selle probleemi lahendamiseks kasutatakse tavaliselt laiendatud Kalmani filtrit (EKF). See nõuab täpset akumudelit ja võimet hinnata SOC-i teatud müravahemikus. EKF lähtestab ja ennustab olekumuutujaid kindlal diskreetimisajal Te, kasutades aku mudeli olekuvõrrandit (valem 1), mis sisaldab ennustamiseks SOC-i. Vaatleja jõudlus sõltub mõõtmise ja mudeli usaldusväärsusest, võttes arvesse mudeli mõõtemääramatust wk ja pinge mõõtemääramatust vk (valem 3):

Eeldades, et need on valge müra, Gaussi müra ja nende keskmine on null, kaasatakse need vastavalt oleku- ja mõõtemüra kovariatsioonimaatriksitesse Q ja R.

Aku mudeli SOC-le laiendamise mittelineaarsuse tõttu (kuna OCV on seotud SOC-ga), on vaja seda lineariseerida, arvutades igal diskreetimisajal Jacobi maatriksi (valem 4):

Lineariseeri ja arvuta Kalmani võimendus (valem 5):

Värskenda kovariatsioonimaatriksit (valem 6):

Lõpuks kasutage olekuvektori ennustamiseks optimaalset võimenduse parandust (valem 7):

EKF-i parameetrid on kokku võetud allolevas tabelis.

3. FPGA rakendamine

FPGA arhitektuuri disain:FPGA koosneb töötlemisressurssidest (nagu mälu, loogika ja registrid, mis on rühmitatud erinevat tüüpi loogikaplokkideks) ja programmeeritavatest ühendusressurssidest. Programmeerimisel on vaja täpsustada loogikaplokkide funktsioone ja korraldada ühendusvõrk. See uuring keskendub maatriksprogrammeeritavale vooluahela arhitektuurile, mille loogikaplokid on korrapärases ristkülikukujulises struktuuris ja on programmeeritavate ühenduspunktide kaudu ühendatud marsruutimisvõrguga (mis koosneb horisontaalsetest ja vertikaalsetest kanalitest). FPGA koosneb eelnevalt kavandatud põhipatareidest ja ühendustest ning kasutajad saavad programmeerida ja ehitada spetsiifilisi riistvaraarhitektuure, mis vastavad rakenduse nõuetele. Sellel on tööstusvaldkonnas suur läbilaskevõime ja madal latentsusaeg ning selle paindlikkus võib suurendada jõudlust, vähendada kulusid ja omada skaleeritavust. FPGA kasutamine konfigureeritava paralleelarvutuse jaoks vähendab algoritmi täitmise aega, kuid programmeerimine nõuab füüsiliste omaduste optimeerimist, sealhulgas algoritmi aja/ala jõudlust ja andmevormingu bitivalikut, säilitades samal ajal vaatleja põhitäpsuse.

Seadmed ja tarkvara:Selle uuringu eesmärk on rakendada laiendatud Kalmani filtrit (EKF) aku laetuse taseme (SOC) hindamiseks reaalajas süsteemis, kasutades dSPACE riistvaraplatvormi MicroAutoBox II (MABXII), mis on prototüübi kujundamiseks usaldusväärne ja vastupidav. ja katsetamine autotööstuses. Selle sisseehitatud Xilinx Spartan-6 FPGA (XC6SLX150) on suure jõudlusega ja väikese energiatarbimisega (põhispetsifikatsioonid on näidatud tabelis 2), mistõttu see sobib selle rakenduse jaoks. SOC-vaatleja on rakendatud sellel FPGA-l ja testib üksikute akude SOC-i 5 järjestikku ühendatud liitiumioonakudest koosnevas akupakis (akuploki parameetrid: nimipinge kogusumma 18 V, üksiku aku nimipinge 3,6 V, üldine võimsus 2,5 Ah, kasutades Samsung 25R 18650 liitiumioonakut, positiivne elektrood on NCA ja NMC kemikaalide segu, negatiivne elektrood on grafiit, aku mudeli parameetrid tuvastatakse konstantse vooluga katkendliku tiitrimise tehnoloogiaga GITT, nagu on näidatud joonisel 4). Eeldades, et aku temperatuur on 25 kraadi C ja konstantsed parameetrid, töötatakse EKF-i algoritm välja Simulinki plokkide abil (nagu on näidatud joonisel 5) ning optimeeritakse jõudluse ja ressursikasutuse jaoks torujuhtme, aegjaotusega multipleksimise/voltimise ja kohandatud täpsusega.

