Modeliranje baterija za sustave upravljanja baterijama. Simulacija načina punjenja litij željezo fosfatne baterije. Učinak varijacije kapaciteta

Relevantnost teme. Sustavi napajanja (PSS) sastavni su dijelovi svemirskih letjelica (SV), određuju njihovu opskrbu energijom i značajno utječu na njihovu učinkovitost rada.

Specifičnost rada solarnih energetskih sustava svemirskih letjelica je cikličnost, velika inercija, strogo vremensko ograničenje primanja energije iz solarnih panela, kao i najracionalnija raspodjela primljene energije između potrošača. Zbog dugog boravka svemirskih letjelica u orbiti, broj ciklusa rada sustava napajanja može doseći desetke tisuća, zbog čega nikal-vodikove punjive baterije (HBAB), koje imaju najveći broj ciklusa punjenja/pražnjenja i dug životni vijek, sve se više koriste u ovim sustavima. životni ciklus. Međutim, nikal-vodikove baterije imaju niz specifičnih i karakterističnih parametara samo za njih.

Zbog navedenih specifičnosti najvažnija faza pri razvoju sustava napajanja za svemirske letjelice potrebno je provesti zemaljska ispitivanja na specijaliziranim automatiziranim stolnim kompleksima, a jedan od najvažnijih, radno intenzivnih i složenih radova u izgradnji sustava napajanja je razvoj podsustava odgovornih za rad s baterijama, odnosno punjačko-pražnjivi uređaji.

U praksi se obično koriste metode ispitivanja uređaja za punjenje i pražnjenje bez baterija, ovisno o upotrebi razne uređaje, simulirajući njihove pojedinačne elemente i načine. Postojeća dostignuća u području simulacije rada nikal-vodikovih baterija temelje se na ručna promjena parametri, odlikuju se složenošću dizajna i nedostatkom unifikacije čak i za baterije istog tipa. S tim u vezi, postoji potreba za stvaranjem automatizirane ispitne klupe koja simulira ponašanje nikal-vodikovih baterija u različitim uvjetima, što pak zahtijeva razvoj odgovarajućeg matematičkog modela.

Dakle, relevantnost teme istraživanja disertacije je diktirana potrebom razvoja matematičkih alata za modeliranje složenih elektrokemijskih procesa koji se odvijaju u nikal-vodikovim baterijama u sustavima napajanja svemirskih letjelica, koji su funkcionalna jezgra specijaliziranih simulatora strojeva koji osiguravaju visoku -kvalitetna i sigurna terenska ispitivanja i eksperimenti u okviru automatiziranih ispitnih kompleksa.

Tema disertacije odgovara znanstvenom smjeru Državne obrazovne ustanove visokog stručnog obrazovanja "Voronješko državno tehničko sveučilište" "Računalni sustavi i hardverski i softverski električni sustavi."

Cilj rada je razviti formalizirani opis procesa koji se odvijaju u nikal-vodikovim baterijama kao osnovu za konstruiranje matematičkih modela koji simuliraju dinamiku promjena parametara koji određuju režime rada ispitivanog objekta, u okviru automatizirani testni kompleks softvera i hardvera za sustave napajanja na vozilu.

Na temelju tog cilja postavljeni su i riješeni sljedeći glavni zadaci:

Provođenje analize glavnih pristupa modeliranju baterija i analiza čimbenika koji utječu na njihov rad;

Provođenje analize statističkih informacija koje karakteriziraju načine rada nikal-vodikovih baterija kao dijela sustava napajanja na temelju podataka orbitalne telemetrije s međunarodne svemirske postaje; izrada preporuka za njegovu praktičnu primjenu;

Provođenje analize elektrokemijskih procesa koji se odvijaju u nikal-vodikovim baterijama, razvoj njihovog formaliziranog opisa i opsežnog modela u načinima punjenja, pražnjenja i samopražnjenja;

Razvoj strukture i načina implementacije automatiziranog ispitnog kompleksa za sustave napajanja autonomnih objekata na temelju razvijenih modela nikal-vodikovih baterija.

Metode istraživanja. Za rješavanje problema, metode analize sustava, odredbe teorijskih osnova elektrotehnike, teorijskih osnova elektrokemije, teorije automatskog upravljanja, elementi matematičkog aparata za numeričko rješavanje parcijalnih diferencijalnih jednadžbi i elementi grafa korištena je teorija.

Znanstvena novost disertacije je sljedeća:

Predložena je metoda za konstruiranje karakteristika pražnjenja nikal-vodikovih baterija pri promjeni početnih podataka prema dostupnim izmjerenim eksperimentalnim i orbitalnim podacima, karakterizirana pogreškom koja ne prelazi 5%;

Razvijen je opsežan model elektrokemijskih i fizikalnih procesa u nikal-vodikovoj bateriji koji uzima u obzir fenomen samopražnjenja;

Razvijen je nelinearni dinamički matematički model nikl-vodikove baterije, uključujući električne i neelektrične veličine i prikazuje histerezno ponašanje potencijala baterije tijekom punjenja/pražnjenja, karakterizirano njegovom implementacijom u smislu uzdužnih i poprečnih varijabli u numeričkom obliku. ;

Predložena je metoda za modeliranje složenih električnih uređaja, karakterizirana redukcijom upravljačkih jednadžbi na matrični oblik diskretiziran u vremenu;

Razvijena je struktura automatiziranog softversko-hardverskog simulatora baterijskih signala koju karakterizira pojednostavljeni hardver, fleksibilnost u mijenjanju parametara simulatora, kao i unifikacija za isti tip baterija;

Razvijeni su alati koji osiguravaju automatizirani rad ispitnog kompleksa, kao i obradu rezultata ispitivanja.

Praktični značaj rada. Rezultati dobiveni u radu mogu se koristiti kao osnova za inženjerske metode za proračun prijelaznih procesa u sustavima napajanja autonomnih objekata koji koriste nikal-vodikove baterije. Razvijeni složeni matematički model omogućuje određivanje razne karakteristike nikal-vodikove baterije bez eksperimentiranja i testiranja stvarnih baterija. Predloženi model može se koristiti kao dio softverskog i hardverskog sustava automatiziranog stola za testiranje sustava napajanja autonomnih objekata (kao što su svemirske letjelice, hibridni automobili, autonomni sustavi vjetroelektrana itd.) zajedno sa simulatorom signala nikal-vodikove baterije.

Implementacija i implementacija rezultata rada.

Glavne odredbe disertacije uvedene su u razvoj NPO Electrotechnical Holding LLC "Energia" u obliku softverskih komponenti u okviru automatiziranog softverskog i hardverskog kompleksa stolova za testiranje sustava napajanja svemirskih letjelica.

Provjera rada. Glavne odredbe disertacije razmatrane su i odobrene na znanstvenim seminarima Zavoda za menadžment i informatiku u tehnički sustavi Akademija VSTU (2002. - 2006.); na konferencijama nastavnog osoblja VSTU (2001 -2004); na međunarodnoj školskoj konferenciji “Tehnologije visoke uštede energije” (Voronež, 2005.); na Sveruskoj studentskoj znanstveno-tehničkoj konferenciji „Primijenjeni problemi elektromehanike, energetike, elektronike“. (Voronjež, 2006.).

Publikacije. Rezultati istraživanja objavljeni su u 6 tiskanih radova, uključujući 1 publikaciju preporučenu od strane Višeg povjerenstva za ovjeru Ruske Federacije. U radovima objavljenim u suautorstvu i danim na kraju sažetka, pristupnik osobno posjeduje: - izrađena je studija mjeriteljskih karakteristika složenog ispitnog postolja za ISS SES; - provedena je studija različitih matematičkih modela punjivih baterija; - razvijena je jedinstvena struktura ispitnih stolova, kao i algoritam za rad softvera.

Struktura i djelokrug rada. Disertacija se sastoji od uvoda, četiri poglavlja, zaključka, popisa literature od 89 naslova i priloga. Glavni dio rada sadrži 165 stranica, 70 slika i 7 tablica.

1. Razvijena struktura i algoritam rada softvera omogućuju potpunu implementaciju različite vrste testiranje širokog spektra proizvoda elektroničke opreme, što je osigurano jedinstvenom ideologijom za izradu softvera podijeljenog po funkcionalnim karakteristikama;

2. Predloženi algoritam za kalibraciju mjernih kanala može značajno povećati točnost mjerenja tijekom ispitivanja, a uzimajući u obzir da se potreba za kalibracijom javlja samo u fazi proizvodnje i postavljanja ispitnog stola, zatim izravno tijekom ispitivanja brzine informacijsko-mjernog sustava u cjelini raste;

3. Razvijeni algoritam za digitalno filtriranje rezultata mjerenja može značajno smanjiti utjecaj industrijske dinamičke buke koja utječe na ispitnu opremu tijekom ispitivanja;

4. Razvijeni blok dijagram simulatora signala baterije omogućuje značajno poboljšanje kvalitete testova pojednostavljivanjem hardvera odgovornog za postavljanje modova simulatora, pružanjem fleksibilnosti u mijenjanju parametara simulatora, kao i objedinjavanjem simulatora, barem za isti tip baterija;

5. Preliminarna priprema Testni program omogućuje vam automatizaciju procesa testiranja, a korištenje matematičkog modela nikal-vodikove baterije može značajno smanjiti intenzitet rada pripremne faze ispitivanja.

Zaključak

Istraživanja provedena u okviru disertacije u području modeliranja procesa punjenja, pražnjenja i samopražnjenja nikal-vodikove baterije kao dijela sustava napajanja autonomnih objekata omogućila su nam da dobijemo sljedeće rezultate:

1. Na temelju analize glavnih pristupa modeliranju različite vrste baterija, kao i njihovih ekvivalentnih sklopova, identificirani su glavni zadaci usmjereni na poboljšanje kvalitete ispitivanja sustava napajanja svemirskih letjelica.

2. Razvijen je opsežan model koji opisuje elektrokemijske i fizikalne procese u nikal-vodikovoj bateriji, uzimajući u obzir fenomen samopražnjenja.

3. Razvijen je nelinearni dinamički matematički model nikal-vodikove baterije, uključujući električne i neelektrične veličine i prikazujući histerezno ponašanje potencijala baterije tijekom punjenja/pražnjenja, implementirano u terminima uzdužnih i poprečnih varijabli u numeričkom obliku.

4. Predložen je model za analizu karakteristika pražnjenja nikal-vodikove baterije pri promjeni početnih podataka prema dostupnim izmjerenim eksperimentalnim i orbitalnim podacima korištenjem kombinirane pristranosti.

