Nghiên Cứu Ước Lượng SoC Cho Pin Lithium-Ion Sử Dụng Bộ Lọc Kalman Mở Rộng

• Tác giả: Bùi Trung Kiên
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Văn Chí
• Trường học: Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện
• Đề tài: Nghiên Cứu Ước Lượng Trạng Thái Nạp (SoC) Cho Pin Lithium-Ion Bằng Bộ Lọc Kalman Mở Rộng
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Thái Nguyên

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ PIN LITHIUM VÀ THAM SỐ SOC
• 1.1. Giới thiệu về pin lithium – Ion
• 1.2. Khái niệm về pin Lithium – Ion
• 1.3. Nguyên lý hoạt động của pin Lithium - Ion
• 1.4. Ưu điểm của Pin Lithium Ion và các ứng dụng
• 1.5. Tham số SOC của pin Lithium - Ion
• 1.5.1. Khái niệm về tham số SOC của pin Lithium - Ion
• 1.5.2. Các đặc điểm của tham số SoC
• 1.6. Vấn đề ước lượng các tham số của Pin Lithium Ion
• 1.6.1. Các tham số cần ước lượng
• 1.6.2. Một số phương pháp xác định SoC
• 1.7. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH MẠCH ĐIỆN TƯƠNG ĐƯƠNG CHO PIN LITHIUM - ION
• 2.1. Mô hình mạch điện tương đương của Pin Lithium -Ion
• 2.2. Quan hệ giữa điện áp hở mạch (OCV) và SoC
• 2.3. Phân cực tuyến tính
• 2.4. Rời rạc hóa mô hình của pin Lithium Ion
• 2.5. Mô hình ESC của pin Lithium Ion
• 2.6. Xác định các tham số của mô hình ESC
• 2.7. Xác định quan hệ giữa OCV và SoC
• 2.8. Xác định các tham số còn lại của mô hình ESC
• 2.9. Kết quả xác định các tham số của mô hình ESC cho một loại Pin
• 2.10. Quan hệ giữa SoC và OCV
• 2.11. Các tham số của mô hình
• 2.12. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: ƯỚC LƯỢNG SOC CỦA PIN LITHIUM SỬ DỤNG BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG
• 3.1. Nguyên lý của bộ lọc Kalman mở rộng
• 3.2. Ước lượng SoC của pin Lithium Ion sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng
• 3.3. Áp dụng bộ lọc Kalman mở rộng cho mô hình ESC của cell pin Lithium - Ion
• 3.4. Thuật toán ước lượng SoC cho mô hình ESC của cell pin Lithium – Ion
• 3.5. Kết quả ước lượng SoC cho pin Lithum Ion Samsung INR18650-25R 20/35A 2500mAh 18650
• 3.6. Kết luận chương 3
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Ước Lượng SoC Cho Pin Lithium Ion Giới Thiệu

Ngày nay, Pin Lithium-Ion được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng xe điện (EVs) nhờ những ưu điểm vượt trội: mật độ năng lượng cao, chi phí thấp, tốc độ tự xả chậm và vòng đời sử dụng dài hơn. Để ứng dụng cho xe điện, pin được tạo ra bằng cách nối tiếp và song song rất nhiều cell để đạt được công suất mong muốn. SoC (State of Charge) là một thông số quan trọng trong hệ thống BMS (Battery Management System). Đối với cell pin, SoC thể hiện năng lượng còn lại, tính bằng % của cell. Thông số này quyết định việc điều khiển quá trình xả nạp của hệ thống BMS. Tuy nhiên, SoC của một pack pin là một tham số khó xác định, phụ thuộc vào các chiến lược cân bằng khác nhau. Việc xác định chính xác SoC của gói pin để biết được dung lượng trong quá trình vận hành là rất quan trọng. Do đó, cần phải xác định SoC của cell trong gói pin hoặc SoC trung bình của các cell song song, sau đó là các cell nối tiếp. Bài toán ước lượng trạng thái SoC cho một cell của Pin Lithium-Ion đã thu hút nhiều nghiên cứu trong những năm gần đây.

