რა არის კულონის დათვლა?

კულონის დათვლა არის მეთოდი, რომელიც აკონტროლებს ელექტრო მუხტს, რომელიც მიედინება და გამოდის ბატარეაში დენის მუდმივი გაზომვით და დროთა განმავლობაში მისი ინტეგრირებით. ეს ტექნიკა საშუალებას აძლევს ბატარეის მართვის სისტემებს შეაფასონ დარჩენილი სიმძლავრე და დამუხტვის მდგომარეობა შენახული ენერგიის უშუალო გაზომვის გარეშე.

კულონების დათვლის ფუნდამენტური პრინციპი მოიცავს ყოველი ამპერ-საათის მონიტორინგს, რომელიც შედის ან გამოდის ბატარეაში. ზუსტი სენსორული რეზისტორი ზომავს დენის ნაკადს და გამოყოფილი წრე აერთიანებს ამ გაზომვებს დროის ინტერვალებში. როდესაც ბატარეას 2 ამპერ სიხშირით 3 საათის განმავლობაში დამუხტავთ, სისტემა ითვლის ბატარეის სიმძლავრეს 6 ამპერ-საათს. განმუხტვის დროს პროცესი მიმდინარეობს უკუღმა, აკლდება ამპერ-საათები, როცა დენი გადის.

ბატარეის მართვის ჩიპები ასრულებენ ამ გამოთვლას განუწყვეტლივ, როგორც წესი, იღებენ დენს ათასობით ჯერ წამში. ინტეგრაციის ფორმულა მარტივია: მუხტის ცვლილება უდრის დენს გამრავლებული დროზე, მორგებული კულონური ეფექტურობისთვის. კულუმბიური ეფექტურობა ითვალისწინებს იმ ფაქტს, რომ დამუხტვის დროს შენახული ყველა მუხტის აღდგენა არ არის შესაძლებელი განმუხტვის დროს-ზარალი ხდება შიდა წინააღმდეგობის, გვერდითი რეაქციების და სითბოს გაფრქვევის გამო.

თანამედროვე დანერგვა იყენებს 16-ბიტიან ან უფრო მაღალ ანალოგს-ციფრულ-გადამყვანებს, რომლებიც დაწყვილებულია მიკროკონტროლერებთან. Maxim MAX17303X+ და Renesas RAA489206 წარმოადგენენ ტიპურ ტექნიკის გადაწყვეტილებებს, რომლებიც აღჭურვილია ჩაშენებული პროცესორებით, რომლებიც ამუშავებენ მათემატიკურ ოპერაციებს. ეს ჩიპები ინახავს ბატარეის პარამეტრებს არასტაბილურ მეხსიერებაში, რაც უზრუნველყოფს მონაცემების შენარჩუნებას მაშინაც კი, როდესაც ბატარეა მთლიანად დაიწურება.

Coulomb Counting

ლითიუმ-იონური ბატარეის დამუხტვა დიდწილად ეყრდნობა კულონების ზუსტ დათვლას, რათა თავიდან აიცილოს ზედმეტი დატენვა და გაზარდოს ბატარეის ხანგრძლივობა. დამუხტვის მუდმივი-ამჟამინდელი ფაზის დროს, კულონური დათვლა ზუსტად აკონტროლებს, თუ რამდენი დამუხტვა შედის ბატარეის უჯრედებში. როდესაც ბატარეა უახლოვდება სრულ სიმძლავრეს და გადადის მუდმივ-ძაბვის დამუხტვაზე, კლებადი დენი ზუსტად უნდა გაიზომოს, რათა დადგინდეს, როდის დასრულდება დატენვა.

ბატარეის მართვის სისტემები იყენებენ კულონის დათვლის მონაცემებს დატენვის კრიტიკული გადაწყვეტილებების მისაღებად. თუ სისტემა აღმოაჩენს, რომ დატენვის დროს დაემატა 2.3 ამპერ-საათი და ბატარეის ნომინალური სიმძლავრეა 2.5 ამპერ-საათი, მან იცის, რომ ბატარეა დაახლოებით 92%-ით არის დატენილი. ეს ინფორმაცია ხელს უშლის სახიფათო სცენარს, როდესაც დენის სრულად დამუხტულ ლითიუმ-იონურ უჯრედში გადადის, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს თერმული გაქცევა.

მეთოდი განსაკუთრებით ღირებული ხდება სწრაფი-დატენვის აპლიკაციებში, სადაც დატენვის დენები შეიძლება მიაღწიოს 3C ან უფრო მაღალს. ამ ტემპებით, ძაბვის-დაფუძნებული შეფასების მეთოდები მარცხდება შიდა წინააღმდეგობის მასშტაბით ძაბვის დიდი ვარდნის გამო. კულონის დათვლა საიმედოდ რჩება, რადგან ის პირდაპირ ზომავს მუხტის გადაცემას ძაბვის რყევების მიუხედავად.

