Algoritmos de software y estrategias de control para la batería de litio BMS

En el momento en que la nueva industria energética está en auge, las baterías de litio se usan ampliamente en vehículos eléctricos, sistemas de almacenamiento de energía y otros campos debido a sus ventajas, como la alta densidad de energía y la larga vida útil del ciclo. Como componente central del sistema de batería de litio, sus algoritmos de software y estrategias de control están directamente relacionados con el rendimiento, la seguridad y la vida útil de la batería de litio. Este artículo realizará discusiones en profundidad sobre los algoritmos de software y las estrategias de control de BMS de batería de litio, y se centrará en introducir tecnologías avanzadas y casos de aplicación en la industria.

1. Las funciones centrales y la arquitectura de software de la batería de litio BMS

Funciones centrales

• Monitoreo del estado de la batería:Recopilación en tiempo real de parámetros clave, como voltaje, corriente, temperatura y otros parámetros clave de la batería, proporcionando una base de datos para estrategias de estimación y control de estado posteriores.
• Estimación del estado de la batería:Estimación con precisión del estado de carga (SOC), el estado de salud (SOH) y el estado de energía (SOP) de la batería es la clave para la gestión inteligente de la batería por parte del BMS.
• Gestión de equilibrio de batería:A través de un equilibrio activo o pasivo, asegúrese de la consistencia de cada celda en la batería y prolongue la vida útil de la batería.
• Control de carga y descarga:De acuerdo con los requisitos de estado y condición de trabajo de la batería, el proceso de carga y descarga se controla razonablemente para evitar la ocurrencia de condiciones anormales, como el sobrecarga y la sobremarcha.
• Control de gestión térmica:Monitoree la temperatura de la batería y tome las medidas apropiadas, como encender la película de enfriamiento o calefacción del ventilador, para garantizar que la batería esté funcionando dentro del rango de temperatura apropiado, mejorando el rendimiento y la seguridad de la batería.
• Diagnóstico y protección de fallas:Monitoreo en tiempo real del estado operativo del sistema de batería, detección oportuna y diagnóstico de fallas, y tomar medidas de protección, como cortar el circuito, la alarma, etc., para evitar la expansión de las fallas y garantizar la seguridad del sistema.

Arquitectura de software

• Sistema operativo en tiempo real (RTO) o programas de metal desnudo:Responsable del control de tiempo y la programación de tareas para garantizar que las funciones del BMS se puedan ejecutar en tiempo real y de manera eficiente.
• Software de capa de aplicación:La implementación de funciones centrales, como la estimación del estado de la batería, el control de carga y descarga, y el diagnóstico de fallas es una parte clave de BMS que maneja de manera inteligente las baterías.
• Interfaz de usuario:Proporciona visualización de datos, configuración de parámetros del sistema e información de diagnóstico para facilitar a los usuarios monitorear y operar el sistema BMS.

2. Algoritmo de estimación de estado de la batería

Estimación de SOC

• Método de integración anfibia:Calcule la cantidad de carga y descarga de la batería integrando la corriente, obteniendo así el valor SOC. Este método es simple y fácil de usar, pero se ve fácilmente afectado por factores como la acumulación de errores del sensor de corriente y el autolargo de la batería durante el uso a largo plazo, lo que resulta en un aumento en el error de estimación.
• Método de voltaje de circuito abierto:Estimación basada en la correspondencia entre el voltaje del circuito abierto de la batería y el SOC. Después de que la batería se deja reposar durante un período de tiempo, se mide el voltaje del circuito abierto y se compara con la curva de voltaje de circuito abierto preestablecido para obtener el valor de SoC de corriente. Este método tiene una alta precisión, pero debido a factores como la temperatura de la batería y el envejecimiento, la curva de voltaje de circuito abierto cambiará y se requiere compensación.
• Método de filtrado de Kalman:es un algoritmo recursivo basado en el modelo de espacio de estado, que puede fusionar información de origen múltiple, como el voltaje de la batería, la corriente, la temperatura, etc., actualizar las estimaciones de SOC en tiempo real y suprimir el ruido de la medición y los errores del modelo. Tiene una alta precisión de estimación y una fuerte capacidad anti-interferencia. Es uno de los métodos de estimación de SOC más avanzados en la actualidad, pero el volumen de cálculo es relativamente grande y tiene altos requisitos para el rendimiento del procesador. Por ejemplo, al procesar sistemas no lineales, el algoritmo extendido de filtrado de Kalman (EKF) estima el SOC de la batería mediante la linealización de la aproximación, lo que puede controlar el error de estimación a menos del 5%.