1.1. Tầm quan trọng của SoC trong Quản Lý Năng Lượng Pin

Xác định chính xác SoC cho phép quản lý năng lượng pin hiệu quả hơn. Điều này đặc biệt quan trọng trong xe điện, nơi người dùng cần biết quãng đường còn lại có thể di chuyển. Hệ thống BMS sử dụng thông tin SoC để tối ưu hóa quá trình sạc và xả, kéo dài tuổi thọ pin và đảm bảo an toàn. Sai số trong ước lượng trạng thái SoC có thể dẫn đến những quyết định sai lầm về quản lý năng lượng, gây ảnh hưởng đến hiệu suất và tuổi thọ của pin.

1.2. Ứng dụng của Ước Lượng SoC trong Hệ Thống BMS

Hệ thống BMS dựa vào ước lượng trạng thái SoC để thực hiện nhiều chức năng quan trọng. Chúng bao gồm: ngăn chặn tình trạng xả quá sâu hoặc sạc quá đầy, điều chỉnh dòng điện và điện áp sạc để tối ưu hóa hiệu suất và tuổi thọ pin, và cung cấp thông tin về trạng thái pin cho người dùng. Theo nghiên cứu từ Đại học Thái Nguyên, việc ước lượng trạng thái SoC chính xác là yếu tố then chốt để đảm bảo hoạt động an toàn và hiệu quả của các hệ thống sử dụng Pin Lithium-Ion.

II. Thách Thức Trong Ước Lượng SoC Pin Lithium Ion Vấn Đề

Việc ước lượng trạng thái SoC của Pin Lithium-Ion gặp nhiều khó khăn do một số yếu tố. SoC không thể đo trực tiếp mà phải được suy ra từ các thông số đo được như điện áp pin, dòng điện pin và nhiệt độ pin. Mối quan hệ giữa SoC và các thông số này thường phi tuyến tính và thay đổi theo thời gian, nhiệt độ và lịch sử sử dụng của pin (SoH - State of Health). Nhiễu trong các phép đo và sự biến đổi của các tham số pin cũng gây ảnh hưởng lớn đến độ chính xác của ước lượng trạng thái SoC. Theo nghiên cứu của Bùi Trung Kiên, nhiễu là một yếu tố không mong muốn ảnh hưởng đến quá trình xác định SoC.

2.1. Ảnh Hưởng của Nhiệt Độ Đến Độ Chính Xác Ước Lượng SoC

Nhiệt độ là một trong những yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu suất và tuổi thọ của Pin Lithium-Ion. Sự thay đổi của nhiệt độ ảnh hưởng đến các đặc tính điện hóa của pin, làm thay đổi mối quan hệ giữa SoC và điện áp pin. Việc không tính đến ảnh hưởng của nhiệt độ có thể dẫn đến sai số lớn trong ước lượng trạng thái SoC. Các mô hình ước lượng trạng thái SoC tiên tiến cần phải tích hợp các thuật toán bù nhiệt để đảm bảo độ chính xác trong các điều kiện vận hành khác nhau.

2.2. Sự Lão Hóa Pin SoH và Ảnh Hưởng Đến Ước Lượng SoC

Khi Pin Lithium-Ion lão hóa, các đặc tính điện hóa của chúng thay đổi, ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa SoC và các thông số đo được. Sự suy giảm dung lượng và tăng điện trở trong là những dấu hiệu của sự lão hóa pin. Việc không cập nhật các thông số mô hình pin để phản ánh sự lão hóa có thể dẫn đến sai số trong ước lượng trạng thái SoC. Các phương pháp ước lượng trạng thái SoC thích ứng cần phải theo dõi SoH (State of Health) và điều chỉnh các tham số mô hình pin để duy trì độ chính xác.

III. Bộ Lọc Kalman Mở Rộng EKF Ước Lượng SoC Giải Pháp

Để giải quyết các thách thức trong ước lượng trạng thái SoC của Pin Lithium-Ion, bộ lọc Kalman mở rộng (Extended Kalman Filter - EKF) đã được chứng minh là một công cụ hiệu quả. EKF là một thuật toán đệ quy ước lượng trạng thái của hệ thống phi tuyến dựa trên các phép đo và mô hình hệ thống. Trong ứng dụng ước lượng trạng thái SoC, EKF sử dụng mô hình mạch điện tương đương của pin và các phép đo điện áp pin, dòng điện pin để ước lượng SoC. EKF có khả năng xử lý nhiễu và sự không chắc chắn trong các phép đo và mô hình, giúp cải thiện độ chính xác của ước lượng trạng thái SoC. Các phương pháp xác định SoC như phương pháp đếm Coulomb, phương pháp điện áp hở mạch, thực hiện theo nguyên tắc vòng hở cho nên không thể tự hiệu chỉnh khi sai lệch xác định SoC trở lên lớn hơn. Chính vì vậy trong những năm gần đây các tác giả tập trung sử dụng bộ lọc Kalman để ước lượng trạng thái SoC vì bộ lọc Kalman có khả năng ước lượng trạng thái trong điều kiện có nhiễu.

3.1. Nguyên Lý Hoạt Động của Bộ Lọc Kalman Mở Rộng EKF

EKF hoạt động theo hai bước chính: dự đoán và cập nhật. Trong bước dự đoán, EKF sử dụng mô hình hệ thống để dự đoán trạng thái tiếp theo và ma trận hiệp phương sai của sai số ước lượng. Trong bước cập nhật, EKF sử dụng các phép đo mới nhất để hiệu chỉnh dự đoán và giảm sai số ước lượng. Quá trình này được lặp lại theo từng bước thời gian, cho phép EKF theo dõi trạng thái của hệ thống một cách liên tục.

3.2. Ưu Điểm của EKF trong Ước Lượng SoC so với các phương pháp khác

So với các phương pháp ước lượng trạng thái SoC khác như phương pháp đếm Coulomb và phương pháp điện áp hở mạch, EKF có nhiều ưu điểm vượt trội. EKF có khả năng xử lý nhiễu tốt hơn, cung cấp ước lượng chính xác hơn trong các điều kiện vận hành khác nhau và có khả năng thích ứng với sự thay đổi của các tham số pin. Tuy nhiên, EKF cũng có một số hạn chế, bao gồm độ phức tạp tính toán cao và yêu cầu mô hình hệ thống chính xác.

IV. Xây Dựng Mô Hình Pin Lithium Ion Cho Bộ Lọc Kalman EKF

Để áp dụng EKF cho ước lượng trạng thái SoC, cần phải xây dựng một mô hình mạch điện tương đương phù hợp cho Pin Lithium-Ion. Mô hình này cần phải phản ánh chính xác các đặc tính điện hóa của pin, bao gồm điện áp hở mạch (OCV), điện trở trong và các hiệu ứng phân cực. Mô hình mạch điện tương đương thường bao gồm một nguồn điện áp lý tưởng (OCV) và một số điện trở và tụ điện. Theo luận văn của Bùi Trung Kiên, cần phải xây dựng mô hình cho pin Lithium Ion có xét đến các hiện tượng động học của Pin và nhiệt độ làm việc.

4.1. Các Loại Mô Hình Mạch Điện Tương Đương Equivalent Circuit Model ECM

Có nhiều loại mô hình mạch điện tương đương khác nhau cho Pin Lithium-Ion, từ đơn giản đến phức tạp. Mô hình bậc 1 chỉ bao gồm một điện trở và một tụ điện, trong khi mô hình bậc 2 bao gồm hai điện trở và hai tụ điện. Mô hình bậc cao có thể mô tả chính xác hơn các đặc tính điện hóa của pin, nhưng cũng đòi hỏi nhiều tham số hơn và phức tạp hơn về mặt tính toán. Việc lựa chọn mô hình phù hợp phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể và yêu cầu về độ chính xác.

4.2. Xác Định Tham Số Mô Hình Pin OCV Điện Trở Trong ...

Để sử dụng mô hình mạch điện tương đương cho ước lượng trạng thái SoC, cần phải xác định các tham số của mô hình, bao gồm OCV, điện trở trong và các hằng số thời gian. Các tham số này có thể được xác định bằng các phương pháp thí nghiệm như phương pháp phóng điện xung và phương pháp phân tích trở kháng điện hóa. Việc xác định chính xác các tham số mô hình là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác của ước lượng trạng thái SoC.