ეფექტურობის ფაქტორების დარიცხვა გამოთვლებში განსხვავებულად ხდება სხვადასხვა ეტაპზე. ლითიუმ-იონური ბატარეა შეიძლება აჩვენოს 99% ეფექტურობა დაბალი-დატენვისას, მაგრამ მაღალი სიჩქარით 95%-მდე დაეცეს სითბოს წარმოქმნის გაზრდის გამო. ბატარეის მართვის გაფართოებული სისტემები არეგულირებენ კულონების დათვლის ალგორითმებს რეალურ-დროის ტემპერატურისა და მიმდინარე გაზომვებზე დაყრდნობით.

დამუხტვის მდგომარეობა წარმოადგენს არსებულ სიმძლავრეს მაქსიმალური სიმძლავრის პროცენტულად. კულონური დათვლა ითვლის SOC-ს დაგროვილი მუხტის გაყოფით ბატარეის მთლიან სიმძლავრეზე. თუ 50 ამპერ-საათიანი ბატარეა აწვდის 15 ამპერ-საათს სრული დატენვის შემდეგ, SOC უდრის 70%.

გაანგარიშება მოითხოვს ამოსავალი წერტილის ცოდნას. ბატარეის სისტემები, როგორც წესი, ახდენენ SOC-ის ინიციალიზაციას, როდესაც ბატარეა მიაღწევს ცნობილ მდგომარეობას-ან სრულად დატვირთული (მიითითებულია დამუხტვის ძაბვის ლიმიტის მიღწევით მინიმალური დენით) ან სრულად დაცლილი (დაბალ-ძაბვის გათიშვისას). დასვენების პერიოდის განმავლობაში ღია{4}}ჩართვაში ძაბვის გაზომვებს ასევე შეუძლია უზრუნველყოს კალიბრაციის წერტილები საძიებო ცხრილების მითითებით, რომლებიც ძაბვას SOC-ზე ასახავს.

ტემპერატურა მნიშვნელოვნად მოქმედებს როგორც ბატარეის სიმძლავრეზე, ასევე კულუმბიურ ეფექტურობაზე. ლითიუმ-იონური ბატარეა შეიძლება უზრუნველყოს 100 ამპერ-საათი 25 გრადუსზე, მაგრამ მხოლოდ 80 ამპერ-საათს -10 გრადუსზე. დახვეწილი დანერგვები მოიცავს ტემპერატურის კომპენსაციას, ეფექტური სიმძლავრის რეგულირებას თერმისტორის ჩვენებაზე დაყრდნობით.

ბატარეის დაბერება ართულებს SOC-ის შეფასებას ბატარეის სიცოცხლის განმავლობაში. ორი-წლიან- ბატარეის პაკეტს შეუძლია შეინარჩუნოს თავდაპირველი ტევადობის მხოლოდ 85%. პერიოდული ხელახალი კალიბრაციის გარეშე, კულონის დათვლა მაინც გამოთვლიდა SOC-ს თავდაპირველი 100%-იანი სიმძლავრის საფუძველზე, რაც იწვევს სულ უფრო და უფრო არაზუსტ შეფასებებს. ბევრი სისტემა ამას აგვარებს-საჯანსაღო მდგომარეობის-ალგორითმების მეშვეობით, რომლებიც აკონტროლებენ სიმძლავრის დეგრადაციას დამუხტვის-დამუხტვის ციკლებზე.

ხუთი ძირითადი შეცდომის წყარო გავლენას ახდენს კულონების დათვლის სიზუსტეზე. სენსორის ამჟამინდელი შეცდომები წარმოადგენს ყველაზე მნიშვნელოვან კონტრიბუტორს-თუნდაც 10 მილიამპერიანი ოფსეტური შეცდომა გროვდება 0,24 ამპერ საათამდე-24 საათის განმავლობაში. 50 ამპერ-საათიან ბატარეაში ეს ითარგმნება როგორც 0,5% SOC შეცდომა დღეში.

ინტეგრაციის მიახლოების შეცდომები წარმოიქმნება ციფრული სისტემების დისკრეტული შერჩევის ბუნებიდან. მართკუთხა ინტეგრაციის გამოყენება იშვიათი შერჩევით იწვევს შეცდომებს, როდესაც დენი სწრაფად იცვლება. 1-წამიანი შერჩევის ინტერვალი წარმოქმნის მინიმალურ შეცდომას ნელ-ნელა ცვალებადი დატვირთვით, მაგრამ შეიძლება გამოტოვოს მნიშვნელოვანი დეტალები დენის უეცარი მწვერვალების დროს. თანამედროვე სისტემები ხშირად იყენებენ უფრო მაღალი დონის ინტეგრაციის მეთოდებს, როგორიცაა ტრაპეციული ან სიმპსონის წესი ამ შეცდომების შესამცირებლად.

ბატარეის სიმძლავრის გაურკვევლობა გამოწვეულია წარმოების ვარიაციით, ტემპერატურის ეფექტებით და დაბერებით. ორი უჯრედი ერთი და იგივე წარმოების პარტიიდან შეიძლება განსხვავდებოდეს 2-3%-ით რეალურ სიმძლავრეში. ეს გაურკვევლობა პირდაპირ ითარგმნება SOC-ის შეფასების შეცდომად-თუ ფიქრობთ, რომ ბატარეა ინარჩუნებს 50 ამპერ-საათს, მაგრამ რეალურად ინარჩუნებს 49-ს, თქვენი SOC სისტემატურად მაღალი იქნება 2%-ით.

