虚拟电池模型:电池管理系统性能评估的新技术

这篇关于创新智能的客座文章由Maplesoft工程解决方案副总裁Paul Goossens撰写。Maplesoft为工程师提供工具，使模型驱动的创新过程能够帮助管理设计复杂性。Maplesoft的Maple和MapleSim软件可通过Altair合作伙伴联盟获得。bob游戏下载大全

随着现代技术的进步，电池系统变得越来越大，越来越复杂。在为这些产品开发电池管理系统(BMS)时，重要的是考虑如何最小化充电时间，同时最大限度地提高能源效率和电池寿命。使用虚拟电池是进行BMS测试的有效方法;电池的数学模型可以模拟真实物体的行为。这些模型是一种成本和时间效率高的替代方案，能够准确地实现实时性能。

最近开发的一种新技术提供了实时性能，同时几乎完全保持了全物理模型的准确性。这种方法使用基于电化学的电池模型，其中包括电极和电解质之间反应的基本物理细节。这些是电池整体充放电特性的准确预测，可以用偏微分方程(PDE)系统表示。严格的偏微分方程离散技术将模型简化为一组常微分方程(ODE)，可以通过像MapleSim这样的系统级工具来解决，从而产生快速和实时的代码。该技术允许在复杂的多域系统模型中，通过广泛的加载循环，实现预测充放电率、充电状态(SoC)、热生成和健康状态(SoH)的电池模型。

随着电池老化，电池性能下降的一个关键因素是电极和电解质之间固体电解质界面(SEI)的形成。SEI的增长取决于充放电周期的数量和深度、外加电流、存储时间、温度和制造差异。如果所有细胞都被BMS同等对待，一个细胞中SEI的增长速度会比另一个细胞快，导致放电深度(DOD)的差异，增加了失败的可能性。为了将SoH考虑到电池模型中，这些属性在MapleSim电池库中作为参数和查找表实现。

最近，我们为一家大型储能系统(ESS)制造商创建了一个使用电池建模的BMS开发测试系统。系统中的每个电池由几个“堆栈”组成，每个“堆栈”包含几个电池单元。MapleSim电池模型遵循这种结构，每个电池都是一个共享的、完全参数化的子系统。此外，每个单元可以使用逻辑参数切换到开路。使用参数估计工具来确定平均细胞响应，该工具使用优化技术来确定与实验结果最接近的细胞响应参数值。然后根据来自其他细胞的响应数据进行验证，以确保对结果模型的近距离估计。

在这个过程中，我们根据实验结果实现了SoH行为作为查找表。该模型根据充电/放电循环次数和放电深度(DOD)来确定容量和内阻。细胞行为的变异是使用由48个细胞的充放电结果决定的统计分布产生的随机变异来实现的。将此方法应用于模型中所有144个细胞，并与实际测试结果进行比较。电压与实验数据的最大方差为14mV，与仿真结果的最大方差为13mV。

最后，通过MapleSim连接器将模型转换为ANSI-C。这产生了电池模型的s函数，在将其移动到实时平台之前，可以在MATLAB/Simulink™的桌面计算机上用固定步长求解器测试性能和准确性。性能测试表明，平均执行时间大约比实时系统快20倍，占用了实时系统时间预算的5.5%，这意味着如果需要，电池模型可以很容易地扩大。

该测试站为工程师提供了配置电池模型并对其进行一系列测试的能力。工程师可以随时回到模型，对模型配置进行必要的更改，并生成在实时平台上使用的模型。对于测试ESS电池管理系统，使用电池建模是一个有效和高效的替代使用真正的电池。