bMSのコアテクノロジーとは何ですか?
最近、AUTOSAR ソフトウェア アーキテクチャなどの基盤ソフトウェアの使用により、パワー リチウム電池管理システム (bMS) のソフトウェアおよびハードウェア技術を完全に把握し、世界最先端のレベルに達すると主張する国内企業の看板を目にしました。 、複数のバランス制御機能を採用します。 とても目を引きます。 これらはbMSのコア技術なのでしょうか？
通常、bMS システムにはテストモジュールと動作制御モジュールが含まれます。
テストとは、バッテリーセルの電圧、電流、温度とバッテリーパックの電圧を測定し、これらの信号をコンピューティングモジュールに送信して解決し、指示を発行することを指します。 つまり、動作制御モジュールは bMS の頭脳です。 制御モジュールには通常、ハードウェア、基本ソフトウェア、ランタイム環境 (RTE)、およびアプリケーション ソフトウェアが含まれます。 核となる部分はソフトウェアの使用です。 Simulink で開発された環境は、通常、バッテリー状態推定アルゴリズムと障害診断と保護の 2 つの部分に分かれています。 状態推定には、SOC (StateOfCharge)、SOP (StateOfPower)、SOH (StateofHealth)、バランスおよび熱管理が含まれます。
バッテリー状態の推定では、通常、SOC、SOP、SOH を推定します。 SOC (充電状態) は単にバッテリーにどれだけの電力が残っているかを意味します。SOC は bMS の最も重要なパラメーターです。他のすべては SOC に基づいているため、その精度と堅牢性 (エラー訂正能力とも呼ばれます) が非常に重要です。 正確な SOC がない場合、保護機能を追加しても bMS が正常に動作しなくなります。これは、バッテリーが保護状態になることが多く、バッテリーの寿命を延ばすことができないためです。
さらに、SOC の推定精度も非常に重要です。 精度が高いほど、同じ容量のバッテリーでも航続距離が長くなります。 したがって、高精度の SOC 推定により、必要なバッテリーコストを効果的に削減できます。 たとえば、クライスラーのフィアット 500ebEV は、SOC=5% を常に放電できます。 当時としては最長の航続距離を誇る電気自動車となった。
以下の図は、アルゴリズムの堅牢性の例です。 バッテリーはリン酸鉄リチウム電池です。 その SOCvsOCV 曲線は、SOC が 70% から 95% まで約 2 ～ 3mV しか変化しません。 電圧センサーの測定誤差は3～4mVです。 この場合、初期 SOC に意図的に 20% の誤差を持たせ、アルゴリズムが 20% の誤差を修正できるかどうかを確認します。 エラー訂正機能がない場合、SOC は SOCI の曲線に従います。 アルゴリズムによって出力される SOC は CombinedSOC であり、図の青い実線です。 計算済み SOC は、最終検証結果に基づいて逆推定された実際の SOC です。
SOP は、バッテリーが次の瞬間 (次の 2 秒、10 秒、30 秒、および継続的な大電流など) に供給できる最大の放電および充電電力です。 もちろん、連続大電流によるヒューズへの影響も考慮する必要があります。
SOP を正確に推定することで、バッテリーの利用効率を最大化できます。 たとえば、ブレーキをかけるときに、バッテリーを損傷することなく、可能な限り多くのフィードバックエネルギーを吸収できます。 加速時には、バッテリーを損傷することなく、より多くの電力を供給して、より大きな加速を得ることができます。 同時に、SOCが非常に低い場合でも、走行中の不足電圧や過電流保護によって車両の電力が失われることがないようにすることもできます。 このようにして、いわゆる第 1 レベルの保護と第 2 レベルの保護はすべて、正確な SOP の前を通過します。 保護が重要ではないというわけではありません。 保護は常に必要です。 しかし、それはbMSの中核技術にはなり得ません。 正確な SOP 推定は、低温、古いバッテリー、および SOC が非常に低い場合に特に重要です。 たとえば、バランスのとれたバッテリ パックのグループの場合、SOC が比較的高い場合、それらの間の SOC の差は 1 ～ 2% など小さくなる可能性があります。 しかし、SOC が非常に低い場合、セルの電圧は急速に低下します。 このセルの電圧は、他のバッテリー電圧よりも 1V 以上も低くなります。 各バッテリーセルの電圧が常にバッテリー供給者によって与えられた最低電圧を下回らないようにするために、SOP は、次の瞬間に電圧が急速に低下するバッテリーセルの最大出力電力を正確に推定して、バッテリーの使用を制限する必要があります。バッテリーを保護します。 SOP 推定の中核は、バッテリの各等価インピーダンスをオンラインでリアルタイムに推定することです。