დროის ოსცილატორის დრიფტი გავლენას ახდენს მიმდინარე ინტეგრაციის დროის კომპონენტზე. კრისტალური ოსცილატორი 50 ppm სიზუსტით იწვევს მხოლოდ მცირე შეცდომებს მოკლე პერიოდებში, მაგრამ შეიძლება დაგროვდეს უწყვეტი მუშაობის კვირების ან თვეების განმავლობაში. ტემპერატურული-კომპენსირებული კრისტალური ოსცილატორები ამცირებს ამ შეცდომის წყაროს უმნიშვნელო დონემდე აპლიკაციების უმეტესობისთვის.

კუმულაციური შეცდომები წარმოადგენს ფუნდამენტურ გამოწვევას კულონთა დათვლით. მყისიერი გაზომვებისგან განსხვავებით, რომლებიც აღდგება ყოველი წაკითხვისას, ინტეგრაციის შეცდომები დროთა განმავლობაში რთულდება. 1% შეცდომა ციკლზე ხდება 10% შეცდომა ათი ციკლის შემდეგ, თუ სისტემა ხელახლა არ დაკალიბრდება. Energies-ში (2021) გამოქვეყნებულმა კვლევამ აჩვენა, რომ დროის-კუმულაციურმა შეცდომებმა შეიძლება გახადოს SOC შეფასებები „სრულიად არასწორი“ ხანგრძლივი პერიოდის განმავლობაში, შესწორების გარეშე.

ტიპიური სიზუსტე მერყეობს 3-4%-დან ძირითად დანერგვაში 2%-მდე გაუმჯობესებული ალგორითმებით. სისტემები, რომლებიც აერთიანებენ კულონის დათვლას ძაბვის-დაფუძნებული კორექტირებით Kalman-ის ფილტრების გამოყენებით, აღწევენ სიზუსტეს 1%-ზე ქვემოთ. PowerTech Systems იტყობინება გაზომვის შეცდომებს 1%-ზე ნაკლები მათი კომერციული კულონური მრიცხველის პროდუქტებში ლითიუმ-იონის აპლიკაციებისთვის.

ბატარეის მართვის სისტემები აერთიანებს კულონთა დათვლას, როგორც ძირითად ფუნქციას უჯრედების დაბალანსების, თერმული მართვისა და დაცვის სქემებთან ერთად. მიმდინარე სენსორი, როგორც წესი, ზუსტი შუნტის რეზისტორი, რომელიც მერყეობს 0,5-დან 5 მილიოჰმამდე, ზის მთავარ დენის გზაზე. ჰოლის-ეფექტის სენსორები გვთავაზობენ ალტერნატივას მაღალი-დენის აპლიკაციებისთვის, რაც უზრუნველყოფს გალვანურ იზოლაციას და გამორიცხავს ენერგიის გაფრქვევის პრობლემებს.

მიკროკონტროლერის firmware ახორციელებს ინტეგრაციის ალგორითმს და მართავს კალიბრაციის რუტინებს. მანქანის აალების ან მოწყობილობის გაშვებისას BMS კითხულობს ბოლო შენახულ SOC-ს არა-არაარასტაბილური მეხსიერებიდან. შემდეგ ის იწყებს კულონების დათვლას ამ საწყისი წერტილიდან. სისტემა პერიოდულად ინახავს განახლებებს-ზოგიერთი დანერგვა იწერება ფლეშ მეხსიერებაში ყოველ რამდენიმე წუთში, რათა უზრუნველყოს მონაცემების მინიმალური დაკარგვა ელექტროენერგიის მოულოდნელი შეფერხების დროს.

საავტომობილო BMS ელექტრომობილებში იყენებს განსაკუთრებით დახვეწილ კულონთა დათვლას. ტესლას ბატარეის მართვის სისტემა, მაგალითად, ატარებს დენს კილოჰერცის სიჩქარით და იყენებს ფილტრაციის მრავალ ეტაპს სენსორის ხმაურის შესამცირებლად. სისტემა ინახავს ცალკეულ კულონურ მრიცხველებს თითოეული მოდულის ან უჯრედის ჯგუფისთვის, რაც საშუალებას იძლევა აღმოაჩინოს სიმძლავრის შეუსაბამობა, რაც შეიძლება მიუთითებდეს უჯრედების წარუმატებლობაზე.

სამრეწველო ბატარეის სისტემები ქსელის შესანახად ან ტელეკომუნიკაციისთვის მოითხოვს უფრო მაღალ საიმედოობას. ეს აპლიკაციები ხშირად აწარმოებენ ორმაგ ან სამმაგ ზედმეტ დენის სენსორს, ადარებენ მრავალ სენსორს წარუმატებლობის აღმოსაჩენად. როდესაც სენსორის ჩვენებები განსხვავდება მისაღები ტოლერანტობის მიღმა, სისტემას შეუძლია გაუმართავი სენსორის იდენტიფიცირება და იზოლირება დანარჩენ სენსორებზე მუშაობის გაგრძელებისას.

პერიოდული ხელახალი კალიბრაცია აუცილებელია გრძელვადიანი-სიზუსტის შესანარჩუნებლად. უმარტივესი მიდგომა სრულად დატენავს ბატარეას მანამ, სანამ დატენვის დენი არ დაეცემა ზღურბლს ქვემოთ (ჩვეულებრივ C/20), შემდეგ კი SOC-ს გადააბრუნებს 100%-მდე. ანალოგიურად, დაბალ-ძაბვის გამორთვაზე გადატვირთვა აბრუნებს SOC-ს 0%-მდე. ბევრი სამომხმარებლო მოწყობილობა ასრულებს ამ კალიბრაციას ავტომატურად ყოველ 20-30 დამუხტვის ციკლში.

ღია-ჩართვაში ძაბვის კალიბრაცია გთავაზობთ უფრო ხშირ კორექტირების შესაძლებლობებს. მას შემდეგ, რაც ბატარეა ისვენებს 30 წუთიდან რამდენიმე საათამდე, ტერმინალის ძაბვა სტაბილიზდება მის ნამდვილ ღია-ჩართვამდე. შემდეგ BMS-ს შეუძლია მიმართოს OCV-SOC საძიებო ცხრილს, რათა დადგინდეს რეალური SOC და გამოასწოროს დაგროვილი კულონების დათვლის შეცდომა. ეს მეთოდი საუკეთესოდ მუშაობს ბატარეის ქიმიასთან, რომელიც ავლენს ძლიერ ძაბვის-SOC კორელაციას, როგორიცაა ლითიუმის ნიკელის კობალტის მანგანუმის ოქსიდი (NMC).

კულონების დათვლის გაუმჯობესებული ალგორითმები აერთიანებს კულონური ეფექტურობის შესწორებებს. ნგ და სხვ. (2009) აჩვენა, რომ დატენვისა და განმუხტვის ეფექტურობის ცალკე აღრიცხვა მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს სიზუსტეს. დატენვის დროს, ლითიუმ-იონური ბატარეები, როგორც წესი, აჩვენებენ 98-99,5%-იან ეფექტურობას, ხოლო გამონადენის ეფექტურობა უახლოვდება 99,8-99,9%-ს. ეს მნიშვნელობები განსხვავდება ტემპერატურის, მიმდინარე სიჩქარისა და ჯანმრთელობის მდგომარეობის მიხედვით.

კალმანის ფილტრის შერწყმა აერთიანებს კულონთა დათვლას ძაბვის გაზომვებთან რეალურ-დროში. ფილტრი იწონის შეფასების ორ მეთოდს, მათი ფარდობითი გაურკვევლობის საფუძველზე ყოველ მომენტში. მაღალი დენების დროს, სადაც ძაბვის გაზომვები არასანდოა დიდი IR ვარდნის გამო, ფილტრი უფრო მეტად ენდობა კულონის დათვლას. დასვენების პერიოდში, ძაბვის გაზომვები იმატებს წონას. ეს ადაპტური მიდგომა ორივე მეთოდიდან საუკეთესოს აღწევს.

მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები წარმოადგენს SOC შეფასების უახლეს ზღვარს. ათასობით დამუხტვის-დამუხტვის ციკლზე გაწვრთნილ ნერვულ ქსელებს შეუძლიათ ისწავლონ ბატარეის-სპეციფიკური ქცევები, რომლებიც უბრალო მოდელებს გამოტოვებენ. ამ სისტემებს შეუძლიათ პროგნოზირებაც კი, როდესაც დაგროვილი შეცდომები სავარაუდოდ გახდება მნიშვნელოვანი და გამოიწვიონ შესაბამისი კალიბრაციის რუტინები.

Coulomb Counting

ძაბვის-დაფუძნებული SOC-ის შეფასება ებრძვის ლითიუმის რკინის ფოსფატის (LFP) ბატარეებს, რომლებიც ინარჩუნებენ საოცრად ბრტყელ ძაბვის მრუდებს 20-90% SOC-ზე. მხოლოდ 50-100 მილივოლტის ცვლილება ხდება მთელ ამ დიაპაზონში. კულონის დათვლა თანაბრად კარგად მუშაობს ბატარეის ქიმიური ძაბვის მახასიათებლების მიუხედავად.

მეთოდი მუშაობს განუწყვეტლივ, როგორც დატენვის, ასევე გამონადენის დროს, ბატარეის დასვენების საჭიროების გარეშე. ძაბვის-დაფუძნებულ მეთოდებს ესაჭიროებათ ბატარეა უმოქმედო მდგომარეობაში 30 წუთიდან რამდენიმე საათამდე, რათა მიიღოთ ზუსტი ღია-წრეში ძაბვის ჩვენება. ელექტრო სატრანსპორტო საშუალებების აპლიკაციებში, სადაც მანქანის ტარება შესაძლებელია დღეში რამდენჯერმე, ასეთი დასვენების პერიოდები იშვიათად ხდება ბუნებრივად.

