리튬 배터리 BMS의 소프트웨어 알고리즘 및 제어 전략
새로운 에너지 산업이 급성장하는 순간, 리튬 배터리는 에너지 밀도 및 긴 사이클 수명과 같은 장점으로 인해 전기 자동차, 에너지 저장 시스템 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 리튬 배터리 시스템의 핵심 구성 요소로서 소프트웨어 알고리즘 및 제어 전략은 리튬 배터리의 성능, 안전 및 서비스 수명과 직접 관련이 있습니다. 이 기사는 리튬 배터리 BMS의 소프트웨어 알고리즘 및 제어 전략에 대한 심층적 인 토론을 수행하고 업계에서 고급 기술 및 응용 사례를 도입하는 데 중점을 둘 것입니다.
1. 리튬 배터리 BMS의 핵심 기능 및 소프트웨어 아키텍처
핵심 기능
- 배터리 상태 모니터링 :배터리의 전압, 전류, 온도 및 기타 주요 매개 변수와 같은 주요 매개 변수의 실시간 수집 후 후속 상태 추정 및 제어 전략을위한 데이터 기반을 제공합니다.
- 배터리 상태 추정 :배터리의 충전 상태 (SOC), 상태 (SOH) 및 전력 상태 (SOP)를 정확하게 추정하는 것은 BMS의 지능형 배터리 관리의 열쇠입니다.
- 배터리 밸런싱 관리 :활성 또는 수동 밸런싱을 통해 배터리 팩에서 각 단일 셀의 일관성을 보장하고 배터리 팩의 서비스 수명을 연장하십시오.
- 충전 및 퇴원 통제 :배터리의 상태 및 작업 조건 요구 사항에 따르면, 충전 및 배출 공정은 과다 충전 및 과다 분비와 같은 비정상적인 조건의 발생을 방지하기 위해 합리적으로 제어됩니다.
- 열 관리 제어 :배터리 온도를 모니터링하고 팬 냉각 또는 난방 필름을 켜는 등 적절한 조치를 취하여 배터리가 적절한 온도 범위 내에서 작동하여 배터리 성능 및 안전성을 향상시킵니다.
- 결함 진단 및 보호 :배터리 시스템의 작동 상태에 대한 실시간 모니터링, 결함의 적시 감지 및 진단, 회로 절단, 경보 등과 같은 보호 조치를 취하여 결함 확장을 방지하고 시스템 안전을 보장합니다.
소프트웨어 아키텍처
- 실시간 운영 체제 (RTO) 또는 베어 메탈 프로그램 :BMS의 기능을 실시간으로 효율적으로 실행할 수 있도록 타이밍 제어 및 작업 스케줄링을 담당합니다.
- 응용 프로그램 계층 소프트웨어 :배터리 상태 추정, 충전 및 배출 제어 및 결함 진단과 같은 핵심 기능 구현은 BMS의 핵심 부분입니다.
- 사용자 인터페이스 :데이터 시각화, 시스템 매개 변수 구성 및 진단 정보를 제공하여 사용자가 BMS 시스템을 모니터링하고 운영 할 수 있도록합니다.
2. 배터리 상태 추정 알고리즘
SOC 추정
- 수륙 양용 통합 방법 :전류를 통합하여 배터리의 충전 및 배출량을 계산하여 SOC 값을 얻습니다. 이 방법은 간단하고 사용하기 쉽지만 장기 사용 중 현재 센서 오류 축적 및 배터리 자체 전하와 같은 요인에 의해 쉽게 영향을 받기 때문에 추정 오차가 증가합니다.
- 개방 회로 전압 방법 :배터리의 개방 회로 전압과 SOC 사이의 대응에 기초한 추정. 배터리가 일정 기간 동안 남아있게 된 후, 개방 회로 전압을 측정하고 사전 확립 된 오픈 회로 전압 -Soc 곡선과 비교하여 현재 SOC 값을 얻습니다. 이 방법은 정확도가 높지만 배터리 온도 및 노화와 같은 요인으로 인해 개방 회로 전압 SOC 곡선이 변경되고 보상이 필요합니다.
