Ladezustandsbestimmung bei Lithium-Ionen-Batterien

Transkript

1 Ladezustandsbestimmung bei Lithium-Ionen-Batterien Wie gut sind derzeit am Markt verfügbare Halbleiterbausteine wirklich? Max Jung Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE Design & Elektronik Entwicklerforum München,

2 Inhalt Einführung in das Themengebiet Ladezustandsbestimmung im Halbleiterbereich Amperestundenzählung und Leerlaufspannungsmessung Ladezustandsbestimmungselektronik Ladezustandsbestimmung mit Kalman Filtern Messungen mit Halbleiterbausteinen und Kalman Filter Testumgebung und Testprofile Messergebnisse Zusammenfassung und Ausblick

3 Einführung Einsatz von Lithium-Ionen-Batterien in portablen Kleinsystemen Vorteile von Lithium-Ionen-Batterien: hohe Lebensdauer (kalendarisch / zyklisch) hohe Energie- und Leistungsdichte ausbleibender Memory Effekt (keine regelmäßige Vollladung) Ist die herkömmliche Ladezustandsbestimmung beim Einsatz von Lithium-Ionen-Batterien in anderen Systemen (PV, Automobilbereich) geeignet? Halbleiterbausteine (SOC SOC-Elektronik Elektronik) Evaluierung & Vergleich Kalman Filter Algorithmus 3 / 16

4 SOC mit Halbleiterbausteinen - SOC Ladezustandsbestimmung notwendig messbare und konkrete Aussage über die verbleibende Ladung Verhinderung einer Überladung oder Tiefentladung SOC = State of Charge (engl.), Ladezustand Definition: SOC = C Cn = Nennkapazität der Batterie, vom Hersteller angegeben Qb = aufbilanzierte Ladung nach letzter Volladung der Batterie (Selbstentladung berücksichtigt) Angabe in Prozent oder normiert (0 1) N C Q N b 4 / 16

5 SOC mit Halbleiterbausteinen Ah-Zählung Amperestundenzählung: direkte Messung des Stroms über einen Shunt oder über den Hall Effekt Integration des Messstroms über der Zeit, ausgehend von der Nennkapazität der Batterie SOC = SOC t ( I batt I loss ) C N t0 dτ Anfangszustand: SOC 0 I loss = Verluste (bei Lithium-Ione-Batterien = 0) Problematik: Messfehler bei der Strommessung werden über der Zeit aufintegriert Offsetfehler 5 / 16

6 SOC mit Halbleiterbausteinen OCV-Messung Leerlaufspannungsmessung: direkter Zusammenhang zwischen Leerlaufspannung und SOC Kathodenmaterial: Ni, Co und Mn Ausnahme: LiFePO 4 OCV-Kennlinie flach Messung der Leerlaufspannung während Ruhephasen Im Halbleiterbereich: Kombination von AH-Zählung und punktueller OCV-Messung 6 / 16

7 SOC mit Halbleiterbausteinen SOC-Elektronik Entwicklung einer SOC-Elektronik zur Ladezustandsbestimmung: Lithium-Ionen Ionen- Ladezustandsbestimmung Mikrocontroller PC-Kommunikation Batterie Spannungsversorgung Ladekreis Entladekreis Batterieschutz Messwerte Batterie I 2 C/SM-Bus USB Texas Kommunikation SOC-Daten Anschluss Instruments der werden Batterie mit bq27505: über einem an USB einen Mikrocontroller am Lade-/Entladekreis PC ausgelesen über den I 2 C Bus Umsetzung SOC-Baustein Schutzbeschaltung, Messung der wird von Spannungspegel Strom, über Ansteuerung ein Kommunikationsprogramm über von und FET Level Temperatur Transistoren: Shift Schaltung der am Batterie PC gesteuert Controller Ermittlung Schutz setzt vor Tiefentladung des Bussignale SOC Wertes in USB über Signale Ah-Zählung, um kombiniert mit Loggen OCV-Messung der Messdaten Schutz vor Überladung SOC-Daten werden im Flash-Speicher abgelegt Schutz vor Überstrom Versorgung über Batterie, externe Spannungsregelung 7 / 16