SOH EVALUACIÓN

• Método de prueba de capacidad:SOH se determina realizando un ciclo completo de carga y descarga de la batería y midiendo la relación de su capacidad real de capacidad nominal. Este método tiene una alta precisión, pero requiere una carga profunda y descarga de la batería, lo que lleva mucho tiempo y tendrá un cierto efecto de envejecimiento en la batería. Por lo general, se usa para las pruebas fuera de línea y la evaluación de la batería.
• Método de prueba de resistencia interna:La resistencia interna de una batería aumenta con el aumento del envejecimiento. SOH se puede estimar midiendo los cambios en la resistencia interna de la batería. Sin embargo, cuando se usa solo, este método es susceptible a factores como la temperatura y el SOC, y se requiere una evaluación integral en combinación con otros métodos.
• Método de reconocimiento de patrones de datos:Use algoritmos de aprendizaje automático, como redes neuronales artificiales, máquinas de vectores de soporte, etc. para aprender y analizar los datos históricos de la batería y los datos de ejecución en tiempo real, establecer el modelo de estado de salud de una batería y predecir SOH en función de los datos de la función de entrada. Este método puede extraer relaciones no lineales complejas en los datos de la batería, con una alta precisión de estimación y adaptabilidad, pero requiere una gran cantidad de datos de capacitación y capacidades de procesamiento y análisis de datos profesionales.

3. Estrategia de control de balance de batería

Igualación pasiva

• Principio:Al conectar resistencias en el paquete de baterías, el exceso de energía eléctrica de una sola celda con un voltaje más alto se consume en forma de energía térmica, de modo que los voltajes de cada celda tienden a ser consistentes.
• Ventajas:Circuito simple, bajo costo, tecnología madura y alta confiabilidad.
• Desventajas:Baja tasa de utilización de energía, solo adecuada para el proceso de carga, velocidad de igualación lenta, no adecuada para paquetes de baterías de gran capacidad.

Igualación activa

• Principio:La energía de una sola batería con una energía más alta en el paquete de baterías se transfiere activamente a una sola batería con una energía más baja a través de circuitos específicos (como convertidores, transformadores, transformadores DC-DC bidireccionales) a una sola batería con una energía más baja para lograr una reasignación e igualación de energía.
• Ventajas:La alta tasa de utilización de energía, la velocidad de equilibrio rápida, el ajuste bidireccional, adecuado para paquetes de baterías de cuerdas de gran capacidad, puede mejorar efectivamente el rendimiento general y la vida útil del paquete de baterías.
• Desventajas:El circuito es complejo, el costo es alto y la precisión de control es alta.

Optimización de la estrategia de equilibrio

• Basado en el algoritmo de control difuso:Ajuste dinámicamente el umbral de ecualización y la corriente de ecualización de acuerdo con el estado en tiempo real del paquete de baterías, como la diferencia en voltaje y temperatura individuales, y da prioridad a las baterías individuales con grandes diferencias de voltaje para mejorar la eficiencia de la ecualización y reducir la pérdida de energía.
• Algoritmo genético basado:Al simular procesos evolutivos biológicos, optimizar las rutas y parámetros de equilibrio, y encontrar la estrategia de control de equilibrio óptima para lograr un mejor efecto de equilibrio y una mayor utilización de la energía.