- 칼만 필터링 방법 :배터리 전압, 전류, 온도 등과 같은 여러 소스 정보를 융합시키고 SOC 추정치를 실시간으로 업데이트하며 측정 노이즈 및 모델 오류를 억제 할 수있는 상태 공간 모델을 기반으로 한 재귀 알고리즘입니다. 높은 추정 정확도와 강한 간섭 능력을 가지고 있습니다. 현재 가장 진보 된 SOC 추정 방법 중 하나이지만 계산 볼륨은 비교적 크며 프로세서 성능에 대한 요구 사항이 높습니다. 예를 들어, 비선형 시스템을 처리 할 때 확장 된 Kalman 필터링 (EKF) 알고리즘은 근사치를 선형화하여 배터리의 SOC를 추정하여 추정 오차를 5%미만으로 제어 할 수 있습니다.
SOH 평가
- 용량 테스트 방법 :SOH는 배터리의 완전한 충전 및 방전 사이클을 수행하고 실제 용량 대 공칭 용량의 비율을 측정하여 결정됩니다. 이 방법은 정확도가 높지만 배터리의 깊은 충전 및 배출이 필요하므로 오랜 시간이 걸리고 배터리에 특정 노화 효과가 있습니다. 일반적으로 오프라인 테스트 및 배터리 평가에 사용됩니다.
- 내부 저항 테스트 방법 :노화가 증가함에 따라 배터리의 내부 저항이 증가합니다. SOH는 배터리의 내부 저항의 변화를 측정하여 추정 할 수 있습니다. 그러나 단독으로 사용될 때이 방법은 온도 및 SOC와 같은 요인에 취약하며 다른 방법과 함께 포괄적 인 평가가 필요합니다.
- 데이터 패턴 인식 방법 :인공 신경망, 지원 벡터 머신 등과 같은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 배터리의 과거 데이터 및 실시간 실행 데이터를 배우고 분석하고 배터리의 건강 상태 모델을 설정하며 입력 기능 데이터를 기반으로 SOH를 예측하십시오. 이 방법은 높은 추정 정확도와 적응성으로 배터리 데이터에서 복잡한 비선형 관계를 채굴 할 수 있지만 많은 양의 교육 데이터 및 전문 데이터 처리 및 분석 기능이 필요합니다.
3. 배터리 균형 제어 전략
수동적 이퀄라이제이션
- 원칙:배터리 팩에 저항을 연결함으로써, 더 높은 전압을 갖는 단일 셀의 과잉 전기 에너지는 열 에너지 형태로 소비되므로 각 단일 셀의 전압이 일관되게되는 경향이있다.
- 장점 :간단한 회로, 저렴한 비용, 성숙한 기술 및 높은 신뢰성.
- 단점 :충전 공정에만 적합한 저에너지 활용률, 저속 등화 속도에만 적합하며 대용량 배터리 팩에는 적합하지 않습니다.
활성 평등
- 원칙:배터리 팩에 더 높은 에너지를 갖는 단일 배터리의 에너지는 특정 회로 (예 : 양방향 DC-DC 컨버터, 변압기 등)를 통해 에너지가 낮은 단일 배터리를 통해 에너지가 낮은 단일 배터리로 적극적으로 전달되어 에너지 재 할당 및 이퀄라이제이션을 달성합니다.
- 장점 :고 에너지 활용률, 빠른 균형 속도, 양방향 조정, 대용량, 높은 스트링 배터리 팩에 적합하면 배터리 팩의 전반적인 성능 및 서비스 수명을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.
- 단점 :회로는 복잡하고 비용이 높고 제어 정확도가 높습니다.
평형 전략 최적화
- 퍼지 제어 알고리즘을 기반으로합니다.단일 전압 및 온도의 차이와 같은 배터리 팩의 실시간 상태에 따라 이퀄라이제이션 임계 값 및 이퀄라이제이션 전류를 동적으로 조정하고,이면 효율을 향상시키고 에너지 손실을 줄이기 위해 전압 차이가 큰 단일 배터리에 우선 순위를 부여합니다.
- 유전자 알고리즘 기반 :생물학적 진화 과정을 시뮬레이션하고 평형 경로 및 매개 변수를 최적화하고, 더 나은 평형 효과와 더 높은 에너지 활용을 달성하기 위해 최적의 평형 제어 전략을 찾는 것.
