هڪ بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم ليٿيم آئن بيٽرين ۾ چارج جي حالت ۽ صحت جي حالت کي اڻ سڌي طرح اندازي جي طريقن سان ڳولي ٿو. اهو انهن شين کي سڌو سنئون ماپي نٿو سگهي ڇاڪاڻ ته بيٽري اندر پيچيده رد عمل آهن. تنهن ڪري، سسٽم شمارياتي خاصيت ڪڍڻ، ڪولمب ڳڻپ، ۽ جديد ڊيٽا تي هلندڙ ماڊلز جهڙن طريقن کي استعمال ڪري ٿو. مثال طور، اهو بيٽري جي خرابي کي ڏسڻ لاءِ وولٽيج ۽ موجوده وکر مان ويرينس، اوسط، ۽ اسڪيونس جهڙن شمارياتي ميٽرڪس کي ڏسي ٿو. اڻ سڌي طرح اندازي جي طريقن کي استعمال ڪندي، جهڙوڪ مشين لرننگ ۽ مبصر تي ٻڌل طريقا، سماجي تخميني کي وڌيڪ صحيح ۽ محفوظ بڻائڻ ۾ مدد ڪري ٿو. اهي سماجي تخميني طريقا بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم کي ليٿيم آئن بيٽرين ۾ تبديلين جي اڳڪٿي ڪرڻ ۾ مدد ڪن ٿا. اهي گنجائش جي نقصان، عمر، ۽ خطرن کي بهتر طور تي منظم ڪرڻ ۾ پڻ مدد ڪن ٿا. چارج جي سٺي حالت ۽ صحت جي تخميني جي حالت هر ليٿيم آئن بيٽري کي بهتر ڪم ڪرڻ ۽ گهڻي وقت تائين رهڻ ۾ مدد ڪري ٿي.
ليٿيم-آئن بيٽري سسٽم ۾ صحيح سماجي اندازو بيٽري کي اوور چارجنگ، اوور هيٽنگ، ۽ اوچتو ناڪامي کان محفوظ رکي ٿو. اهو جديد بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم لاءِ مضبوط تخميني ٽيڪنڪ کي تمام ضروري بڻائي ٿو.
شمارياتي ميٽرڪ | وضاحت | بيٽري جي خراب ٿيڻ سان لاڳاپو |
|---|---|---|
ورهاڱي | چيڪ ڪري ٿو ته وولٽيج/ڪرنٽ ۾ ڪيتري مستقل تبديليون آهن | وڌيڪ ويرينس جو مطلب آهي غير مساوي اندروني مزاحمت ۽ ڪيميائي رد عمل، ۽ اليڪٽرروڊ کي نقصان. |
وڌ کان وڌ ويليو | چارجنگ يا ڊسچارج دوران سڀ کان وڌيڪ وولٽيج/ڪرنٽ | گهٽ انگ گهٽ لوڊ گنجائش ۽ ممڪن حفاظتي مسئلن جهڙوڪ اوور چارجنگ يا اوور هيٽنگ ڏيکارين ٿا. |
گھٽ قيمت | چارجنگ يا ڊسچارج دوران گھٽ ۾ گھٽ وولٽيج/ڪرنٽ | ظرفيت جي نقصان ۽ حفاظت جي مسئلن کي ڏيکاري ٿو |
سراسري (سراسري) | هڪ چڪر دوران سراسري وولٽيج/ڪرنٽ | تبديليون اليڪٽرولائيٽ جي خرابي ۽ گهٽ توانائي جي پيداوار ڏيکارين ٿيون. |
مزيدار | وولٽيج/ڪرنٽ ڪيترو غير مساوي طور تي پکڙيل آهي | SOH جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ خصوصيت ڪڍڻ ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي |
اضافي ڪرٽوسس | وولٽيج/ڪرنٽ جي چوٽي ڪيتري تيز آهي | وڌيڪ انگن جو مطلب آهي وڌيڪ پولرائيزيشن ۽ گهٽ ليٿيم داخل ڪرڻ جي صلاحيت |
ڪيٻئي جا رستا
بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم سڌو سنئون چارج يا صحت کي ماپي نٿا سگهن. اهي اڻ سڌي طرح طريقا استعمال ڪن ٿا جهڙوڪ شمارياتي تجزيو، ڪولمب ڳڻپ، ۽ مشين لرننگ. اهي طريقا بيٽري چارج ۽ صحت جو اندازو لڳائڻ ۾ مدد ڪن ٿا.
چارج جي حالت ڄاڻڻ سان بيٽرين کي محفوظ رکڻ ۾ مدد ملندي آهي. اهو اوور چارجنگ، اوور هيٽنگ، ۽ اوچتو مسئلن کي روڪي ٿو.
بيٽرين کي چيڪ ڪرڻ جا مختلف طريقا آهن. اوپن سرڪٽ وولٽيج، ڪولمب ڪائونٽنگ، ڪالمن فلٽرنگ، ۽ اي آءِ تي ٻڌل ماڊل ڪجهه طريقا آهن. هر هڪ جا سٺا ۽ خراب نقطا آهن. انهن کي گڏجي استعمال ڪرڻ سان نتيجا بهتر ۽ وڌيڪ قابل اعتماد ٿين ٿا.
صحت جي حالت جو اندازو بيٽري جي عمر جي جانچ ڪري ٿو. اهو گنجائش جي نقصان ۽ اندروني مزاحمت کي ڏسي ٿو. هي بيٽري جي زندگي جو اندازو لڳائڻ ۽ حفاظتي مسئلن کان بچڻ ۾ مدد ڪري ٿو.
هائبرڊ طريقا ماڊل تي ٻڌل ۽ ڊيٽا تي ٻڌل طريقن کي گڏ ڪن ٿا. اهي بهترين نتيجا ڏين ٿا. اهي حقيقي دنيا جي استعمال سان تبديل ٿي سگهن ٿا. هي بيٽرين کي گهڻي وقت تائين رهڻ ۽ بهتر ڪم ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو.
بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم جون بنيادي ڳالهيون
ڪيٻيون ڪمناما
ليٿيم آئن بيٽرين لاءِ بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم تمام ضروري آهي. اهو ليٿيم آئن بيٽرين کي محفوظ ۽ سٺي نموني ڪم ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو. سسٽم هر ليٿيم آئن بيٽري سيل کي وولٽيج، ڪرنٽ ۽ گرمي پد جي جانچ ڪري ٿو. اهو پڻ يقيني بڻائي ٿو ته سڀئي ليٿيم آئن بيٽري سيل هڪجهڙائي سان چارج ۽ خارج ٿين ٿا. اهو هر ليٿيم آئن بيٽري کي گهڻي وقت تائين رهڻ ۽ بهتر ڪم ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو.
بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم هر ليٿيم آئن بيٽري جي چارج جي حالت ۽ صحت جي حالت کي ڏسندو آهي. اهو انهن انگن کي اوور چارجنگ ۽ ڊيپ ڊسچارجنگ کي روڪڻ لاءِ استعمال ڪندو آهي، جيڪو ليٿيم آئن بيٽرين کي نقصان پهچائي سگهي ٿو.
حفاظت پهرين اچي ٿي. جيڪڏهن سسٽم کي اوور هيٽنگ يا شارٽ سرڪٽ جهڙا مسئلا ملن ٿا ته اهو ليٿيم آئن بيٽري کي ڊسڪنيڪٽ ڪري ڇڏيندو. اهو ڪم ڪرڻ لاءِ بيڪ اپ سيلز يا پيڪ استعمال ڪري سگهي ٿو.
ڪميونيڪيشن اهم آهي. بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم ڊوائيس يا گاڏي جي ٻين حصن ڏانهن ڊيٽا موڪلڻ لاءِ SPI ۽ CAN بس استعمال ڪندو آهي.
ان جا مختلف قسم آهن، جهڙوڪ مرڪزي يا ورهايل، تنهن ڪري بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم ڪيترن ئي ليٿيم آئن بيٽري ڊيزائنن کي فٽ ڪري سگهي ٿو.
ڪجھ سسٽم ۾ اضافي خاصيتون آهن جهڙوڪ ريموٽ مانيٽرنگ، لائف سائيڪل جي اڳڪٿي، ۽ فالٽ ڊيٽيڪشن. اهي بيٽري کي بهتر ۽ محفوظ ڪم ڪرڻ ۾ مدد لاءِ ڪلائوڊ ڪمپيوٽنگ ۽ مشين لرننگ استعمال ڪن ٿا.
اهم ڪم / الگورتھم | وضاحت |
|---|---|
سيل مانيٽرنگ | هر ليٿيم-آئن بيٽري سيل جي وولٽيج، ڪرنٽ ۽ گرمي پد کي ڏسندو آهي. مسئلا ڳوليندو آهي ۽ حفاظتي ڪارروايون شروع ڪندو آهي. چارج جي حالت ۽ صحت جي حالت کي ڏسندو آهي. |
طاقت جي اصلاح | ليٿيم آئن بيٽري سيلز کي محفوظ رکڻ لاءِ چارجنگ ۽ ڊسچارج کي ڪنٽرول ڪري ٿو. سمارٽ طريقي سان پاور استعمال ڪرڻ لاءِ ٻين سسٽم سان ڪم ڪري ٿو. |
حفاظت جي ضمانت | حرارتي ڀڄڻ جهڙن خطرن کي روڪي ٿو. بيڪ اپ پلان استعمال ڪري ٿو ۽ ماڻهن کي بجلي جي جھٽڪي کان محفوظ رکي ٿو. |
بيٽري چارجنگ جي اصلاح | هر ليٿيم-آئن بيٽري سيل تي دٻاءُ گهٽائڻ لاءِ چارجنگ کي تبديل ڪري ٿو. بعد ۾ چڪاس لاءِ فالٽ ڪوڊ محفوظ ڪري ٿو. |
سيل بيلنسنگ الگورتھم | پڪ ڪري ٿو ته سڀني ليٿيم-آئن بيٽري سيلز ۾ ساڳيو وولٽيج آهي. بيٽري کي بهتر ڪم ڪرڻ ۾ مدد لاءِ فعال يا غير فعال توازن استعمال ڪري ٿو. |
ڪميونيڪيشن الگورتھم | بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم ۽ ٻين ڊوائيسز جي وچ ۾ ڊيٽا موڪلي ٿو. جيڪڏهن اهو غير محفوظ حالتن کي ڳولي ٿو ته چارج ڪرڻ بند ڪري ٿو. |
صلاح: تيار ٿيل سافٽ ويئر ۽ هارڊويئر ٽولز استعمال ڪرڻ سان انجنيئرن کي ليٿيم آئن بيٽرين لاءِ بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم کي تيزيءَ سان ٺاهڻ ۽ جانچڻ ۾ مدد ملي سگهي ٿي.
سپورٽ ڪيل ڪيمسٽري
هڪ بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم کي ڪيترن ئي ليٿيم-آئن بيٽري ڪيمسٽري سان ڪم ڪرڻ جي ضرورت آهي. هر ڪيمسٽري، جهڙوڪ NMC، LFP، ۽ NCA، جا پنهنجا سٺا ۽ خراب نقطا آهن. مثال طور، NMC ليٿيم-آئن بيٽرين ۾ توانائي جي کثافت وڌيڪ هوندي آهي. LFP ليٿيم-آئن بيٽريون گهڻي وقت تائين هلنديون آهن ۽ گرمي کي بهتر طور تي سنڀالينديون آهن. بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم هر ليٿيم-آئن بيٽري ڪيمسٽري کي فٽ ڪرڻ لاءِ ڪم ڪرڻ جو طريقو تبديل ڪري ٿو.
تازيون مطالعي ۾ ڏٺو ويو آهي ته برقي گاڏين ۾ مختلف ليٿيم-آئن بيٽري ڪيمسٽري ڪيئن ڪم ڪن ٿيون. اهي مطالعي ڏيکارين ٿا ته بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم کي توانائي جي کثافت، قيمت، ۽ سائيڪل جي زندگي ۾ تبديلين کي سنڀالڻ گهرجي. اهي اهو پڻ ڏيکارين ٿا ته هر ليٿيم-آئن بيٽري جي قسم لاءِ حرارتي انتظام ۽ جديد رياست جو اندازو اهم آهي. مشين لرننگ ماڊل فلٽر ٿيل ڊيٽا استعمال ڪندي ليٿيم-آئن بيٽرين جي صحت جي حالت جي اڳڪٿي ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهن ٿا. اهو غلطين کي گهٽائي ٿو ۽ بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم کي هر ليٿيم-آئن بيٽري ڪيمسٽري جي عمر جي طريقي سان معاملو ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو.
هڪ لچڪدار بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم ڪيترن ئي ليٿيم آئن بيٽري ڪيمسٽري سان ڪم ڪري سگهي ٿو. هي هر ايپليڪيشن کي، برقي گاڏين کان پورٽيبل اليڪٽرانڪس تائين، بهترين بيٽري ڪارڪردگي ۽ حفاظت حاصل ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو.
