بطاريات Li-Ion والدوائر المكافئة

على الرغم من الاستخدام الواسع لبطاريات الليثيوم أيون (بطاريات Li-ion) ، لا تزال هناك حاجة ماسة لتقنيات النمذجة الدقيقة لفهم سلوكها المعقد وتحسين أدائها. برزت نمذجة الدوائر المكافئة كنهج لا يقدر بثمن للوفاء بهذا المطلب من خلال تقديم تمثيل مبسط وفعال لبطاريات Li-ion. على الرغم من حجمها الصغير ، فإن بطاريات Li-ion هي أنظمة كهروكيميائية معقدة تتضمن عمليات معقدة ، مثل انتشار الأيونات والتفاعلات الجانبية.

توفر نمذجة الدوائر المكافئة حلاً عمليًا من خلال تمثيل البطارية كشبكة كهربائية تشتمل على مكونات سلبية. هذه المكونات ، بما في ذلك المقاومات والمكثفات ومصادر الجهد المثالية ، تلتقط الخصائص الأساسية لسلوك البطارية. من خلال محاكاة سلوك البطارية بدقة في ظل ظروف تشغيل متنوعة ، تمكن نمذجة الدوائر المكافئة المهندسين والباحثين من تحسين تصميمات البطارية وتحسين الأداء وإطالة عمر البطارية.

عند استخدامها بشكل فعال ، تمكن نمذجة الدوائر المكافئة المهندسين من اكتساب رؤى قيمة حول السلوك الداخلي لبطاريات Li-ion. يتيح لهم هذا الفهم تحسين الجوانب المختلفة ، مثل تصميم الخلية واختيار المواد وبروتوكولات الشحن / التفريغ. علاوة على ذلك ، تعمل نماذج الدوائر المكافئة (ECMs) كأساس لتطوير أنظمة إدارة البطارية ، مما يتيح المراقبة في الوقت الفعلي ، وتقدير الحالة والتحكم في بطاريات Li-ion في التطبيقات العملية.

اتصال شبكي مكثف المقاوم

تعد وحدة التحكم في المحرك (ECM) تمثيلًا مفيدًا لديناميكيات البطارية ويمكن تحسينها لالتقاط الخصائص غير الخطية. أبسط ECM ، الذي يتكون من شبكة مكثف مقاوم واحد (RC) ، لا يرقى إلى الوصف الدقيق لعملية الشحن والتفريغ. ومع ذلك ، كما هو موضح في الشكل 2 ، من خلال إدخال شبكات RC متعددة ، مثل شبكة RC من الدرجة الثانية الشهيرة (2RC) ، يمكن تحسين دقة النموذج بشكل كبير. يسمح هذا التحسين بتصوير أكثر فعالية للسلوك غير الخطي للبطارية. بالإضافة إلى ذلك ، توفر زيادة عدد شبكات التحكم عن بعد في وحدة التحكم في المحرك (ECM) محاكاة أكثر كفاءة مع الحفاظ على السهولة في تحديد معلمات النموذج.

في هذه المرحلة ، لوحظ أن زيادة عدد أجهزة RC في الدائرة أدى إلى تحسين دقة النموذج. ومع ذلك ، لوحظ حل وسط بين الدقة وعيوب زيادة استهلاك الطاقة وأوقات الحساب الأطول.

لإنشاء نموذج البطارية ، من الأهمية بمكان تحديد معلمات النموذج المناسبة. تم تطوير طرق تحديد الهوية دون اتصال بالإنترنت لإنشاء هذه المعلمات من خلال دراسة العلاقة بين حالة الشحن (SOC) والجهد الكهربائي للدائرة المفتوحة (OCV) في ظل ظروف معملية محددة.

فهم SOC و OCV

يتأثر جهد البطارية بشكل مباشر بـ SOC ، مع ملاحظة أعلى جهد عندما تكون البطارية مشحونة بالكامل وأدنى جهد عندما تكون فارغة. العلاقة بين OCV و SOC خاصة بتقنية البطارية المستخدمة وهي ضرورية لتقدير جهد البطارية و SOC بدقة. لتأسيس علاقة OCV-SOC هذه ، أجريت مجموعتان من التجارب.