5. Predložena je metoda za modeliranje složenih električnih uređaja koja se temelji na svođenju jednadžbi upravljanja na matrični oblik diskretiziran u vremenu.

6. Razvijena je struktura automatiziranog softversko-hardverskog kompleksa koji simulira baterijske signale, koji ima pojednostavljen hardver, fleksibilnost u mijenjanju parametara simulatora, kao i unificiranost za isti tip baterija.

7. Predloženi su alati koji omogućuju automatizirani način rada ispitnog kompleksa, kao i obradu rezultata ispitivanja.

2. Astakhov Yu.N., Venikov V.A., Ter-Ghazaryan A.G. Uređaji za pohranu energije u električnim sustavima. M.: postdiplomske studije, 1989. 160 str.

3. Babkov O.I. Glavni problemi svemirske energetike / O.I. Babkov, N.Ya. Pinigin, E.E. Romanovski, B.E. Chertok // Industrija Rusije. -1999. -Br. 9. -s. 7-22 (prikaz, ostalo).

4. Blok simulatora signala, 33Y.2574.003 TU, Korolev, Moskovska regija, RSC Energia, 1987.

5. Varenbud JI.P, Livšin G.D., Tiščenko A.K. Razvoj strukture i hardvera informacijsko-upravljačkog kompleksa za ispitivanje sustava napajanja svemirskih letjelica / Energetika: znanstveno-praktična. Vestn. 1999. - br. 4 - str. 36-54.

6. Varenbud JI.P, Ledyaykin V.V., Sazanov A.B. Razvoj algoritma za testiranje SES-a pomoću automatiziranog sklopa hardvera i softvera. // Energetika: znanstveno-praktična. Vestn. -2001.-br.1 str. 16-28 (prikaz, stručni).

7. Vedeneev G.M. Načini poboljšanja autonomnih sustava napajanja / Vedeneev G.M., Orlov I.N., Tokarev A.B., Chechin A.V.//C6. znanstveni djela broj 143. M.: Moskva. energija int. 1987. -str. 7.

8. German-Galkin S. G. Računalno modeliranje poluvodički sustavi u MATLAB 6.0: Tutorial. St. Petersburg: CORONA print, 2001.9." German-Galkin S. G. Linear električni krugovi. Laboratorijski radovi. SPb.: Učitelj i učenik, CORONA print, 2002.

9. German-Galkin S. G. Spektralna analiza procesa energetskih poluvodičkih pretvarača u paketu MATLAB (R 13) // Znanstveni i praktični časopis "Exponenta Pro. Matematika u primjenama", 2003., br. 2. Str. 80 82.

10. Dinamičko modeliranje i ispitivanje tehničkih sustava / Ed. ISKAZNICA. Kochubievsky. M.: Energija, 1978. -303 str.

11. Duplin N.I., Podvalny S.JL, Savenkov V.V., Tiščenko A.K. Analiza stabilnosti razgranatih sustava istosmjernog napajanja // Sustavi upravljanja i informacijske tehnologije: Zbornik. znanstveni djela -Voronež, VSTU. 2000. -s. 40-49 (prikaz, ostalo).

12. Dyakonov V. Simulink 4. Posebna referentna knjiga. St. Petersburg 2002. godine

13. Zlakomanov V.V., Yakovlev B.S. Interakcija dinamičkih sustava s izvorima energije. M.: Energija, 1980. - str. 144.

14. Blok simulatora signala, 33Y.2574.003 TU, Korolev, Moskovska regija, RSC Energia, 1987.

15. Lelekov A.T. Modeliranje termofizičkih karakteristika nikal-vodikove baterije. // Glasnik Sib.gos. zrakoplovstvo Sveučilište: sub. znanstveni Zbornik radova / ur. prof. G.P. Belyakova; Sib. država zrakoplovstvo unt. Krasnojarsk, 2004. Izdanje. 4. - stranica 128

16. Klinachev N.V. Osnove sustava modeliranja ili 7 domena Ohmovih i Kirchhoffovih zakona: Odabrani fragmenti. Čeljabinsk, 2000-2005.

17. Savenkov V.V. Modeliranje, razvoj i eksperimentalna istraživanja elektroenergetskih sustava za autonomne objekte. Diss. Doktorat, VSTU, Voronjež, 2002.

18. Sazanov A.B. Matematičko modeliranje načina rada punjivih baterija.// Znanstveno-tehnički časopis “Strojarstvo”, br. 2, Moskva, 2007., “Virage Center”, str. 27-30.

19. Sazanov A.B., Litvinenko A.M. Automatizacija prijemnih ispitivanja elektroničkih jedinica proizvoda radio-elektroničke opreme.// Znanstveni i tehnički časopis “Električni kompleksi i sustavi upravljanja”, br. 2, Voronjež, 2006., “Kvarta” str. 51-56.

20. Sazanov A.B., Litvinenko A.M. Model nikal-vodikove baterije sa samopražnjenjem. // Bilten VSTU, serija “Energija”, Broj 6, 2007/ Voronjež, država. oni. sveučilište. Voronjež, 2007.

21. Semykin A.V., Kazarinov I.A., Elektrokemijski sustavi punjivi nikal-vodik. // Elektrokemijska energija. Država Saratov Sveučilište, Saratov 2004, T. 4, br. 1 str. 3-28, br. 2 str. 63-83, br. 3 str. 113-147.

22. Tenkovtsev V.V., Tsenter B.I., Osnove teorije i rada zatvorenih nikal-kadmijevih baterija. L.: Energoatomizdat. Leningr. Odsjek, 1985.

23. Tishchenko A.K., Gankevich P.T., Livshin G.D., Jedinstveni sustav napajanja za svemirske letjelice // Voronjež. Energetika: znanstveno-praktična. glasnik 1999.-br. 3. -str. 34-51 (prikaz, ostalo).

24. Tishchenko A.K., Gankevich P.T., Savenkov V.V. Značajke dizajna objedinjenih visokonaponskih sustava napajanja za svemirske letjelice // Voronjež. Energetika: znanstveno-praktična. glasnik -1999 -№1-2 str. 6-17

25. Tsenter B.I., Lyzlov N.Yu. Elektrokemijski sustavi metal-vodik. Teorija i praksa. L.: Kemija, 1989, 282 str.

26. Chernykh I.V. Modeliranje električnih uređaja u MATLAB-u, SimPowerSystems i Simulink. 1. izdanje, 2007

27. Shannon R. Simulacijsko modeliranje sustava umjetnosti i znanosti: Prijevod. s engleskog M.: Mir, 1978. 418 str.

28. Napajanje zrakoplova / ur. N.T. Korobina. -M .: Strojarstvo, 1975. -str. 382.

29. Appelbaum, J i Weiss, R., "Procjena napunjenosti baterije u fotonaponskim sustavima", 16. IEEE konferencija stručnjaka za fotonapon, str. 513-518, 1982

30. Baudry, P. et al, "Elektro-termalno modeliranje polimernih litijevih baterija za početno razdoblje i pulsnu snagu", Journal of Power Sources, Vol 54, str. 393-396, 1995

31. Bernardi D., E. Pawlikowski, J. Newman, Opća energetska bilanca za baterijske sustave, J. Electrochem. Soc. 132 (1) (1985) 5-12.

32. Bratsch S.G., J. Phys. Chem. Ref. Podaci, 18.1 (1989).

33. Brenan, K. E., Campbell, S. L. i Petzold, L. R., Numeričko rješenje problema s početnom vrijednošću u diferencijalno-algebarskim jednadžbama, North-Holland, New York (1989.).

34. Bumby, J. R., P. H. Clarke i I. Forster, U Durham UK, "Računalno modeliranje energetskih zahtjeva automobila za motor s unutarnjim izgaranjem i vozilo na električni pogon", IEE Proceedings, Vol 132, Pt. A, ne 5, rujan 1985., str. 265-279 (prikaz, ostalo).

35. Chapman, P. i M. Aston, "Generički model baterije za predviđanje performansi simulacije električnih i hibridnih vozila", Električna i hibridna vozila, SP-2, Int. J. Veh. Dizajn, 1982., str. 82-95 (prikaz, ostalo).

36. Cohen, F. i Dalton, P. J. "Pokretanje nikal-vodikove baterije Međunarodne svemirske postaje i početne performanse." Proceedings of 36th Intersociety Energy Conversion Engineering Conference, Savannah, GA, 29. srpnja - 2. kolovoza 2001.

37. Conway, W. E. i Bourgault, P. L., Can J. Chem., 37, 292 (1959).

38. Dalton, P., Cohen, F., "Ponovna inicijalizacija baterije fotonaponskog modula Međunarodne svemirske postaje," rad br. 20033, Zbornik radova 37. Inženjerske konferencije o pretvorbi energije između društava, Washington DC, 28. srpnja - 2. kolovoza, 2002. godine.

39. Dalton, P., Cohen, F., "Učinak nikl-vodikove baterije na orbiti Međunarodne svemirske postaje", rad br. 20091, Zbornik radova 37. Intersociety Engineering Conference Conversion, Washington DC, 28. srpnja - 2. kolovoza, 2002. godine.

40. Dalton P., Cohen F., Ažuriranje performansi nikal-vodikove baterije međunarodne svemirske postaje u orbiti, u: Proceedings of AIAA 2003, Paper #12066, 2003.

41. De Vidts P., Delgado J. i White R. E., J. Electrochem. Soc., 143, 3223 (1996).

42. De Vidts P., Delgado J., Wu W., vidi D., Kosanovich K. i White R. E., J. Electrochem. Soc., 145,3874 (1998).

43. Dobner, Donald J. i Edward J. Woods, GM Research Laboratories, "Dinamička simulacija električnog vozila", 1982., str. 103-115 (prikaz, ostalo).

44. Dougal R.A., Brice C.W., Pettus R.O., Cokkinides G., Meliopoulos A.P.S.,

45. Virtualna izrada prototipa PCIM sustava—virtualni testni krevet, u: Proceedings of PCIM/HFPC "98 Conference, Santa Clara, CA, studeni 1998., str. 226234.

46. ​​​​Dunlop J.D., Rao G.M., Yi T.Y., NASA priručnik za nikl-vodikove baterije, NASA Reference Pub. 1314, rujan 1993.

47. Dunlop J.D., Giner J., Van Ommering G., Stockel J.F., Nickel Hydrogen Cell, U.S. Patent 3867299, 1975.

48. Facinelli, W. A., "Modeliranje i simulacija olovno-kiselinskih baterija za fotokoltaične sustave", 1983. 18. međudruštvena inženjerska konferencija o pretvorbi energije IECEC, svezak 4, 1983.