8 SOC mit Kalman Filtern Prinzip des Kalman Filters Hier: mathematischer Algorithmus zur Bestimmung des Ladezustands Berücksichtigung von Rauschprozessen, Gewichtungen Verfügbarkeit von zwei Modellen: Prozessmodell Messmodell - Ah-Zähler - nicht langzeitstabil - Nichtbeachtung von: - Verlusten - Messfehlern - Modellierung der Batterie - Ermittlung der Klemmenspannung Charakterisierung der Innenwiderstand - Rückschlüsse auf SOC Batteriedynamik 8 / 16

9 SOC mit Kalman Filtern der Algorithmus verläuft in zwei Schritten: neue Ermittlung des SOC Prädiktion: Ladezustandsbestimmung anhand des Prozessmodells (Schätzung des Ladezustands) Korrektur: Anhand der Modellergebnisse (Messmodell) und der gemessenen Werte des Systems wird der im Prädiktionsschritt ermittelte Ladezustand korrigiert 9 / 16

10 Testergebnisse Testumgebung & Testprofile Testumgebung: Lithium-Ionen-Batterietyp: Panasonic CGR18650DA, 2450mAh, 3,6V Lagerung der Testobjekte in einer Temperaturkammer bei 20 C Aufnahme der Messwerte und Fahren der Zyklen über Batterietestsystem Vermessung von zwei Halbleiterbausteinen und dem Kalman Filter Algorithmus Messprofile (Dauer: 10-15h) Profil: Profil 1 Profil 2 Beschreibung: hohe Ströme (Laden, Entladen) mit Pausen (Elektrofahrzeug ähnliches Profil) niedrige Ströme ohne Pausen (Photovoltaik ähnliches Profil) Fahren der beiden Profile in unterschiedlichen SOC Bereichen 10 / 16

11 Testergebnisse Messergebnisse Messergebnisse, PV ähnliches Profil: Beginn bei SOC = 65% unbekannter Wert für Bausteine und Algorithmus Kalman Filter Algorithmus gleicht Wert an Spitzen bei Stromänderungen verfälschen Ergebnis Abweichung des Kalman Filter in tiefen SOC Bereichen Offsetfehler beider Bausteine bleibt bestehen, bq27505 legt neuen Wert fest, jedoch zu ungenau (zu grobe Bereiche bei der OCV-Messung Messung) 11 / 16

12 Testergebnisse Messergebnisse Messergebnisse, PV ähnliches Profil: Beginn bei SOC = 90% bq27505 besitzt ähnlichen Startwert unbekannter Wert für bq26500 und Algorithmus bq26500 behält Offset bei bq27505 springt zu früh auf 100% SOC-Spitzen Spitzen,, bq27505 springt auf 0% SOC 12 / 16

13 Testergebnisse Messergebnisse Messergebnisse, EV ähnliches Profil: Beginn bei SOC = 65% unbekannter Wert für Bausteine und Algorithmus Erkennbare Pausen im Profil hohe SOC Peaks bei Algorithmus aufgrund starker Stromänderungen Keine SOC Angleichung des bq27505 trotz langer Pausen (Angleichung erst nach ca. 5h) 13 / 16

14 Zusammenfassung & Ausblick verfügbare Halbleiterbausteine sind nur für Kleinsysteme geeignet lange Pausen (im Bereich von Stunden) und Start in definierten Zuständen (Laptop, Digitalkamera, Mp3-Player) extern kontrollierte Leerlaufspannungsmessungen (z.b. Befehle durch Mikrocontroller) Lernfahrten müssen durchgeführt werden Für PV- und EV ähnliche größere Systeme ist das Kalman Filter besser geeignet 14 / 16

15 Zusammenfassung & Ausblick Verbesserung und Weiterentwicklung des Algorithmus Genauigkeit des Algorithmus bereits weiter verbessert SOC-Wert stellt gute Eingangsgrösse für SOH Berechnung (mit Kalman Filter) da komplexere Batteriemodelle verwenden, um besser auf die Dynamik reagieren zu können: Entfernung der SOC Spitzen Erzielung einer höheren Genauigkeit im unteren SOC Bereich 15 / 16

16 Vielen Dank für ihre Aufmerksamkeit? Haben Sie noch Fragen? 16 / 16