4. Estrategia de control de carga y descarga

Estrategia de control de carga

• Método de carga constante de corriente y voltaje constante:Este es el método de carga de batería de litio más comúnmente utilizado en la actualidad. En la etapa temprana de la carga, la batería se carga con una corriente constante. Cuando el voltaje de la batería alcanza un cierto valor, cambia a un voltaje constante de carga hasta que la carga termine. Este método puede mejorar efectivamente la eficiencia de carga, reducir el tiempo de carga y evitar sobrecargar a la batería.
• Método de carga de varias etapas:Divida el proceso de carga en múltiples etapas, como la precarga, la carga de corriente constante, la carga de voltaje constante, la carga flotante, etc. Dependiendo del estado y los requisitos de la batería, diferentes corrientes y voltajes de carga se utilizan en diferentes etapas para mejorar aún más la eficiencia de carga y el rendimiento de la batería y extender la vida útil de la batería.
• Estrategia de carga inteligente:Ajuste dinámicamente la corriente de carga y el voltaje según la estimación del estado de la batería y los datos de monitoreo en tiempo real. Por ejemplo, según el SOC de la batería, SOH, la temperatura y otros parámetros, se optimiza la curva de carga, se logra la carga personalizada y se mejora la seguridad y la eficiencia de carga.

Estrategia de control de descarga

• Protección contra sobrecarga:Monitoree el voltaje de la batería en tiempo real. Cuando el voltaje de la batería individual sea más bajo que el umbral de sobrecarga de sobrecarga, corte el circuito de descarga a tiempo para evitar que la batería se descargue profundamente y evite daños irreversibles en la batería. Por ejemplo, el umbral de exceso de descarga de las baterías de fosfato de hierro de litio suele ser de alrededor de 2.5V, y el umbral de exceso de descarga de las baterías de litio ternario es de aproximadamente 2.8V.
• Límite de potencia y ajuste dinámico:Limite la alimentación de descarga de acuerdo con el estado de la batería y los requisitos de las condiciones de trabajo para evitar la sobrecarga de la batería. En aplicaciones como vehículos eléctricos, la potencia de descarga se puede ajustar dinámicamente de acuerdo con factores como el estado de conducción del vehículo, el SOC y la temperatura de la batería para garantizar el funcionamiento seguro de la batería y, al mismo tiempo, mejorar el rendimiento y el alcance de la energía del vehículo.
• Control de ecualización de descarga:Durante el proceso de descarga, combinado con la gestión de la ecualización de la batería, se realizan ajustes de ecualización apropiados en celdas individuales con bajos voltajes, de modo que el paquete de baterías mantiene una buena consistencia durante el proceso de descarga y mejora el rendimiento general de descarga y la vida útil del paquete de baterías.

5. Estrategia de control de gestión térmica

Monitoreo de temperatura y advertencia temprana

• Monitoreo de múltiples puntos:Organice múltiples sensores de temperatura en ubicaciones clave del paquete de baterías para monitorear la distribución de temperatura de la batería en tiempo real. Al recopilar datos de temperatura en diferentes ubicaciones, el estado térmico de la batería puede entenderse con mayor precisión, proporcionando una base para la gestión y el control térmico.
• Advertencia de temperatura:Establezca un umbral de advertencia de temperatura. Cuando la temperatura de la batería excede el rango de advertencia, se emitirá una señal de alarma a tiempo para recordarle al sistema que tome las medidas correspondientes. Por ejemplo, cuando la temperatura de la batería alcanza 45 ℃, se emite una advertencia de alta temperatura; Cuando la temperatura cae por debajo de 0 ℃, se emite una advertencia de baja temperatura