4. 충전 및 배출 제어 전략
충전 제어 전략
- 일정한 전류 및 일정한 전압 충전 방법 :이것은 현재 가장 일반적으로 사용되는 리튬 배터리 충전 방법입니다. 충전 초기 단계에서 배터리는 일정한 전류로 충전됩니다. 배터리 전압이 특정 값에 도달하면 충전이 끝날 때까지 일정한 전압 충전으로 전환됩니다. 이 방법은 충전 효율을 효과적으로 향상시키고 충전 시간을 줄이며 배터리에 대한 과충전을 피할 수 있습니다.
- 다단계 충전 방법 :충전 프로세스를 사전 충전, 일정한 전류 충전, 일정한 전압 충전, 부동 충전 등과 같은 여러 단계로 나누어 배터리의 상태 및 요구 사항에 따라 다른 충전 전류 및 전압이 다른 단계에서 사용되어 충전 효율과 배터리 성능을 향상시키고 배터리 수명을 확장합니다.
- 지능형 충전 전략 :배터리 상태 추정 및 실시간 모니터링 데이터를 기반으로 충전 전류 및 전압을 동적으로 조정합니다. 예를 들어, 배터리의 SOC, SOH, 온도 및 기타 매개 변수를 기반으로 충전 곡선은 최적화되고 개인화 된 충전이 달성되며 충전 안전 및 효율이 향상됩니다.
방전 제어 전략
- 과도한 차지 보호 :배터리 전압을 실시간으로 모니터링하십시오. 단일 배터리의 전압이 설정된 과량 방전 임계 값보다 낮은 경우 배터리가 깊게 방전되는 것을 방지하고 배터리의 돌이킬 수없는 손상을 피하기 위해 방전 회로를 제 시간에 절단하십시오. 예를 들어, 리튬 철 포스페이트 배터리의 과도한 차지 임계 값은 일반적으로 약 2.5V이며, 3 원 리튬 배터리의 과도한 차지 임계 값은 약 2.8V입니다.
- 전력 제한 및 동적 조정 :배터리 과부하를 피하기위한 배터리 상태 및 작업 조건 요구 사항에 따라 배출 전력을 제한하십시오. 전기 자동차와 같은 응용 분야에서는 배터리의 안전한 작동을 보장하고 동시에 차량의 전력 성능 및 범위를 개선하기 위해 차량의 주행 상태, SOC 및 배터리 온도와 같은 요소에 따라 방전 전력을 동적으로 조정할 수 있습니다.
- 방전 평등 제어 :배터리 이퀄라이제이션 관리와 결합하여 전압이 저렴한 단일 셀에서 적절한 이퀄라이제이션 조정이 수행되므로 배터리 팩은 방전 프로세스 중에 일관성이 우수하게 유지되고 배터리 팩의 전반적인 방전 성능 및 서비스 수명을 향상시킵니다.
5. 열 관리 제어 전략
온도 모니터링 및 조기 경고
- 다중 점 모니터링 :배터리 팩의 주요 위치에 여러 온도 센서를 배치하여 배터리의 온도 분배를 실시간으로 모니터링하십시오. 다른 위치에서 온도 데이터를 수집함으로써 배터리 팩의 열 상태를보다 정확하게 이해하여 열 관리 및 제어의 기초를 제공 할 수 있습니다.
- 온도 경고 :온도 경고 임계 값을 설정하십시오. 배터리 온도가 경고 범위를 초과하면 시스템이 해당 조치를 취하도록 상기시켜 경보 신호가 제 시간에 발행됩니다. 예를 들어, 배터리 온도가 45 °에 도달하면 고온 경고가 발행됩니다. 온도가 0 ℃ 아래로 떨어지면 저온 경고가 발행됩니다.
열 소산 제어 전략
- 공냉식 열 소산 :팬과 기타 장비를 사용하여 배터리 팩 주위의 공기 흐름을 가속화하여 배터리로 생성 된 열을 제거하십시오. 팬 속도를 제어함으로써 배터리 온도 및 방전 전력과 같은 요인에 따라 열 소산 강도를 동적으로 조정하여 배터리 온도가 합리적인 범위 내에 있는지 확인하십시오. 예를 들어, 전기 자동차가 고속으로 구동되거나 배터리가 고전력으로 배출되면 팬 속도가 높아지고 열산 효과가 향상됩니다.
