Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "state of charge estimation" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Eksperymentalne badanie wpływu temperatury ogniwa litowo-jonowego na pojemność i dokładność obliczeń stopnia naładowania
Experimental study on the influence of temperature of lithium-ion cell on its capacity and accuracy of soc calculations
Autorzy:
Mazan, Bartłomiej
Detka, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1196705.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Napędów i Maszyn Elektrycznych Komel
Tematy:
badanie pojemności
ogniwa litowo-jonowe
ogniwo 18650
stan naładowania ogniwa
capacity test
rate test
li-ion cells
18650 cell
state of charge estimation
Opis:
This publication presents and describes the method for testing cell capacity depending on temperature and load size. The research involved a cylindrical cell with a capacity of 3 Ah and high power density, used in the automotive industry. Cell capacity was tested at temperatures: -20°C, 25°C and 45°C, and cell capacity was tested at a load of 0.5 C, 1 C and 2 C. The author's research stand was also presented, that was made at the Department of Electromobility in the Automotive Industry Institute, where research was carried out. The test results were compared with the technical documentation of the cell in order to verify the capacity declared by the manufacturer. The article also proposes the use of the dependence of the capacity on the temperature of the cell in the algorithm that calculates the state of charge of the battery according to the Coulomb counting method. This will allow in extreme temperature conditions to increase the accuracy of the calculation of the state of charge (SOC) by 13%, taking into account the cell capacity drop caused by the temperature drop of the cell during the test.
W niniejszej publikacji przedstawiono i opisano metodę badania pojemności ogniwa w zależności od temperatury oraz wielkości obciążenia. Badaniu poddane zostało ogniwo cylindryczne o pojemności 3 Ah i wysokiej gęstości mocy, wykorzystywane w przemyśle motoryzacyjnym. Badano pojemność ogniwa w temperaturach: -20°C, 25°C i 45°C oraz zbadano pojemność ogniwa przy obciążeniu prądem o natężeniu równym 0.5 C, 1 C oraz 2 C. Opisano także autorskie stanowisko badawcze zrealizowane w Zakładzie Elektromobilności w Przemysłowym Instytucie Motoryzacji, na którym realizowane były badania. Wyniki badań porównane zostały z dokumentacją techniczną ogniwa w celu weryfikacji deklarowanej przez producenta pojemności. W artykule zaproponowano również zastosowanie zależności pojemności od temperatury ogniwa w algorytmie obliczającym stan naładowania baterii wg metody zliczania ładunku (ang.Coulomb counting). Pozwoli to w skrajnych warunkach temperaturowych zwiększyć dokładność obliczeń wartości stanu naładowania (SOC) o 13%, przy uwzględnieniu spadku pojemności ogniwa spowodowanego spadkiem temperatury ogniwa podczas badania.
Źródło:
Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe; 2019, 2, 122; 185-190
0239-3646
2084-5618
Pojawia się w:
Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Eksperymentalne badanie wpływu temperatury ogniwa litowo-jonowego na pojemność i dokładność obliczeń stopnia naładowania
Experimental study on the influence of temperature of lithium-ion cell on its capacity and accuracy of SOC calculations
Autorzy:
Mazan, Bartłomiej
Detka, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1857317.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Wydawnictwo Druk-Art
Tematy:
badanie pojemności
ogniwa litowo-jonowe
ogniwo 18650
stan naładowania ogniwa
capacity test
rate test
li-ion cells
18650 cell
state of charge estimation
Opis:
W niniejszej publikacji przedstawiono i opisano metodę badania pojemności ogniwa w zależności od temperatury oraz wielkości obciążenia. Badaniu poddane zostało ogniwo cylindryczne o pojemności 3 Ah i wysokiej gęstości mocy, wykorzystywane w przemyśle motoryzacyjnym. Badano pojemność ogniwa w temperaturach: –20°C, 25°C i 45°C oraz zbadano pojemność ogniwa przy obciążeniu prądem o natężeniu równym 0,5 C, 1 C oraz 2 C. Opisano także autorskie stanowisko badawcze zrealizowane w Zakładzie Elektromobilności w Przemysłowym Instytucie Motoryzacji, na którym realizowane były badania. Wyniki badań porównane zostały z dokumentacją techniczną ogniwa w celu weryfikacji deklarowanej przez producenta pojemności. W artykule zaproponowano również zastosowanie zależności pojemności od temperatury ogniwa w algorytmie obliczającym stan naładowania baterii wg metody zliczania ładunku (ang. Coulomb counting). Pozwoli to w skrajnych warunkach temperaturowych zwiększyć dokładność obliczeń wartości stanu naładowania (SOC) o 13%, przy uwzględnieniu spadku pojemności ogniwa spowodowanego spadkiem temperatury ogniwa podczas badania.
