ゼファーネットのロゴ

生成的データ インテリジェンス

サプライチェーンとロジスティクス

バッテリー管理システム (BMS): 充電状態と健康状態を測定するための包括的なガイド

プラトン再発行
プラトン再発行

日付：

閲覧数： 189

アラステア・ブライト、フリーライター。

の分野で バッテリー管理システム (BMS))、主な目的はバッテリーの安全性と寿命を確保することです。 この目標を達成できるかどうかは、バッテリーの継続的な監視と制御にかかっています。 充電状態 (SOC) & 健康状態 (SOH)。

BMS の本質的な機能と、以下を含む大規模プロジェクトにおける SOC と SOH を見積もるための手法を探ってみましょう。 バッテリーエネルギー貯蔵システム（BESS）。 ここで共有する洞察は、充電式バッテリーに依存し、BMS を必要とする可能性があるあらゆるシステムに適用できることに注意することが重要です。

バッテリー要件の考慮

充電式バッテリーは幅広い用途の電源として機能しますが、そのほとんどは、正確な SOC と SOH の計算に特に重点を置き、バッテリーの安全で耐久性のあるパフォーマンスを保証する BMS を必要とします。

先に進む前に、SOC と SOH を推定するために説明する方法が BESS プロジェクトのコンテキストで開発されたことを理解することが重要です。 ただし、これらの方法は、サイズや複雑さに関係なく、さまざまなシステムでの使用に適応できます。

バッテリーエネルギー貯蔵システム（BESS）

BESS は、充電式バッテリーを中心とした電気化学エネルギー貯蔵ソリューションです。 このシステムは、最適なタイミングでバッテリーを充電および放電することにより、必要に応じて電力を蓄積または放電できます。

バッテリー管理システム（BMS）

バッテリー管理システムは、バッテリーの監視と管理の両方の役割を果たします。 潜在的なリスクからバッテリーセルを保護しながら、バッテリーセルの状態を継続的に監視および制御します。 BMS の開発は、ハードウェア レベルとソフトウェア レベルの両方でサブシステムの設計を伴う多面的なプロセスです。

適切なバッテリーテクノロジーの選択

BMS を開発する際の最初の考慮事項の XNUMX つは、BESS 用のバッテリー テクノロジーの選択です。 バッテリー エネルギー貯蔵ソリューションでは、次のようなさまざまなバッテリー セル構成を採用できます。

  • リチウムニッケルマンガンコバルト酸化物
  • 鉛
  • ニッケルカドミウム
  • ナトリウム硫黄
  • 亜鉛臭素

バッテリーの化学的性質には幅広い組み合わせがあり、それぞれに独自の機能と特性があります。 BESS 仕様に適合するバッテリーを選択することが重要です。 たとえば、バッテリーの化学的性質によって熱耐性も異なるため、システムの動作条件は重要な要素です。 たとえば、リチウムイオン電池は 10°C ～ 40°C の範囲内で最適に動作します。

充電と放電

充電式バッテリーは、バッテリーの電荷を回復できる可逆的な電気化学反応により、複数回充電および放電できます。 さまざまな種類のバッテリーの充電と放電には、特定の推奨事項が適用されます。

たとえば、リチウム イオン バッテリーは、容量の 30% などの部分放電が発生した後でも、バッテリーに損傷を与える可能性のある完全なエネルギーの枯渇を避けながら再充電することをお勧めします。 ニッケル水素 (Ni-MH) バッテリーは、容量レベルに関係なく安全に充電できますが、長期間使用せずに保管または放置する場合は、定期的な充電が必要です。 鉛酸バッテリーは、サルフェーションや容量の損失を防ぐために、フル充電で保管する必要があります。

充電および放電の要件には、電圧、電流、温度の制限が含まれます。 これらの制限を超えると、バッテリーが損傷する可能性があります。

監視および制御のための BMS カスタム バッテリー管理アルゴリズム

BMS には、主要なパラメータを継続的に監視し、必要に応じて介入するカスタム バッテリー管理アルゴリズムが装備されています。 これらのアルゴリズムは、バッテリーが安全なパラメータ内で動作することを保証し、それによってバッテリーを早期の容量損失から保護し、寿命を延ばします。

充電状態 (SOC) の測定

充電状態の計算は、充電および放電プロセスを正確に制御してバッテリーを保護できるため、BMS の基本的な機能です。 バッテリーの性能を長期にわたって維持するには、正確な SOC 測定が非常に重要です。

健康状態 (SOH) の推定

健康状態の推定は、BMS のもう XNUMX つの重要な機能です。 ユーザーがバッテリーの性能を向上させるのに役立ち、劣化を早期に警告してバッテリー交換の必要性を示します。 SOH を知ることで、バッテリーの性能と、効率や信頼性を含むエネルギー貯蔵システム全体についての貴重な洞察が得られます。

SOC と SOH の推定における課題

SOCやSOHは、電圧や温度と異なり、物理量として直接測定することができません。 代わりに、正確に評価するにはさまざまな要因とパラメータを考慮する必要があります。 SOC の計算には次のパラメータが関係します。

  • ご年齢
  • サイクル寿命（充放電サイクル数）
  • 容量
  • 内部抵抗
  • エネルギースループット
  • 温度
  • 自己放電率
  • 電圧

SOC を評価するときは、次のパラメータを考慮する必要があります。

  • バッテリーの化学
  • 電圧
  • 電流プローブ
  • 容量
  • インピーダンス
  • 充放電速度
  • 温度

SOC と SOH の推定は困難な作業であり、BMS 開発者がこれらの特性を特定するのに役立つ簡単な公式はありません。 ただし、SOC および SOH の推定方法に関するさまざまな科学的研究や技術記事はオンラインで見つけることができます。 これらの方法の多くは、正確で信頼できると主張しています。

充電状態 (SOC) の推定

バッテリーの SOC を決定するには、直接測定、間接計算、予測技術、その他の技術など、複数のアプローチを使用できます。 最も一般的な方法のいくつかを次に示します。

開回路電圧 (OCV) 法

この方法は、バッテリーの残存容量または SOC と、電流負荷のない電圧である開回路電圧との関係に基づいています。 電圧と SOC 間の依存性が強いほど、測定の精度が高くなります。 この関係は通常、放電曲線で表され、バッテリーのデータシートで確認したり、実験測定を通じて作成したりできます。

OCV 法は、バッテリー特性の初期 SOC を決定するのに適しています。 ただし、放電曲線が平坦なリチウムベースのバッテリーではうまく機能しない可能性があります。 したがって、リチウム電池管理システムにおけるより正確な SOC 推定のために、OCV 法は他の測定手法と組み合わせられることがよくあります。

クーロンカウンティング (現在の積分)

この方法には、電流と電荷が流れるのにかかる時間の積から導出されるクーロンまたは電荷の量を計算することが含まれます。 クーロンカウントは広く使用されている方法ですが、その精度は基準点としての初期 SOC がわかっているかどうかに依存します。 実際には、SOC は定期的に 100% にリセットされることがよくあります。 BMS設計。 信頼性の高い SOC 推定には、正確な電流測定も重要です。

カルマンフィルタリング

カルマン フィルタリングは、電流、電圧、温度、内部抵抗、その他のパラメータなど、バッテリの入出力データの測定と分析に依存します。 このデータを使用して、カルマン フィルター アルゴリズムはバッテリーの電気モデルを構築し、さまざまな条件下での動作をシミュレートし、それに応じて SOC を推定します。 このアプローチはより複雑ですが、高品質の測定デバイスと適切に調整されたパラメーターと組み合わせることで、より正確な SOC 推定が可能になります。

モデルベースのアプローチ

モデルベースの技術では、バッテリーの電気化学的挙動の数学的モデルを使用して SOC を推定します。 このようなモデルは複雑で、バッテリー容量、内部抵抗などのパラメーターが必要です。 テブナン モデルや電気回路モデルなどの高度な電気化学モデルは、正確な SOC 推定値を提供できます。

AIと機械学習

人工知能と機械学習は、SOC 推定のための強力なツールとして登場しました。 これらの技術は、履歴データ、測定値、および関連パラメーターを活用して、SOC 推定の予測モデルを作成します。 このようなモデルは、さまざまなバッテリーの種類や動作条件に適応できるため、多用途かつ正確になります。 継続的な学習により、機械学習モデルは時間の経過とともに精度を向上させることができます。