Estrategia de control de disipación de calor

• Disipación de calor refrigerada por aire:Use ventiladores y otros equipos para acelerar el flujo de aire alrededor de la batería, quitando el calor generado por la batería. Al controlar la velocidad del ventilador, ajustando dinámicamente la intensidad de disipación de calor según factores como la temperatura de la batería y la potencia de descarga para garantizar que la temperatura de la batería esté dentro de un rango razonable. Por ejemplo, cuando un vehículo eléctrico conduce a alta velocidad o cuando una batería se descarga a alta potencia, la velocidad del ventilador aumenta y el efecto de disipación de calor aumenta.
• Disipación de calor refrigerada por líquido:Para los sistemas de batería de alta potencia y de gran capacidad, se adopta la disipación de calor refrigerada por líquidos. Al circular el refrigerante, el calor generado por la batería se transmite y emite rápidamente. La disipación de calor refrigerada por líquido tiene las ventajas de una alta eficiencia de disipación de calor y precisión de control de temperatura de alta temperatura, lo que puede reducir efectivamente el gradiente de temperatura de la batería y mejorar el rendimiento y la vida útil de la batería.

Estrategias de control de calefacción

• Precalentamiento de baja temperatura:En un entorno de baja temperatura, cuando la temperatura de la batería cae por debajo de un cierto valor (por ejemplo, 0 ° C), active un dispositivo de calentamiento, como una película de calefacción o calentador PTC, para precalentar la batería y elevar su temperatura a un rango operativo adecuado. Durante el proceso de precalentamiento, la potencia de calentamiento y el tiempo de calentamiento deben controlarse para evitar daños a la batería causados ​​por un calentamiento excesivo.
• Control de ecualización de temperatura:Durante el proceso de calentamiento, la temperatura de cada celda en la batería aumenta uniformemente a través de una estrategia de control razonable para evitar el sobrecalentamiento local o la diferencia de temperatura excesiva. Por ejemplo, el control de calentamiento zonal se usa para ajustar la potencia de calentamiento de acuerdo con la temperatura de cada área para lograr una distribución uniforme de la temperatura de la batería.

6. Diagnóstico de fallas y estrategias de protección

Algoritmo de diagnóstico de fallas

• Diagnóstico basado en reglas:Formule una serie de reglas de diagnóstico basadas en características anormales del voltaje, corriente, temperatura y otros parámetros de la batería. Cuando los parámetros monitoreados exceden el rango de seguridad preestablecido o hay mutaciones, las reglas de diagnóstico correspondientes se activarán para determinar el tipo y la ubicación de la falla. Por ejemplo, cuando el voltaje de la batería cae repentinamente a cero, se juzga que puede haber una falla de cortocircuito.
• Método estadístico:Use datos históricos y modelos estadísticos para analizar las tendencias cambiantes y las correlaciones de los parámetros de la batería. Al analizar las características estadísticas de los parámetros de la batería, como la media, la varianza, el coeficiente de correlación, etc., la degradación del rendimiento de la batería y las fallas potenciales se descubren de manera oportuna. Por ejemplo, cuando la resistencia interna de la batería aumenta y excede gradualmente un cierto umbral, se predice que la batería puede experimentar una falla de envejecimiento.
• Métodos de aprendizaje automático:Entrene modelos de aprendizaje automático, como máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, redes neuronales, etc. para identificar los patrones de comportamiento normales y anormales de la batería. Al ingresar una gran cantidad de datos de operación de la batería, el modelo puede aprender las características y los patrones de comportamiento de la batería, logrando así el diagnóstico automático y la advertencia temprana de fallas. Los métodos de aprendizaje automático tienen una alta precisión y adaptabilidad diagnóstica, pero requieren una gran cantidad de datos de capacitación y tecnología de capacitación de modelos profesionales.

Medidas de protección contra fallas

• Circuito de corte:Cuando se diagnostican fallas graves, como cortocircuito, sobrecarga, sobrecarga, etc., corte el circuito de carga de la batería y el circuito de descarga a tiempo para evitar que la falla se expanda y proteja la seguridad de la batería y el sistema. Por ejemplo, corta rápidamente el circuito controlando el encendido y apagado del MOSFET o el relé.
• Alarma de falla e indicación:En caso de falla, se emite una señal de alarma audible y ligera para recordarle al usuario o administrador del sistema que preste atención. Al mismo tiempo, el tipo de falla y la información relacionada se muestran a través de la luz del indicador de falla o la pantalla de visualización, lo que facilita la resolución y el manejo de problemas.
• Aislamiento de fallos:En sistemas de batería grandes, como los sistemas de almacenamiento de energía, cuando falla un módulo de batería o un clúster, la parte defectuosa se aísla de todo el sistema a través de disyuntores de CC, fusibles y otros equipos para evitar la propagación de la falla y garantizar el funcionamiento normal del sistema.