ليٿيم-آئن بيٽرين ۾ چارج جي حالت
ليٿيم آئن بيٽرين لاءِ چارج جي حالت تمام ضروري آهي. اها بيٽري کي محفوظ رکڻ ۽ سٺي ڪم ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿي. جيڪڏهن چارج جي حالت صحيح نه آهي، ته بيٽري تمام گهڻي گرم ٿي سگهي ٿي يا طاقت وڃائي سگهي ٿي. اهو بيٽري کي ٽٽڻ جو سبب بڻجي سگهي ٿو يا باهه جهڙا خطرناڪ مسئلا به پيدا ڪري سگهي ٿو. برقي ڪارن ۾، چارج جي حالت کي ڄاڻڻ سان بريڪنگ ۽ چارجنگ ۾ مدد ملندي آهي. اهو بيٽري کي وڌيڪ وقت تائين هلائي ٿو. مطالعي مان ظاهر ٿئي ٿو ته چارج جي سٺي اندازي جي حالت غلطين کي گهٽائي ٿي ۽ ماحول کي مدد ڪري ٿي.
توهان ليٿيم آئن بيٽري ۾ چارج جي حالت کي سڌو سنئون ماپي نٿا سگهو. اندر ڪيميائي رد عمل لڪيل آهن ۽ ڏسڻ ۾ مشڪل آهن. شور ۽ بيٽري ۾ تبديلين جي ڪري سينسر غلط ٿي سگهن ٿا. تنهن ڪري، بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم چارج جي حالت جو اندازو لڳائڻ لاءِ خاص طريقا استعمال ڪندا آهن. اهي وولٽيج، ڪرنٽ ۽ گرمي پد کي ڏسندا آهن ته جيئن ان کي معلوم ڪري سگهجي. اهي طريقا سينسر جي مسئلن ۽ بيٽري جي عمر کي منهن ڏيڻ ۾ مدد ڪن ٿا.
او سي وي طريقو
اوپن سرڪٽ وولٽيج طريقو بيٽري جي آرام ڪرڻ کان پوءِ وولٽيج جي جانچ ڪندي چارج جي حالت جو اندازو لڳائي ٿو. هر بيٽري ڪيمسٽري جو پنهنجو وولٽيج ۽ چارج جي حالت جو لنڪ هوندو آهي. هي طريقو سادو آهي ۽ ان تي گهڻو خرچ نه ايندو آهي. اهو پهرين چارج جي حالت جي جانچ لاءِ سٺو ڪم ڪري ٿو ۽ ان کي وڏي بيٽري ماڊل جي ضرورت ناهي.
پاسو | تفصيل |
|---|---|
اصول | بيٽري جي وولٽيج کي آرام ڪرڻ کان پوءِ ماپيو ويندو آهي. هر قسم جي بيٽري جي جانچ ڪندي OCV ۽ چارج جي حالت جو لنڪ ڳوليو ويندو آهي. |
فائدا | 1. سادو عمل |
حدون | 1. ڊگهي آرام جي ضرورت آهي (جيڪڏهن ٿڌو هجي ته 2 ڪلاڪن کان وڌيڪ) |
بيٽري ڪم ڪرڻ دوران OCV طريقو چارج جي حالت کي جانچي نٿو سگهي. ليٿيم آئن بيٽريون اڪثر جلدي تبديل ٿينديون آهن، تنهن ڪري بيٽري جي آرام ڪرڻ جو انتظار ڪرڻ مفيد نه آهي. OCV وکر ۾ فليٽ اسپاٽ ننڍين وولٽيج تبديلين مان وڏيون غلطيون حاصل ڪرڻ آسان بڻائين ٿا.
ڪولمب ڳڻپ
ڪولمب ڳڻپ، يا آه ڳڻپ، اندر ۽ ٻاهر ويندڙ ڪرنٽ کي شامل ڪندي چارج جي حالت جو اندازو لڳائي ٿي. اهو چارج جي پهرين حالت نمبر سان شروع ٿئي ٿو ۽ ان کي ڪرنٽ جي حرڪت سان تبديل ڪري ٿو.
تشخيصي پهلو | تفصيل |
|---|---|
جو طريقو | ڪولمب ڳڻپ جو بهتر ڪيل الگورتھم |
تصديق جو طريقو | چارجنگ/ڊسچارجنگ وکر مان چارج جي حقيقي حالت سان مقابلو MATLAB ٽيسٽ |
وڌ ۾ وڌ غلطي (چارج ختم ٿيڻ) | اٽڪل 3.5٪ |
سي سي اسٽيج دوران غلطي | 2 کان گهٽ٪ |
سي وي اسٽيج دوران غلطي | 1 کان گهٽ٪ |
غلطي جو رجحان | صحت جي چڪاس کان اڳ وقت سان گڏ وڏو ٿي ويندو آهي |
اهم عنصر | چارج جي سٺي پهرين حالت ۽ چارجنگ چيڪ غلطيون گهٽ ڪن ٿا |
فائدن | سادو رياضي؛ ڪافي سٺي درستگي؛ اضافي بيٽري ڊيٽا جي ضرورت ناهي. |
معاوضو | غلطيون وقت سان گڏ وڌنديون آهن؛ سٺي پهرين چارج جي حالت ۽ صحت جي حالت جي انگن جي ضرورت آهي. |
ڪولمب ڳڻپ استعمال ڪرڻ ۾ آسان آهي ۽ ان کي اضافي بيٽري ڊيٽا جي ضرورت ناهي. پر غلطيون وقت سان گڏ وڌي سگهن ٿيون. موجوده يا پهرين چارج جي حالت ۾ ننڍيون غلطيون وڌيڪ خراب ٿي سگهن ٿيون. هي طريقو باقاعده چيڪن يا مدد لاءِ ٻين طريقن سان بهترين ڪم ڪري ٿو.