تضمنت المجموعة الأولى ثلاثة اختبارات تفريغ ، مما أدى إلى تقليل SOC تدريجياً بنسبة 20٪ من 100٪. تم طرح تيار ثابت قدره 7.3 A ، وتم قياس الجهد بعد فترة راحة مدتها 20 ساعة. سمح ذلك لجهد البطارية بالاستقرار ، مما يوفر أفضل تقريب لـ OCV. تم أخذ قياسات لمستويات SOC بنسبة 100٪ و 80٪ و 60٪ و 40٪.

تتألف المجموعة الثانية من التجارب من ثلاثة اختبارات شحن تبدأ من SOC الأولي بنسبة 40٪. تمت إضافة نفس شدة التيار المستخدمة في اختبارات التفريغ إلى البطارية خلال نفس المدة. تم إدخال فترة راحة قبل قياس الجهد. أنتجت هذه التجارب نقاط بيانات لإنشاء منحنى OCV-SOC لحزمة البطارية.

كما أجريت تجارب إضافية لتحديد معلمات نموذج المقاومة (R) والسعة (C). تم إجراء ثلاث دورات من الشحن والتفريغ ، بدءًا من التفريغ لمدة 10 دقائق بتيار ثابت يبلغ 7.3 أ. بعد فترة راحة مدتها 20 دقيقة ، تم شحن البطاريات لمدة 10 دقائق على نفس التيار. وتبع ذلك فترة راحة أخرى مدتها 20 دقيقة قبل تكرار الدورة. تم تعديل معلمات النموذج عن طريق تقليل الفرق بين جهد البطارية المقاس والمحسوب لكل SOC.

يوضح الشكل 2 الأداء المتفوق لنموذج الدرجة الثانية ، مقارنةً بنموذج الدرجة الأولى. أظهر نموذج الدرجة الثانية خطأ نسبي متوسط ​​قدره 0.03٪ وأقصى خطأ نسبي قدره 0.71٪ ، بينما نموذج الدرجة الأولى كان به خطأ نسبي متوسط ​​قدره 0.06٪ وأقصى خطأ نسبي 1.04٪. ومع ذلك ، فإن إنشاء علاقة مباشرة بين المعلمات المحددة لنموذج الدرجة الثانية و SOC أثبت أنه مهمة صعبة.

تم وضع معلمات مميزة لعمليات الشحن والتفريغ لمعالجة الاختلافات المتأصلة بينهما. تم تقييم دقة النموذج بدقة من خلال دورات شحن تفريغ متعددة ، باستخدام قيم تيار مختلفة. تتألف كل دورة من مرحلة تفريغ مدتها 10 دقائق ، تليها فترة راحة مدتها 20 دقيقة ، ومرحلة شحن مدتها 10 دقائق ، وفترة راحة أخرى مدتها 20 دقيقة. يهدف نهج الاختبار الشامل هذا إلى ضمان الدقة والموثوقية العالية للنموذج عبر ظروف التشغيل المختلفة.

إنشاء معلمات النموذج

في التجربة التي أجريت ، تمت صياغة نموذج دائري 2RC لتحليل النموذج الكهروكيميائي. تم إيلاء اعتبار دقيق لاختيار المعلمات R1 و R2 و C1 و C2 للنموذج. بعد ذلك ، تم استخدام بيانات اختبار النبض لحساب OCV. لإنشاء المعلمات بدقة ، تم استخدام تقنيات تحديد معقدة مثل الانحدار الخطي المتعدد (MLR) ، وتركيب المنحنى الأسي (ECF) وأداة Simulink Design Optimization (SDOT).

تم توضيح المعلمات المقدرة من MLR و ECF و SDOT في الشكل 3. تشترك MLR و ECF في نفس قيمة المقاومة الداخلية (Rs) ، حيث يقوم كلاهما بحسابها باستخدام بيانات استجابة اختبار النبض. ومع ذلك ، يستخدم SDOT نهجًا مختلفًا ، مما يؤدي إلى معلمات مقدرة متميزة. عند مستويات SOC المنخفضة (0٪ إلى 30٪) ، تميل قيم المقاومة (Rs و R1) إلى الزيادة. تُظهر معلمات الاستقطاب مقايضة مثيرة للاهتمام: الارتفاع الكبير في مقاومة الاستقطاب (Ri) المرئي في SDOT يتم تعويضه بانخفاض سعة الاستقطاب (Ci) والعكس صحيح. وتجدر الإشارة إلى أن المعلمات تظل مستقرة نسبيًا بين 30٪ و 60٪ SOC ، مع حدوث تغييرات كبيرة في نطاقات SOC من 0٪ إلى 30٪ و 70٪ إلى 100٪ بسبب سيطرة اللاخطية على علاقة OCV-SOC.