Ajajaotusega multipleksimise tehnoloogia:Uuritav aku sisaldab 5 järjestikku ühendatud liitiumioonakut ja iga aku SOC-i hindamiseks on kaks meetodit. Üks on viie akumudeliga disaini väljatöötamine, kuid suure ressursivajaduse tõttu ei sobi see reaalajas rakendusteks ning nõuab kallimat ja ressursirikkamat FPGA-d. Teine meetod põhineb aegjaotusega multipleksimisel (vt joonis 6), kusjuures iga diskreetimisaeg on Te '=0,02 sekundit. Pärast seda, kui MicroAutoBox DSP plaat ADC on aku voolu ja aku pinge digiteerinud, saadab olekumasin andmed EKF-i algoritmi täitmiseks FPGA-le. Pärast algoritmi lõpuleviimist saadetakse hinnanguline ja parandatud SOC, vea kovariatsioonimaatriks ja difusioonipinge tagasi DSP-le. Edasised jõupingutused keskenduvad vaatleja kontrollimisele simulatsiooni abil, mis on ülioluline vaatleja täpsuse ja tõhususe tagamiseks enne FPGA-le kasutuselevõttu.

4. Xilinxi vaatlejate kontroll

Kinnitusprotsess:Algoritm valideeritakse spetsiaalselt FPGA programmeerimiseks loodud süsteemigeneraatori raamatukogu abil. See teek võimaldab FPGA programmeerimist kasutades Simulink plokke ja andmetöötlust saab teha ujukoma või fikseeritud koma režiimis. Mida suurem on täpsus, seda suurem on FPGA ressursinõue. Tulemuste täpsuse ja ressursikasutuse tasakaalustamiseks valiti selles uuringus fikseeritud punkti režiimis märgistatud esitus, täpsemalt Fix32_16 vorming (15 bitti täisarvu jaoks, 16 bitti kümnendkoha jaoks ja 1 bitti märgi jaoks) . Selle Xilinxi teegi kasutamise peamine eelis on selle lihtne rakendamine FPGA-s, ilma et oleks vaja keerulist VHDL-i programmeerimist.

Tulemuslikkuse hindamine ja tulemused

EKF-il põhineva vaatleja jõudlust hinnatakse 1C tühjendusvoolu (2,5A) voolukõvera kaudu. Tegelik SOC lähtestatakse väärtusele 100% ja esialgseks hinnanguliseks SOC väärtuseks SOC-0 on seatud 0% (SOC-0 on reguleeritav parameeter, mis võimaldab saavutada laia valikut hinnanguline SOC initsialiseerimine). SOC etalonväärtus saadakse kulonmeetrilt, mis on lähtestatud õige algse SOC ja nimivõimsusega. Kontrollimiseks asetage kavandatud hindaja 1C vooluastmelise tühjendusvoolu kõvera alla.

Tulemused näitavad, et kuigi esialgne hinnanguline väärtus erineb tegelikust SOC algväärtusest, läheneb hinnanguline SOC siiski aku tegelikule SOC-le, mis näitab, et EKF-i vaatleja saab parandada kehva SOC-hinnangu ja panna hinnangulise SOC-i koonduma tegelikule. väärtus. Kuid teostuses kasutatav fikseeritud punkti esitus piirab kasutatavate bittide arvu, mis põhjustab hinnanguvigu ning vead võivad olekumuutujate prognoosimisel praeguse integreerimisprotsessi käigus kuhjuda, mille tulemuseks on suur vigade vahemik hinnanguliste ja tegelike väärtuste vahel. . Kuid seni, kuni absoluutne viga on alla 5%, peetakse filtrit tõhusaks ja see suudab olekumuutujaid täpselt hinnata.

5. Reaalajas FPGA rakendamise tulemused

Reaalajas kinnitamine (kasutades eelnevalt salvestatud andmeid):Enne tegelikku aku testimist simuleerige testimist, kasutades aku eelnevalt salvestatud voolu/pinge andmeid. Testi tulemused näitavad, et vaatlejal on hea reaalajas jõudlus. Voolukõver tühjendatakse 1C vooluastmega (2,5 A) ja SOC lähtestatakse väärtusele 0%. SOC kontrollväärtus saadakse õigesti lähtestatud kulonmeetriga. Võrreldes Xilinxi simulatsiooni tulemustega on vaatleja jõudlus mõlemal juhul sarnane ja FPGA-l rakendatud Kalmani filter vähendab edukalt mõõdetud pinge ja hinnangulise pinge vahelist viga, pannes hinnangulise SOC-i koonduma täpse väärtuseni, mida ei saa mõõdetakse otse.