49. Halpert G., J. Izvori energije, 12,177 (1984).

50. Hojnicki, J.S., Kerslake, T.W., 1993., "Space Station Freedom Electrical Performance Model", rad br. 93128, Proceedings of 28th Intersociety Energy Conversion Engineering Conference, Atlanta, Georgia, 8.-13. kolovoza 1993.

51. Gear C.W., Numerički problemi početnih vrijednosti u običnim diferencijalnim jednadžbama, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1971.

Uvod.

Litij-ionske baterije su de facto standard u području napajanja za električna vozila, sustave neprekidnog napajanja, Mobilni uredaji i naprava. Drugi primjer korištenja litij-ionskih baterija je skladištenje obnovljivih izvora energije (uglavnom solarni paneli i vjetrogeneratori). Tako je 2011. godine u Kini instaliran uređaj za pohranu temeljen na litij-ionskim baterijama ukupnog kapaciteta 36 MWh koji je u mrežu mogao isporučiti 6 MW. električna energija unutar 6 sati. Primjer na suprotnoj ljestvici su litij-ionske baterije za implantabilne srčane stimulatore, čija je struja opterećenja reda veličine 10 μA. Sam raspon kapaciteta jedne komercijalno proizvedene litij-ionske ćelije odavno je prešao granicu od 500 Ah.

Korištenje litij-ionskih baterija zahtijeva usklađenost s parametrima pražnjenja i punjenja baterije, inače može doći do nepovratne degradacije kapaciteta, kvara pa čak i požara baterije zbog samozagrijavanja. Stoga se litij-ionske baterije uvijek koriste zajedno sa sustavom za nadzor i kontrolu - MCS ili BMS (battery management system). Sustav upravljanja baterijom obavlja zaštitne funkcije praćenjem temperature, struje punjenja i pražnjenja i napona, čime se sprječava prekomjerno pražnjenje, prekomjerno punjenje i pregrijavanje. BMS također prati stanje baterije procjenom stanja napunjenosti (State of Charge, SOC) i zdravstvenog stanja (State of Health, SOH). Inteligentni BMS je neophodan u gotovo svakoj primjeni litij-ionske baterije, pružajući informacije o tome koliko dugo će uređaj trajati prije nego što bude potrebno ponovno punjenje (SOC vrijednost) i kada bateriju treba zamijeniti zbog gubitka kapaciteta (SOH vrijednost).

U ovom radu fokusiramo se na modele za procjenu stanja SOC i SOH prikladne za implementaciju u stvarnom vremenu u sustavima upravljanja baterijama. Nažalost, u znanstvenoj literaturi na ruskom jeziku praktički nema publikacija koje razmatraju takva pitanja posebno za litij-ionske baterije. Stoga ćemo u ovom članku pokušati popuniti tu prazninu.

1. Preliminarne informacije.

1.1. Litij-ionska baterija - osnovni opis.

Procesi pražnjenja i punjenja litij-ionske baterije mogu se shematski prikazati na slici 1.

Slika 1. Elementarni prikaz procesa u litij-ionskoj bateriji.

Baterija se sastoji od ugljične anode i katode od metalnog oksida koja također sadrži litij (na primjer, LiMn2O4). Pozitivni litijevi ioni Li+ migriraju između anode i katode kroz organski elektrolit. Važno je da se litij nikada ne pojavljuje u slobodnom metalnom stanju - samo se izmjena njegovih iona događa između katode i anode. Stoga se takve baterije nazivaju "litij-ionske"

Kada se litij-ionska baterija puni, litij se deinterkalira (uklanja) s katode koja sadrži litij, a litijevi ioni se interkaliraju (uvode) u ugljični materijal anode. Kada se baterija isprazni, procesi se odvijaju u suprotnom smjeru: negativni naboj prenosi se protokom elektrona s katode na anodu, a litijevi ioni kreću se u suprotnom smjeru - s anode na katodu.

Više Detaljan opis Razmotrit ćemo procese pri modeliranju baterije na elektrokemijskoj razini.

1.2. Opis baterije na razini sustava.

Sa stajališta kruga, čini se da je baterija mreža s dva priključka. U ovom radu koristit ćemo se njegovim opisom u obliku crne kutije, kao sustava s jednim ulazom (struja u krugu) i naponom na stezaljkama baterije.

Napon otvorenog kruga (OCV) je napon na stezaljkama baterije kada nema struje.

Najvažniji parametar je kapacitet baterije, definiran kao maksimalna količina električne energije (u Ah) koju baterija isporučuje potrošaču od trenutka kada je potpuno napunjena do stanja pražnjenja, koja ne dovodi do prijevremene degradacije baterije. .

Kao što je ranije navedeno, glavne funkcije pametnog BMS-a su SOC i SOH procjena.

Stanje napunjenosti baterije (SOC) je pokazatelj koji karakterizira stanje napunjenosti baterije: 100% – potpuno napunjena, 0% – potpuno ispražnjena. Ekvivalentna indikatorska dubina pražnjenja (DoD) je . Obično se SOC mjeri kao postotak, ali u ovom ćemo radu pretpostaviti da . Formalno, SOC se izražava kao , gdje je trenutno punjenje baterije.

Zdravstveno stanje baterije (SOH) je kvalitativni pokazatelj koji karakterizira trenutni stupanj degradacije kapaciteta baterije. Rezultat SOH procjene nije numerička vrijednost, već odgovor na pitanje: „Potrebno li je bateriju zamijeniti u ovaj trenutak?. Trenutno ne postoji standard koji regulira na temelju kojih parametara baterije treba izračunati SOH. Razni proizvođači BMS-ovi za to koriste različite metrike, poput usporedbe izvornog i stvarnog kapaciteta baterije ili unutarnjeg otpora.

2. Modeli za određivanje stanja napunjenosti.

Određivanje stanja napunjenosti SOC-a zadatak je promatranja latentnih stanja sustava iz dostupnog modela procesa i izmjerenog izlaznog odgovora na ulazni podražaj. Modeli namijenjeni za korištenje kao dio sustava upravljanja baterijama za određivanje SOC-a mogu se klasificirati u dvije široke skupine:

Empirijski modeli koji ponavljaju ponašanje baterije iz perspektive crne kutije;

Fizikalni modeli koji simuliraju unutarnje elektrokemijske procese u bateriji.

2.1 Empirijski modeli.

Klasa empirijskih modela uključuje niz različitih pristupa, osnovne značajke značajna su pojednostavljena simulacija fizičkih procesa u bateriji. Empirijski modeli su standard u implementaciji BMS-a, jer su, s jedne strane, dovoljno jednostavni za implementaciju, as druge strane imaju prihvatljivu točnost za procjenu SOC , . U radu je sadržana kvantitativna usporedba 28 različitih empirijskih modela.

Glavna vrsta empirijskih modela su supstitucijske sheme.

Početna premisa za empirijsko modeliranje je zapažanje da se dinamika baterije može podijeliti u dva dijela:

Spora dinamika zbog punjenja i pražnjenja baterije

Brza dinamika povezana s unutarnjom impedancijom baterije: aktivnim otporom elektrolita i elektroda, kao i s elektrokemijskim kapacitetima.

Procesi starenja i degradacije kapaciteta modelirani su kao nestacionarnost parametara sustava.

Zapravo, spora dinamika se svodi na modeliranje učinka SOC-a na električne karakteristike baterije. Primjećeno je da je napon otvorenog kruga (OCV) prilično jasna funkcija stanja napunjenosti (SOC ili DoD):

i malo je osjetljiv na temperaturne promjene (osim u područjima gdje je baterija gotovo potpuno napunjena ili ispražnjena), a također se malo mijenja kada baterija stari (ako uzmemo u obzir kada je baterija napunjena do trenutne razine, uzimajući u obzir degradaciju kapaciteta) .

Tipične krivulje za litij-ionske baterije s različitim kemijskim sastavima prikazane su na slici 2.

Slika 2. Tipični napon otvorenog kruga u odnosu na stanje napunjenosti.

Može se izvršiti aproksimacija ovisnosti različiti putevi, uključujući po komadu linearne ili polinomne. Jedna od klasičnih opcija za aproksimaciju (1) je Shepherdova jednadžba, čija modifikacija za litij-ionsku bateriju ima oblik:

gdje su koeficijenti izračunati na temelju karakterističnih točaka krivulje pražnjenja baterije, koja se obično daje u tehnička dokumentacija, a je ukupni naboj koji je prošao iz ili u bateriju tijekom vremena: .

U radu se, na primjer, za aproksimaciju koristi sljedeći izraz:

U radu se sustavno razmatraju različite opcije parametrizacije.

Da bi se dobio kompletan model baterije, jednadžba (2) se također može nadopuniti izrazima koji ovise o struji baterije, na primjer, kao što je implementirano u sustavu Simulink u bloku Battery iz SimPowerSystema (, ).

2.1.2 Unutarnja impedancija baterije.

Drugi dio empirijskog modela je opis unutarnje impedancije koja je odgovorna za strujno-naponske karakteristike i brzu dinamiku.

Najviše jednostavna opcija modeliranje je aktivni otpor spojen u seriju s podesivim EMF izvorom (slika 3). Ovaj ekvivalentni krug simulira unutarnji otpor baterije stvoren materijalima elektroda i elektrolita, preko kojih se opaža ohmski pad napona i stvaranje topline.

Slika 3. Krug zamjene elementarne baterije.

Za simulaciju prijelaznih procesa u bateriji, ovo je najjednostavnija shema supstitucija mora biti dopunjena reaktivnim elementima. Dakle, kompleksni otpor s impedancijom spojen je u seriju s .

Obično se razlikuju sljedeći elektrokemijski fenomeni koji značajno utječu na dinamiku električnih prijelaznih procesa (,):

Klasični dvostruki električni sloj u kontaktu elektroda-elektrolit (Double-Layer)

Formiranje pasivnog filma (spoja čvrsti elektrolit, SEI) na elektrodama.

Kao rezultat ovih čimbenika, unutar litij-ionske baterije pojavljuju se elektrokemijski distribuirani kondenzatori. Proučavanje impedancije baterije provodi se pomoću spektroskopije elektrokemijske impedancije (EIS) -.

Predložen je prilično velik broj ekvivalentnih sklopova - od jednostavnih koji sadrže nekoliko reaktivnih elemenata, do detaljnog modeliranja elektrokemijskih pojava korištenjem velikog broja RC sklopova, pa čak i nelinearnih elemenata.