يوضح الشكل 4 الجهد الطرفي المقدر للبطارية أثناء اختبار النبض ، مما يُظهر اتفاقًا ممتازًا بين التنبؤات والبيانات التجريبية ، لا سيما مع SDOT. الخطأ النسبي ، الذي يشير إلى التباين بين المحاكاة والتجربة ، قريب من الصفر ، باستثناء مستويات SOC المنخفضة (<10٪ SOC).

خاتمة

تم إجراء تجربة للتحقق من تحديد المعلمة ونمذجة بطاريات Li-ion. استكشفت الدراسة طرقًا مختلفة ، بما في ذلك خوارزميات MLR و ECF و SDOT ، مع اختلاف التعقيد والخلفيات الرياضية. أظهرت خوارزمية SDOT أفضل ملاءمة لاختبارات النبض ، بينما أظهر MLR و ECF دقة مماثلة لتطبيقات التيار الثابت ، وقد يحد العبء الحسابي المرتبط بـ SDOT من ملاءمته للتطبيق في المركبات الكهربائية.

تضمنت المنهجية المقترحة استخدام نموذج كهروكيميائي أخذ في الاعتبار العلاقة غير الخطية بين SOC و OCV ، وكذلك الفروق بين عمليات الشحن والتفريغ. أوصت الدراسة باستخدام نموذج من الدرجة الأولى بسبب الصعوبات في ربط معلمات نموذج الدرجة الثانية مع SOC. يُظهر هذا النهج وعدًا بنمذجة بطاريات Li-ion بدقة عبر أنواع وقدرات مختلفة. تساهم النتائج في فهم أفضل لسلوك البطارية وتوفر رؤى قيمة لتخزين الطاقة وتطبيقات المركبات الكهربائية.

مراجع

¹Poopanya، P.، Sivalertporn، K.، and Phophongviwat، T. (مارس 2022). “دراسة مقارنة حول تحديد المعلمة لنموذج دائرة مكافئة لبطارية ليثيوم أيون بناءً على اختبارات تفريغ مختلفة.” مجلة السيارات الكهربائية العالمية ، المجلد. 13 ، رقم 3 ، ص. 50 ، دوى: 10.3390 / wevj13030050.

²نافاس وآخرون (2023). “نمذجة بطاريات Li-ion باستخدام دوائر مكافئة لتطبيقات الطاقة المتجددة.” تقارير الطاقة ، المجلد. 9 ، ص 4456-4465.

³Böttiger ، M. ، Paulitschke ، M. ، and Bocklisch ، T. (2017). “فحص اختبار النبض التجريبي المنهجي لتحديد المعلمة لنموذج بطارية ليثيوم أيون المعادل.” بروسيديا الطاقة ، المجلد. 135 ، ص 337–346.

⁴مسعودي نجاد (2020). “النمذجة الديناميكية ذات الحلقة المفتوحة للبطاريات منخفضة الميزانية ذات الأحمال منخفضة الطاقة.” البطاريات ، المجلد. 6.

⁵يونغ وآخرون. (2015). “مراجعة لأحدث تقنيات السيارات الكهربائية ، وتأثيراتها وآفاقها.” مراجعات الطاقة المتجددة والمستدامة ، المجلد. 49 ، ص 365 – 385.

⁶البياتي وآخرون (2021). “اعتبارات فنية مهمة في تصميم شواحن بطاريات السيارات الكهربائية.” الطاقات ، المجلد. 14.

⁷بورغوس-ميلادو وآخرون. (2016). “تقدير قائم على تصفية الجسيمات لحالة الطاقة القصوى المتاحة في بطاريات ليثيوم أيون.” أبلايد إنيرجي ، المجلد. 161 ، ص 349 – 363.⁸Caldeira et al. (2019). “نمذجة ومحاكاة نظام تخزين طاقة البطارية لتحليل التأثير في الشبكة الكهربائية.” مؤتمر IEEE البرازيلي الخامس عشر لإلكترونيات الطاقة والمؤتمر الخامس IEEE Southern Power Electronics (COBEP / SPEC) ، الصفحات من 1 إلى 6.