鉅大LARGE | 點擊量:15476次 | 2019年12月20日
什么是電池系統的SOC?哪些因素決定了SOC的范圍?
我們對比一下國內外電池參數的表達形式,差距可窺一斑。在國內產品電池系統參數表中,經常可以看到SOC下限15%或者20%,這幾乎變成了所有鋰離子電池共性的下限臺階,看不出所選電芯的特有屬性。我們再回頭看看leaf早期產品參數的表達:下限報警SOC值是16.25%。我們拋開數據背后的測試手段,僅從表達的精度方面,國內產品已經輸了一籌。這種對電池系統粗獷的需求模式,同樣折射到設計環節。隨著退補的臨近,成本矛盾日漸突出,成本問題會變得更加重要,新產品設計更需精打細算。
剖析SOC可用范圍,由多個因素決定。如果僅從表面上看,把確定SOC范圍大小的責任歸咎于BMS管理水平的高低,有失公允。好的BMS估算精度,也需要更完整的電池參數做支撐。俗話說,好馬也得配上好鞍。
首先明確兩個概念:什么是SOC可用范圍?放電深度?
荷電狀態(SOC):當前蓄電池中按照規定放電條件可以釋放的容量占可用容量的百分比。SOC狀態范圍百分比一般是從0%到100%。
SOC可用范圍:SOC范圍減掉SOC的緩沖區域,剩下的部分,就是SOC可用范圍了,c-d區間,15%~95%可用范圍。
SOC可用范圍精準的關聯因素:首先是電池參數的完整性和準確性
產品測試時間漫長原因體現在每個環節。僅標準循環或者工況循環一項,都在3~6個月,這還只是電池產品本身因素,如果結合設備狀態,時間會更長。目前僅電芯的安全測試,就不少于12項之多,系統功能測試也在16項以上,還有常規功能、性能測試,如果再迭加不同溫度下SOC,測試工作量是非常龐大的。可想而知,一款定型的活性材料配方,到合格產品的推出,產品成熟周期需要多么漫長的時間。
電池參數的完整性,有賴于對電芯個體的充分、多樣品測試。通常情況下,基于需求提出的電池參數模型,是電池參數多維度下的狀態關系,是全方位電池的評測,這也是產品應該具備的參數標簽。
其次,是BMS算法的正確和精度
我們提到最多的BMS算法精度,是針對電池系統的要求而提出的。對于優化SOC可用范圍這個問題,單方面從BMS入手,是不完全正確的。如上面所述,電池參數的完整性也是重要的因素。巧婦難為無米之炊,BMS在缺失數據面前是膽怯的。
在提到SOC算法,出現最多的詞是估算,電壓Approx。這與SOC精度要求并不矛盾。因為電芯本身特性,當前狀態確實是隨著時間長度、溫度、C值大小而變化的。例如,SOC5%,ValusStatusApprox.3200-3400mV。動態的電壓和OCV值、靜態擱置時長,都有一定的差異。這也恰恰是算法策略的難點和魅力所在。
SOC可用范圍通過精準細致的策略控制、精確的數值,確定下限值
綜合分析,SOC可用范圍優化,就是確定電池不同條件、工況下的下限值。電池上限的緩存區間很小,可以挖掘的空間不大。上限的緩存主要是在充電安全方面,保證不過充為目的。快充時,充到SOC80%;慢充時,依靠涓流小電流充電,可以達到95%以上。電池下限值,主要是考慮放電工況,放電電流的變化能力,會影響動力輸出或駕乘感受。同時,其緩存的寬度還是很大的。