7. Estrategia de gestión de la comunicación

Selección de protocolo de comunicación

• Protocolo de autobús:tiene las ventajas de las capacidades de comunicación de alta velocidad, la tasa de error de bits baja y el soporte para conexiones de nodos múltiples. Se utiliza ampliamente en vehículos eléctricos, sistemas de almacenamiento de energía y otros campos. El bus CAN puede realizar una comunicación eficiente entre BMS y controladores de vehículos, cargadores, inversores y otros dispositivos, asegurando la precisión y confiabilidad de la transmisión de datos.
• Protocolo RS-485:Adecuado para la comunicación de larga distancia, tiene las características de una fuerte capacidad anti-interferencia y muchos nodos conectados, y a menudo se usa para monitorear y gestión de sistemas de almacenamiento de energía a gran escala. A través del bus RS-485, se pueden conectar múltiples unidades de esclavos BMS a las unidades maestras para lograr un monitoreo y gestión centralizados.
• Protocolo de comunicación inalámbrica:como Bluetooth, Wi-Fi, Zigbee, etc., que se puede utilizar para la comunicación inalámbrica entre BMS y dispositivos móviles, computadoras host, etc. El método de comunicación inalámbrica tiene las ventajas de una fácil instalación y alta flexibilidad, lo que facilita a los usuarios para monitorear el estado de la batería y configurar los parámetros en tiempo real.

Gestión de datos y optimización de transmisión

• Adquisición y procesamiento de datos:Diseñe razonablemente la frecuencia y precisión de adquisición de datos, y recopile datos de parámetros clave de acuerdo con el estado y los requisitos de aplicación de la batería. Los datos recopilados se filtran, calibran, fusión y otro procesamiento para mejorar la precisión y confiabilidad de los datos y proporcionar soporte de datos de alta calidad para las estrategias de estimación y control de estado posteriores.
• Optimización de la transmisión de datos:adopta tecnologías de compresión y empaque de datos para reducir el volumen de transmisión de datos y mejorar la eficiencia de la transmisión. Al mismo tiempo, optimice la estructura del marco de datos de comunicación para garantizar la integridad y el tiempo real de la transmisión de datos. Por ejemplo, en la comunicación del bus de lata, la identificación y la longitud del marco de datos se asignan razonablemente para evitar conflictos de datos y retrasos en la transmisión.

8. Casos prácticos de aplicación y tendencias de la industria

Casos de aplicación práctica

• Vehículo eléctrico:En un proyecto de vehículo eléctrico, se adopta un método de estimación de SOC basado en el algoritmo de filtrado de Kalman extendido, combinado con la estrategia de control de carga de varias etapas y la gestión de la ecualización pasiva, para lograr una estimación de estado de alta precisión y una gestión efectiva de la batería. El sistema BMS puede ajustar dinámicamente la corriente de carga y el voltaje de acuerdo con el estado de la batería y las necesidades de conducción del vehículo, optimizar el proceso de carga y descarga de la batería y mejorar el rango de crucero y la duración de la batería del vehículo. Al mismo tiempo, a través de la comunicación con el bus CAN del controlador del vehículo, la información del estado de la batería se transmite en tiempo real para garantizar el funcionamiento seguro del vehículo.
• Sistema de almacenamiento de energía:En una gran estación de energía de almacenamiento de energía, se adopta una arquitectura BMS distribuida, combinada con tecnología de ecualización activa y estrategias de gestión térmica basadas en algoritmos de control difuso, para lograr un manejo eficiente y control de paquetes de baterías de litio a gran escala. El sistema BMS garantiza la uniformidad de temperatura y la seguridad de la batería durante la carga y la descarga a través del monitoreo de temperatura de múltiples puntos y el control inteligente de disipación de calor. Al mismo tiempo, se realizan la tecnología de comunicación inalámbrica, la transmisión de datos y el monitoreo remoto del sistema de almacenamiento de energía y el centro de monitoreo remoto, lo que facilita el monitoreo y la gestión en tiempo real del estado operativo del sistema de almacenamiento de energía, y mejora la confiabilidad y mantenimiento del sistema de almacenamiento de energía.