- 액체 냉각 열 소산 :고출력 및 대용량 배터리 시스템의 경우 액체 냉각 열 소산이 채택됩니다. 냉각수를 순환시켜 배터리에 의해 생성 된 열이 빠르게 전달되고 방출됩니다. 액체 냉각 열 소산은 고열 소산 효율과 고온 제어 정확도의 장점을 가지고있어 배터리 팩의 온도 구배를 효과적으로 줄이고 배터리의 성능과 수명을 향상시킬 수 있습니다.
난방 제어 전략
- 저온 예열 :저온 환경에서 배터리 온도가 특정 값 (예 : 0 ° C) 아래로 떨어지면 가열 필름 또는 PTC 히터와 같은 가열 장치를 활성화하여 배터리 팩을 예열하고 온도를 적절한 작동 범위로 올리십시오. 예열 과정에서 과도한 가열로 인한 배터리 손상을 피하기 위해 가열 전력 및 가열 시간을 제어해야합니다.
- 온도 평등 제어 :가열 공정 동안, 배터리 팩의 각 셀의 온도는 합리적인 제어 전략을 통해 국부 과열 또는 과도한 온도 차이를 피하기위한 합리적인 제어 전략을 통해 고르게 상승합니다. 예를 들어, 구역 가열 제어는 배터리 팩 온도의 균일 한 분포를 달성하기 위해 각 영역의 온도에 따라 가열력을 조정하는 데 사용됩니다.
6. 결함 진단 및 보호 전략
결함 진단 알고리즘
- 규칙 기반 진단 :배터리 전압, 전류, 온도 및 기타 매개 변수의 비정상적인 특성을 기반으로 일련의 진단 규칙을 공식화하십시오. 모니터링 된 매개 변수가 사전 설정 안전 범위를 초과하거나 돌연변이가있는 경우, 해당 진단 규칙이 트리거되어 결함의 유형 및 위치를 결정합니다. 예를 들어, 배터리 전압이 갑자기 0으로 떨어지면 단락 결함이있을 수 있다고 판단됩니다.
- 통계 방법 :역사적 데이터와 통계 모델을 사용하여 배터리 매개 변수의 변화하는 추세와 상관 관계를 분석하십시오. 평균, 분산, 상관 계수 등과 같은 배터리 매개 변수의 통계적 특성을 분석함으로써 배터리 성능 저하 및 잠재적 결함은 적시에 발견됩니다. 예를 들어, 배터리의 내부 저항이 점차적으로 증가하고 특정 임계 값을 초과하면 배터리가 노화 고장을 경험할 수있는 것으로 예측됩니다.
- 기계 학습 방법 :배터리의 정상적이고 비정상적인 동작 패턴을 식별하기 위해지지 벡터 기계, 랜덤 포레스트, 신경망 등과 같은 기차 기계 학습 모델. 많은 양의 배터리 작동 데이터를 입력 함으로써이 모델은 배터리의 특성과 동작 패턴을 학습하여 자동 진단 및 조기 결함 경고를 달성 할 수 있습니다. 기계 학습 방법은 진단 정확도와 적응성이 높지만 많은 양의 교육 데이터 및 전문 모델 교육 기술이 필요합니다.
실패 보호 조치
- 컷오프 회로 :단락, 과충전, 과전가 등과 같은 심각한 결함이 진단되면 배터리 충전 및 방전 회로를 제 시간에 절단하여 오류가 늘어나지 않도록 배터리 및 시스템의 안전성을 보호합니다. 예를 들어, MOSFET 또는 릴레이의 켜기 및 오프를 제어하여 회로를 신속하게 차단하십시오.
- 결함 경보 및 표시 :결함이 발생한 경우, 사용자 또는 시스템 관리자에게주의를 기울 이도록 상기시키기 위해 가청 및 가벼운 경보 신호가 발행됩니다. 동시에 고장 유형 및 관련 정보는 고장 표시등 또는 디스플레이 화면을 통해 표시되므로 문제 해결 및 처리가 용이합니다.
