באַטערי שטאַט פון אָפּצאָל (SOC) אָפּשאַצונג
פּראָסט באַטערי מאָדעלס
די עלעקטראָטשעמיקאַל אָפּרוף פּראָצעס פון מאַכט באַטעריז איז קאָמפּלעקס, ינפלואַנסט דורך פילע און ומזיכער סיבות. מאַטאַמאַטיקאַל מאָדעלינג פון דעם פּראָצעס איז אַ מולטידיסיפלינאַרי און מולטי- פעלד פּראָבלעם, און איז שטענדיק געווען אַ שליסל פאָקוס און אַרויסרופן פֿאַר ביידע אַקאַדעמיע און ינדאַסטרי. די אַרייַנשרייַב עקסייטיישאַן (מאַסע קראַנט) און רעזולטאַט אַבזערוויישאַנז (וואָולטידזש און טעמפּעראַטור) פון אַ מאַכט באַטאַרייע זענען ענדלעך מעזשעראַבאַל פּאַראַמעטערס פֿאַר די מאַכט באַטאַרייע פאַרוואַלטונג סיסטעם. פּינטלעך מאָדעלינג איז יקערדיק פֿאַר מער אַקיעראַטלי דיסקרייבינג די פונדרויסנדיק קעראַקטעריסטיקס פון מאַכט באַטעריז, דיזיינינג פאַרלאָזלעך מאַכט באַטאַרייע שטאַט אָפּשאַצונג אַלגערידאַמז און דעוועלאָפּינג אָפּטימאַל ענערגיע פאַרוואַלטונג סיסטעמען פֿאַר נייַע ענערגיע וועהיקלעס. פּראָסט מאַכט באַטאַרייע מאָדעלס זענען דער הויפּט צעטיילט אין עלעקטראָטשעמיקאַל מאָדעלס, עקוויוואַלענט קרייַז מאָדעלס און מאַשין לערנען מאָדעלס.
(1) עלעקטראָטשעמיקאַל מאָדעל
אין די מיטן {-1990 ס, מ. דויל, טף פולער, און דזש. ניומאַן פון אוניווערסיטעט פון קאַליפאָרניאַ, בערקלי, געגרינדעט אַ פּסעוודאָ - צוויי דימענשאַנאַל (פּ2ד) מאָדעל באזירט אויף די טעאָריע פון פּאָרעז ילעקטראָודז און קאַנסאַנטרייטאַד סאַלושאַנז, געלייגט דעם יסוד פֿאַר די אַנטוויקלונג פון עלעקטראָטשעמיקאַל מעקאַניזאַמז. דער מאָדעל ניצט אַ סעריע פון פּאַרטיייש דיפערענטשאַל יקווייזשאַנז און אַלגעבראַיק יקווייזשאַנז צו אַקיעראַטלי באַשרייַבן די דיפיוזשאַן און מייגריישאַן פון ליטהיום ייאַנז אין די מאַכט באַטאַרייע, עלעקטראָטשעמיקאַל ריאַקשאַנז אויף די ייבערפלאַך פון אַקטיוו פּאַרטיקאַלז, אָהם געזעץ, און אָפּצאָל קאַנסערוויישאַן, צווישן אנדערע עלעקטראָטשעמיקאַל דערשיינונגען. ביז איצט, רובֿ עלעקטראָטשעמיקאַל מאָדעלס זענען דערייווד און דעוועלאָפּעד פון דעם מאָדעל. אַן עלעקטראָטשעמיקאַל מאָדעל איז אַ ערשטער-פּרינציפּ מאָדעל וואָס קענען אַקיעראַטלי סימולירן ניט בלויז די פונדרויסנדיק קעראַקטעריסטיקס פון אַ מאַכט באַטאַרייע, אָבער אויך די פאַרשפּרייטונג און ענדערונגען פון ינערלעך קעראַקטעריסטיקס (אַזאַ ווי די קאַנסאַנטריישאַן פון ליטהיום ייאַנז אין די ילעקטראָודז און עלעקטראָליטע, און די אָפּרוף אָוווערפּאָטענטיאַל, וואָס איז שווער צו מעסטן). קאַמפּערד מיט אנדערע מאַכט באַטאַרייע מאָדעלס, עלעקטראָטשעמיקאַל מאָדעלס קענען באַשרייַבן די מיקראָסקאָפּיק ריאַקשאַנז ין די מאַכט באַטאַרייע אין אַ גרעסערע טיפעניש און האָבן מער יקספּליסאַט גשמיות טייַטש.