This publication presents and describes the method for testing cell capacity depending on temperature and load size. The research involved a cylindrical cell with a capacity of 3 Ah and high power density, used in the automotive industry. Cell capacity was tested at temperatures: –20°C, 25°C and 45°C, and cell capacity was tested at a load of 0,5 C, 1 C and 2 C. The author’s research stand was also presented, that was made at the Department of Electromobility in the Automotive Industry Institute, where research was carried out. The test results were compared with the technical documentation of the cell in order to verify the capacity declared by the manufacturer. The article also proposes the use of the dependence of the capacity on the temperature of the cell in the algorithm that calculates the state of charge of the battery according to the Coulomb counting method. This will allow in extreme temperature conditions to increase the accuracy of the calculation of the state of charge (SOC) by 13%, taking into account the cell capacity drop caused by the temperature drop of the cell during the test.
Źródło:
Napędy i Sterowanie; 2020, 22, 10; 40-45
1507-7764
Pojawia się w:
Napędy i Sterowanie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Methods for lithium-based battery energy storage SOC estimation. Part I: Overview
Autorzy:
Hallmann, Marcel
Wenge, Christoph
Komarnicki, Przemysław
Balischewski, Stephan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2042794.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
battery modeling
equivalent circuit
estimation algorithm
lithium-ion battery
energy storage
simulation
state of charge
SOC
Opis:
The use of lithium-ion battery energy storage (BES) has grown rapidly during the past year for both mobile and stationary applications. For mobile applications, BES units are used in the range of 10–120 kWh. Power grid applications of BES are characterized by much higher capacities (range of MWh) and this area particularly has great potential regarding the expected energy system transition in the next years. The optimal operation of BES by an energy storage management system is usually predictive and based strongly on the knowledge about the state of charge (SOC) of the battery. The SOC depends on many factors (e.g. material, electrical and thermal state of the battery), so that an accurate assessment of the battery SOC is complex. The SOC intermediate prediction methods are based on the battery models. The modeling of BES is divided into three types: fundamental (based on material issues), electrical equivalent circuit (based on electrical modeling) and balancing (based on a reservoir model). Each of these models requires parameterization based on measurements of input/output parameters. These models are used for SOC modelbased calculation and in battery system simulation for optimal battery sizing and planning. Empirical SOC assessment methods currently remain the most popular because they allow practical application, but the accuracy of the assessment, which is the key factor for optimal operation, must also be strongly considered. This scientific contribution is divided into two papers. Paper part I will present a holistic overview of the main methods of SOC assessment. Physical measurement methods, battery modeling and the methodology of using the model as a digital twin of a battery are addressed and discussed. Furthermore, adaptive methods and methods of artificial intelligence, which are important for the SOC calculation, are presented. In paper part II, examples of the application areas are presented and their accuracy is discussed
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2022, 71, 1; 139-157
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Methods for lithium-based battery energy storage SOC estimation. Part II: Application and accuracy
Autorzy:
Hallmann, Marcel
Wenge, Christoph
Komarnicki, Przemysław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2086687.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
battery modeling and simulation
estimation algorithm
equivalent circuit
introduction
lithium-ion battery energy storage
state of charge (SOC)
Opis:
Climate change is driving the transformation of energy systems from fossil to renewable energies. In industry, power supply systems and electro-mobility, the need for electrical energy storage is rising sharply. Lithium-based batteries are one of the most widely used technologies. Operating parameters must be determined to control the storage system within the approved operating limits. Operating outside the limits, i.e., exceeding or falling below the permitted cell voltage, can lead to faster aging or destruction of the cell. Accurate cell information is required for optimal and efficient system operation. The key is high-precision measurements, sufficiently accurate battery cell and system models, and efficient control algorithms. Increasing demands on the efficiency and dynamics of better systems require a high degree of accuracy in determining the state of health and state of charge (SOC). These scientific contributions to the above topics are divided into two parts. In the first part of the paper, a holistic overview of the main SOC assessment methods is given. Physical measurement methods, battery modeling, and the methodology of using the model as a digital twin of a battery are addressed and discussed. In addition, adaptive methods and artificial intelligence methods that are important for SOC calculation are presented. Part two of the paper presents examples of the application areas and discusses their accuracy.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2022, 71, 2; 311--323
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies