可逆容量の定義は何ですか？

余剰容量の蓄積を指し、バッテリーは残りのサイズの後など、一定期間後などのエネルギー貯蔵装置を使用します。一般的なバッテリーモデリング手法は、2つのカテゴリに分類できます。1つは物理モデリング手法です。もう1つの種類は、システム同定とパラメーター推定モデリング手法です。

指定された条件（放電の強さ、放電電流、放電終了電圧を含む）のバッテリーは、バッテリー容量、単位、またはah minと呼ばれる電気または放電時間を送信しました。カーバッテリーは、化学物質を変換できるリバーシブルDC電源です。エネルギーを電気に変換し、電気エネルギーを化学エネルギーに変換することもできます。これは、発電機と並行して行われます。

バッテリーは長時間する必要はなく、ゆっくりと自分で放電して廃棄します。したがって、定期的に車を始動してバッテリーを充電する必要があります。別の方法でバッテリーの2つの電極を引き下げ、プラグを抜きます。プラスとマイナスの両方の電極スレッドに注意を払う必要がある電極カラム、最初にマイナスの線を削除するか、マイナスとシャーシの接続を削除します。次に、バッテリーの寿命の反対側にあるプラス記号（+）で引っ張ってある程度、一定の期間交換する必要があります。交換が同じ順序に従う必要があるが、アップ電極ワイヤでは、対照的に、順序は最初に正を取り、次にカソードを接続します。

残りの容量とは、残りのサイズを一定時間使用した後などのバッテリーエネルギー貯蔵装置を指します。

バッテリーは、その容量が小さく、防爆性、電圧安定性、汚染なし、軽量、高放電性能、メンテナンスの手間が少なく、低価格であるため、郵便および電気通信、電力、輸送、航空宇宙、緊急照明、軍事で広く使用されています。バッテリーはすでにシステムの重要なコンポーネントの1つになっており、機器全体の信頼性の高い操作の安全で信頼性の高い操作に直接関係していますが、使用中のプロセスでは、容量が残っているため、予測、事故による軽度、悲劇的な結果を予測するため、効率的なバッテリー管理システムを確立する必要があります。バッテリーの残存容量を予測するための正確で信頼性の高いものが、バッテリー管理システムが最も基本的で最もタスクになります。

バッテリーの残量を示すために、国内外のSOCの充電状態（充電状態）で広く使用されています。バッテリー容量の持続可能な供給と健康の重要なパラメーターを直接反映しています。バッテリーの種類、目的、および外部環境、多くの要因の影響、予測方法、使用されるさまざまなバッテリーモデルも異なります。一般的なバッテリーモデリング方法は、物理モデリング方法とシステム同定およびパラメーター推定モデリング方法の2つのカテゴリに分類できます。 。

予測する物理モデリング手法

（1）放電実験法最も信頼性の高い推定方法として一般に認められている放電試験バッテリーの連続放電電流の一定の放電比によると、放電電流と時間の積が余剰容量になります放電試験法主に実験室でのバッテリー充電効率の推定精度の計算、検査、またはバッテリーのメンテナンスに使用され、すべてのセルに適用されます。ただし、この方法には2つの明らかな欠点があり、多くの時間が必要であり、人間のセルは進行中の作業を中断する必要がありました。リアルタイムのオンライン予測ができません。静的バックアップバッテリーの場合は使用できますが、重要な場合、この方法では特定のリスクがあります。これは、放電中に、主電源の問題または主電源の中断が発生すると、システムがバッテリーバックアップなしで実行されるためです。 、システム全体が麻痺し、計り知れない損失を引き起こします。