გამოთვლითი მოთხოვნები მოკრძალებული რჩება მოდელზე-დაფუძნებულ მიდგომებთან შედარებით. კულონების დათვლის ძირითადი განხორციელება მოითხოვს მხოლოდ გამრავლებისა და შეკრების ოპერაციებს, რომლებსაც ადვილად ამუშავებენ იაფი 8-ბიტიანი მიკროკონტროლერები. კალმანის ფილტრები ან ნერვული ქსელის მიდგომები ითხოვენ 32-ბიტიან პროცესორებს მცურავი წერტილის შესაძლებლობებით და მოიხმარენ მნიშვნელოვნად მეტ ენერგიას.

ტემპერატურის ეფექტები გავლენას ახდენს კულონების დათვლაზე, ძირითადად, სიმძლავრის ცვლილებით და არა თავად გაზომვის პრინციპით. ძაბვის-დაფუძნებული მეთოდები განიცდის როგორც ტემპერატურულ-დამოკიდებულ სიმძლავრის ცვლილებებს, ასევე ტემპერატურის-დამოკიდებულ ძაბვის ცვლილებებს, რაც მათ არსებითად უფრო რთულს ხდის ზუსტი კომპენსაციისთვის.

ზუსტი საწყისი SOC-ის მოთხოვნა წარმოადგენს კულონური დათვლის ყველაზე ფუნდამენტურ შეზღუდვას. თუ სისტემა იწყება არასწორი SOC მნიშვნელობით, ყველა შემდგომი გამოთვლა მემკვიდრეობით მიიღებს ამ შეცდომას. ბატარეის სისტემები, რომლებიც კარგავენ ენერგიას მთლიანად კარგავენ SOC საცნობარო წერტილს, რაც აიძულებს დაეყრდნოს ძაბვის გაზომვებს შემდეგი გაშვების დროს.

თვით-გამონადენი ქმნის ფარულ დენის გადინებას, რომლის გაზომვაც კულონების დათვლა შეუძლებელია. ლითიუმ-იონური ბატარეები თვით-თვეში 2-5%-ით იტენება ოთახის ტემპერატურაზე, იზრდება ამაღლებულ ტემპერატურაზე. შენახვის გახანგრძლივებული პერიოდის განმავლობაში, სიმძლავრის ეს დაუკვირვებელი დაკარგვა იწვევს სავარაუდო SOC-ის გადაადგილებას ნამდვილ მნიშვნელობაზე მაღალი.

სენსორის გადაადგილება პროდუქტის სიცოცხლის განმავლობაში თანდათან ამცირებს სიზუსტეს. მიმდინარე სენსორი 1% საწყისი სიზუსტით შესაძლოა გადაიზარდოს 2-3%-მდე ხუთი წლის განმავლობაში კომპონენტების დაბერების გამო. საავტომობილო აპლიკაციებში მითითებულია სენსორის სტაბილურობა 15 წლის განმავლობაში და ტემპერატურის დიაპაზონი -40 გრადუსიდან +85 გრადუსამდე, რაც მოითხოვს კომპონენტების ფრთხილად შერჩევას და მიკროსქემის დიზაინს.

ბატარეის სიმძლავრის გაქრობა მთელი სიცოცხლის განმავლობაში წარმოადგენს მიმდინარე კალიბრაციის გამოწვევას. ბატარეამ შეიძლება დაკარგოს 20% სიმძლავრე 1000 ციკლის განმავლობაში. თუ BMS პერიოდულად არ გადააფასებს რეალურ სიმძლავრეს, SOC გამოთვლები სულ უფრო ოპტიმისტური ხდება, რაც პოტენციურად იძლევა სახიფათო გადატვირთვის პირობებს.

სენსორის დენის გაფრქვევა მაღალი-მიმდინარე აპლიკაციებში პრობლემური ხდება. 100-ამპერიანი გამონადენი დენი 1-მილიომიანი სენსორული რეზისტორის მეშვეობით ანაწილებს 10 ვატს. ეს წარმოადგენს 0.3% ენერგიის დანაკარგს 3.3 კილოვატიან სისტემაში - უმნიშვნელო, მაგრამ არცთუ უმნიშვნელო. დაბალი წინააღმდეგობის შუნტი ამცირებს დანაკარგებს, მაგრამ ამცირებს გაზომვის სიზუსტეს დაბალ დენებზე.

ჰიბრიდული მიდგომები, რომლებიც აერთიანებს კულონთა დათვლას დამატებით მეთოდებთან, აღწევენ მაღალ შესრულებას. გაფართოებული კალმანის ფილტრი (EKF) იყენებს ბატარეის ეკვივალენტური მიკროსქემის მოდელს ძაბვის ქცევის პროგნოზირებისთვის კულონების დათვლის საფუძველზე, შემდეგ ასწორებს SOC შეფასებას პროგნოზირებულ და გაზომილ ძაბვას შორის სხვაობის საფუძველზე. ეს ქმნის თვით-შესწორების სისტემას, რომელიც ზღუდავს დაგროვების შეცდომებს.