V. Đánh Giá Hiệu Suất Ước Lượng SoC Bằng EKF Kết Quả

Hiệu suất của bộ lọc Kalman mở rộng trong ước lượng trạng thái SoC có thể được đánh giá bằng cách so sánh kết quả ước lượng với giá trị thực tế của SoC. Các chỉ số đánh giá thường được sử dụng bao gồm sai số trung bình, sai số trung bình bình phương và sai số cực đại. Ngoài ra, độ ổn định và độ hội tụ của thuật toán cũng là những yếu tố quan trọng cần được xem xét. Kết quả của Bùi Trung Kiên qua sát SoC và sai lệch ước lượng trạng thái SoC cho thấy khả năng của bộ lọc Kalman.

5.1. Các Kịch Bản Thử Nghiệm Đánh Giá Ví dụ Chu Kỳ Sạc Xả khác nhau

Để đánh giá hiệu suất của EKF một cách toàn diện, cần phải thực hiện các thử nghiệm trong các kịch bản vận hành khác nhau. Các kịch bản này có thể bao gồm các chu kỳ sạc/xả khác nhau, các mức nhiệt độ khác nhau và các điều kiện tải khác nhau. Việc đánh giá hiệu suất trong các kịch bản khác nhau cho phép xác định điểm mạnh và điểm yếu của thuật toán và đưa ra các cải tiến phù hợp.

5.2. Phân Tích Sai Số Ước Lượng và Các Yếu Tố Ảnh Hưởng

Phân tích sai số ước lượng trạng thái SoC là rất quan trọng để hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của EKF. Các yếu tố này có thể bao gồm nhiễu trong các phép đo, sai số trong mô hình pin và sự không chắc chắn trong các tham số mô hình. Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến sai số ước lượng cho phép tập trung nỗ lực vào việc cải thiện độ chính xác của mô hình và giảm thiểu nhiễu.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Ước Lượng SoC Tương Lai

Bài toán ước lượng trạng thái SoC cho Pin Lithium-Ion là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng với nhiều ứng dụng thực tế. Bộ lọc Kalman mở rộng là một công cụ hiệu quả để giải quyết bài toán này, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần được vượt qua. Các hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc sử dụng các mô hình pin phức tạp hơn, tích hợp các thuật toán học máy để cải thiện độ chính xác và phát triển các phương pháp ước lượng trạng thái SoC thích ứng có thể theo dõi và bù đắp cho sự lão hóa pin. Trong khi đó đối với gói pin lithium, việc ước lượng trạng thái SoC vẫn là một bài toán đang thu hút nhiều người quan tâm trong những năm gần đây.

6.1. Các Phương Pháp Ước Lượng SoC Dựa Trên Học Máy Machine Learning

Các thuật toán học máy như mạng nơ-ron và máy học tăng cường đang ngày càng được sử dụng rộng rãi trong ước lượng trạng thái SoC. Các thuật toán này có khả năng học từ dữ liệu và xây dựng các mô hình dự đoán phức tạp, giúp cải thiện độ chính xác và độ ổn định của ước lượng trạng thái SoC. Tuy nhiên, việc áp dụng các thuật toán học máy cũng đòi hỏi lượng dữ liệu lớn và khả năng xử lý tính toán mạnh mẽ.

6.2. Ứng Dụng Ước Lượng SoC Trong Quản Lý Năng Lượng Thông Minh

Ước lượng trạng thái SoC đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý năng lượng thông minh trong các hệ thống sử dụng Pin Lithium-Ion. Bằng cách cung cấp thông tin chính xác về trạng thái pin, ước lượng trạng thái SoC cho phép tối ưu hóa quá trình sạc và xả, kéo dài tuổi thọ pin và giảm thiểu chi phí vận hành. Ngoài ra, ước lượng trạng thái SoC còn cho phép dự đoán và ngăn chặn các sự cố liên quan đến pin, đảm bảo an toàn và tin cậy cho hệ thống.

Tổng quan nghiên cứu

Pin Lithium-Ion (Li-ion) hiện là nguồn năng lượng chủ đạo trong các ứng dụng xe điện và thiết bị điện tử nhờ mật độ năng lượng cao, tuổi thọ dài và khả năng sạc nhanh. Theo ước tính, mật độ năng lượng thực tế của pin Li-ion có thể đạt tới 555 Wh/kg, cao gấp 3-4 lần so với các loại pin truyền thống như Ni-Cd hay Ni-MH. Tuy nhiên, việc quản lý và ước lượng chính xác trạng thái nạp (State of Charge - SoC) của pin là một thách thức lớn, đặc biệt trong các hệ thống pin phức tạp với nhiều cell nối tiếp và song song. SoC là tham số quan trọng quyết định hiệu quả và an toàn vận hành của pin, ảnh hưởng trực tiếp đến hệ thống quản lý pin (Battery Management System - BMS).

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xây dựng mô hình mạch điện tương đương cho pin Lithium-Ion có xét đến các hiện tượng động học và ảnh hưởng của nhiệt độ, từ đó ứng dụng bộ lọc Kalman mở rộng (Extended Kalman Filter - EKF) để ước lượng chính xác SoC. Nghiên cứu tập trung trên cell pin Samsung INR18650-25R với dung lượng 2500 mAh, thực hiện trong điều kiện nhiệt độ từ -25°C đến 45°C, nhằm đảm bảo tính ứng dụng trong thực tế. Việc ước lượng SoC chính xác giúp nâng cao hiệu suất sử dụng pin, kéo dài tuổi thọ và đảm bảo an toàn cho các ứng dụng xe điện và thiết bị lưu trữ năng lượng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính:

1. Mô hình mạch điện tương đương (Equivalent Circuit Model - ECM): Mô hình này biểu diễn động học của pin thông qua các phần tử điện tử như điện trở, tụ điện, và điện áp hở mạch (Open Circuit Voltage - OCV). Mô hình ESC (Enhanced Self-Correcting) được sử dụng để mô phỏng các hiện tượng trễ điện áp, phân cực tuyến tính và ảnh hưởng nhiệt độ, giúp mô hình hóa chính xác hơn các đặc tính phi tuyến của pin.

2. Bộ lọc Kalman mở rộng (Extended Kalman Filter - EKF): EKF là phương pháp ước lượng trạng thái trong hệ thống phi tuyến có nhiễu, phù hợp để ước lượng SoC dựa trên mô hình ECM. EKF cho phép hiệu chỉnh sai số ước lượng trong quá trình vận hành, khắc phục hạn chế của các phương pháp truyền thống như đếm Coulomb hay đo điện áp hở mạch.

Các khái niệm chính bao gồm: SoC (State of Charge), OCV (Open Circuit Voltage), hiệu suất Coulomb, mô hình ESC, và EKF.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu được thu thập từ các thí nghiệm thực tế trên cell pin Samsung INR18650-25R với dung lượng 2500 mAh. Dữ liệu bao gồm dòng điện, điện áp hai đầu pin, nhiệt độ, dung lượng nạp/xả và tốc độ thay đổi điện áp, thu thập theo 4 kịch bản thí nghiệm khác nhau nhằm xác định quan hệ OCV-SoC và các tham số mô hình ESC.

Phương pháp phân tích gồm:

• Xây dựng mô hình mạch điện tương đương bậc 1 có xét đến hiện tượng trễ điện áp và ảnh hưởng nhiệt độ.
• Rời rạc hóa mô hình để phù hợp với dữ liệu trích mẫu.
• Xác định các tham số mô hình ESC (Q, R0, R1C1, M, M0, ...) thông qua kỹ thuật nhận dạng và phương pháp bình phương tối thiểu.
• Áp dụng bộ lọc Kalman mở rộng để ước lượng SoC dựa trên mô hình đã xây dựng.
• So sánh kết quả ước lượng với dữ liệu thực nghiệm để đánh giá độ chính xác.

Thời gian nghiên cứu tập trung trong năm 2020 tại Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Xây dựng thành công mô hình ESC cho pin Lithium-Ion: Mô hình bao gồm điện áp hở mạch OCV, điện trở nội trở R0, cặp RC song song biểu diễn hiện tượng phân cực và điện áp trễ. Các tham số mô hình được xác định chính xác qua dữ liệu thực nghiệm với sai số RMS nhỏ, ví dụ sai lệch OCV-SoC tại nhiệt độ 25°C chỉ khoảng 2 mV.

2. Ảnh hưởng nhiệt độ đến quan hệ OCV-SoC và các tham số mô hình: Nhiệt độ làm việc ảnh hưởng mạnh đến các tham số như dung lượng Q, điện trở R, và hằng số thời gian RC. Dung lượng pin đạt tối đa 2.19 Ah tại khoảng 19°C, giảm nhanh ở nhiệt độ thấp hoặc cao hơn. Điện trở nội trở giảm từ 600 mΩ ở -20°C xuống còn khoảng 10 mΩ ở 100°C. Sai lệch OCV-SoC lớn nhất xuất hiện ở nhiệt độ âm, ví dụ tại -25°C sai lệch lên đến 32.5 mV, gấp 25 lần so với nhiệt độ 35°C.

3. Ước lượng SoC bằng bộ lọc Kalman mở rộng đạt độ chính xác cao: Kết quả ước lượng SoC trên cell pin Samsung INR18650-25R cho thấy sai số ước lượng nằm trong khoảng ±0.02 V so với điện áp thực nghiệm, tương đương sai số SoC rất nhỏ, đảm bảo độ tin cậy trong vận hành thực tế.

4. Mô hình và thuật toán phù hợp với điều kiện vận hành thực tế: Mô hình ESC và EKF có thể áp dụng cho các điều kiện nhiệt độ đa dạng và các kịch bản xả nạp khác nhau, phù hợp cho hệ thống BMS trong xe điện và các thiết bị lưu trữ năng lượng.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự biến đổi các tham số mô hình theo nhiệt độ là do tính chất vật lý và hóa học của pin Lithium-Ion, trong đó điện trở nội trở và hiệu suất Coulomb thay đổi theo nhiệt độ ảnh hưởng đến khả năng truyền tải và lưu trữ năng lượng. Kết quả phù hợp với các nghiên cứu trong ngành cho thấy mô hình ESC là lựa chọn hiệu quả để mô phỏng động học pin.

Việc sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng giúp khắc phục nhược điểm của các phương pháp truyền thống như đếm Coulomb hay đo OCV, vốn không tự hiệu chỉnh được sai số khi có nhiễu hoặc thay đổi điều kiện vận hành. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ quan hệ OCV-SoC theo nhiệt độ, bảng tham số mô hình theo nhiệt độ và đồ thị so sánh điện áp thực nghiệm với mô hình, giúp trực quan hóa hiệu quả mô hình và thuật toán.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai hệ thống ước lượng SoC dựa trên EKF trong BMS: Áp dụng mô hình ESC và bộ lọc Kalman mở rộng để nâng cao độ chính xác ước lượng SoC, giảm thiểu sai số trong vận hành xe điện. Thời gian thực hiện trong vòng 6-12 tháng, chủ thể là các nhà sản xuất pin và hệ thống BMS.

2. Mở rộng nghiên cứu mô hình cho gói pin (pack) phức tạp: Nghiên cứu ảnh hưởng của kết nối song song và nối tiếp nhiều cell, phát triển thuật toán ước lượng SoC trung bình và cân bằng cell. Thời gian 1-2 năm, chủ thể là viện nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ pin.

3. Tối ưu hóa mô hình theo điều kiện nhiệt độ mở rộng: Nghiên cứu mở rộng phạm vi nhiệt độ làm việc từ -40°C đến 70°C để phù hợp với các ứng dụng trong môi trường khắc nghiệt. Chủ thể là các trung tâm nghiên cứu và nhà sản xuất pin.

4. Phát triển phần mềm và công cụ hỗ trợ mô hình hóa và ước lượng: Xây dựng giao diện trực quan, tích hợp thuật toán EKF để hỗ trợ kỹ sư và nhà quản lý vận hành pin theo dõi và điều chỉnh SoC hiệu quả. Thời gian 6 tháng đến 1 năm, chủ thể là các công ty phần mềm và kỹ thuật.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật điện, năng lượng: Nghiên cứu sâu về mô hình hóa pin Lithium-Ion và thuật toán ước lượng SoC, phục vụ cho các đề tài khoa học và phát triển công nghệ.

2. Doanh nghiệp sản xuất pin và hệ thống BMS: Áp dụng kết quả nghiên cứu để cải tiến sản phẩm, nâng cao độ chính xác quản lý pin, tăng tuổi thọ và an toàn cho sản phẩm.

3. Các nhà phát triển xe điện và thiết bị lưu trữ năng lượng: Tối ưu hóa hệ thống quản lý năng lượng, đảm bảo hiệu suất và độ bền của pin trong các ứng dụng thực tế.

4. Cơ quan quản lý và tổ chức tiêu chuẩn: Tham khảo để xây dựng các tiêu chuẩn kỹ thuật liên quan đến đo lường và quản lý trạng thái pin Lithium-Ion, góp phần nâng cao chất lượng và an toàn sản phẩm trên thị trường.

Câu hỏi thường gặp

1. Bộ lọc Kalman mở rộng là gì và tại sao được sử dụng để ước lượng SoC?
   Bộ lọc Kalman mở rộng là thuật toán ước lượng trạng thái trong hệ thống phi tuyến có nhiễu, giúp hiệu chỉnh sai số dựa trên mô hình và dữ liệu đo thực tế. Nó phù hợp với pin Lithium-Ion vì mô hình pin có tính phi tuyến và dữ liệu đo thường bị nhiễu.

2. Mô hình ESC có ưu điểm gì so với các mô hình khác?
   Mô hình ESC không chỉ mô phỏng điện áp hở mạch mà còn tính đến hiện tượng trễ điện áp, phân cực tuyến tính và ảnh hưởng nhiệt độ, giúp mô hình hóa chính xác hơn các đặc tính động học của pin trong thực tế.

3. Ảnh hưởng của nhiệt độ đến ước lượng SoC như thế nào?
   Nhiệt độ làm thay đổi các tham số mô hình như điện trở nội trở và dung lượng pin, từ đó ảnh hưởng đến độ chính xác của ước lượng SoC. Nhiệt độ thấp làm tăng sai số ước lượng do điện trở tăng và hiệu suất giảm.

4. Phương pháp đếm Coulomb có nhược điểm gì?
   Phương pháp đếm Coulomb dễ thực hiện nhưng không tự hiệu chỉnh sai số khi có nhiễu hoặc thay đổi điều kiện vận hành, dẫn đến sai số tích lũy lớn theo thời gian.

5. Làm thế nào để áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế?
   Kết quả có thể được tích hợp vào hệ thống BMS để theo dõi và điều khiển quá trình sạc xả pin, giúp nâng cao hiệu suất và tuổi thọ pin trong các ứng dụng xe điện và thiết bị lưu trữ năng lượng.

Kết luận

• Đã xây dựng thành công mô hình mạch điện tương đương ESC cho pin Lithium-Ion, xét đến hiện tượng trễ và ảnh hưởng nhiệt độ.
• Xác định chính xác quan hệ OCV-SoC và các tham số mô hình dựa trên dữ liệu thực nghiệm đa nhiệt độ.
• Ứng dụng bộ lọc Kalman mở rộng cho phép ước lượng SoC với sai số rất nhỏ, phù hợp cho hệ thống BMS.
• Nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu quả quản lý pin, kéo dài tuổi thọ và đảm bảo an toàn trong các ứng dụng xe điện và lưu trữ năng lượng.
• Đề xuất mở rộng nghiên cứu cho gói pin phức tạp và phạm vi nhiệt độ rộng hơn, đồng thời phát triển công cụ hỗ trợ ứng dụng thực tế.

Tiếp theo, cần triển khai thử nghiệm thực tế trên hệ thống BMS hoàn chỉnh và phát triển phần mềm tích hợp thuật toán EKF để ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp. Độc giả và các nhà nghiên cứu được khuyến khích áp dụng và phát triển thêm dựa trên nền tảng nghiên cứu này.