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电动汽车为啥不能精确显示电量

传统车通过油位传感器能够较为精确的估计汽油油面高度,估算出剩余油量。因为传统车的油位传感器检测的是汽油的物理油面高度,从而能够保证相当高的精度。电动汽车电池内的电荷量是一种较为抽象的数据,在电池复杂的工作状态中,并不能通过单一的测量准确的判断出电池的SOC。目前没有绝对精确的估算方法。

电动汽车剩余电量(以下简称SOC)的计算精度也严重的影响电动汽车的可靠性。SOC的突然跳变(如SOC从15%突然跳变成0%)或者SOC在15%时突然车辆报警,单体电压过低,导致车辆无法继续行驶,诸如此类现象可能会给用户带来诸多困扰。

那么精确的SOC估算又能给我们带来什么好处。

在车辆行驶过程中,精确的SOC可以驾驶员准确的估计续驶里程,同时车辆精确的功率控制也需要精确的SOC数据作为支持,对整车的控制策略也有一定的影响;

在电池的充放电过程中,精确的SOC数据可以避免电池的过充和过放。

SOC的估算精度,一直以来都是电动汽车使用者关注的重点,发展多年的电动汽车行业,依然没能攻克SOC估算不准的难题,仍然达不到传统车的估算精度。

1、对比传统车

传统车通过油位传感器能够较为精确的估计汽油油面高度,估算出剩余油量。因为传统车的油位传感器检测的是汽油的物理油面高度,从而能够保证相当高的精度。

电动汽车电池内的电荷量是一种较为抽象的数据,在电池复杂的工作状态中,并不能通过单一的测量准确的判断出电池的SOC。在不同的工作温度下,电池内部的可用容量不尽相同,车辆在放电或充电的过程中,温度无时不刻都在发生变化,特别是在炎热的夏天和寒冷的冬天,温度变化越发剧烈,导致车辆电池的可用容量难以估算,从而越发容易出现SOC估算不准的问题,冬天车辆趴窝,夏天不能充分发挥车辆性能。

2、常见三元锂电池的SOC估算方法

那么是什么问题影响着SOC的估算精度呢?我们首先来分析下常见的SOC估算方法,以目前乘用车常用的三元锂电池为例。

安时积分:以电池整包额定容量(单位:Ah)为基准,通过使用电流传感器,实时采集电池包流入和流出的电流,进行积分,算出使用容量,再通过公式估算出当前电池SOC值;此方法的缺陷是,电流传感器的采集存在一定误差,在使用积分进行SOC计算时,会造成累计误差,所以在不做矫正的情况下,SOC的误差会随时间的推移越来越大。

开路电压矫正(OCV):三元锂电池的开路电压与电池的荷电量有明确单调的对应关系,在充分静置后,通过测量当前单体电压,进行查表获取电池的SOC值;此方法的缺陷是,必须长时间静置,以保证单体电压相对稳定,不在变化,才能使用其单体电压进行查表,得到相对应的SOC值,但同时表格也必须要在数据也必须在不同温度下,使用当前温度下的可用容量来进行测试,并记录下不同SOC下的单体数据。

内阻法:三元锂电池的电池内阻与SOC之前存在着一定的关系,不同的内阻之间也能通过查表估算出SOC值,但其缺陷是不同的SOC之间,内阻变化太小,且受温度影响较大,测量精度要求过高,估算出的SOC值很难达到精度要求,基本上不推荐使用此方法。

卡尔曼滤波算法:引入时域的概念,就是把一个过程看作是在时间轴上连续播放的无数状态集合。用状态方程描述动态过程,用测量方程描述观测信息,用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值相互迭代,更新对状态变量的估计。通过对电池模型的搭建,对输入模型的各种采集信息,电流、电压、温度、内阻等电池信息,进行有效的干扰过滤,预测出SOC变化后的准确位置。电池模型必须准确反映电池特性,一旦模型搭建不准确,会导致SOC估算误差升高,其精度可能还不如前提到的安时积分和开路电压矫正算法。电池模型搭建难度高,各品牌差异大,导致想要完美的使用卡尔曼滤波算法,还存在一些障碍。

卡尔曼滤波基础上延伸出来的各种算法,已应用于多种测算领域中,并且各电池管理系统厂商均相继研究此算法,目前已成为SOC估算算法中较为主流的成员之一。

神经网络算法:现今人工智能大流行的背景下,神经网络法同样可以应用于SOC估算。通过搭建神经网络模型,输入电池包电流和端电压,即可估算SOC值。但此算法必须提供足够数量的电压、电流与SOC之间正确对应的数据,且覆盖各种工况,才能够使模型输出SOC估算值较为准确。

理论上神经网络算法是最为理想的估计方法之一,只是应用需求非常苛刻,需要大量的数据积累和计算芯片强大的计算能力,就目前的情况而言,此方法还处于理论研究阶段,未能得到实际应用。

虽然各种SOC估算方法并不能100%精确估算SOC值,每种算法均有各自的缺陷,但如果能够合理利用每种算法,并将其融合,取长补短,再根据实际应用情况加入合理的估算策略,也能够大大提高SOC的估算精度,从而达到日常使用需求。

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