- 결함 격리:에너지 저장 시스템과 같은 대형 배터리 시스템에서 배터리 모듈 또는 클러스터가 실패하면 결함이있는 부분은 결함의 확산을 방지하고 시스템의 정상적인 작동을 보장하기 위해 DC 회로 차단기, 퓨즈 및 기타 장비를 통해 전체 시스템에서 분리됩니다.
7. 커뮤니케이션 관리 전략
통신 프로토콜 선택
- 캔 버스 프로토콜 :고속 통신 기능, 낮은 비트 오류율 및 다중 노드 연결 지원의 장점이 있습니다. 전기 자동차, 에너지 저장 시스템 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. CAN 버스는 BMS와 차량 컨트롤러, 충전기, 인버터 및 기타 장치 간의 효율적인 통신을 실현하여 데이터 전송의 정확성과 신뢰성을 보장 할 수 있습니다.
- RS-485 프로토콜 :장거리 통신에 적합하며 강력한 간섭 방지 능력 및 많은 연결된 노드의 특성을 지니고 있으며, 종종 대규모 에너지 저장 시스템의 모니터링 및 관리에 사용됩니다. RS-485 버스를 통해 여러 BMS 슬레이브 장치를 마스터 장치에 연결하여 중앙 집중식 모니터링 및 관리를 달성 할 수 있습니다.
- 무선 통신 프로토콜 :such as Bluetooth, Wi-Fi, ZigBee, etc., which can be used for wireless communication between BMS and mobile devices, host computers, etc. The wireless communication method has the advantages of easy installation and high flexibility, which facilitates users to monitor the battery status and configure parameters in real time.
데이터 관리 및 전송 최적화
- 데이터 수집 및 처리 :데이터 수집 빈도 및 정확도를 합리적으로 설계하고 배터리의 상태 및 애플리케이션 요구 사항에 따라 주요 매개 변수 데이터를 수집하십시오. 수집 된 데이터는 데이터의 정확성과 신뢰성을 향상시키고 후속 상태 추정 및 제어 전략에 대한 고품질 데이터 지원을 제공하기 위해 필터링, 보정, 융합 및 기타 처리됩니다.
- 데이터 전송 최적화 :데이터 전송 볼륨을 줄이고 전송 효율을 향상시키기 위해 데이터 압축 및 포장 기술을 채택합니다. 동시에, 통신 데이터 프레임 구조를 최적화하여 데이터 전송의 무결성과 실수를 보장하십시오. 예를 들어, CAN 버스 통신에서 데이터 충돌 및 전송 지연을 피하기 위해 데이터 프레임의 ID 및 길이가 합리적으로 할당됩니다.
8. 실제 적용 사례 및 산업 동향
실제 신청 사례
- 전기 자동차 :전기 차량 프로젝트에서, 확장 된 Kalman 필터링 알고리즘에 기초한 SOC 추정 방법이 채택되어 다단계 충전 제어 전략 및 수동 이퀄라이제이션 관리와 결합하여 고정식 상태 추정 및 배터리의 효과적인 관리를 달성합니다. BMS 시스템은 배터리 상태 및 차량 구동 요구에 따라 충전 전류 및 전압을 동적으로 조정하고 배터리의 충전 및 방전 공정을 최적화하며 차량의 순항 범위 및 배터리 수명을 향상시킬 수 있습니다. 동시에, 차량 컨트롤러의 CAN 버스와의 통신을 통해 배터리 상태 정보는 실시간으로 전송되어 차량의 안전한 작동을 보장합니다.
- 에너지 저장 시스템 :대규모 에너지 저장 발전소에서는 대규모 리튬 배터리 팩의 효율적인 관리 및 제어를 달성하기 위해 퍼지 제어 알고리즘을 기반으로 한 활성 이퀄라이제이션 기술 및 열 관리 전략과 결합 된 분산 BMS 아키텍처가 채택됩니다. BMS 시스템은 다중 점 온도 모니터링 및 지능형 열 소산 제어를 통해 충전 및 배출 중에 배터리 팩의 온도 균일 성과 안전성을 보장합니다. 동시에, 에너지 저장 시스템 및 원격 모니터링 센터의 무선 통신 기술, 데이터 전송 및 원격 모니터링을 사용하여 에너지 저장 시스템의 운영 상태의 실시간 모니터링 및 관리를 용이하게하고 에너지 저장 시스템의 신뢰성과 유지 가능성을 향상시킵니다.