جو طريقو | RMSE | MSE | ايم اي | اهم ڳولڻ |
|---|---|---|---|---|
ڪولمب ڳڻپ (CC) | 0.5071 | 0.2572 | 0.4571 | سينسر جي شور ۽ غلطين جي ڪري سڀ کان وڌيڪ غلطيون؛ ڊگهي مدت جي استعمال لاءِ سٺو ناهي. |
وڌايل ڪالمن فلٽر | 0.0925 | ن / هڪ | ن / هڪ | ماڊل جي مدد سان بهتر درستگي؛ هڪ سٺي بيٽري ماڊل جي ضرورت آهي. |
ليڪري رجسٽريشن | 0.0778 | ن / هڪ | ن / هڪ | EKF کان بهتر پر چارج جي حالت ۾ تبديلين لاءِ مڪمل ناهي. |
سپورٽ ویکٹر مشين | 0.0319 | ن / هڪ | ن / هڪ | هينڊلز بهتر تبديليون آڻين ٿا؛ وڌيڪ ڪمپيوٽر پاور جي ضرورت آهي. |
بي ترتيب ٻيلي جي رجعت | 0.0229 | 0.0005 | 0.0139 | بهترين درستگي؛ شور ۽ تبديلين سان سٺو ڪم ڪري ٿو؛ حقيقي بيٽري جي انتظام لاءِ سٺو |
ڪالمن فلٽرنگ
ڪالمن فلٽرنگ چارج جي حالت جو اندازو لڳائڻ لاءِ رياضي ماڊل استعمال ڪري ٿو. وڌايل ڪالمن فلٽر ۽ غير خوشبودار ڪالمن فلٽر مشهور آهن. اهي فلٽر حقيقي وقت جي ڊيٽا کي بيٽري ماڊل جي اندازن سان ملائي ٿو. اهي نوان ڊيٽا اچڻ تي پنهنجا اندازا درست ڪن ٿا.
ڪالمن فلٽرنگ جا طريقا جهڙوڪ EKF، UKF، اڊاپٽو ڪالمن فلٽر، ۽ ڊبل ڪالمن فلٽر تمام گهڻو استعمال ٿيندا آهن.
اهي فلٽر بهتر نتيجا حاصل ڪرڻ لاءِ سادي بيٽري ماڊل ۽ وڌيڪ پيچيده ماڊل استعمال ڪندا آهن.
ٽيسٽ ڏيکارين ٿا ته ڪالمن فلٽر تبديلين، بيٽري ميموري، ۽ سينسر شور کي چڱي طرح سنڀاليندا آهن.
سيٽنگون تبديل ڪرڻ ۽ نيورل نيٽ ورڪ استعمال ڪرڻ انهن کي اڃا به بهتر بڻائي ٿو.
انگن کي بار بار اپڊيٽ ڪرڻ سان ماڊل تبديلين ۽ سينسر ڊرفٽ مان غلطين کي درست ڪرڻ ۾ مدد ملندي آهي.
مطالعي مان ظاهر ٿئي ٿو ته موافق ۽ ٻٽي ڪالمن فلٽر چارج جي حالت لاءِ باقاعده EKF کان بهتر ڪم ڪن ٿا.
ڪالمن فلٽرنگ ليٿيم-آئن بيٽرين لاءِ سٺي، حقيقي وقت جي چارج جي حالت جو اندازو ڏئي ٿو. ان کي محتاط سيٽ اپ ۽ هڪ سٺي بيٽري ماڊل جي ضرورت آهي. ان کي استعمال ڪرڻ ڏکيو ٿي سگهي ٿو، پر اهو سٺو ڪم ڪري ٿو جڏهن شيون تيزي سان تبديل ٿين ٿيون.
هائبرڊ ۽ اي آءِ طريقا
هائبرڊ ۽ اي آءِ طريقا ماڊل تي ٻڌل ۽ ڊيٽا تي ٻڌل طريقن کي ملائي چارج جي حالت جو اندازو لڳائين ٿا. اهي مشين لرننگ استعمال ڪن ٿا، جهڙوڪ نيورل نيٽ ورڪ، سپورٽ ویکٹر مشينون، ۽ بي ترتيب ٻيلي ريگريشن. اهي وولٽيج، ڪرنٽ، ۽ گرمي پد جي ڊيٽا مان سکن ٿا. هائبرڊ طريقا اهڙا مسئلا حل ڪن ٿا جيڪي هڪ طريقا نٿا ڪري سگهن.
پاسو | وضاحت |
|---|---|
جو طريقو | ڪولمب ڳڻپ ۽ لاڳاپيل ویکٹر مشين (movIRVM-Coulomb) استعمال ڪندي هائبرڊ چارج جي حالت جو اندازو لڳايو. |
Dataset | سنگل بيٽري سيل ڊيٽا، بيٽري پيڪ ٽيسٽ ڊيٽا، ايڊوائيزر سموليشن ڊيٽا |
حالتون | US06، UDDS، NYCC، 1015 ڊرائيو سائيڪلن سان ٽيسٽ؛ گرمي پد 0°C، 25°C، 45°C؛ چارج جي پهرين حالت 50%، 80% |
درستگي (RMSE) | ڪيترن ئي ٽيسٽن ۽ گرمي پد لاءِ 2٪ اندر |
بهتري | صرف مووي آءِ آر وي ايم کان 30 سيڪڙو کان وڌيڪ بهتر؛ وقت سان گڏ گهٽ غلطيون |
اهم پابنديون حل ڪيون ويون | خالص ڪولمب ڳڻپ ۾ غلطي جي جمع کي درست ڪري ٿو. |
اضافي نوٽيس | شور گهٽائڻ لاءِ حرڪت وارو اوسط استعمال ڪري ٿو؛ آر وي ايم حصي لاءِ صرف 10-30٪ تربيتي ڊيٽا جي ضرورت آهي. |
هائبرڊ طريقا عجيب بيٽري جي عملن کي سنڀالڻ لاءِ ڊيٽا ۽ ماڊلز کي ملائي ٿو.
ڊيٽا تي ٻڌل طريقن ۾ نيورل نيٽ ورڪ، سپورٽ ویکٹر مشينون، گاسين پروسيس ريگريشن، ويولٽ نيورل نيٽ ورڪ، ۽ فزي لاجڪ شامل آهن.
انهن طريقن سان توهان جي ماپ ڪيل سگنلن مان چارج جي حالت جو اندازو لڳايو ويندو آهي.
مسئلن ۾ بيٽري ۾ فرق، عجيب استعمال، ۽ بيٽري جو خراب ٿيڻ شامل آهن.
هاڻي، محقق ڊيٽا تي ٻڌل طريقا پسند ڪن ٿا ڇاڪاڻ ته ماڊل اڪيلو سڀ مسئلا حل نٿا ڪري سگهن.