ელექტროქიმიური წინაღობის სპექტროსკოპია (EIS) შეუძლია შეავსოს კულონის დათვლა ჯანმრთელობის მდგომარეობის შესაფასებლად. ბატარეის წინაღობის გაზომვით მრავალ სიხშირეზე, სისტემა ახასიათებს შიდა წინააღმდეგობის ზრდას და სიმძლავრის გაქრობას. ეს ინფორმაცია განაახლებს სიმძლავრის პარამეტრს კულონის დათვლის გამოთვლებში, ინარჩუნებს სიზუსტეს ბატარეის დაძველებისას.

ისტორიული მუხტის-გამონადენის მონაცემებზე გაწვრთნილ ხელოვნურ ნერვულ ქსელებს შეუძლიათ სიმძლავრის დეგრადაციის შაბლონების პროგნოზირება. ეს პროგნოზები იძლევა პროაქტიულ ხელახალი კალიბრაციის საშუალებას, სანამ შეცდომები მნიშვნელოვანი გახდება. ზოგიერთი მკვლევარი აღნიშნავს SOC-ის შეფასების სიზუსტეს 1%-ის ფარგლებში კულონების დათვლისა და ნერვული ქსელის კომბინირებული მიდგომების გამოყენებით.

დიფერენციალური ძაბვის ანალიზი დამუხტვის დროს უზრუნველყოფს პერიოდულ კალიბრაციის წერტილებს სრული დამუხტვის-გამორთვის ციკლების მოთხოვნის გარეშე. დამახასიათებელი მწვერვალები dV/dQ მრუდში ხდება SOC-ის სპეციფიკურ მნიშვნელობებზე, მიუხედავად სიმძლავრის გაქრობისა, რაც საშუალებას იძლევა აბსოლუტური SOC განსაზღვრა. ეს მეთოდი განსაკუთრებით ეფექტურია ლითიუმის ნიკელის მანგანუმის კობალტის ოქსიდის ქიმიაში.

გამოყოფილი კულონის დათვლის IC-ები აერთიანებს ყველა საჭირო ფუნქციას ერთ ჩიპში. Texas Instruments-ის BQ სერიები და STMicroelectronics-ის STC31xx ოჯახი ასახავს ამ მიდგომას, შეიცავს 16-ბიტიან ADC-ებს, მიმდინარე ინტეგრაციას, ტემპერატურის სენსორს და I²C/SPI ინტერფეისებს. ეს ჩიპები ამცირებს დიზაინის სირთულეს და დაფის სივრცეს, ხოლო გაზომვის სიზუსტეს აუმჯობესებს კომპენსაციის ალგორითმების მეშვეობით.

სენსორული რეზისტორების შერჩევა გულისხმობს დაბალანსების სიზუსტეს დენის გაფრქვევის წინააღმდეგ. 0,5-მილიონიანი რეზისტორი 100-ამპერიან აპლიკაციაში ანაწილებს 5 ვატს, მაგრამ წარმოქმნის მხოლოდ 50 მილივოლტის სრულ-მასშტაბიან სიგნალს, რაც მოითხოვს მაღალი-გამაძლიერებლებს, რომლებიც მგრძნობიარეა ხმაურის მიმართ. 5-მილიონიანი რეზისტორი უზრუნველყოფს 500 მილივოლტის სიგნალს, მაგრამ ფანტავს 50 ვატს - მიუღებელია უმეტეს აპლიკაციებში. ტიპიური საავტომობილო დიზაინები იყენებენ 0.1-1.0 მილიოჰმი რეზისტორებს დიფერენციალური გამაძლიერებლებით, რომლებიც გვთავაზობენ 80-100 დბ საერთო რეჟიმის უარყოფას.

ჰოლის-ეფექტის დენის სენსორები თავიდან აიცილებენ დენის გაფრქვევის პრობლემას მაგნიტური ველის გაზომვით და არა ძაბვის ვარდნით. თუმცა, ისინი წარმოადგენენ ოფსეტური შეცდომებს (როგორც წესი, 50-200 mA საავტომობილო-ხარისხის სენსორებში), დრეიფი ტემპერატურასთან და ღირს უფრო მეტი, ვიდრე შუნტზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები. 200 ამპერზე მეტი აპლიკაციები უფრო მეტად ემხრობა Hall-ის სენსორებს, მიუხედავად ამ შეზღუდვებისა.

