МЕТОД КОМП’ЮТЕРНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ ЗАРЯДУ/РОЗРЯДУ АКУМУЛЯТОРА
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.3.2.43Ключові слова:
літій-залізо-фосфатний акумулятор, процеси заряду і розряду, історичні дані, еквівалентна модель, метод найменших квадратів, метод генетичних алгоритмівАнотація
У статті розв’язано задачу моделювання процесів заряду і розряду літій-залізо-фосфатного акумулятора на основі історичних даних його експлуатації. Основна ідея роботи полягає у розробленні методу, який забезпечує можливість визначати напругу на клемах, яка характеризує його енергетичний потенціал, враховуючи ключові параметри акумулятора та режимів його роботи за різних умов. Дослідження проведено у два етапи.На першому етапі виконано збір, аналіз, історичних даних про роботу гібридної системи електропостачання з використанням електричного акумулятора енергії. Обґрунтовано структуру і параметри еквівалентної схеми, залежності для їх визначення на підставі статистичних даних. Здійснено опрацювання статистичної інформації про режими роботи акумулятора в системі електропостачання. На другому етапі обґрунтовано можливість та доцільність застосування методу найменших квадратів (МНК) або генетичних алгоритмів (ГА) для знаходження коефіцієнтів при аргументах функції регресії, яка відображає доступну (залишкову) ємність акумуляторної батареї. Коефіцієнти визначено для восьми режимів роботи акумулятора, які повністю покривають робочий діапазон.Актуальність даного дослідження зумовлена зростаючим попитом на ефективні інструменти дослідження характеристик систем електропостачання за наявності засобів акумулювання енергії. Процеси заряду і розряду є фундаментальними для оцінки терміну служби акумуляторів, розробки систем моніторингу та керування режимами. Розроблений метод є корисним в умовах відсутності прямого доступу до лабораторних даних або у випадках, коли виробник не надає всієї необхідної інформації. Метод, зокрема, надає можливість змоделювати роботу акумулятора в різних умовах використання та для різних структур енергетичних систем.Результати роботи можуть бути використані при автоматизованому проектуванні електричних систем з урахуванням індивідуальних характеристик даного типу акумуляторів. Забезпечено можливість уточнити параметри режимів роботи вже встановленого акумулятора, що може бути корисним при модернізації систем електропостачання.
Посилання
A. Seaman, T. Dao, J. McPhee. A survey of mathematics-based equivalent-circuit and electrochemical battery models for hybrid and electric vehicle simulation. Journal of Power Sources. Volume 256. 2014. Pages 410–423. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2014.01.057
A. Fotouhi, D. J. Auger, K. Propp, S. Longo. A Study on Battery Model Parametrisation Problem – Application- Oriented Trade-offs between Accuracy and Simplicity. IFAC-PapersOnLine. Volume 49, Issue 11. 2016. Pages 48–53. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.08.008
N. Campagna, V. Castiglia, R. Miceli, R. A. Mastromauro, C. Spataro, M. Trapanese, F. Viola. Battery Models for Battery Powered Applications: A Comparative Study. Energies. Volume 13, Issue 16. 2020. Article 4085. DOI: https://doi.org/10.3390/en13164085
L. Zhang, H. Peng, Z. Ning, Z. Mu, C. Sun. Comparative Research on RC Equivalent Circuit Models for Lithium- Ion Batteries of Electric Vehicles. Appl. Sci. Volume 7, Issue 10. 2017. Article 1002. DOI: https://doi.org/10.3390/app7101002
K. Thirugnanam, H. Saini, P. Kumar. Mathematical Modeling of Li-Ion Battery for Charge/Discharge Rate and Capacity Fading Characteristics using Genetic Algorithm Approach. Conference: Transportation Electrification Conference and Expo (ITEC), IEEE. June 2012. Pages 1–6. DOI: https://doi.org/10.1109/ITEC.2012.6243431
O. Plakhtii, V. Nerubatskyi, A. Mashura, D. Hordiienko. The Analysis of Mathematical Models of Charge-Discharge Characteristics in Lithium-Ion Batteries. 2020 IEEE 40th International Conference on Electronics and Nanotechnology (ELNANO). 2020. Pages 635–640. DOI: https://doi.org/10.1109/ELNANO50318.2020.9088827
T. Zahid, W. Li. A Comparative Study Based on the Least Square Parameter Identification Method for State of Charge Estimation of a LiFePO4 Battery Pack Using Three Model-Based Algorithms for Electric Vehicles. Energies. Volume 9, Issue 9. 2016. Article 720. DOI: https://doi.org/10.3390/en9090720
C. Zhang, W. Allafi, Q. Dinh, P. Ascencio, J. Marco. Online estimation of battery equivalent circuit model parameters and state of charge using decoupled least squares technique. Energy. Volume 142. 2018. Pages 678–688. DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.10.043
V. Duong, H. A. Bastawrous, K. C. Lim, K. W. See, P. Zhang, S. X. Dou. Online state of charge and model parameters estimation of the LiFePO4 battery in electric vehicles using multiple adaptive forgetting factors recursive least-squares. Journal of Power Sources. Volume 296. 2015. Pages 215–224. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2015.07.041
J. Zhengxin, S. Qin, W. Yujiang, W. Hanlin, G. Bingzhao, H. Lin. An Immune Genetic Extended Kalman Particle Filter approach on state of charge estimation for lithium-ion battery. Energy. Volume 230. 2021. Article 120805. DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.120805
O. Pavliuk, M. Medykovskyy, T. Steclik. Predicting AGV Battery Cell Voltage Using a Neural Network Approach with Preliminary Data Analysis and Processing. IEEE International Conference on Big Data (BigData). 2023. Pages 5087–5096. DOI: https://doi.org/10.1109/BigData59044.2023.10386137.
DEYE. BOS-G-H-L Product Information. 2025. Available at: https://deye.com/product/bos-g-h-l/. [Accessed: 19 August 2025].
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