Tendencias de la industria

• Control inteligente y adaptativo:La futura batería de litio BMS será más inteligente y tendrá capacidades de control adaptativas. Al introducir tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, BMS puede aprender las características y las condiciones de trabajo de la batería en tiempo real, ajustar automáticamente las estrategias de control y los parámetros de algoritmo, realizar una estimación de estado más precisa y un control de gestión más optimizado, y mejorar el rendimiento y la vida del sistema de baterías.
• Alta precisión y alta fiabilidad:A medida que la escala de aplicación de las baterías de litio en vehículos eléctricos, el almacenamiento de energía y otros campos continúan expandiéndose, los requisitos de precisión y confiabilidad para BMS también están aumentando. BMS adoptará tecnología de sensores más avanzada, algoritmos de procesamiento de señales y métodos de diagnóstico de fallas para mejorar la precisión del monitoreo y la estimación del estado de la batería, al tiempo que fortalece el diseño de confiabilidad y el diseño redundante del sistema para garantizar la operación estable de los BMS en varias condiciones de operación duras.
• Integración y modularidad: Para reducir los costos y mejorar la escalabilidad y la capacidad de mantenimiento del sistema, la batería de litio BMS avanzará hacia la integración y la modularidad. Las funciones de hardware y software del BMS están diseñadas modularmente para facilitar la combinación y expansión flexibles de acuerdo con diferentes escenarios de aplicación y configuraciones de baterías. Al mismo tiempo, el BMS está profundamente integrado con paquetes de baterías, inversores, cargadores y otros equipos para formar un sistema de gestión de energía más compacto y eficiente.
• Integración con otras tecnologías:La batería de litio BMS estará profundamente integrada con tecnologías como Internet de las cosas, Big Data y la computación en la nube para realizar un monitoreo remoto, la gestión inteligente y el análisis de datos de los sistemas de baterías. A través de la tecnología IoT, BMS puede cargar datos en tiempo real de la batería a la plataforma en la nube, realizando el monitoreo remoto y la advertencia de fallas del sistema de batería. Utilizando Big Data y la tecnología de computación en la nube, se analiza y extrae una gran cantidad de datos de operación de la batería, proporcionando soporte de datos para la gestión de la salud de la batería, la optimización del rendimiento y la predicción de la vida, y promoviendo el desarrollo continuo y el progreso de la tecnología de baterías de litio.

En resumen, los algoritmos de software y las estrategias de control de la batería de litio BMS son la clave para garantizar el funcionamiento seguro y eficiente de las baterías de litio. Al optimizar continuamente los algoritmos de estimación del estado de la batería, estrategias de control equilibradas, estrategias de control de carga y descarga, estrategias de control de gestión térmica, estrategias de diagnóstico y protección de fallas y estrategias de gestión de la comunicación, el rendimiento, la vida y la confiabilidad de las baterías de litio se pueden mejorar y se pueden satisfacer la creciente demanda de la industria energética de sistemas de baterías de litio. En el futuro, con la innovación continua y el progreso de la tecnología, la batería de litio BMS realizará mayores avances en inteligencia, alta precisión, alta confiabilidad, integración, etc., proporcionará un mayor apoyo para el desarrollo de la industria de las baterías de litio, promueve el desarrollo sostenible de la nueva industria energética y ayuda a la transformación de energía global y el proceso de desarrollo sostenible.

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