충전 상태 추정기로 배터리 모듈 충전 및 방전시키기
이 예제에서는 배터리 모듈을 주기적으로 충전 및 방전하면서 시간 경과에 따라 모듈 내 3개의 병렬 어셈블리에 대한 SOC(충전 상태)를 추정하는 방법을 보여줍니다. 또한 SOC 추정값을 사용하여 충전 프로파일과 방전 프로파일 간에 전환합니다. 칼만 필터는 추정을 위해 초기 SOC 추정값과 병렬 어셈블리의 전압, 전류, 온도를 사용합니다. 모델은 각 병렬 어셈블리의 셀 온도 평균값을 기반으로 병렬 어셈블리의 온도를 추정합니다.
필터의 안정성을 더욱 강조하기 위해 이 예제에서는 필터 입력에 측정 잡음을 나타내는 잡음 신호를 더하고, 초기 SOC 값을 의도적으로 올바르지 않은 값으로 설정합니다.
모델 개요
stateEstimation 모델을 엽니다.
modelname = "stateEstimation";
open_system(modelname);
모델은 사전 생성된 Module 블록, Battery CC-CV 블록, SOC Estimator 블록으로 구성됩니다. Module 블록은 3개의 병렬 어셈블리를 가진 배터리 모듈을 나타내며, 각 병렬 어셈블리 사이의 간격은 0.5mm이고, 상세 모델 분해능과 활성화된 주변 열 경로를 가집니다. 각 병렬 어셈블리는 4개의 단일 스택 파우치형 셀로 구성됩니다. 각 파우치형 셀의 크기는 길이 300mm, 높이 100mm, 두께 10mm입니다. Module 블록을 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 controlledChargingCreatelib.mlx 파일을 참조하십시오.
시뮬레이션 실행하기.
ssc_statEstim = sim(modelname);
시뮬레이션 결과
다음 플롯은 모듈 내부 병렬 어셈블리의 추정된 SOC 값과 실제 SOC 값을 비교하여 보여줍니다.
stateEstimationPlotSOC;
참고 항목
Module (Generated Block) | batteryModule | Battery CC-CV | SOC Estimator (Kalman Filter)