업계 동향
- 지능적이고 적응적인 제어 :미래의 리튬 배터리 BMS는보다 똑똑하고 적응 형 제어 기능이 있습니다. 인공 지능 및 기계 학습과 같은 기술을 도입함으로써 BMS는 배터리의 특성 및 작업 조건을 실시간으로 학습하고 제어 전략 및 알고리즘 매개 변수를 자동으로 조정하고보다 정확한 상태 추정을 실현하며보다 최적화 된 관리 제어를 실현하며 배터리 시스템의 성능 및 수명을 향상시킬 수 있습니다.
- 높은 정밀도 및 높은 신뢰성 :전기 자동차, 에너지 저장 및 기타 필드에서 리튬 배터리의 적용 규모가 계속 확장됨에 따라 BMS의 정확성 및 신뢰성 요구 사항도 증가하고 있습니다. BMS는 배터리 상태 모니터링 및 추정의 정확도를 향상시키기 위해보다 고급 센서 기술, 신호 처리 알고리즘 및 결함 진단 방법을 채택하면서 다양한 가혹한 작동 조건에서 BMS의 안정적인 작동을 보장하기 위해 시스템의 신뢰성 설계 및 중복 설계를 강화합니다.
- 통합 및 모듈성 : 리튬 배터리 BMS는 비용을 줄이고 시스템 확장 성과 유지 관리를 향상시키기 위해 통합 및 모듈성으로 이동합니다. BMS의 하드웨어 및 소프트웨어 기능은 다양한 애플리케이션 시나리오 및 배터리 구성에 따라 유연한 조합 및 확장을 용이하게하도록 모듈 식으로 설계되었습니다. 동시에 BMS는 배터리 팩, 인버터, 충전기 및 기타 장비와 깊은 통합되어보다 작고 효율적인 에너지 관리 시스템을 형성합니다.
- 다른 기술과의 통합 :리튬 배터리 BMS는 사물 인터넷, 빅 데이터 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술과 깊이 통합되어 원격 모니터링, 지능형 관리 및 배터리 시스템의 데이터 분석을 실현합니다. IoT 기술을 통해 BMS는 배터리의 실시간 데이터를 클라우드 플랫폼에 업로드하여 원격 모니터링 및 배터리 시스템의 결함 경고를 실현할 수 있습니다. 빅 데이터 및 클라우드 컴퓨팅 기술을 사용하여 많은 양의 배터리 작동 데이터를 분석하고 채굴하여 배터리 건강 관리, 성능 최적화 및 수명 예측에 대한 데이터 지원을 제공하며 리튬 배터리 기술의 지속적인 개발 및 진행을 촉진합니다.
요약하면, 리튬 배터리 BM의 소프트웨어 알고리즘 및 제어 전략은 리튬 배터리의 안전하고 효율적인 작동을 보장하는 핵심입니다. 배터리 상태 추정 알고리즘, 균형 잡힌 제어 전략, 충전 및 방전 제어 전략, 열 관리 제어 전략, 결함 진단 및 보호 전략 및 통신 관리 전략을 지속적으로 최적화함으로써 리튬 배터리의 성능, 수명 및 신뢰성을 향상시킬 수 있으며 리튬 배터리 시스템에 대한 새로운 에너지 산업의 수요가 증가 할 수 있습니다. 미래에는 기술의 지속적인 혁신과 진보로 리튬 배터리 BMS는 지능, 높은 정밀도, 높은 신뢰성, 통합 등을 더욱 획기적으로 만들고 리튬 배터리 산업의 개발에 대한 강력한 지원을 제공하고, 새로운 에너지 산업의 지속 가능한 개발을 촉진하며, 글로벌 에너지 변환 및 지속 가능한 개발 과정을 돕습니다.