SOH はバッテリーの健全性の状態を指します。 これには、アンペア時容量と電力変化の 2 つの部分が含まれます。 一般に、アンペアアワー容量が 20% 減少するか、出力電力が 25% 減少すると、バッテリーの寿命が終わると考えられています。 ただし、車が運転できないわけではありません。 純粋な電気自動車 EV の場合、アンペア時容量の推定は航続距離と直接的な関係があり、電力制限は SOC が低い場合にのみ重要であるため、より重要です。 HEV または PHEV の場合、バッテリーのアンペアアワー容量が比較的小さく、特に低温では供給できる電力が制限されるため、電力の変更はより重要です。 SOH の要件は、高精度と堅牢性の両方です。 そして、堅牢性のないSOHには意味がありません。 精度が 20% 未満では意味がありません。 SOH の推定も SOC の推定に基づいています。 つまり、SOC アルゴリズムがアルゴリズムの中核となります。 バッテリー状態推定アルゴリズムは bMS の中核です。 それ以外はすべてこのアルゴリズムの働きによって行われます。 それでは、誰かが bMS の中核技術を突破した、または習得したと主張する場合、その人が bMS で何をしたか尋ねるべきでしょうか? それはアルゴリズムですか、アクティブイコライゼーションですか、それとも bMS ハードウェアとその基礎となるソフトウェアのみですか? それとも、bMS を構造化する方法を提案するだけですか?
テスラは bMS が 7104 バッテリーを管理できるため、素晴らしいと言う人もいます。 ここがすごいところですか？ 本当に 7104 セルを管理しているのでしょうか? テスラモデルSは実際には7104個のバッテリーを使用していますが、バッテリーをいくら並列に接続しても、直列には96個のバッテリーしかなく、並列には1つのバッテリーしかありません。 なぜ？ 他社の電池パックは並列接続数ではなく直列接続数のみをカウントしているためです。 なぜテスラが特別である必要があるのでしょうか? 実際、テスラのアルゴリズムを理解していれば、テスラのアルゴリズムは大量の動作条件データの校正を必要とするだけでなく、いかなる状況下でも、特にバッテリーが劣化した後は推定精度を保証できないことが理解できるでしょう。 もちろん、テスラのアルゴリズムは、ほぼすべての国内の bMS アルゴリズムよりもはるかに優れています。 国内の bMS アルゴリズムは、ほとんどの場合、電流積分 + 開回路電圧を使用し、開回路電圧を使用して初期 SOC を計算し、次に電流積分を使用して SOC の変化を計算する方法です。 問題は、開始点の電圧が間違っているか、アンペアアワー容量が不正確な場合、電圧が再びオーバーフローするまで修正されないことです。 始動点の電圧が間違っているのでしょうか？ 関連する経験によれば、確率は非常に低いですが、そうなるでしょう。 確実に実行したい場合は、開始点の正確な電圧に頼るだけで開始 SOC の正確性を確保することはできません。
コア技術はどのようなアルゴリズムですか？
制御の観点から見ると、優れたアルゴリズムには、精度と堅牢性 (エラー訂正機能) という 2 つの基準が必要です。 精度が高ければ高いほど良い理由はここで言う必要はありません。 上述の電流積分と開回路電圧は実際には開回路電圧による誤差補正ですが、この方法は明らかにオンラインのリアルタイム誤差補正よりも堅牢性がはるかに劣ります。 これが、大手外資系企業がオンラインでの開路電圧のリアルタイム推定を使用して、リアルタイムのオンライン誤差修正を実現している理由です。