（2）アン法：本質がブラックボックスとしてのバッテリーである場合、バッテリー電力に流入するアン法は、内部および外部の構造のバッテリー電気的特性を考慮せずに、バッテリー電力からの電力と一定の比率関係を持ちます。したがって、この種の方法はすべての種類のバッテリーに適用されます。ご覧のとおり、初期値の問題でアン法を適用するには、充電と放電の効率を正確に計算するための校正が必要であり、電流を正確に測定する必要があります。電流測定は、計算誤差を引き起こし、高温状態および電流誤差揮発性の状況で長期間積分累積誤差が存在するため、アン法を使用する実際のアプリケーションでは、一般的に使用環境および使用条件に従って、充電および放電を考慮する必要がありますレート、温度、バッテリーの経年劣化、自己放電率、およびその他の補正する要素。

（3）密度法密度法は主に鉛蓄電池で使用されます。電解液の密度を充電する過程で高くなるため、放電過程を徐々に減らし、電池容量の密度と一定の線形関係があります。 、電解質の密度を測定することにより、サイズを予測することができます。主にオープンタイプの鉛蓄電池で使用される電解質密度法を測定する必要があるため、センサーのより高い精度を開発できる場合は、容量の密度非常に重要な場合には、密閉型バッテリーの製造に組み込むことができます。

（4）開回路電圧法開回路電圧とは、開回路状態のバッテリーの電圧であり、バッテリーの起電力に近い値です。開回路電圧法は、バッテリーの残留容量に基づいています。開回路電圧とセットアップとの特定の線形比例関係は、開回路電圧を測定することにより、残留容量のサイズによって直接決定できます。その利点は、バッテリーのサイズ、サイズ、および放電速度に依存せず、開回路電圧にのみ依存します。テストパラメータは、比較的単純です。

予測するシステム同定とパラメータ推定モデル法

（1）ニューラルネットワークバッテリーは複雑な非線形システムであるため、充電と放電のプロセスで正確な数学モデルを確立することは困難です。また、分散並列処理、非線形マッピング、適応学習機能を備えたニューラルネットワークは、の基本特性をより適切に反映できます。非線形であり、外部励起下で対応する出力を与えることができるため、ある程度動的特性シミュレーションバッテリーでSOCを推定することができます。

バッテリーを推定するには、主に典型的な3層の人工ニューラルネットワークを使用します。一般的な直接収集および放電電流、バッテリーの電圧と温度、または可変電流の組み合わせ測定方法では、ニューラルネットワークモデルの入力として起電力と内部抵抗を決定します。線形関数としての入力層ニューロンと出力層ニューロンは、一般に隠れ層ノードの数は、トレーニングのネットワーク収束速度に応じて、問題の複雑さと分析精度に依存し、トレーニングはエラーを決定するために完了します。人工ニューラルネットワークはあらゆる種類のバッテリーに適していますが、この方法の誤差はトレーニングデータとトレーニング方法の影響を大きく受け、実際の使用に存在するノイズはネットワークの研究と応用に影響を与えます。

（2）カルマンフィルター法カルマンフィルター理論の核となる考え方は、電力系統の状態を最小分散不偏推定の意味で最適化することであり、線形系にも適用でき、非線形系にも適用できます。

カルマンフィルター法を使用して推定する場合、最初にカルマンフィルターがバッテリーモデルを推定するのに適していることを確立し、モデルには2つの側面が必要です：1）バッテリーの動的特性を十分に反映できる、注文番号が高すぎない同時に、計算の複雑さを軽減するために、プロセッサはプロジェクトの実装に有利です。2）モデルは、バッテリの起電力の電圧との関係を正確に反映できる必要があります。そのため、閉ループは次のように推定されます。より高い精度を持っています。

ファラデー定数= C / 96485 FmolLiCoO2モル質量M = 97.8698 g / mol、リチウムイオンがすべて埋め込まれている場合、その理論容量= F / M = 985.8535 C / g = 273.848 mAh / g変換ユニット後、これは容量の理論にすぎません、その可逆構造を確保するために、実際のリチウムイオン埋め込み係数はわずか0.5、カソードリチウムイオン電池としてのLiCoO2の製造プロセスは理論容量274 mah / g、計算方法は約140です。

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