BMS 배터리 상태 추정: SOC, SOH 및 SOP 주요 통찰력

오늘날의 새로운 에너지 시대에 배터리 기술은 전기차에서 재생 에너지 시스템, 모든 종류의 전자 제품까지 모든 곳에 적용됩니다.배터리 시스템의 핵심 부품으로, 주요 책임 중 하나는 충전 상태 (SOC), 상태 (SOH) 및 전력 상태 (SOP) 를 포함하여 배터리의 상태를 정확하게 추정하는 것입니다.이러한 상태 매개 변수들의 정확한 추정은 효율적인, 배터리의 안전하고 신뢰할 수있는 작동.

SOC: 남은 배터리 전력을 정확하게 제어합니다.

SOC (State of Charge) 는 배터리의 충전 상태입니다. 남은 배터리 전력과 전체 용량 사이의 비율 관계를 반영합니다.그리고 그것은 직관적으로 배터리의 "용량 마진"을 표시합니다. 마치 자동차의 연료 지표처럼요.다음은 몇 가지 일반적인 SOC 추정 방법과 그 특징입니다.

• 양서류 통합 방법:SOC 값을 얻기 위해 전류를 통합하여 배터리의 충전 및 배열량을 계산합니다. 이 방법은 간단하고 사용하기 쉽습니다. 그러나 장기 사용 시,전류 센서의 오류의 축적 및 배터리의 자발 배열로 인해, SOC 추정 오류가 증가 할 수 있습니다. 따라서 추정 정확성을 향상시키기 위해 배터리를 정기적으로 완전히 충전해야합니다.
• 오픈 서킷 전압 방법:배터리의 오픈 서킷 전압과 SOC 사이의 대응에 기초한 추정그 오픈 서킷 전압을 측정하고 현재 SOC 값을 얻기 위해 미리 설정 된 오픈 서킷 전압-SOC 곡선과 비교합니다.이 방법의 장점은 높은 정확성을 가지고 있으며 배터리의 자기 방열에 영향을받지 않지만 배터리가 정적 상태에 있어야한다는 것입니다.그리고 개방 회로 전압-SOC 곡선은 배터리의 온도와 노화와 같은 요인에 의해 변경됩니다.따라서 이러한 요소들은 보완되어야 합니다.
• 칼만 필터링 방법:이것은 상태 공간 모델에 기반한 재귀 알고리즘으로 배터리 전압, 전류, 온도 등 여러 소스 정보를 융합하여 SOC 추정치를 실시간으로 업데이트합니다.측정 소음 및 모델 오류를 억제합니다.그것은 높은 추정 정확도와 강력한 반 간섭 능력을 가지고 있으며 현재 가장 진보 된 SOC 추정 방법 중 하나입니다.이 방법의 계산 금액은 상대적으로 크며 프로세서의 높은 성능을 요구합니다..

SOH: 배터리의 건강에 대한 통찰력

SOH (건강 상태) 는 새로운 배터리와 비교하여 배터리의 성능 저하 정도를 반영하는 배터리의 건강 상태를 나타냅니다.그리고 배터리 수명과 신뢰성을 평가하는 중요한 지표입니다.다음은 일반적으로 사용되는 SOH 추정 방법의 몇 가지입니다:

• 용량 테스트 방법:SOH는 배터리의 완전한 충전 및 배하 순환을 수행하고 실제 용량과 명목 용량의 비율을 측정함으로써 결정됩니다.이 방법은 배터리의 용량 약화를 직접 반영 할 수 있습니다., 높은 정확성으로, 그러나 배터리의 깊은 충전 및 배열을 필요로, 시간이 오래 걸리고 배터리에 특정 노화 효과를 가지고 있습니다. 따라서,일반적으로 배터리의 오프라인 테스트 및 평가에 사용됩니다..
• 내부 저항 테스트 방법:배터리의 내부 저항은 노화 증가에 따라 증가하므로 배터리의 내부 저항의 변화를 측정하여 SOH를 추정 할 수 있습니다.이 방법은 간단하고 쉽게 구현 할 수 있으며 어느 정도 배터리의 노화 추세를 반영 할 수 있습니다.그러나 SOH를 평가하기 위해 내부 저항 변화에만 의존하는 것은 내부 저항도 온도와 SOC와 같은 요인에 의해 영향을 받기 때문에 특정 한계가 있습니다.
• 데이터 패턴 인식 방법:인공신경 네트워크, 지원 벡터 기계 등과 같은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 배터리의 역사 데이터와 실시간 실행 데이터를 배우고 분석합니다.배터리의 건강 상태 모델을 설정합니다.이 방법은 배터리 데이터에서 복잡한 비선형 관계를 추출할 수 있으며 높은 추정 정확성과 적응력을 갖습니다.하지만 많은 양의 훈련 데이터와 전문적인 데이터 처리 및 분석 능력을 필요로 합니다..