なぜここでリアルタイムのオンライン見積もりに重点を置くのでしょうか? その利点は何ですか? バッテリーのすべての等価パラメータはリアルタイムのオンライン推定を通じて推定され、それによってバッテリー パックの状態を正確に推定します。 リアルタイムのオンライン推定により、バッテリーの校正作業が大幅に簡素化されます。 これにより、安定性の低いバッテリー パックの状態を正確に制御できるようになります。 リアルタイムのオンライン推定により、新しいバッテリーでも古いバッテリーでも、高精度 (Accuracy) と超エラー訂正能力 (Robustness またはエラー訂正能力) を維持することができます。
中国では他人のアルゴリズムが何なのか理解できない人も多く、ある工場のbMSの一部を加工しただけで、あるメーカーがbMSのコア技術を習得したと言うのは不適切である。 数万ドルもする分厚い出版物には、各メーカーのbMSの長所と短所が解説されていますが、各bMSのアルゴリズムの違いやコア技術の違いなどは気にされておらず、実際の意味はあまりにも小さすぎます。 。 有名OEMにbMSを供給するかどうかだけを見てもすごいと思われますが、bMSで何を供給すればいいのかわかりません。 外国人に対する憧れの心理のようなものがあるのかどうかは知りません。
現時点で世界最高のbMSの特徴は何でしょうか？ バッテリー パックのバッテリー パラメーターをオンラインでリアルタイムに推定して、バッテリー パックの SOC、SOP、および SOH を正確に推定でき、10% を超える初期 SOC の誤差とアンペアの誤差またはパーセンテージを修正できます。短時間で20％を超える時間容量。電流測定エラーの数。 米国のゼネラルモーターズは、6年前にボルトを開発した際、アルゴリズムの堅牢性を検出する実験を行った。3直列に並列接続されたバッテリーパックの1列を取り外し、内部抵抗を1/3、Ah容量に増加させる。 1/3に減ります。 しかし、bMSは知りません。 その結果、SOC、SOP はすべて 1 分以内に補正され、SOH が正確に推定されます。 これは、アルゴリズムの強力な誤り訂正能力を示すだけでなく、アルゴリズムがバッテリーのライフサイクル全体にわたって推定精度を変化させないことを示しています。
コンピューターに関して言えば、ブルー スクリーンが表示された場合、通常はコンピューターを再起動するだけで済みます。 しかし、車にとっては、1万分の1の確率でさえも故障することは耐えられません。 したがって、出版記事とは異なり、自動車エレクトロニクスはいかなる状況でも動作することが保証されなければなりません。 優れたアルゴリズムを作成するには、発生確率が 1,000 分の 1 または 10,000 分の 1 にすぎない状況に対処するために多大なエネルギーが必要です。 これが問題が起こらないことを保証する唯一の方法です。 たとえば、車が曲がりくねった山道を高速で走行すると、誰もが知っているバッテリーのモデルでは故障が発生します。 これは、継続的な大電流により電極表面の帯電イオンが急速に消費され、内部イオンが拡散する時間がなくなり、バッテリー電圧が急激に低下するためです。 推定された SOC には大きな誤差が生じる場合や、10% を超える誤差が生じる場合もあります。 正確な数学モデルは、数理物理学の教科書に記載されている拡散方程式です。 しかし、数値解の計算量が大きすぎるため、自動車では使用できません。 bMS の CPU 演算能力は十分ではありません。 これは工学的な問題だけではなく、数学や物理学の問題でもあります。 このような技術的問題に対処することで、バッテリー状態の推定に影響を与える既知の分極問題のほぼすべてを解決できます。
bMSの状態推定技術はbMSの中核となる技術です。 6 年が経過しましたが、バッテリーが確実に動作することを保証するために、これほど高いレベルの精度と堅牢性を実現できるサプライヤーは世界中にまだありません。 現在赤と紫のテスラでさえもはるかに遅れている。 これは自慢ではありません。 テスラファンなら、テスラが北京の路上で引きずり出された話を聞いたことがあるはずだ。 テスラのアルゴリズムは、電池が古くなると精度や堅牢性も保証できません。 高精度と高い堅牢性を保証できるアルゴリズムだけがキラーです。 そのような技術がなければ、カーブで追い越しをするにはどうすればよいでしょうか？
SOC、DOD、SOH、放電Cレート…蓄電池パラメータの詳細説明
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