SOC 알고리즘은 리튬 이온 배터리 관리 시스템 개발 및 응용의 핵심 기술 중 하나였습니다. SOC 의 추정 정확도가 높을수록 전기 자동차의 항속 마일리지가 높아질 수 있다. 정확도가 높은 SOC 추정은 리튬 이온 배터리의 성능을 최대화할 수 있습니다.
현재 가장 일반적으로 사용되는 계산 방법은 안시적분법과 개방 전압 교정법이다. 리튬 이온 배터리 모델을 구축하여 대량의 데이터를 수집하고 실제 데이터를 계산 데이터와 비교하는 것도 각 회사의 기술 비밀이며 많은 양의 데이터를 축적하는 데 오랜 시간이 걸리며 테슬라의 가장 기술적인 부분입니다. 테슬라는 리튬 이온 배터리 냉각, 안전, 충전 균형 등 BMS 관련 분야에서 수백 개의 핵심 특허를 출원했다.
리튬 배터리 충전 상태 예측 방법:
현재 리튬 배터리의 충전 상태를 예측하는 방법은 주로 방전 실험법과 개방 전압법이다.
1, 방전 실험 방법.
그 두드러진 장점은 방법이 간단하고 추정 정확도가 높다는 것이다. 단점도 두드러진다. 부하 측정을 할 수 없고, 측정 시간이 많이 걸리고, 방전 측정을 할 때는 배터리를 중단하기 전에 수행한 작업을 중단하여 배터리를 온라인으로 측정할 수 없게 해야 한다. 전기 자동차의 배터리는 항상 작동 상태이며 방전 전류는 일정하지 않으므로 이 방법은 적용되지 않습니다. 그러나 방전 실험 방법은 배터리 유지 관리 및 매개변수 모델 결정에 사용할 수 있습니다.
2. 개방 회로 전압 방법.
배터리는 장기 완전 정지 후 매개변수가 상대적으로 안정적이며, 개방 전압과 배터리 충전 상태의 함수 관계도 상대적으로 안정적입니다. 배터리의 충전 상태를 얻으려면 배터리의 양끝에 있는 개방 전압을 측정하고 OCV-SOC 곡선과 비교하면 해당 정보를 얻을 수 있습니다.