Gotovo dobro dokazana verzija (slika 4) ekvivalentnog kruga temelji se na serijskom spoju aktivnog unutarnjeg otpora i dva RC kruga koji simuliraju procese polarizacije s formiranjem volumetrijskih kapaciteta:

Elektrokemijski dvoslojni kapacitet, čiji se učinak opaža na višim frekvencijama,

Kapacitivnost povezana s interkalacijom litija i prijenosom mase, dominantna na niskim frekvencijama.

Slika 4. Ekvivalentni krug za model dinamičke baterije drugog reda.

Dakle, dinamički model drugog reda u prostoru stanja prikazan na slici 4 zapisan je kao:

gdje su , a parametri su odabrani na temelju eksperimentalnih podataka uzetih iz određene vrste baterije.

U stvarnosti, impedancija baterije je funkcija temperature i SOC, a dugoročno se također mijenja kako baterija stari.

Unutarnji aktivni otpor opada s porastom temperature, ali unutar raspona od 25-40°C ostaje prilično stabilan. Eksperimenti provedeni s polimernim litij-ionskim baterijama pokazali su da parametri ekvivalentnog kruga ostaju konstantni pri SOC većem od 20%. Pri nižim vrijednostima SOC dolazi do eksponencijalnog povećanja otpora i eksponencijalnog smanjenja kapaciteta.

2.1.3 Modeliranje stanja napunjenosti.

Budući da se vrijednost SOC mijenja tijekom punjenja i pražnjenja baterije, prirodno je smatrati SOC drugim stanjem sustava, dodajući fragment da ga simulira u ekvivalentnom krugu.

Potpuni ekvivalentni krug prikazan je na slici 5. Izolirani krug sa strujom kontroliranim izvorom dodaje se krugu, osiguravajući struju kroz struju jednaku struji u krugu baterije. Na taj način se kapacitet prazni i puni, simulirajući kapacitet baterije. Napon preko kapacitivnosti brojčano je jednak SOC, . Vrijednost kapacitivnosti se određuje na sljedeći način:

gdje je ukupni kapacitet baterije u Ah, je korekcijski faktor koji uzima u obzir ovisnost kapaciteta baterije o temperaturi, je korekcijski faktor za modeliranje procesa starenja ( je broj ciklusa punjenja i pražnjenja).

Slika 5. Potpuni ekvivalentni krug za dinamički model drugog reda.

Otpor modelira samopražnjenje baterije.

Uzimajući u obzir uvedeni fragment sklopa, model baterije u prostoru stanja dopunjen je još jednom jednadžbom za varijablu:

Stvarni zadatak određivanja SOC svodi se na sintetiziranje promatrača za model (3)-(4).

2.2 Fizički modeli.

Neki istraživači predlažu korištenje fizičkih modela za predviđanje SOC i SOH. Ova klasa modela temelji se na korištenju jednadžbi koje opisuju elektrokemijske procese u bateriji.
Glavna prednost ovog pristupa sasvim je očita - visoka točnost modeliranja postiže se prijelazom s empirijske na fizičku razinu opisa modela. Nedostaci su velika računalna složenost modela i velik broj parametara koji se moraju identificirati iz eksperimentalnih podataka. Unatoč tome, fizički modeli su od dovoljnog interesa za buduće generacije sustava za upravljanje baterijama.

U literaturi su predstavljene dvije klase fizičkih modela:

Model jedne čestice -,

Jednodimenzionalni prostorni model (1D-prostorni model).

Model jedne čestice temelji se na pretpostavci da se svaka od elektroda litij-ionske ćelije može smatrati jednom sfernom česticom dovoljno velikog polumjera (tako da njezina površina odgovara površini porozne katode ili anode Baterija). Zanemaruju se promjene koncentracije i potencijala u elektrolitu, kao i temperaturni učinci.

Jednodimenzionalni prostorni model je daljnji razvoj jednočestični model, u kojem je svaka od elektroda modelirana kao skup sfera koje se sijeku sa središtima na istoj liniji. Ovaj pristup omogućuje točnije opisivanje procesa interkalacije (difuzije) litijevih iona u porozne baterijske elektrode.

Imajte na umu da se čak i takvi približni fizički modeli litij-ionskih baterija temelje na parcijalnim diferencijalnim jednadžbama, a sinteza promatrača za takve objekte zaseban je netrivijalan zadatak.

2.2.1 Jednočestični model.

Jednočestični model temelji se na simulaciji sljedećih pojava u bateriji: difuzije litijevih iona u elektrode i elektrokemijske kinetike protoka iona. Procesi u elektrolitu (tekućoj fazi) prikazani su u obliku konstantne vodljivosti i zapravo nisu modelirani. Shematska struktura baterije u modelu jedne čestice prikazana je na slici 6. Zatim ćemo ukratko reproducirati glavne komponente modela. Pretpostavlja se da sve jednadžbe jednako zadovoljavaju uvjete reakcije na anodi i jednako na katodi (s odgovarajućim parametrima).

Slika 6. Shematski prikaz baterije u jednočestičnom modelu.

Interkalacija litija u elektrode modelirana je kao difuzija opisana Fickovim zakonom:

gdje je koncentracija litijevih iona u elektrodama (kruta faza), a je koeficijent difuzije.

Ova se jednadžba može prepisati u sfernim koordinatama

s rubnim uvjetima

Molarni difuzijski tokovi mogu se izraziti kao gustoća struje kroz površinu elektrode:

gdje je Faradayeva konstanta i efektivna površina svake elektrode.

Kako bi se procijenilo stanje napunjenosti baterije, prikladno je prijeći s lokalnih koncentracija na one prosječne po cijelom volumenu elektroda -:

Izravni izračuni pokazuju da se vremenska derivacija nalazi kao

gdje je koeficijent proporcionalnosti, je struja baterije.

Elektrokemijska kinetika modelirana je pomoću Butler-Volmerove jednadžbe za molarni tok litijevih iona:

u kojem se prenaponi mogu izraziti na sljedeći način

gdje su potencijali pozitivne i negativne elektrode, je funkcija koncentracije litijevih iona na površini elektroda, je otpor elektrolita (tekuće faze) i pasivnog filma na elektrodi, je univerzalna plinska konstanta , je temperatura baterije.

Jednadžba (7) može se riješiti za prenapon uzimajući u obzir da su tokovi izraženi u smislu struje baterije koristeći (5):

gdje su konstante koje izražavaju gustoću struje izmjene.

Imajte na umu da je napon na kontaktima baterije jednak razlici potencijala, a potencijali se mogu izraziti kroz (8) koristeći zamjenu (9). Odavde dobivamo traženo

Jednadžbe (6) i (10) predstavljaju elektrokemijski jednočestični model litij-ionske baterije.

2.2.2 Odnos između jednočestičnog modela i ekvivalentnog kruga.

Koncentracije za pozitivnu i negativnu elektrodu međusobno su povezane iz jednadžbe (6): s porastom koncentracija proporcionalno opada i obrnuto. Očito je stanje napunjenosti proporcionalno koncentraciji. Tada možemo uvesti veličinu u razmatranje kao stanje sustava, a koncentracije i linearno će ovisiti o: , .

Odavde možemo napisati sljedeću jednadžbu za u modelu jedne čestice

gdje je neka pozitivna konstanta.

Član u (10), na temelju uvedenog stanja, o kojem i linearno ovisi o koncentraciji, može se prikazati kao određena funkcija. Rad predlaže sljedeću aproksimaciju za:

Preostali dio (10) je funkcija struje, za koju se predlaže sljedeća parametrizacija:

gdje su konstantni koeficijenti identificirani iz eksperimentalnih podataka.

Model prostora stanja konačno se dobiva u obliku:

(12)

Usporedbom (4) i (11) sasvim je očito da je jednadžba stanja naboja u jednočestičnom modelu (11) potpuno slična prikazu ekvivalentnim sklopom (4), dok samopražnjenje baterije nije modeliran. Iz jednadžbe u (12) slijedi da funkcija odgovara funkciji za napon otvorenog kruga u nadomjesnom krugu. No, u isto vrijeme, u modelu jedne čestice postoji dodatna nelinearni element s padom napona, spojen u seriju s unutarnjim aktivnim otporom. Za razliku od empirijskog prikaza ekvivalentnog kruga, elektrokemijski kapacitet dvostrukog električnog sloja nije modeliran u modelu jedne čestice.

Sam elektrokemijski model jedne čestice može se prikazati kao ekvivalentni krug prikazan na slici 7.

Slika 7. Ekvivalentni ekvivalentni krug za jednočestični model.

Zaključak.

Ovaj rad daje pregled dva tipa modela litij-ionskih baterija za sustave upravljanja baterijama. Pokazalo se da je empirijski model temeljen na ekvivalentnom krugu najčešći u literaturi, jednostavan za implementaciju i fleksibilan u skaliranju za simulaciju posebnih pojava u bateriji. Parametri modela su nestacionarni, podložni i procesu starenja baterije i varijacijama stanja napunjenosti i temperature. Na temelju analize novijih publikacija zaključeno je da su obećavajući smjer poboljšanja modela za novu generaciju sustava upravljanja baterijama fizički modeli koji kvantitativno opisuju elektrokemijske pojave u bateriji. Pokazuje se da se jednočestični elektrokemijski model može prikazati u obliku ekvivalentnog kruga koji je sličan empirijskom modelu.