ანალოგური-ციფრული-გადამყვანის შერჩევა პირდაპირ გავლენას ახდენს სიზუსტეზე. 12-ბიტიანი ADC, რომელიც გაზომავს 100-ამპერ სრულ-მასშტაბიან დენს, უზრუნველყოფს დაახლოებით 25-მილიამპერ გარჩევადობას, მისაღებია მაღალი სიმძლავრის აპლიკაციებისთვის, მაგრამ არაადეკვატური მოწყობილობებისთვის მილიამპერ დონის უმოქმედო დენებისაგან. ბატარეის მართვის თანამედროვე სისტემები ხშირად იყენებენ 16-ბიტიან ან თუნდაც 24-ბიტიან გადამყვანებს, რათა გაუმკლავდნენ დინამიურ დიაპაზონს მიკროამპერ ძილის დენებიდან ასობით ამპერამდე პიკური დატვირთვის დროს.

Coulomb Counting

ელექტრო მანქანების დანერგვა აჩვენებს კულონების დათვლას მასშტაბით. Nissan Leaf-ის ბატარეის მართვის სისტემა თვალყურს ადევნებს თითოეული უჯრედის ჯგუფის დამუხტვის ნაკადს, რაც საშუალებას აძლევს მანქანას აჩვენოს დიაპაზონის შეფასებები და გაააქტიუროს გაფრთხილებები ბატარეის ამოწურვამდე. ასობით დამუხტვის-დამუხტვის ციკლის შემდეგ, სისტემა ინარჩუნებს SOC სიზუსტეს 3-5% ფარგლებში სრული დატენვის დროს პერიოდული გადაკალიბრების გზით.

სმარტფონის ბატარეის ლიანდაგები იყენებენ კულონების დათვლის გამარტივებულ იმპლემენტაციას, რომელიც შეზღუდულია ღირებულებით და ენერგიის მოხმარებით. ეს სისტემები, როგორც წესი, აღწევენ 5-10% სიზუსტეს, რაც საკმარისია ბატარეის დონის ოთხი ან ხუთი ზოლის ჩვენებისთვის, მაგრამ ნაკლებად ზუსტი, ვიდრე საავტომობილო განხორციელებები. საწვავის მრიცხველის წრედის სიმძლავრის ბიუჯეტი უნდა დარჩეს 100 მიკროამპერზე ქვემოთ, რათა თავიდან იქნას აცილებული მნიშვნელოვანი პარაზიტების გადინება.

ბატარეის ბატარეის-მასშტაბიანი საცავი განსაკუთრებულ სიზუსტეს მოითხოვს დატენვის-დამუხტვის დაგეგმვის ოპტიმიზაციისა და გაუმართავი მოდულების აღმოსაჩენად. ეს სისტემები იყენებს დენის ზედმეტ სენსორს ორმაგი შუნტით და მრავალი ADC-ით. პროგრამული ალგორითმები ჯვარედინი-ამოწმებენ გაზომვებს და დროშის შეუსაბამობებს, რომლებიც აღემატება 0.5%-ს, რაც უზრუნველყოფს პროგნოზირებად შენარჩუნებას, სანამ არ მოხდება შეფერხება.

სამხედრო და საჰაერო კოსმოსური აპლიკაციები მოითხოვს უმაღლეს სანდოობას, ხშირად ხმის მიცემის ლოგიკით სამმაგი-ზედმეტი ზონდირება. ბატარეის მართვის სისტემა ადარებს სამ დამოუკიდებელ კულონთა დათვლის წრეს და იყენებს მედიანურ მნიშვნელობას. თუ რომელიმე სენსორი გადახრის მისაღებ საზღვრებს მიღმა, ის იგნორირებულია მაშინ, როდესაც სისტემა აღრიცხავს ხარვეზს ტექნიკური მოქმედებისთვის.

კვლევა გრძელდება კულონების დათვლის სიზუსტის გაუმჯობესების მეთოდებზე, ტექნიკის სირთულის ან ღირებულების დამატების გარეშე. ადაპტაციური ალგორითმები, რომლებიც სწავლობენ ბატარეის-სპეციფიკურ ქცევას პირველი ათეული ციკლის განმავლობაში, აჩვენებს შეცდომების შემცირებას მასობრივ-მოწყობილობებში, სადაც თითო-ერთეულის დაკალიბრება არაპრაქტიკულია.

უსადენო ბატარეის მართვის სისტემები გამორიცხავს გაყვანილობის აღკაზმულობას, რომელიც აკავშირებს თითოეულ უჯრედს ცენტრალურ კონტროლერთან. თითოეული უჯრედის მოდული შეიცავს საკუთარ კულონის მრიცხველს და გადასცემს მონაცემებს უკაბელო პროტოკოლით. ეს არქიტექტურა ამცირებს წონას ელექტრო სატრანსპორტო საშუალებებში და ამარტივებს აწყობას, თუმცა წარმოგიდგენთ გამოწვევებს მრავალი დამოუკიდებელი გაზომვის სინქრონიზაციის გარშემო.

მყარი-ბატარეები, რომლებიც წარმოებაში შევა მომდევნო რამდენიმე წლის განმავლობაში, შეიძლება მოითხოვდეს შეცვლილი კულონების დათვლის მიდგომებს. ეს ბატარეები ავლენენ სხვადასხვა დატენვის-განმუხტვის მახასიათებლებს და დაბერების მექანიზმებს ჩვეულებრივ ლითიუმის-იონურ უჯრედებთან შედარებით. დროთა განმავლობაში დენის ინტეგრირების ფუნდამენტური პრინციპი ძალაში რჩება, მაგრამ კალიბრაციის სტრატეგიები და ეფექტურობის ფაქტორები საჭიროებს განახლებას.