ڊيپ لرننگ ۽ حقيقي ڪار ڊيٽا استعمال ڪندي نوان مطالعو ڏيکارين ٿا ته هائبرڊ ۽ اي آءِ طريقا 2 سيڪڙو کان گهٽ غلطي سان چارج جي حالت جو اندازو لڳائي سگهن ٿا. اهي طريقا تمام صحيح آهن ۽ سٺو ڪم ڪن ٿا، جيتوڻيڪ جڏهن شيون تمام گهڻيون تبديل ٿين ٿيون.
نوٽ: شمارياتي طريقا غير يقيني صورتحال، سينسر غلطين، ۽ بي ترتيب شور کي درست ڪندي چارج جي حالت جو اندازو لڳائڻ ۾ مدد ڪن ٿا. ڪيليبريشن، ريگريشن، ۽ ٽيسٽنگ سڀني چارج جي حالت جي طريقن کي وڌيڪ قابل اعتماد بڻائين ٿا.
صحت جي حالت جو اندازو لڳائڻ جا طريقا
صحت جي حالت، يا SOH، اسان کي ٻڌائي ٿي ته هڪ ليٿيم آئن بيٽري ڪيتري پراڻي ٿي چڪي آهي. اهو هاڻي بيٽري جو مقابلو ان وقت سان ڪري ٿو جڏهن اها نئين هئي. SOH موجوده گنجائش کي ڏسي ۽ ان کي اصل گنجائش سان ڀيٽڻ سان ملي ٿو. ان کي نئين سيل جي اندروني مزاحمت جي مقابلي سان پڻ جانچي سگهجي ٿو. جڏهن SOH 80٪ يا 70٪ کان گهٽجي ويندو آهي، ته بيٽري پنهنجي زندگي جي آخر ۾ هوندي آهي. SOH اهم آهي ڇاڪاڻ ته اهو متاثر ڪري ٿو ته بيٽري ڪيتري سٺي ڪم ڪري ٿي، ڪيتري محفوظ آهي، ۽ ڪيتري وقت تائين رهي ٿي. جيئن SOH گهٽجي ٿو، بيٽري گهٽ توانائي رکي ٿي. ان جو مطلب آهي ته برقي ڪارون ايتري تائين نه وڃي سگهن ٿيون ۽ ڊوائيس ايتري دير تائين نه هلن ٿيون. جيڪڏهن بيٽري تمام گهڻي پراڻي ٿي وڃي ٿي، ته اها سُڄي سگهي ٿي، ليڪ ٿي سگهي ٿي، يا باهه به پڪڙي سگهي ٿي. سٺي SOH اڳڪٿي انهن مسئلن کي روڪڻ ۾ مدد ڪري ٿي ۽ بيٽرين کي محفوظ رکي ٿي.
پاسو | صداقت | عددي ڊيٽا / تفصيل |
|---|---|---|
ايس او ايڇ جي تعريف | SOH موجوده گنجائش ۽ شروعاتي گنجائش جو تناسب آهي يا نئين بيٽري جي اندروني مزاحمت جو مقابلو ڪري ٿو. | SOH جي زندگي جي آخري سطح 80٪ يا 70٪ گنجائش باقي آهي. |
ڊگھي عمر تي اثر | ايس او ايڇ ڏيکاري ٿو ته ڪيتري گنجائش ضايع ٿي وئي آهي، جيڪا برقي گاڏيون ڪيتري حد تائين وڃي سگهن ٿيون ان کي محدود ڪري ٿي. بيٽري جي عمر جو مطلب آهي گهٽ گنجائش. | 10,000 ڪلوميٽر کان وڌيڪ ۽ 800 ڏينهن کان وڌيڪ عرصي تائين استعمال ٿيندڙ اليڪٽرڪ گاڏين جون بيٽريون گنجائش وڃائڻ جا نمونا ڏيکارين ٿيون. |
حفاظت تي اثر | خراب عمر رسي، سوجن، گرميءَ ۽ باهه جو سبب بڻجي سگهي ٿي. | جيئن جيئن SOH گهٽجي ٿو، حفاظتي خطرا وڌيڪ خراب ٿين ٿا، تنهن ڪري SOH جي جانچ ڪرڻ ضروري آهي. |
ڊيٽا جو ذريعو | ڊيٽا ڪيترن ئي برقي گاڏين مان اچي ٿو جن کي ڊرائيونگ ۽ چارج ڪرڻ جا مختلف طريقا آهن. | ڊيٽاسيٽ ۾ 347 برقي گاڏيون آهن، 25 مهينن لاءِ چارجنگ رڪارڊ، ۽ ڪيتريون ئي حقيقي دنيا ۾ تبديليون آهن. |
ايس او ايڇ جي اندازي ۾ چئلينجز | حقيقي دنيا ۾ تبديليون، SOC ۾ غلطيون، شور وارو ڊيٽا، ۽ ڪافي نمونا نه هجڻ ڪري SOH کي جانچڻ ڏکيو ٿي پوي ٿو. | بيٽرين جي عمر سان گڏ SOC غلطيون وڏيون ٿينديون آهن، ۽ BMS کي گنجائش کي جلدي اپڊيٽ ڪرڻ ۾ ڏکيائي ٿيندي آهي. |
ترقي يافته طريقا | مشين لرننگ ۽ ڊيٽا تي ٻڌل طريقا SOH چيڪن کي بهتر بڻائين ٿا. | BiGRU، سپورٽ ویکٹر ريگريشن، ۽ ڊيپ نيورل نيٽ ورڪ SOH ۽ SOC جو وڌيڪ صحيح اندازو لڳائڻ ۾ مدد ڪن ٿا. |
اندروني مزاحمت
ليٿيم آئن بيٽرين ۾ SOH کي جانچڻ لاءِ اندروني مزاحمت تمام ضروري آهي. جيئن جيئن بيٽريون پراڻيون ٿينديون آهن، انهن جي اندروني مزاحمت وڌي ويندي آهي. اهو ان ڪري ٿئي ٿو جو بيٽري اندر پرزا ختم ٿي ويندا آهن ۽ ٽٽندا آهن. جيڪڏهن مزاحمت ٻيڻي ٿي وڃي يا گنجائش 70-80٪ تائين گهٽجي وڃي ته بيٽري پنهنجي زندگي جي آخر ۾ هوندي آهي. SOH کي جانچڻ جا ڪيترائي طريقا اندروني مزاحمت کي استعمال ڪن ٿا. مزاحمت کي سڌو سنئون ماپڻ سان سٺا نتيجا ملندا آهن پر عام طور تي بيٽري کي آرام ڪرڻ جي ضرورت پوندي آهي، جيڪو عام استعمال دوران ڏکيو هوندو آهي.