1. Ramadesigan V. i sur. Modeliranje i simulacija litij-ionskih baterija iz perspektive sistemskog inženjeringa //Journal of The Electrochemical Society. – 2012. – T. 159. – Br. 3. – C. R31-R45
2. Garaža A. Najveća baterija na svijetu proizvedena je u Kini [ Elektronički izvor] / A. Garanzha – Način pristupa: http://www.liotech.ru/sectornews_207_503 – Cap. s ekrana.
3. Axcom Battery Technology GmbH, specifikacija proizvoda CNFJ-500 2V/500Ah [Elektronički izvor] – Način pristupa: http://www.axcom-battery-technology.de/uploads/media/Lead_Crystal_Battery_CY2-500.pdf – Cap. s ekrana
4. Pistoia G. (ur.). Litij-ionske baterije: napredak i primjena. – Newnes, 2013. – 634 str.
5. Litij-ionske punjive baterije: Tehnički priručnik, Sony Corporation [Elektronički izvor] – Način pristupa: http://www.sony.com.cn/products/ed/battery/download.pdf – Cap. s ekrana.
6. Usklađivanje parametara sekcija baterije osigurava Višak vremena rad i povećava vijek trajanja baterija [Elektronički izvor] – Način pristupa: http://www.scanti.ru/bulleten.php?v=211&p=44 – Cap. s ekrana
7. Rahimi-Eichi H., Ojha U., Baronti F., Chow M. Sustav upravljanja baterijama: Pregled njegove primjene u pametnoj mreži i električnim vozilima // Industrial Electronics Magazine, IEEE - lipanj 2013. - vol.7, br. .2, — str.4-16
8. Chen M., Rincon-Mora G. A. Precizan model električne baterije koji može predvidjeti vrijeme rada i performanse IV // Pretvorba energije, tj. transakcije na. - 2006. - T. 21. - Br. 2. - str. 504-511.
9. V. Pop, H.J. Bergveld, D. Danilov, P.P.L. Regtien, P.H.L. Notten, Sustavi upravljanja baterijama: Točna indikacija stanja napunjenosti za aplikacije koje se napajaju baterijama. ISBN: 978-1-4020-6944-4, U: Philips Research Book Series, sv. 9, Springer, 2008. pp. 24?37.
10. Melentjev S., Lebedev D. Pregled pojednostavljenih matematičkih modela baterija. // 13. međunarodni simpozij “Aktualni problemi obrazovanja u području elektrotehnike i energetike”. — Doktorska škola energije i geotehnologije: Parnu, Estonija, 14.-19. siječnja 2013. — pp. 231-235 (prikaz, ostalo).
11. Tremblay O., Dessaint L. A. Eksperimentalna validacija dinamičkog modela baterije za EV aplikacije // World Electric Vehicle Journal. - 2009. - T. 3. - Br. 1. - str. 1-10.
12. Bochenin V.A., Zaichenko T.N. Istraživanje i razvoj modela Li-Ion baterije // Znanstvena sjednica TUSUR-2012: Materijali Sveruske znanstveno-tehničke konferencije studenata, diplomiranih studenata i mladih znanstvenika, Tomsk, 16.–18. svibnja 2012. - Tomsk: V- Spektr, 2012. - Svezak 2. – od 174-177.
13. Weng C., Sun J., Peng H. Model otvorenog napona litij-ionskih baterija za učinkovitu analizu inkrementalnog kapaciteta //ASME 2013 Dynamic Systems and Control Conference. – Američko društvo inženjera strojarstva, 2013. DSCC2013-3979 – str. 1-8.
14. Tang X. i sur. Procjena parametara Li-ion baterije za stanje napunjenosti //American Control Conference (ACC), 2011. – IEEE, 2011. – pp. 941-946.
15. Zhao J. i sur. Kinetičko istraživanje LiCOO2 spektroskopijom elektrokemijske impedancije (EIS) //International Journal of Electrochemical Science. – 2010. – T. 5. – Br. 4. – 478-488 str.
16. Jiang Y. i sur. Modeliranje napona polarizacije naboja za velike litij-ionske baterije u električnim vozilima // Journal of Industrial Engineering & Management. – 2013. – T. 6. – Br. 2. – 686-697 str.
17. Rahmoun A., Biechl H. Modeliranje litij-ionskih baterija pomoću dijagrama ekvivalentnog strujnog kruga //PRZEGLAD ELEKTROTECHNICZNY. – 2012. – T. 88. – Br. 7 B. – str. 152-156.
18. He H., Xiong R., Fan J. Evaluacija modela ekvivalentnog kruga litij-ionske baterije za procjenu stanja napunjenosti eksperimentalnim pristupom //energije. – 2011. – T. 4. – Br. 4. – 582-598 str.
19. Wang C., Appleby A. J., Little F. E. Studija elektrokemijske impedancije početne interkalacije litijevih iona u grafitne prahove //Electrochimica acta. – 2001. – T. 46. – Br. 12. – S. 1793-1813.
20. Lee J., Nam O., Cho B. H. Metoda procjene SOC litij-ionske baterije temeljena na proširenom Kalmanovu filtriranju reduciranog reda // Journal of Power Sources. – 2007. – T. 174. – Br. 1. – str. 9-15.
21. Johnson V. H., Pesaran A. A., Sack T. Modeli baterija ovisni o temperaturi za litij-ionske baterije velike snage. – City of Golden: Nacionalni laboratorij za obnovljivu energiju, 2001.
22. Hu X., Li S., Peng H. Komparativna studija modela ekvivalentnog kruga za Li-ion baterije // Journal of Power Sources. – 2012. – T. 198. – P. 359-367.
23. Santhanagopalan S., White R. E. Online procjena stanja napunjenosti litij-ionske ćelije // Journal of Power Sources. – 2006. – T. 161. – Br. 2. – 1346-1355 str.
24. Rahimian S. K., Rayman S., White R. E. Usporedba analognih modela jedne čestice i ekvivalentnog kruga za litij-ionsku ćeliju // Journal of Power Sources. – 2011. – T. 196. – Br. 20. – str. 8450-8462.
25. Bartlett A. i sur. Procjena stanja napunjenosti i analiza uočljivosti litij-ionske baterije s kompozitnom elektrodom na temelju modela //Decision and Control (CDC), 2013. IEEE 52. godišnja konferencija o. – IEEE, 2013. – str. 7791-7796.
26. Moura S. J., Chaturvedi N. A., Krstić M. Adaptivni promatrač parcijalnih diferencijalnih jednadžbi za procjenu stanja napunjenosti/zdravstvenog stanja baterije putem elektrokemijskog modela // Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control. – 2014. – T. 136. – Br. 1. – S. 011015.
27. Klein R. i sur. Procjena stanja reduciranog elektrokemijskog modela litij-ionske baterije //American Control Conference (ACC), 2010. – IEEE, 2010. – str. 6618-6623.
28. Fang H. i sur. Adaptivna procjena stanja napunjenosti za litij-ionske baterije //American Control Conference (ACC), 2013. – IEEE, 2013. – str. 3485-3491.

Ažuriranje tematskih zbirki u Lan EBS-u

EBS "Lan" obavještava da su za studeni i prosinac 2019. ažurirane tematske zbirke koje su našem sveučilištu dostupne u EBS "Lan":
Inženjerstvo i tehničke znanosti - Naklada Lan - 29
Matematika - Nakladna kuća Lan - 6
Fizika - Izdavačka kuća "Lan" - 5
Kompletan popis nove literature možete pogledati.
Nadamo se da će nova zbirka literature biti korisna u obrazovnom procesu.

Radno vrijeme knjižnice tijekom sjednice

Dragi studenti i djelatnici Sveučilišta! Za vrijeme održavanja (od 01.09.2020.) knjižnica radi:

• pretplate: pon.-pet. od 10:00 do 18:00 sati
• čitaonice br. 1 i br. 2: pon.-pet. od 10:00 do 17:00 sati
• fotografiranje za iskaznice knjižnice: pon.-pet. od 11:00 do 16:00 sati, ured. 11-30 (1 zgrada, 1 kat).

Sretna nova 2020. godina!

Poštovani čitatelji! Sretnu Novu godinu i Božić želi vam kolektiv knjižnice! Vama i Vašim obiteljima od srca želimo sreću, ljubav, zdravlje, uspjeh i veselje!
Neka vam nadolazeća godina podari blagostanje, međusobno razumijevanje, slogu i dobro raspoloženje.
Sretno, blagostanje i ispunjenje vaših najcjenjenijih želja u novoj godini!

IOANESJAN ALEKSEY VILIAMOVITCH

MODELIRANJE NESTACIONARNIH NAČINA RADA BATERIJE ELEKTRIČNOG VOZILA

Specijalnost 05.09.03 - Električni kompleksi i sustavi

Disertacije za akademski stupanj

Kandidat tehničkih znanosti

Moskva - 2009

Rad je izveden na Odjelu za elektrotehniku ​​i električnu opremu Moskovskog instituta za automobile i ceste (Državno tehničko sveučilište)

Vodeća organizacija: Federalno državno jedinstveno poduzeće Istraživački i eksperimentalni institut za automobilsku elektroniku i električnu opremu (FSUE NIIAE), Moskva.

Obrana će se održati 24. studenog 2009. u 10:00 sati na sastanku disertacijskog vijeća D.212.126.05 na Moskovskom automobilskom i cestovnom institutu (Državno tehničko sveučilište) na adresi:

125329 GSP A-47, Moskva, Leningradsky pr., 64.

Disertacija se nalazi u knjižnici MADI (GTU)

znanstveni tajnik

disertacijsko vijeće,

Kandidat tehničkih znanosti, izvanredni profesor Mikhailova N.V.

opći opis rada

Relevantnost problema

Trenutno najveći proizvođači automobila (General Motors, Ford, Daimler-Chrysler, Toyota, Honda, Nissan, Mazda i dr.) intenzivno se radi na projektiranju i proizvodnji električnih vozila. Po karakteristikama kao što su domet i nosivost, neki moderni modeli električnih vozila vrlo su bliski tradicionalnim automobilima, ali im je glavni nedostatak visoka cijena.

Karakteristike električnog vozila i njegova cijena uvelike su određeni parametrima korištene elektrane, a posebno baterije. Za optimizaciju parametara elektrane, izračunavanje karakteristika električnog vozila i određivanje njegove učinkovitosti u usporedbi s tradicionalnim automobilom, glavni alati su matematičko i simulacijsko modeliranje.

Najteži zadatak pri izradi modela električnog vozila je simulacija rada baterije tijekom njenog nestacionarnog pražnjenja i punjenja na električnom vozilu. Izračunato određivanje i analiza parametara baterije također je potrebno u sustavu upravljanja baterijom na električnom vozilu, čime se osiguravaju optimalni uvjeti rada, produljuje životni vijek, sprječava prekomjerno punjenje i prekomjerno pražnjenje, osigurava sigurnost rada i informira vozača o stanju napunjenosti i dr. parametrima baterije.

Disertacija je posvećena razvoju modela kretanja električnog vozila i proučavanju nestacionarnih načina rada baterije električnog vozila, što se čini vrlo relevantnim u današnje vrijeme.

Svrha i glavni ciljevi studija

Sukladno postavljenom cilju u disertaciji rješavaju se sljedeći zadaci:

• 
  analiza i sistematizacija metoda i modela za proračun karakteristika AB;
• 
  formalizacija metoda za obradu i analizu statističkih podataka i simulacijskih eksperimenata za analizu karakteristika protoka;
• 
  izrada simulacijskog modela nestacionarnog gibanja električnog vozila;
• 
  razvoj metodologije za integraciju heterogenih EV komponenti;
• 
  
• 
  formuliranje i rješavanje optimizacijskih problema korištenjem simulacijskog modela.