P2D מאָדעלס זענען ווערסאַטאַל און סקאַלאַבלע, אָנווענדלעך צו באַטאַרייע טייפּס מיט פאַרשידענע מאַטעריאַל סיסטעמען, און קענען זיין דעוועלאָפּעד און עקסטענדעד אין מער קאָמפּליצירט מולטי- פעלד קאַפּלינג מאָדעלס. דעריבער, P2D מאָדעלס שפּילן אַ יראַפּלייסאַבאַל ראָלע אין באַטאַרייע מאָדעלינג. אָבער, זיי אַנטהאַלטן קאָמפּלעקס פּאַרטיייש דיפערענטשאַל יקווייזשאַנז און פילע עלעקטראָטשעמיקאַל פּאַראַמעטערס, וואָס שטעלן הויך פאדערונגען אויף די קאַמפּיוטיישאַנאַל קייפּאַבילאַטיז פון די באַטערי מאַנאַגעמענט סיסטעם (BMS). דערווייַל, סאַלווינג P2D מאָדעלס בפֿרט ימפּלויז נומעריקאַל מעטהאָדס, אַזאַ ווי די ענדלעך חילוק אופֿן, די ענדלעך עלעמענט אופֿן און די ענדלעך באַנד אופֿן.
(2) עקוויוואַלענט קרייַז מאָדעל
דער עקוויוואַלענט קרייַז מאָדעל ניצט טראדיציאנעלן קרייַז עלעמענטן אַזאַ ווי ריזיסטערז, קאַפּאַסאַטערז און קעסיידערדיק וואָולטידזש קוואלן צו פאָרעם אַ קרייַז נעץ צו באַשרייַבן די פונדרויסנדיק קעראַקטעריסטיקס פון די מאַכט באַטאַרייע. דער מאָדעל ניצט אַ וואָולטידזש מקור צו פאָרשטעלן די טהערמאָדינאַמיק יקוואַליבריאַם עלעקטראָמאָטיווע קראַפט פון די מאַכט באַטאַרייע, און אַ רק נעץ צו באַשרייַבן די דינאַמיש קעראַקטעריסטיקס פון די מאַכט באַטאַרייע. דער עקוויוואַלענט קרייַז מאָדעל האט גוט אָנווענדלעך צו פאַרשידן אַפּערייטינג שטאַטן פון די מאַכט באַטאַרייע, און די שטאַט יקווייזשאַנז פון די מאָדעל קענען זיין דערייווד, פאַסילאַטייטינג אַנאַליסיס און אַפּלאַקיישאַן. דער עקוויוואַלענט קרייַז מאָדעל איז וויידלי געניצט אין נייַע ענערגיע פאָרמיטל מאָדעלינג און סימיאַליישאַן פאָרשונג און מאָדעל - באזירט BMS. פיגורע 7 -27 ווייזט אַ טיפּיש עקוויוואַלענט קרייַז מאָדעל פון אַ מאַכט באַטאַרייע קאַמפּאָוזד פון n רק נעץ סטראַקטשערז, ריפערד צו ווי די n-RC מאָדעל. דעם מאָדעל באשטייט פון דרייַ טיילן:
1) וואָולטידזש מקור: די עפענען-קרייַז וואָולטידזש פון די מאַכט באַטאַרייע איז רעפּריזענטיד דורך $U_{oc}$.
2) אָהמיק אינערלעכער קעגנשטעל: די קאָנטאַקט קעגנשטעל פון די מאַכט באַטאַרייע ילעקטראָוד מאַטעריאַלס, עלעקטראָליטע, אפגעזונדערטקייט רעסיסטאָר און פאַרשידן קאַמפּאָונאַנץ איז רעפּריזענטיד דורך $ ר_אָ $.