سائنسدانن SOH چيڪن کي بهتر بڻائڻ لاءِ اندروني مزاحمت کي استعمال ڪرڻ جا نوان طريقا ٺاهيا آهن. مثال طور، اهي مزاحمت ڊيٽا استعمال ڪندي اوپن سرڪٽ وولٽيج وکر کي درست ڪن ٿا. هي چارجنگ جي رفتار ۾ تبديلين کان غلطين کي گهٽائڻ ۾ مدد ڪري ٿو. اهو طريقو سخت رياضي جي بدران مسلسل موجوده چارجنگ وقت جهڙيون شيون استعمال ڪري ٿو. حقيقي بيٽري ڊيٽا تي ٽيسٽ ڏيکاري ٿو ته هي طريقو ڪجهه وولٽيج رينجز لاءِ سراسري مطلق غلطي کي تقريبن 1.28٪ تائين گهٽائي سگهي ٿو. اهي نتيجا ڏيکارين ٿا ته اندروني مزاحمت کي ڏسڻ سان SOH چيڪ مضبوط ۽ وڌيڪ صحيح ٿي ويندا آهن.
غفلت
رڪاوٽ تي ٻڌل طريقا استعمال ڪن ٿا ته بيٽري ڪيئن بجلي تي رد عمل ڪري ٿي SOH کي جانچڻ لاءِ. اهي طريقا اڪثر اليڪٽرو ڪيميڪل رڪاوٽ اسپيڪٽرو اسڪوپي يا ساڳيا ٽيسٽ استعمال ڪندا آهن. اهو ڏسي ته بيٽري مختلف فريڪوئنسيز سان ڪيئن ڪم ڪري ٿي، انجنيئر عمر کي ڏسي سگهن ٿا ۽ SOH جو اندازو لڳائي سگهن ٿا. رڪاوٽ جا طريقا تمام صحيح ٿي سگهن ٿا، 0.75٪ ۽ 1.5٪ SOH يونٽن جي وچ ۾ روٽ مين اسڪوائر غلطين سان.
طريقو جو قسم | وضاحت | SOH اڳڪٿي جي درستگي (RMS غلطي) | عملي ويچار |
|---|---|---|---|
سڌو EIS ڊيٽا | خام اليڪٽرو ڪيميڪل امپيڊنس اسپيڪٽرو اسڪوپي ڊيٽا استعمال ڪري ٿو | 0.75٪ - 1.5٪ SOH يونٽ | ماپڻ ۾ تيز، پر سيل مختلف ٿي سگهن ٿا |
برابر سرڪٽ فٽ | EIS ڊيٽا کي سرڪٽ ماڊلز سان ملائي ٿو. | 0.75٪ - 1.5٪ SOH يونٽ | وڌيڪ ڪم ۽ رياضي جي ضرورت آهي، پر گهٽ غير يقيني صورتحال آهي. |
آرام جي وقتن جي ورڇ (DRT) | EIS ڊيٽا استعمال ڪندي ڏسجي ٿو ته شين کي حل ٿيڻ ۾ ڪيترو وقت لڳندو آهي | 0.75٪ - 1.5٪ SOH يونٽ | ڪمپيوٽر جي گهڻي طاقت وٺندو آهي، پر لچڪدار آهي. |
نان لائنر فريڪوئنسي رسپانس تجزيو (اين ايف آر اي) | SOH چيڪ ڪرڻ لاءِ خاص فريڪوئنسي ڊيٽا استعمال ڪري ٿو. | 0.75٪ - 1.5٪ SOH يونٽ | بيٽري جي ڪاررواين بابت سٺي معلومات ڏئي ٿو، مڪمل ڊسچارج کان تيز. |
رڪاوٽ تي ٻڌل طريقا ليبارٽريز ۾ سٺو ڪم ڪن ٿا ۽ بيٽري جي عمر بابت گهڻيون تفصيل ڏين ٿا. پر اهي طريقا حقيقي وقت جي بيٽري سسٽم ۾ استعمال ڪرڻ مشڪل ۽ مشڪل ٿي سگهن ٿا. انهن کي اڪثر خاص اوزارن ۽ محتاط سيٽ اپ جي ضرورت هوندي آهي. سخت ماڊلز کان سواءِ بيٽري جي عمر جو اندازو لڳائڻ لاءِ مشين لرننگ استعمال ڪندي نوان ڊيٽا تي ٻڌل طريقا قبضو ڪرڻ شروع ڪري رهيا آهن.
سائيڪل جي ڳڻپ
سائيڪل جي ڳڻپ ليٿيم آئن بيٽرين ۾ SOH کي جانچڻ جي قديم ترين طريقن مان هڪ آهي. هي طريقو ڳڻپ ڪري ٿو ته بيٽري ڪيتري ڀيرا چارج ڪئي وئي آهي ۽ استعمال ڪئي وئي آهي. هر مڪمل سائيڪل بيٽري کي ٿورو پراڻو ڪري ٿو. سائيڪلن کي ڳڻڻ سان، انجنيئر اندازو لڳائي سگهن ٿا ته بيٽري ڪيتري ختم ٿي وئي آهي.
سائيڪل جي ڳڻپ آسان آهي ۽ ان لاءِ خاص اوزارن يا سخت رياضي جي ضرورت ناهي. پر اهو اهو نٿو ڏسي ته هر سائيڪل ڪيئن مختلف آهي. گرمي پد، بيٽري ڪيتري استعمال ٿئي ٿي، ۽ ڪيتري تيزيءَ سان چارج ٿئي ٿي، سڀ شيون ان جي عمر کي تبديل ڪن ٿيون، پر سائيڪل جي ڳڻپ هر سائيڪل کي ساڳيو سمجهندي آهي. اهو SOH چيڪن کي غلط بڻائي سگهي ٿو، خاص طور تي حقيقي زندگي ۾ جتي بيٽريون ڪيترن ئي قسمن جي دٻاءُ کي منهن ڏين ٿيون.
ترقي يافته طريقا
SOH کي جانچڻ جا جديد طريقا مشين لرننگ ۽ مصنوعي ذهانت کي استعمال ڪندي بيٽري جي ڊيٽا جو مطالعو ڪن ٿا. اهي طريقا وولٽيج، ڪرنٽ ۽ گرمي پد مان سکي SOH جو اندازو پراڻن طريقن کان بهتر لڳائين ٿا. مشين لرننگ ماڊل جهڙوڪ سپورٽ ویکٹر مشينون، بي ترتيب ٻيلا، ۽ ڊيپ نيورل نيٽ ورڪ بيٽري جي عمر جي مشڪل نمونن کي ڳولي سگهن ٿا.
تازين مطالعي مان ظاهر ٿئي ٿو ته اهي ڊيٽا تي ٻڌل طريقا پراڻي جسماني ماڊلز کان بهتر ڪم ڪن ٿا. مثال طور، سپورٽ ویکٹر ريگريشن ۽ گاسين پروسيس ريگريشن SOH جو اندازو لڳائڻ وقت روٽ مين اسڪوائر غلطيون 0.4٪ کان گهٽ حاصل ڪري سگهن ٿا. فيڊ-فارورڊ نيورل نيٽ ورڪ ۽ ايڊاپٽيو نيورو-فزي انفرنس سسٽم پڻ سٺو ڪم ڪن ٿا، گهٽ غلطين سان ۽ مختلف بيٽرين لاءِ سٺا نتيجا.
مشين لرننگ طريقن کي تفصيلي بيٽري ماڊلز جي ضرورت ناهي.
ڪلائوڊ ڪمپيوٽنگ وڏن ماڊلز کي هلائڻ جي اجازت ڏئي ٿي، جنهن جي ڪري SOH چيڪ بهتر ٿين ٿا جيتوڻيڪ بيٽري سسٽم ننڍو هجي.
هڪ کان وڌيڪ مشين لرننگ ماڊل استعمال ڪرڻ سان SOH چيڪ اڃا به وڌيڪ صحيح ٿي سگهن ٿا.
اهي طريقا حقيقي ٽيسٽن ۾ 3٪ اندر سراسري مطلق غلطيون ۽ 2٪ اندر روٽ سراسري چورس غلطيون حاصل ڪري سگهن ٿا.
پر، ترقي يافته طريقن کي سٺي ۽ گھڻي تربيتي ڊيٽا جي ضرورت آهي. انهن کي عجيب بيٽري جي عمر يا بيٽرين جي استعمال ۾ وڏين تبديلين سان مسئلو ٿي سگهي ٿو. ڊيٽا کي چارج ڪرڻ مان سٺيون خاصيتون چونڊڻ ضروري آهي، ڇاڪاڻ ته چارجنگ برقي ڪارن ۾ بيٽري استعمال ڪرڻ کان وڌيڪ باقاعده آهي. انجنيئرن کي بيٽري سسٽم ۾ استعمال ڪرڻ کان اڳ پڪ ڪرڻ گهرجي ته اهي طريقا مضبوط ۽ محفوظ آهن جيڪي ماڻهن جي حفاظت ڪن ٿا.
نوٽ: پراڻي جسماني ماڊلز کان ڊيٽا تي ٻڌل طريقن ڏانهن منتقل ٿيڻ ڏيکاري ٿو ته اسان کي ليٿيم آئن بيٽرين لاءِ بهتر ۽ وڌيڪ لچڪدار SOH چيڪن جي ضرورت آهي. مشين لرننگ بيٽري جي عمر کي جلد سڃاڻڻ ۾ مدد ڪري ٿي ۽ مسئلن جي نشانين کي جلد ڳولي بيٽرين کي بهتر ڪم ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿي.
درستگي لاءِ طريقن کي گڏ ڪرڻ
هائبرڊ طريقا
بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم بهتر ڪم ڪن ٿا جڏهن اهي چارج جي حالت ۽ صحت جي حالت کي جانچڻ لاءِ هڪ کان وڌيڪ طريقا استعمال ڪن ٿا. هڪ طريقو اڪيلو ليٿيم-آئن بيٽري سسٽم ۾ هر مسئلي کي حل نٿو ڪري سگهي. هائبرڊ طريقا ماڊل تي ٻڌل، ڊيٽا تي ٻڌل، ۽ سکيا الگورتھم جي طاقتن کي گڏ ڪن ٿا. هي شور کي گهٽائڻ، نامعلومن کي سنڀالڻ، ۽ بيٽري جي عمر سان گڏ رهڻ ۾ مدد ڪري ٿو.
ڪيترائي اصلاحي الگورتھم، جهڙوڪ ليسٽ اسڪوائر، سن فلاور آپٽمائيزيشن الگورتھم، ۽ بالڊ ايگل سرچ الگورتھم، چارج جي حالت جي چڪاس کي بهتر بڻائين ٿا. مثال طور، بالڊ ايگل سرچ الگورتھم ۾ SOC لاءِ صرف 1.06٪ جي چوٽي غلطي هئي.
بهتر ڪيل خود تنظيم نقشن ۽ نيم نگراني ڪيل سکيا ۾ مٿين غلطيون 1.25٪ جي ويجهو ۽ RMSE 0.55٪ تائين گهٽ ۾ گهٽ ڏيکاريون ويون آهن. انهن نتيجن جو مطلب آهي ته هائبرڊ طريقا ليٿيم آئن بيٽرين لاءِ مضبوط SOC چيڪ ڏين ٿا.
مفيد زندگي برقرار رکڻ لاءِ مشين لرننگ سان فعال سيل بيلنسنگ استعمال ڪرڻ سيل جي فرق ۽ بيٽري جي عمر کي گهٽائڻ ۾ مدد ڪري ٿو. متوازن سيلز چارج جي بهتر حالت جو ڊيٽا ڏين ٿا، جيڪو ليٿيم آئن بيٽري جي صحت جي اڳڪٿي ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو.
هائبرڊ نيورل نيٽ ورڪ ماڊل گرمي پد جي تبديلين ۽ بيٽرين جي استعمال ۾ مدد ڪن ٿا. جسماني توازن ۽ ڊيٽا تي هلندڙ طريقن کي ملائي، بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم ليٿيم آئن بيٽرين کي گهڻي وقت تائين ۽ بهتر ڪم ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهن ٿا. ملٽي ماڊل فيوزن، رينڊم فاريسٽ وانگر، مختلف ماڊلز جي بهترين حصن کي استعمال ڪندي صحت جي چڪاس جي حالت کي وڌيڪ مضبوط بڻائي ٿو.
هائبرڊ طريقا بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم کي حقيقي دنيا جي تبديلين کي سنڀالڻ ۾ مدد ڪن ٿا. اهو انهن کي برقي گاڏين ۽ ٻين استعمالن لاءِ وڌيڪ قابل اعتماد بڻائي ٿو.