Metode istraživanja

Znanstvena novost

• 
  agregirani procesni prikaz simulacijskog modela nestacionarnog kretanja električnih vozila;
• 
  modeli nestacionarnih slučajnih procesa dinamike kretanja EV i punjenja/pražnjenja baterije;
• 
  modeli za klasifikaciju tipova vozila i problemi odabira tipova za zadane karakteristike kretanja EV;
• 
  programska implementacija EM simulacijski model;
• 
  optimizacijski algoritmi temeljeni na modelu simulacije EV.

Praktična vrijednost i implementacija rezultata rada

Provjera rada

• 
  na republičkim i međuregionalnim znanstveno-stručnim skupovima, simpozijima i seminarima (2003.-2009.);
• 
  na skupu Zavoda za elektrostrojarstvo i elektroopremu MADI (STU).

U uvodu obrazložena je relevantnost rada, određen cilj i postavljeni glavni ciljevi istraživanja.

U prvom poglavlju U disertaciji su klasificirani suvremeni AB i utvrđene njihove glavne karakteristike. Provedena sistematizacija poznate metode proračun AB karakteristika i procjena mogućnosti njihove primjene u modeliranju nestacionarnog opterećenja.

Karakteristike električnih vozila uglavnom su određene učinkom izvora električne energije u vozilu. Olovne (PbAcid), nikal-kadmijeve (Ni-Cd), nikal-metal-hidridne (Ni-MH) baterije i baterije na bazi litija (Li-Ion, Li-Metal, Li-Polymer) najčešće se koriste u EV elektrane).

Analizirajući karakteristike različitih tipova baterija koje deklariraju proizvođači, mogu se razlikovati dvije skupine: visokoenergetske (vučne) baterije koje se koriste u “čisto” električnim vozilima i velike (pulsne) baterije.

Specifična energija baterija prve skupine doseže 35 Wh/kg za olovne baterije; nikal-kadmij – 45 Wh/kg. Ove baterije su jeftine, ali njihova uporaba značajno smanjuje karakteristike rada i ograničava opseg uporabe EV-a.

Nikal-metal-hidridne baterije su obećavajuće E m=80 Wh/kg, P m=200 W/kg, litij-ionske baterije E m=140 Wh/kg, P m=420 W/kg i njihova verzija s polimernim elektrolitom (Li-Polimer) E m=205 Wh/kg, P m=420 W/kg. Specifične vrijednosti energije dane su za 3-satni način pražnjenja, a vrijednosti snage odgovaraju pulsu u trajanju od 30 s na razini napunjenosti od 80%.

Navedene specifične karakteristike baterija nisu dovoljne za usporedbu učinkovitosti njihove uporabe na električnim vozilima, stoga je glavni cilj disertacije modelirati nestacionarno opterećenje baterija na električnim vozilima, za što se klasičnim metodama predlaže model „crne kutije“. planiranja eksperimenta.

Na temelju proučavanih parametara (ulaz i izlaz) mogu se razlikovati sljedeće skupine metoda:

• 
  metode za opisivanje obitelji krivulja pražnjenja – ovisnost U=f( ja, t) pri zadanoj konstantnoj vrijednosti temperature ( T=konst);
• 
  izračun maksimalnog vremena pražnjenja (kapaciteta baterije) ovisno o struji pražnjenja;
• 
  metode za pojednostavljeni proračun nestacionarnog pražnjenja akumulatora, tj. pražnjenje s vremenski promjenjivom strujom pražnjenja ili potrošnjom energije [ t m=f( ja), ja=var ili t m=f(P) P=var];
• 
  određivanje trenutka završetka pražnjenja baterije pri zadanoj struji, što se koristi ne samo u modeliranju EV-a, već iu sustavu upravljanja baterijom izravno na EV-u;
• 
  složene metode koje određuju ovisnosti U=f( ja, t, T) I t m=f( ja).

Najpoznatija je metoda analitičkog opisa karakteristika pražnjenja baterija koju je predložio Shepherd. Ova metoda nam omogućuje da opišemo ovisnost U= f( ja,t) kao:

Glavni nedostatak metode je taj što su koeficijenti odabrani za određeni raspon struja pražnjenja i kada se izađe izvan tog raspona, pogreška aproksimacije se značajno povećava.

Jedan od najjednostavnijih i najpreciznijih načina za procjenu karakteristika baterije kada je opterećena vremenski promjenjivom strujom je Hoxie metoda. Metoda se temelji na Peukertovoj relaciji koja određuje ovisnost maksimalnog kapaciteta baterije (vrijeme pražnjenja) o struji pražnjenja

Gdje ja 1 , ja 2 …ja z– trenutne vrijednosti u dijelovima grafikona pražnjenja ja=f( t); t 1 ,t 2 ...t z- vrijeme pražnjenja s odgovarajućim strujama ja 1 , ja 2 …ja z .

U ovom modelu, trenutni graf ja=f( t) predstavlja komadno konstantnu funkciju podijeljenu na z odjeljaka. Peukertovi koeficijenti određuju se za radno područje struja. Za rješavanje Hoxiejeve jednadžbe koristi se algoritam pretraživanja za određivanje t m uz uvjet da je desna strana jednadžbe jednaka jedinici.

Primjena ovu metodu za izračun električnog vozila, postavljanje kao početni raspored ja=f( t) promjena struje baterije tijekom ciklusa vožnje, možete izračunati maksimalan broj ciklusa koje će električno vozilo izvršiti prije nego što se baterija potpuno isprazni N ts =t m /t ts, Gdje t ts– trajanje jednog ciklusa.

U ovom radu, na temelju simulacijskog eksperimenta, procijenjena je točnost nekoliko metoda za pojednostavljeni proračun nestacionarnog opterećenja baterije tijekom kretanja EV u ciklusu SAE j 227C (Tablica 1). Razmatran je EV s baterijom OPTIMA YellowTop D 1000 S (na EV je ugrađeno 10 serijski spojenih baterija ukupne težine 195 kg).

Rezultati proračuna gibanja električnog vozila

Na temelju istraživanja provedenog u disertaciji kako bi se simuliralo nestabilno opterećenje baterije na razni modovi i uvjetima EV kretanja, predlaže se korištenje hibridnih analitičko-simulacijskih modela temeljenih na dekompozicijskom pristupu, koji se temelji na sljedećim aksiomima teorije složenih sustava: Hijerarhija: ako je  0 podsustav sustava  i  (...) je mjera složenosti, tada je ( 0) (), tj. podsustav ne može biti složeniji od sustava u cjelini. Paralelni spoj: ako je = 1  2 ….. k , tj.  je paralelna veza podsustava , tada
. Serijska veza: ako je = 1 + 2 +…+ k, tj.  je serijska veza podsustava  i , zatim () ( 1)+( 2)+... ( k). Veza sa Povratne informacije(OS): ako postoji operacija OS  od podsustava  2 do podsustava  1, tada ()( 1)+( 2)+( 2  1). Navedena svojstva složenog sustava dopuštaju mogućnost smanjenja njegove prividne složenosti spajanjem pojedinačnih varijabli u podsustave. Ovom dekompozicijom cilj je pojednostaviti analizu sustava, smatrajući ga labavo povezanim skupom podsustava koji međusobno djeluju.

U drugom poglavlju postavlja se i rješava zadatak formaliziranja principa konstruiranja EM simulacijskog modela. Funkcioniranje se shvaća kao proces promjene njegovog stanja tijekom vremena. Modeliranje procesa u cjelini treba uključiti model površine ceste, modele interakcije kotača s površinom ceste, modele samog stroja, transmisije i druge, koji su svi međusobno povezani i ugniježđeni jedan u drugi ( Slika 2.).

Pretpostavlja se da sustav- postoji mnogo parametara
(vlažnost, kut rotacije itd.). Svaki parametar q preuzimam skup numeričkih vrijednosti( q i). Definirajmo sa stanje proces u cjelini, kao s j =, gdje q i j ( q i). Postupak Z postoji četiri: Z=S, T, F,  >, Gdje S- prostor stanja; T- mnogo puta promjena stanja; F- fazna karakteristika procesa, definirana kao transformacija stanja tijekom vremena F:T S,  - linearna relacija reda na T.

Vremenski interval za modeliranje kretanja EV je [ t N, t K ], gdje
,
. Pod pretpostavkom da se EM ponaša prilično ujednačeno u pojedinim područjima, moguće je cijeli proces rastaviti na podprocese. Podproces postoji podskup procesa Z na vremenskom intervalu [ t ja; t j]. Koncept podprocesa omogućuje nam da proces smatramo nizom podprocesa. Kako bi se osigurala točnost opisa funkcioniranja sustava u cjelini i njegovih komponenti, uvodi se niz operacija nad procesima.

Postupak Z 1 = S 1, T 1 , F 1 ,  1 > predstavlja konvoluciju procesa Z, ako je dobiven kao rezultat sljedećih transformacija: a) izvršena je potpuna particija intervala definiranja procesa Z u n podintervala [ j ,  j+1 ], gdje je j=1..n, a  1 = t N,  n+1 = t DO . Tada dobivamo podjelu procesa Z za n podprocesa Z j(j=l..n); b) uskladiti svaki podproces Z j jedna državna vrijednost od mnogih S 1 i jedna vremenska vrijednost  j iz intervala [ j ,  j+1 ]. Operacija odvijanja je inverzna operacija konvolucije: proces Z je razvoj procesa Z 1 . Postupak Z 1 je projekcija procesa Z koordinirati prostor
(oznaka
), Ako Q 1 Q.

Neka su procesi dati Z 1 =, T 1 , F 1 ,  1 > i Z 2 =, T 2 , F 2 ,  2 >. Postupak Z=, T, F, > je unija procesa Z 1 i Z 2 (oznaka Z=Z 1 Z 2), ako: S Q je unija prostora i
.

Uvedene operacije omogućuju kreiranje formaliziranog opisa kako pojedinačnih komponentnih procesa (profil ceste, dinamička promjena prometnih karakteristika, itd.), tako i interakcije komponenti cjelokupnog sustava.

Model EV kretanja uključuje dolje prikazane komponente.

Mehanički model

Sila otpora kretanju stvara moment otpora na EM kotaču, koji se, uzimajući u obzir prijenosne omjere prijenosa, dovodi do osovine elektromotora, uzimajući u obzir učinkovitost prijenosa.

Dakle, moment otpora gibanju na osovini elektromotora
Gdje r k – radijus kotrljanja kotača, m; ja tr – prijenosni omjer prijenosa; tr – učinkovitost prijenosa.