3) רק נעטוואָרק: די דינאַמיש קעראַקטעריסטיקס פון די מאַכט באַטאַרייע, אַרייַנגערעכנט פּאָולעראַזיישאַן קעראַקטעריסטיקס און דיפיוזשאַן יפעקץ, זענען דיסקרייבד דורך די פּאָולעראַזיישאַן קעגנשטעל $ר_פּ$ און פּאָולעראַזיישאַן קאַפּאַסאַטאַנס $ק_פּ$, ווו $i=0, ..., n_s$.
אין פיגור 7-27, אַרויף רעפּראַזענץ די פּאָולעראַזיישאַן וואָולטידזש פון די מאַכט באַטאַרייע.
באַזירט אויף קירטשהאָף ס וואָולטידזש געזעץ און קראַנט געזעץ, און די שייכות צווישן קאַפּאַסאַטער וואָולטידזש ענדערונג און קראַנט, די שטאַט- פּלאַץ יקווייזשאַן פון די קרייַז מאָדעל קענען זיין אויסגעדריקט ווי:
קאַמאַנלי געוויינט מאַכט באַטאַרייע עקוויוואַלענט קרייַז מאָדעלס אַזאַ ווי די Rint מאָדעל, Thevenin מאָדעל, און Dual Polarization (DP) מאָדעל זענען ספּעציעל קאַסעס פון די n-RC עקוויוואַלענט קרייַז מאָדעל ווען n=0, n=1 און n=2 ריספּעקטיוולי, און האָבן שוין וויידלי געניצט אין מאַכט באַטאַרייע שטאַט אָפּשאַצונג און פאַרוואַלטונג אַלגערידאַמז.
(3) מאַשין לערנען מאָדעלס
מאַשין לערנען מאָדעלס טאָן ניט דאַרפן וויסן פון די ינערלעך זאַץ פון די באַטאַרייע און ספּעציפיש אָפּרוף מעקאַניזאַמז; זיי נאָר דאַרפֿן צו באַקומען די היסטארישע אַפּערייטינג דאַטן פון די באַטאַרייע (קראַנט, וואָולטידזש, טעמפּעראַטור, אאז"ו ו). יסענשאַלי, זיי פאַרלייגן ניט-לינעאַר מאַפּינג פאַנגקשאַנז צווישן וועריאַבאַלז דורך דאַטן-געטריבן מעטהאָדס. דער הויפּט מייַלע פון דעם טיפּ פון מאָדעל איז די אָנווענדלעך צו פאַרשידענע טייפּס פון באַטאַרייע, די גוט ווערסאַטילאַטי און די פיייקייט צו גאָר סימולירן די ניט-לינעאַר קעראַקטעריסטיקס פון באַטאַרייע נאַטור.
אין די פעלד פון מאַכט באַטאַרייע פאַרוואַלטונג און קאָנטראָל, די מאַשין לערנען מעטהאָדס געניצט דער הויפּט אַרייַננעמען פאַזי לאָגיק, נעוראַל נעטוואָרקס, שטיצן וועקטאָר מאשינען און זייער קאַמביינד אַלגערידאַמז. אין מערץ 2016, AlphaGo ס נצחון איבער Go וועלט מייַסטער Lee Sedol ינדזשעקטיד נייַ ווייטאַלאַטי אין טיף לערנען, טריגערינג אַ נייַע כוואַליע פון פאָרשונג און אַפּלאַקיישאַן, וואָס איז אויך געווענדט צו באַטאַרייע פאַרוואַלטונג. מיט גענוג באַטאַרייע דאַטן פֿאַר טריינינג, דעם טיפּ פון מאָדעל קענען דערגרייכן גוט פּרידיקטיוו פאָרשטעלונג. אָבער, דער מאָדעל פעלן גשמיות טייַטש, איז אַנינטערפּראַבאַל, און זיין פאָרשטעלונג איז זייער אַפעקטאַד דורך די קוואַנטיטי און קוואַליטעט פון טריינינג דאַטן, וואָס מאכט עס שווער צו גאַראַנטירן זייַן רילייאַבילאַטי און ראָובאַסטנאַס ווען געווענדט צו באַטאַרייע פאַרוואַלטונג סיסטעמען.