درخواست جا ويچار
حقيقي ليٿيم آئن بيٽري سسٽم ۾ هائبرڊ طريقن کي چونڊڻ ۽ استعمال ڪرڻ لاءِ محتاط منصوبابندي جي ضرورت آهي. انجنيئرن کي سوچڻ گهرجي ته هر استعمال جي ڪهڙي ضرورت آهي، جهڙوڪ برقي ڪارون يا اسٽوريج.
ڊيٽا تي هلندڙ طريقا حقيقي وقت سينسر ڊيٽا استعمال ڪندا آهن ۽ بيٽرين جي عمر يا استعمال سان تبديل ٿيندا آهن. اهي طريقا وڌيڪ صحيح آهن، مختلف ڪيمسٽري سان ڪم ڪن ٿا، ۽ سينسر شور کي چڱي طرح سنڀاليندا آهن.
هائبرڊ فريم ورڪ بهتر بي ترتيب ٻيلي الگورتھم، فزڪس تي ٻڌل ماڊل، ۽ ٻين مشين لرننگ ٽولز کي ملائي ٿو. هي توازن درستگي ڏئي ٿو، تيز ڪم ڪري ٿو، ۽ ڪيترن ئي ليٿيم آئن بيٽري جي قسمن ۽ حالتن لاءِ استعمال ڪري سگهجي ٿو.
انجنيئرن کي تمام گهڻي سٺي ڊيٽا جي ضرورت، صحيح خاصيتون چونڊڻ، ۽ ڪمپيوٽر جي قيمتن جهڙن مسئلن کي حل ڪرڻ گهرجي. خاصيتن کي ملائڻ ۽ سيٽنگن کي ٽيوننگ ڪرڻ سان اڳڪٿيون بهتر ٿي سگهن ٿيون ۽ حقيقي وقت ۾ تبديلين ۾ مدد ڪري سگهن ٿيون.
گھڻي ڊيٽا، جهڙوڪ سيل وولٽيج، ڪرنٽ، گرمي پد، ۽ سائيڪل جي ڳڻپ، بهترين هائبرڊ طريقا چونڊڻ ۾ مدد ڪن ٿا. اهي طريقا شور يا گم ٿيل ڊيٽا سان مدد ڪن ٿا ۽ هر استعمال لاءِ خاص نتيجا ڏين ٿا، نه رڳو بنيادي چارج جي حالت ۽ صحت جي حالت. حقيقي زندگي ۾، هائبرڊ طريقا ليبارٽريز ۽ فيلڊ ۾ سٺو ڪم ڪن ٿا، جهڙوڪ برقي ڪارن ۾، جتي اهي بيٽرين کي محفوظ رکندا آهن ۽ مختلف حالتن ۾ ڪم ڪندا آهن.
صلاح: هائبرڊ طريقا چونڊڻ وقت، انجنيئرن کي طريقو بيٽري سسٽم جي مقصدن، ڊيٽا، ۽ جتي ان کي استعمال ڪيو ويندو ان سان ملائڻ گهرجي. اهو يقيني بڻائڻ ۾ مدد ڪري ٿو ته ليٿيم آئن بيٽري جو انتظام قابل اعتماد آهي، وڌي سگهي ٿو، ۽ حقيقي وقت ۾ ڪم ڪري ٿو.
صحيح سماج ۽ SOH کي ڄاڻڻ تمام ضروري آهي ته ليٿيم آئن بيٽريون ڪيتري سٺي ۽ ڪيتري محفوظ طريقي سان ڪم ڪن ٿيون. هر طريقي جا پنهنجا سٺا نقطا آهن، پر بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم ۾ هڪ کان وڌيڪ طريقا گڏ استعمال ڪرڻ سان ليٿيم آئن بيٽرين کي آخري ۽ بهتر ڪم ڪرڻ لاءِ بهترين نتيجا ملندا آهن. نئين تحقيق ڏيکاري ٿي ته اهم ڊيٽا ۽ بهتر نيورل نيٽ ورڪ چونڊڻ لاءِ هوشيار طريقا استعمال ڪرڻ سان غلطيون تمام ننڍيون ٿي سگهن ٿيون، جيتوڻيڪ 0.16٪ تائين. اهو بيٽرين کي وڌيڪ وقت تائين رهڻ ۽ محفوظ رهڻ ۾ مدد ڪري ٿو. اهو ضروري آهي ته اندازو لڳائڻ جو طريقو چونڊيو وڃي جيڪو هر ليٿيم آئن بيٽري جي ضرورت مطابق هجي.
لوڊ
بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم جو مکيه ڪم ڇا آهي؟
بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم بيٽرين کي محفوظ رکي ٿو. اهو چارج جي حالت ۽ صحت جي حالت کي جانچيندو آهي. سسٽم سيلز کي متوازن ڪري ٿو ته جيئن اهي گڏجي ڪم ڪن. اهو بيٽرين کي تمام گهڻو گرم يا تمام گهڻو ڀريل ٿيڻ کان روڪي ٿو. هي بيٽرين کي گهڻي وقت تائين رهڻ ۽ بهتر ڪم ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو.
سينسر چارج جي حالت کي سڌو سنئون ڇو نٿا ماپي سگهن؟
سينسر بيٽري اندر نه ڏسي سگهندا آهن. ڪيميائي رد عمل اندر ٿيندا آهن جتي سينسر ڏسي نه سگهندا آهن. سينسر صرف وولٽيج، ڪرنٽ ۽ گرمي پد کي ماپيندا آهن. سسٽم چارج جي حالت جو اندازو لڳائڻ لاءِ انهن انگن کي خاص الگورتھم سان استعمال ڪندو آهي.
گرمي پد بيٽري جي حالت جي اندازي کي ڪيئن متاثر ڪري ٿو؟
جڏهن تمام گهڻو گرم يا ٿڌو هوندو آهي، ته بيٽري جي رد عمل ۾ تبديلي ايندي آهي. سسٽم چارج جي حالت يا صحت جي حالت ۾ غلطيون ڪري سگهي ٿو. سٺا بيٽري مئنيجمينٽ سسٽم انهن غلطين کي درست ڪرڻ لاءِ پنهنجو رياضي تبديل ڪندا آهن.
ڪهڙو طريقو صحت جي حالت جو سڀ کان وڌيڪ صحيح اندازو ڏئي ٿو؟
جو طريقو | درستگي جي سطح |
|---|---|
مشين سکيا | تمام مٿي |
Impedance Analysis | هاء |
اندروني مزاحمت | وچولو |
سائيڪل جي ڳڻپ | گھٽ |
مشين لرننگ عام طور تي بهترين نتيجا ڏئي ٿي جيڪڏهن ڊيٽا سٺو هجي.