Osim toga, model mehaničkog dijela mora uzeti u obzir kretanje električnog vozila duž dionice ceste s nagibom (uspon ili nizbrdica) i otpor kretanju zbog neravnina ceste. Pri modeliranju kretanja EV-a na nizbrdicama treba uzeti u obzir rekuperaciju energije kočenja.

Model elektromotora

Zakretni moment na vratilu elektromotora određuje se na temelju:

(5)

U simulacijskom modelu elektromotora, ukupni gubici snage izračunavaju se na svakom koraku, na temelju konstrukcijskih parametara istosmjernog motora i karakteristika praznog hoda dobivenih tijekom ispitivanja E = f(ja c) pri stalnoj brzini vrtnje osovine elektromotora.

Unatoč tendenciji korištenja asinkronih motora ili beskontaktnih motora s permanentnim magnetima na EV kao vučnih elektromotora, razmatranje DFC ostaje najprikladnije i sasvim dovoljno pri rješavanju problema simulacije EV za dobivanje slike AB opterećenja.

Model sustava upravljanja

Regulacija napona motora U D može se izvesti pomoću tiristorskog upravljačkog uređaja pomoću metode upravljanja širinom impulsa; dok je radni ciklus   varira od 0 do 1:

(6)

Model načina vožnje

Na temelju eksperimentalnih grafova gibanja, razvijena je tehnika za formiranje načina gibanja nasumičnim odabirom ciklusa i formiranjem njihovog slučajnog niza. Tako je simuliran neuredan gradski promet.

Režimi vožnje dobiveni na temelju eksperimentalnih podataka značajno se razlikuju od režima vožnje u ciklusu SAE j 227 C, posebno je pri proračunu za stvarne režime vožnje dobivena niža specifična potrošnja energije (260 Wh/km) nego za vožnju; u ciklusu (390 Wh/km).

Model baterije

Na sl.3. Prikazan je pojednostavljeni algoritam koji omogućuje određivanje napona na bateriji u svakom koraku izračuna u simulacijskom modelu kretanja električnog vozila.

Ovaj pristup izračunavanju nestacionarnog pražnjenja baterije također se može proširiti na opisivanje nestacionarnog naboja koji se javlja tijekom regenerativnog kočenja.

Krajnji cilj razvoja modela električnog vozila je određivanje njegovih pokazatelja performansi i karakteristika baterije u zadanom načinu vožnje. Kao glavni parametri uzeti su sljedeći:

• 
  kilometraža (rezerva snage);
• 
  potrošnja energije pri kretanju;
• 
  potrošnja energije po jedinici puta i nosivosti;
• 
  specifična energija koju daje baterija.

• 
  parametri baterije i (ili) uređaja za pohranu energije: obitelj karakteristika privremenog pražnjenja i punjenja za trenutne vrijednosti u radnom rasponu pri konstantnoj temperaturi, težina modula baterije i dodatne opreme, broj instaliranih modula itd.;
• 
  parametri elektromotora: nazivna struja i napon, otpor armaturnog kruga i namota polja, projektni podaci, karakteristike praznog hoda itd.;
• 
  parametri osnovnog vozila: ukupna težina, prijenosni omjeri mjenjača i zadnjeg pogona, učinkovitost prijenosa, moment tromosti i polumjer kotrljanja kotača, koeficijent otpora zraka, aerodinamična površina, koeficijent otpora kotrljanja, nosivost itd.;
• 
  parametri načina vožnje.

Pri modeliranju kretanja električnih vozila u ciklusu SAE j 227 C rezultati su dobiveni sa strukturom podataka prikazanom u tablici 2.

Rezultati faktorske analize (tablica 3) pokazali su da već tri faktora određuju 97% informacija, čime je moguće značajno smanjiti broj latentnih faktora, a time i dimenziju simulacijskog modela.

Rezultati izračuna glavnih pokazatelja performansi električnih vozila tijekom ubrzanja.

1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
1,00	129,93	25,21	250,00	7,2	19,49	120,11	3,00	280,92	0,46	4487,4	0,02
2,00	129,80	41,11	250,00	7,2	19,58	121,19	6,23	583,47	1,81	12873,1	0,32
38,00	116,73	116,30	111,73	3,4	26,36	23,40	47,53	4449,17	393,5	828817,1	-

Rezultati faktorske analize (tablica 3) pokazali su da već tri faktora daju 97% informacija, čime je moguće značajno smanjiti broj latentnih faktora, a time i dimenziju simulacijskog modela.

Pojasniti analitički prikaz karakteristika pražnjenja baterije 6EM-145, od koje je sastavljena baterija električnog vozila ukupne mase 3,5 tona i mase baterije 700 kg, kako bi se proučila mogućnost kratkog trajanje punjenja baterije tijekom radna smjena i, kao posljedica toga, povećanje kilometraže, proveden je eksperiment za ispitivanje baterije 6EM-145 prema poseban program. Eksperiment je trajao 2 mjeseca s 2 baterije 6EM-145.

Informacijski sadržaj apstraktnih faktora

1. 
   Puni dvostupanjskom strujom 23A i 11,5A (preporuka proizvođača baterije)
2. 
   Kontrolno pražnjenje (prema preporuci proizvođača) strujom od 145A do minimalne vrijednosti napona od 9V.
3. 
   Punite do razine napunjenosti od 20%, 50% i 80% sa strujama od 23,45 i 95A.
4. 
   Struja pražnjenja 145A do minimalne vrijednosti napona od 9V.

Rezultati višestruke regresije za gotovo sve ovisne varijable pokazali su statistički značajne rezultate (koeficijent korelacije bio je jednak R=0,9989, a F-stav F(2,6)=1392,8). Kao rezultat, prikazana je mogućnost legitimne uporabe linearnih modela.

Prvi stupanj ubrzanja izračunava se na vrijednost magnetskog toka F= F max= 0,0072 Wb i održavanje struje armature na konstantnoj razini ja ja = ja r1 = 250 A. Ova faza počinje u vremenu t= 0 i završava kada radni ciklus dosegne 1. Konstantne vrijednosti za ovaj stupanj ubrzanja: struja uzbude ja u = a∙F max 3 + b∙F max 2 + c∙F max=10,68 A i napon na namotaju polja U u = ja∙R ov

U skladu s principom dvozonske regulacije, povećanje brzine vrtnje vratila elektromotora pri punom naponu može se postići slabljenjem magnetskog polja. Ovo je implementirano u elektroničkom regulatoru struje koji upravlja neovisnim namotajem polja. Drugi stupanj ubrzanja počinje u trenutku koji odgovara  =1 i završava kada električno vozilo postigne zadanu brzinu. Početne vrijednosti V, n, U d itd. rezultati su proračuna posljednjeg koraka ubrzanja pri punom protoku, kada  =1.

Rezultati višestruke regresije

Kočenje električnog vozila može biti mehaničko ili regenerativno. Posljednja faza kretanja u ciklusu počinje u trenutku t= t a + t kr + t co a završava kada t= t a + t kr + t co + t b. Kočenje u ciklusu SAE j 227 C događa se s konstantnim usporavanjem, koje se može definirati kao: a= V odaberite /(3,6∙ t b) m/s 2 , gdje je V odaberite - brzina na kraju vožnje, km/h

Simulacijski eksperimenti provedeni u disertacijskom radu za procjenu karakteristika kretanja električnih vozila pokazali su da je uvjetno nestacionarni slučajni proces karakteristika dobro aproksimiran procesom s funkcijom autokovarijacije oblika:

Gdje r 1 (t) I r 2 (t) odnosno jednako:

D  =||cov( (t ja ),  (t j ))||=||r(t ja -t)||, i,j=0..-m - kovarijancijska matrica povijesti procesa u trenucima t ja ,t j ; r(t) - autokorelacijska funkcija stacionarni način rada pokret.

Kao algoritmi za upravljanje EV modovima gibanja u disertaciji odabrani su algoritmi stohastičke aproksimacije. Neka x vektorska varijabla u R N, za koje su ispunjeni sljedeći uvjeti:

1. Svaka kombinacija kontroliranih parametara x odgovara slučajnoj varijabli Y karakteristike kretanja s matematičkim očekivanjem M Y(X).

2. M Y(X) ima jedinstveni maksimum i druge parcijalne derivacije  2 M Y/x i x j ograničeni su u cijelom rasponu promjena u načinima upravljanja.

3. Nizovi ( a k) i ( c k) zadovoljavaju uvjete:

A) , b) , V) , G) .

(12)

5. Vektor  Y k promjene karakteristika kretanja određuju se na temelju implementacije slučajnih vrijednosti trenutnih načina x k u skladu s jednim od planova P 1 , P 2 ili P 3:

P 1 =[x k, x k +c k E 1 , . . . , x k +c k E ja , . . . , x k +c k E N ] T - središnji plan;

P 2 =[x k +c k E 1 , x k-c k E 1 , . . . x k +c k E N, x k-c k E N ] T - simetrični tlocrt;

P 3 =[x k, x k +c k E 1 , x k-c k E 1 , . . . x k +c k E N, x k-c k E N ] T .- nacrt sa središnjom točkom, gdje .

6. Disperzija procjene karakteristika kretanja  k 2 za svaku kombinaciju modova x k je ograničen  k 2  2
Istraživanja provedena u disertaciji pokazala su da pri ispunjenju navedenih uvjeta slijed odabranih načina upravljanja x k konvergira optimalnim vrijednostima s vjerojatnošću 1.

Kao rezultat formalizacije, algoritam funkcioniranja kontroliranog simulacijskog modela kretanja EV je sljedeći slijed radnji:

1. Početno postavljanje modeli i izbor početnih načina putovanja x 0 , k=0.

2. Za zadanu kombinaciju modova x k u svom mjesnom susjedstvu u skladu s jednim od planova P i (i=1,2,3) generiraju se uzorci trajektorija karakteristika kretanja ( Xk,l ( t|s k)) l=1 L trajanje T svaki iz zajedničkog početnog stanja s k .

3. Za sve su izračunate prosječne integralne procjene karakteristika l=1 …L s općim početnim stanjem s k :

6. Postavite početno stanje s k +1 sljedećeg kontrolnog intervala, jednako konačnom stanju jednog od procesa prethodnog koraka.

7. U skladu s odabranim kriterijem zaustavljanja, prelazi se na korak 2, odnosno na kraj simulacije.

U četvrtom poglavlju Razvijene metode i modeli su testirani.