ბატარეის ციფრულ ტყუპებთან ინტეგრაცია საინტერესო შესაძლებლობებს გვთავაზობს. თითოეული ბატარეის მდგომარეობის დეტალური გამოთვლითი მოდელის შენარჩუნებით მის სრულ ისტორიაზე დაფუძნებული, სისტემებმა შეიძლება მიაღწიონ უპრეცედენტო სიზუსტეს SOC-ის შეფასებაში. ეს მოდელები მოიცავს კულონების დათვლას, როგორც ერთ შეყვანას ბევრს შორის, რომელიც აერთიანებს მონაცემებს დენის, ძაბვის, ტემპერატურისა და წინაღობის გაზომვებიდან.

ბატარეის ძაბვა პირდაპირ არ მიუთითებს დატენვის მდგომარეობაზე ქიმიის უმეტესობისთვის. ლითიუმის რკინის ფოსფატის ბატარეები ინარჩუნებენ თითქმის მუდმივ ძაბვას 20-90% SOC-ზე, რაც ძაბვის-დაფუძნებულ შეფასებას არაპრაქტიკულს ხდის. ლითიუმის კობალტის ოქსიდის ბატარეებთანაც კი, რომლებსაც აქვთ უკეთესი ძაბვა-SOC კორელაცია, ურთიერთობა განსხვავდება ტემპერატურის, ასაკისა და დატვირთვის დენის მიხედვით. კულონის დათვლა აკონტროლებს მუხტის ფაქტობრივ ნაკადს ძაბვის ქცევის მიუხედავად.

კალიბრაციის სიხშირე დამოკიდებულია განაცხადის მოთხოვნებზე და შეცდომის ტოლერანტობაზე. სამომხმარებლო მოწყობილობები, როგორც წესი, კალიბრებენ ყოველ 20-30 სრულ ციკლში 100%-მდე დატენვით. ელექტრო მანქანები შეიძლება დაკალიბრდეს ყოველთვიურად ან როდესაც ბატარეა მიაღწევს ცნობილ მდგომარეობას. კრიტიკულ აპლიკაციებს, რომლებიც საჭიროებენ მაღალ სიზუსტეს, შეუძლიათ ყოველკვირეულად დაკალიბრონ ან გამოიყენონ უწყვეტი კორექტირება Kalman-ის ფილტრის მეშვეობით, რათა თავიდან აიცილონ პერიოდული ხელახალი კალიბრაცია.

დიახ, კულონის დათვლა ორივე მიმართულებით უწყვეტად მუშაობს. დამუხტვის დროს ის ამატებს კულონებს დენის შემოდინებისას. გამონადენის დროს ის აკლებს კულონებს, როცა დენი გადის გარეთ. სისტემა არეგულირებს სხვადასხვა კულუმბიურ ეფექტურობას თითოეული მიმართულებით-დამუხტვის ეფექტურობა ჩვეულებრივ მუშაობს 98-99%, ხოლო გამონადენის ეფექტურობა აღემატება 99.5% ლითიუმ-იონური ბატარეებისთვის.

სიზუსტე მცირდება, თუ სისტემა არ აკონტროლებს სიმძლავრის გაქრობას. როგორც ბატარეები დაბერდება, ისინი კარგავენ სიმძლავრეს, ხოლო კულონების დათვლის ალგორითმი აგრძელებს თავდაპირველი სიმძლავრის მნიშვნელობის გამოყენებით. ეს იწვევს სავარაუდო SOC-ს სულ უფრო ოპტიმისტურს. გაძლიერებული BMS დანერგვა პერიოდულად ზომავს ფაქტობრივ სიმძლავრეს და აახლებს გამოთვლის პარამეტრებს, სიზუსტის შენარჩუნებას დაბერების მიუხედავად.

კულონის დათვლის პრაქტიკული წარმატება გამომდინარეობს მისი ბალანსიდან სიმარტივესა და სიზუსტეს შორის. მიუხედავად იმისა, რომ სრულყოფილი არ არის, ის უზრუნველყოფს საკმარის სიზუსტეს უმეტესი აპლიკაციებისთვის, როდესაც კომბინირებულია პერიოდულ კალიბრაციასთან. მეთოდის გამოთვლითი ეფექტურობა მას იდეალურს ხდის ბატარეით-მოწყობილობებით მომუშავე მოწყობილობებისთვის, სადაც საწვავის საზომი თავად უნდა მოიხმარდეს მინიმალურ ენერგიას. როდესაც ბატარეის ტექნოლოგია ვითარდება და ენერგიის შესანახი აპლიკაციები მრავლდება, კულონების დათვლა დარჩება ფუნდამენტური ინსტრუმენტი მრავალჯერადი დატენვის ბატარეების მართვისთვის ბაზრის ყველა სეგმენტში.