SOP: 배터리 전력 능력을 정확하게 평가합니다.

SOP (State of Power) 는 배터리가 특정 순간에 안전하게 출력하거나 흡수 할 수있는 최대 전력을 의미합니다. 전기 자동차와 같은 고전력 애플리케이션에 특히 중요합니다.다음은 여러 SOP 추정 방법과 그 특징입니다.:

• 배터리 모델에 기초한 추정 방법:배터리의 SOC, 온도, 전류 등 배터리의 상태 정보를 결합하여 동등한 회로 모델 또는 열역학적 모델을 설정함으로써배터리의 내부 저항과 같은 매개 변수이 방법은 배터리의 전력 특성을 정확하게 반영 할 수 있습니다.하지만 모델 설정과 매개 변수 식별은 비교적 복잡합니다., 그리고 배터리의 모델 정확성과 컴퓨팅 기능이 필요합니다.
• 기계 학습 방법:기계 학습 알고리즘을 사용하여 배터리의 전력 역사 데이터와 관련 상태 특성을 배우고 훈련하고, 신경 네트워크, 의사 결정 나무,등등이 방법은 대량의 역사 데이터를 기반으로 자동으로 배터리의 전력 특성을 학습 할 수 있으며 강력한 적응력과 반 간섭 능력을 가지고 있습니다.하지만 모델 훈련 과정에서 많은 양의 정확한 데이터가 필요합니다., 그리고 모델의 해석성은 상대적으로 낮습니다.

배터리 상태를 추정하는 응용 시나리오

• 전기차:정확한 SOC 추정치로 전기차 운전자가 전력 부족으로 인한 운전 중단을 피하기 위해 신뢰할 수있는 범위 정보를 제공 할 수 있습니다.SOH 평가는 배터리의 사용 수명을 예측하고 배터리를 유지 보수하거나 교체하도록 사용자에게 즉시 상기시킵니다.; SOP 추산은 배터리 과부하와 손상을 피하는 동시에 가속 및 등반과 같은 높은 전력 조건에서 차량이 정상적으로 작동 할 수 있음을 보장 할 수 있습니다.차량의 안전성과 신뢰성을 향상시키는 것.
• 재생 에너지 시스템:태양광과 풍력 같은 재생에너지 발전 시스템에서는BMS 의 배터리 상태 의 정확 한 추정 은 에너지 저장 시스템 의 효율적 인 사용 과 안정적 인 운영 을 보장 할 수 있다배터리의 충전 및 배열 과정을 합리적으로 관리하고, SOC와 SOP에 따라 에너지 분배와 스케줄링을 최적화함으로써,신재생에너지 이용률 향상 및 전력 공급 안정성, 배터리의 사용 수명을 연장하고 시스템의 유지보수 비용을 줄입니다.

개발 추세

배터리 기술의 지속적인 발전과 애플리케이션 수요의 증가와 함께 BMS 배터리 상태 추정 기술도 끊임없이 혁신하고 개선되고 있습니다.배터리 상태 추정치는 다음 방향으로 발전할 것입니다.:

• 더 높은 정확성과 신뢰성:더 발전된 센서 기술, 신호 처리 알고리즘 및 데이터 퓨전 방법으로 SOC, SOH 및 SOP 추정의 정확성과 신뢰성이 더욱 향상됩니다.추정 오류와 불확실성이 감소합니다., 그리고 배터리의 정교한 관리와 안전한 운영에 대한 더 강력한 지원.
• 더 똑똑한 알고리즘:심층 학습과 강화 학습과 같은 인공 지능 기술은 배터리 상태 추정에 널리 사용될 것입니다.BMS가 배터리의 복잡한 특성을 자동으로 학습할 수 있도록 하는