Pri odabiru veličine baterije ugrađene na električno vozilo koristi se koncept transportnog rada kako bi se optimizirao odnos između nosivosti i prijeđenih kilometara električnog vozila. A=G E ∙L t∙km, gdje G E– nosivost EM, t; L– EV rezerva snage (kilometraža). Nosivost EV G E =G 0 - m b / 1000 t, gdje G 0 = G A – m– nosivost šasije, određena nosivošću osnovnog vozila G A uzimajući u obzir masu  m, oslobođeno pri zamjeni motora s unutarnjim izgaranjem s električnim pogonskim sustavom, t; m b – masa izvora energije, kg. Vrijednost prijeđenih kilometara L električno vozilo općenito se izračunava prema formuli poznatoj u literaturi
km, gdje E m - specifična energija izvora struje, Wh/kg;  - specifična potrošnja energije u vožnji, Wh/km. Kao rezultat toga, za transportni rad vrijedi sljedeće:

gdje je: koeficijent
km/kg.

Na temelju razvijenog simulacijskog modela izračunato je kretanje električnog vozila temeljenog na automobilu GAZ 2705 "GAZelle" nosivosti G 0 =1700 kg. Proračun je proveden za izvore sastavljene od 10 serijski spojenih baterijskih blokova OPTIMA D 1000 S. Broj paralelno spojenih baterija u svakom bloku varirao je od 1 do 8. Dakle, u koracima od 20 kg, masa izvora energije. mijenjao u teoretski mogućem rasponu od 0 do G A .

Proračuni su provedeni za kretanje u ciklusu S AE j 227 C i za kretanje konstantnom brzinom. Na sl.4. Prikazana je teorijska i simulacijska ovisnost transportnog rada o masi baterije.

Prema rezultatima proračuna, maksimalni transportni rad postiže se s težinom baterije nešto većom od polovine nosivosti. To se objašnjava povećanjem specifične energije E m izvor struje uz povećanje njegovog kapaciteta.

Ciklus S AE j 227 C je jedan od najintenzivnijih testnih ciklusa; naprotiv, jedan je od najlakših. Na temelju toga može se pretpostaviti da će se grafikoni koji odgovaraju srednjim načinima vožnje nalaziti u području ograničenom odgovarajućim krivuljama, a maksimalni transportni rad pri radu na bateriji OPTIMA D1000S leži u rasponu od 920 do 926 kg.

U pritvoru Prikazani su glavni rezultati rada.

Primjena sadrži dokumente o korištenju rezultata rada.

Glavni zaključci i rezultati rada

1. 
   Provedena je klasifikacija baterija i analiza poznatih metoda za proračun karakteristika baterija. Procjenjuje se mogućnost njihove primjene u modeliranju nestacionarnog punjenja i pražnjenja baterija.
2. 
   Na temelju istraživanja provedenog u disertaciji predložena je uporaba dekompozicijskog pristupa za modeliranje nestacionarnog opterećenja baterije pri različitim načinima i uvjetima kretanja EV-a, što omogućuje integraciju hibridnih analitičko-simulacijskih modela, uključujući modele mehaničkog dijela, sustavi upravljanja, načini kretanja i drugo.
3. 
   U radu se postavlja i rješava problem formalizacije principa konstruiranja simulacijskog modela EV-a korištenjem opisa procesa objekata i komponenti sustava, što omogućuje simulaciju nestacionarnih načina gibanja EV-a i njihov utjecaj na nestacionarne karakteristike EV-a. AB opterećenje.
4. 
   Provedena je faktorska analiza overclocking karakteristika, koja je pokazala da tri faktora već objašnjavaju 97% informacija. To je omogućilo značajno smanjenje broja latentnih čimbenika u modelu, a time i dimenziju simulacijskog modela.
5. 
   Razvijena je metodologija za provođenje eksperimenta za usporednu analizu karakteristika pražnjenja punjivih baterija i provedeni su eksperimenti. Dobiveni eksperimentalni podaci pokazali su da je korištenje linearnih modela legitimno za gotovo sve ovisne varijable.
6. 
   Simulacijski eksperimenti provedeni za procjenu karakteristika kretanja električnih vozila pokazali su da je nestacionarni slučajni proces karakteristika dobro aproksimiran procesom s hipereksponencijalnom funkcijom autokovarijacije. Dobiveni su analitički izrazi za opis karakteristika uvjetno nestacionarnog procesa.
7. 
   Za rješavanje optimizacijskih problema na simulacijskom modelu odabrani su algoritmi stohastičke aproksimacije kao kontrolni algoritmi koji pružaju velika brzina konvergencija u uvjetima velikih disperzija karakteristika gibanja.
8. 
   Razvijen je kompleks za modeliranje softvera koji je implementiran za praktičnu upotrebu u brojnim poduzećima, a koristi se iu obrazovnom procesu na MADI (GTU).

Publikacije o temi disertacije

1. 
   Ioanesyan A.V. Metode izračunavanja karakteristika punjivih baterija za električna vozila / E.I. Surin, A.V. Ioanesyan // Materijali znanstveno-metodološke i znanstveno-istraživačke konferencije MADI (GTU). –M., 2003. – P.29-36.
2. 
   Ioanesyan A.V. Metode za određivanje kraja pražnjenja i punjenja baterije na električnom vozilu / Ioanesyan A.V. // Elektrotehnika i elektrooprema prometa. – M.: 2006, br. 6 - str. 34-37.
3. 
   Ioanesyan A.V. Osnovni parametri baterija za električna vozila / A.V. Ioanesyan // Metode i modeli primijenjene informatike: međusveučilišni zbornik. znanstveni tr. MADI (GTU). – M., 2009. – P.121-127.
4. 
   Ioanesyan A.V. Model mehaničkog dijela električnog vozila / A.V. Ioanesyan // Metode i modeli primijenjene informatike: međusveučilišni zbornik. znanstveni tr. MADI (GTU). – M., 2009. – Str.94-99.
5. 
   Ioanesyan A.V. Generalizirani simulacijski model kretanja električnog vozila / A.V. Ioanesyan // Načela konstrukcije i značajke uporabe mehatroničkih sustava: zbirka. znanstveni tr. MADI (GTU). – M., 2009. – P.4-9.
6. 
   Ioanesyan A.V. Modeli nestacionarnih procesa kretanja električnih vozila / A.V. Ioanesyan // Načela konstrukcije i značajke uporabe mehatroničkih sustava: zbirka. znanstveni tr. MADI (GTU). – M., 2009. – P.10-18.

Kad je riječ o razvoju novih visokotehnoloških i minijaturnih uređaja, baterije su najveće usko grlo. Trenutačno se to posebno osjeća u području proizvodnje i rada električnih automobila, u uređajima za pričuvnu pohranu energije za energetske mreže i, naravno, u minijaturnoj potrošačkoj elektronici. Kako bi zadovoljili suvremene zahtjeve, uređaji za pohranu energije, čiji razvoj zasigurno nije pratio razvoj svih drugih tehnologija, moraju osigurati više pohranjene energije tijekom velikog broja ciklusa punjenja i pražnjenja, imati visoku gustoću pohrane energije i pružaju visoke dinamičke karakteristike.

Stvaranje i testiranje novih baterija različitih tipova težak je proces koji traje dugo, što ga čini vrlo skupim. Stoga bi za elektrokemijske znanstvenike sposobnost izvođenja detaljnih simulacija prije nego što se upuste u praktične eksperimente bila prava blagodat. Ali sve donedavno, zbog složenosti takvog modela i zbog ograničenja postojećih alata za matematičko modeliranje, nitko nije uspio izraditi matematički model baterije, detaljan do razine pojedinačnih atoma.

Ali to se sada promijenilo, zahvaljujući radu dvojice njemačkih istraživača, Wolfa Dappa s Instituta za naprednu simulaciju i Martina Musera sa Sveučilišta Saarlandes. Ovi su znanstvenici stvorili potpuni matematički model baterije i izvršili njegove izračune do razine pojedinačnih atoma. Valja napomenuti da se prema rezultatima simulacije svojstva “matematičke baterije” uvelike podudaraju sa svojstvima pravih baterija s kojima smo svi navikli imati posla.

Posljednjih su godina računalni znanstvenici u više navrata stvarali modele baterija, no svi ti modeli djelovali su na puno većoj razini od razine pojedinačnih atoma i oslanjali su se na podatke i parametre čije su vrijednosti dobivene eksperimentalno, poput ionske i elektronske vodljivosti, koeficijenti širenja, gustoća struje, elektrokemijski potencijali itd.

Takvi modeli imaju jedan ozbiljan nedostatak - rade krajnje neprecizno ili uopće ne rade kada su u pitanju novi materijali i njihove kombinacije, čija svojstva nisu do kraja proučena ili uopće nisu proučena. A kako bi u potpunosti izračunali ponašanje baterije izrađene od novih materijala kao cjeline, elektrokemičari moraju provesti simulacije na razini pojedinačnih molekula, iona i atoma.

Kako bi se simulirala baterija kao cjelina, računalni model mora izračunati sve promjene energetskih, kemijskih i elektrokemijskih potencijala u svakom koraku izračuna. Upravo to su uspjeli Depp i Musru. U njihovom modelu, električna energija je varijabla čija je vrijednost određena međudjelovanjima atoma i vezama između atoma i iona u svakoj fazi izračuna.

Naravno, istraživači su morali učiniti ustupke stvarnosti. Matematička baterija daleko je od složenosti baterije koju možete izvući iz svoje mobitel. Matematički model “nanobaterije” sastoji se od samo 358 atoma, od kojih je 118 atoma materijal elektroda, katode i anode. Prema početnim uvjetima, katoda je prekrivena slojem od 20 atoma tvari elektrolita, au samom elektrolitu nalazi se samo 39 pozitivno nabijenih iona.

No, usprkos takvoj prividnoj jednostavnosti, ovaj matematički model zahtijeva znatnu računalnu snagu za svoje izračune. Naravno, svo modeliranje se provodi na skali diskretnih jedinica, koraka, a puni ciklus izračuna zahtijeva minimalno 10 milijuna koraka, pri čemu se u svakom od njih izvodi niz izuzetno složenih matematičkih izračuna.

Istraživači navode da je model koji su izradili samo dokaz principa koje su koristili te da postoji nekoliko načina za poboljšanje modela. U budućnosti će zakomplicirati model koji su izradili predstavljajući otopinu elektrolita kao skup čestica sa stacionarnim električnim nabojem. To će, uz povećanje broja atoma u modelu, zahtijevati snagu ne najslabijeg superračunala za izračunavanje modela, ali se isplati jer takva istraživanja mogu dovesti do stvaranja novih izvora energije koji će revolucionarizirati području prijenosne elektronike.