Katseline kontrollimise vaatleja

Ühe aku testimine:Pärast reaalajas kontrollimist eelsalvestatud andmetega viiakse aku tegeliku tühjenemise ajal läbi täiendavad testid. Kasutades joonisel näidatud testimisplatvormi, käivitage vaatleja aku tühjenemise ajal, et hinnata SOC hinnangu täpsust. Loodes aku tühjenemiseks programmeeritavatele aktiivsetele koormustele seatud väärtusena vooluimpulsi tsüklid, näitavad katsetulemused, et praeguse tsükli alguses suudab filter korrigeerida algset SOC-i 0%. Pinge vähenedes väheneb ka SOC ja süsteem saab seda automaatselt parandada. Hindamisprotsessis esineb aga peamiselt anduri mõõtmismüra tõttu võnkumisi, mis nõuavad sujuvamat filtrit.

Akukomplekti testimine:Kuna uurimisaku koosneb 5 järjestikku ühendatud akust, tuleb kogu akuploki testimiseks välja töötada hinnang. Aegjaotusmultipleksimise tehnoloogia kaasamisel Kalmani filtri mudelisse genereeritakse aku programmeeritava aktiivse koormuse seadistusväärtusena vooluimpulsitsükkel perioodiga 3200 s ja amplituudiga -2,5 A tühjenemine. Tulemused näitavad, et vaatleja saab täpselt hinnata iga aku pinget ja SOC-i kogu akupaketis. Viie kõvera põhjal saab määrata iga aku SOC ja pinge, millel on olulisi eeliseid võrreldes varasemate uuringutega, mis hindavad ainult akuploki üldist pinget ja SOC-i. SOC-vaatleja täitmisaeg on 2,5 µs ja tüüpiline proovivõtuperiood 0,1 s. Spartan 6 kiibil on ühe proovivõtuperioodi jooksul piisavalt aega mitme SOC-hinnangu tegemiseks ja muude olekute (nt sisetemperatuuri) jälgimiseks. FPGA juurutamine ei kulutanud märkimisväärsel hulgal ressursse ja hoolimata programmi keerukusest ei kasutatud olemasolevaid FPGA ressursse täielikult ära.

6. Kokkuvõte

Sisseehitatud rakenduste valdkonnas on energiahaldus energiatarbimise optimeerimiseks ja aku tööea pikendamiseks ülioluline. See eeldab, et suudame täpselt jälgida aku laadimisolekut. See uuring keskendub olekuvaatleja väljatöötamisele, et hinnata liitiumioonaku iga aku pinget ja laadimisolekut. Vaatleja võtab kasutusele liitiumioonakude jaoks sobiva Kalmani filtreerimisalgoritmi ja suudab laadimisolekut korrigeerida, kui esialgne hinnanguline väärtus ei ole kooskõlas tegeliku laadimisolekuga. Selle keeruka algoritmi rakendamine odaval Spartan 6 FPGA-l (hinnaga alla 20 euro) on osutunud väga tõhusaks, suutes jälgida mitut akut samaaegselt, vähendades seeläbi akuhaldussüsteemide kulusid.

Katsetulemused näitavad, et vaatleja saab täpselt hinnata iga aku pinget ja laadimisolekut, näidates olulisi eeliseid võrreldes varasemate uuringutega, mis suutsid hinnata ainult kogu aku pinget ja laadimisolekut. Vaatleja madal täitmisaeg ja ressursikulu muudavad selle võimsaks tööriistaks liitiumioonakude reaalajas jälgimiseks ja juhtimiseks, mis sobib erinevate rakendusstsenaariumide jaoks. Kuigi juurutusprotsessi käigus tekkis probleeme, näiteks andmemüra, saab neid probleeme tõhusalt lahendada, kui võtta kasutusele sobivad filtreerimismeetodid, et tagada tulemuste täpsus. Üldiselt on see uuring panustanud akuhaldussüsteemide valdkonda märkimisväärse väärtusega ja avanud uusi võimalusi tulevasteks uuringuteks.