電圧ベースの SOC 推定

電圧は測定して SOC を推定するために使用する簡単な指標ですが、その精度には限界があります。 この制限は、電圧放電曲線が比較的平坦なリチウムイオン電池で特に顕著です。 制限があるにもかかわらず、電圧ベースの SOC 推定は、多くのバッテリー管理システム、特に正確な SOC 測定が重要ではない定置型エネルギー貯蔵システムにとって、実用的でコスト効率の高いアプローチです。

精度を向上させるための方法の組み合わせ

バッテリー管理システムでは、SOC 推定の精度と堅牢性を向上させるために、これらの方法を組み合わせて使用​​することがよくあります。 ハイブリッド アプローチは、個々の方法の制限を補います。 OCV 法は一次推定器として使用できますが、クーロン カウンティングまたはカルマン フィルタリングを使用して初期推定値を修正することもできます。

健康状態 (SOH) の推定

健康状態の推定は、バッテリーの長期的な性能と劣化を予測する必要があるため、SOC 推定よりも困難になる可能性があります。 SOH の推定は、バッテリーの信頼性を確保するためのメンテナンスおよび交換戦略を最適化するための基礎となるため、重要です。 SOH の推定にはいくつかの方法が使用されます。

容量テスト: 完全に充電および放電してバッテリの容量を定期的にテストし、その結果を初期容量と比較することにより、SOH を推定する簡単かつ効果的な方法が得られます。 時間の経過による容量の減少は、SOH の損失を示します。

抵抗試験: バッテリーの内部抵抗を測定すると、バッテリーの状態についての洞察が得られます。 抵抗の増加は劣化の指標です。 インピーダンス分光法や電圧応答解析などのさまざまな方法を使用して、抵抗を決定できます。

サイクル寿命の推定: メーカーは多くの場合、バッテリーのサイクル寿命を指定します。 サイクル数を監視し、バッテリーが予想されるサイクル寿命にどの程度近づいているかを考慮することで、SOH の大まかな推定値を得ることができます。

経年変化モデルベースのアプローチ: 一部の高度なバッテリー管理システムでは、温度、電流、放電深度など、劣化に寄与するさまざまな要因を考慮した経年劣化モデルが使用されています。 これらのモデルは、より広範囲のパラメータを考慮することで、より正確な SOH 推定値を提供します。

機械学習： 機械学習モデルは履歴データに基づいてトレーニングされ、幅広いパラメーターに基づいて SOH を予測できます。 これらのモデルは、より多くのデータが利用可能になるにつれて精度が向上し、リアルタイムで SOH を推定できるようになります。

適切な推定方法の選択

SOC と SOH の推定方法の選択は、バッテリーの種類、対象用途、利用可能な計装とセンサー、バッテリー管理システムの複雑さなどのさまざまな要因に依存する必要があります。

高精度の SOC および SOH 測定を必要とするアプリケーションの場合は、カルマン フィルタリングやモデルベースのアプローチなどの高度な技術が推奨されます。 精度が重要ではないアプリケーションでは、電圧ベースの方法または複数の方法を組み合わせたハイブリッド アプローチが適切な場合があります。 リアルタイム アプリケーションでは、機械学習ベースのアプローチにより柔軟性と適応性を実現できます。

どの方法を選択しても、正確な SOC および SOH 推定値を維持するには、定期的な校正と検証が不可欠です。

まとめ

バッテリー管理システムは、特にバッテリーエネルギー貯蔵システムや充電式バッテリーに依存するその他のアプリケーションにおいて、バッテリーの性能と寿命にとって重要なコンポーネントです。 充電状態 (SOC) と健康状態 (SOH) を正確に測定することは、バッテリーの動作を最適化し、安全性を確保し、バッテリー寿命を延ばすために不可欠です。 SOC および SOH の推定方法の適切な選択はさまざまな要因に依存し、アプリケーションの特定のニーズに合わせて調整する必要があります。

実際には、最も正確な結果を得るために、複数の方法を組み合わせて使用​​することがよくあります。 機械学習や AI などのテクノロジーの最新の進歩は、SOC および SOH の推定機能を強化する役割をますます果たしています。 バッテリー技術が進化し続けるにつれて、これらの重要なエネルギー貯蔵コンポーネントを効果的に管理および維持するためのツールや技術も進化します。 バッテリー管理システムの開発者は、自社のシステムを分野の最先端に保つために、これらの開発の最新情報を常に把握する必要があります。

スポット画像

最新のインテリジェンス

スポット画像

著作権 @ 2024 Plato Technologies Inc.