ISSN 1608-4039 (Print)
ISSN 1680-9505 (Online)


Для цитирования:

Обухов С. Г., Давыдов Д. Ю. Математическая модель аккумуляторной батареи с учетом физических ограничений на доступную мощность // Электрохимическая энергетика. 2023. Т. 23, вып. 3. С. 121-133. DOI: 10.18500/1608-4039-2023-23-3-121-133, EDN: FYHKZY

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
(загрузок: 62)
Язык публикации: 
русский
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
621.355
EDN: 
FYHKZY

Математическая модель аккумуляторной батареи с учетом физических ограничений на доступную мощность

Авторы: 
Обухов Сергей Геннадьевич, Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Давыдов Денис Юрьевич, Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Аннотация: 

Представлена универсальная комбинированная модель аккумуляторной батареи, построенная на основе модифицированного уравнения Шеферда и кинетической модели. Модель обеспечивает адекватное отображение основных характеристик аккумуляторной батареи в эксплуатационных режимах с учетом физических ограничений на доступную мощность. Приведены результаты верификации разработанной математической модели на примере свинцово-кислотной и литий-железо-фосфатной аккумуляторных батарей, которые доказывают ее более высокую точность по сравнению с базовой моделью аккумуляторной батареи MatLab/Simulink.

Список источников: 
  1. Renewables 2022 Global Status Report. Paris : REN21 Secretariat, 2022. 312 p. URL: https://www.ren21.net/wp-content/uploads/2019/05/GSR2022_Full_Report.pdf (дата обращения: 18.06.2023).
  2. Shivarama K. K., Sathish K. K. A review on hybrid renewable energy systems // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2015. Vol. 52(C). P. 907–916. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.07.187
  3. Обухов С. Г., Плотников И. А., Масолов В. Г. Анализ режимов работы накопителей энергии в автономных гибридных электростанциях с возобновляемыми источниками энергии // Международный научный журнал Альтернативная энергетика и экология. 2018. № 13–15. С. 55–67. https://doi.org/10.15518/isjaee.2018.13-15.055-067
  4. Kebede A. A., Kalogiannis T., Van Mierlo J., Berecibar M. A comprehensive review of stationary energy storage devices for large scale renewable energy sources grid integration // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2022. Vol. 159. Article number 112213. https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.112213
  5. Behabtu H. A., Messagie M., Coosemans T., Berecibar M., Anlay Fante K., Kebede A. A., Van Mierlo J. A Review of Energy Storage Technologies’ Application Potentials in Renewable Energy Sources Grid Integration // Sustainability. 2020. Vol. 12 (24). Article number 10511. https://doi.org/10.3390/su122410511
  6. Мартьянов А. С., Гриценко А. В., Шепелев В. Д., Граков Ф. Н., Плетухина В. С. Имитационная модель накопителя электрической энергии // Транспорт. Транспортные сооружения. Экология. 2020. № 4. С. 60–70. https://doi.org/10.15593/24111678/2020.01.08
  7. Кулова Т. Л., Николаев И. И., Фатеев В. Н., Алиев А. Ш. Современные электрохимические системы аккумулирования энергии // Kimya Problemlеri. 2018. Т. 16, № 1. С. 9–34.
  8. Tamilselvi S., Gunasundari S., Karuppiah N., Razak R. A., Madhusudan S., Nagarajan V. M., Sathish T., Shamim M. Z. M., Saleel C. A., Afzal A. A. Review on Battery Modelling Techniques // Sustainability. 2021. Vol. 13. Article number 10042. https://doi.org/10.3390/su131810042
  9. Hu X., Li S., Peng H. A comparative study of equivalent circuit models for Li-ion batteries // J. Power Sources. 2012. Vol. 198. P. 359–367. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2011.10.013
  10. Волков С. С., Ильин М. Е., Рогачёв В. Д., Набатчиков А. В. Моделирование процессов изменения электрических характеристик свинцово-кислотного аккумулятора // Вестник РГРТУ. 2020. № 71. C. 196–208. https://doi.org/10.21667/1995-4565-2020-71-196-208
  11. Стеганов Г. Б., Чудновский Ю. А. Математическая модель аккумуляторной батареи для зарядного процесса ступенчатым током // Труды Военно-космической академии имени А. Ф. Можайского. 2017. № 657. С. 34–40.
  12. Song X., Lu Y., Wang F., Zhao X., Chen H. A coupled electro-chemo-mechanical model for all-solid-state thin film Li-ion batteries: The effects of bending on battery performances // J. Power Sources. 2020. Vol. 452. Article number 227803. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2020.227803
  13. Борисов П. В., Воробьев А. А., Константинов К. В., Самаркина И. К. Исследование характеристик литий-ионной аккумуляторной батареи // Известия Петербургского университета путей сообщения. 2023. Т. 20, № 1. С. 207–221. https://doi.org/10.20295/1815-588X-2023-1-207-221
  14. Nejad S., Gladwin D. T., Stone D. A. A systematic review of lumped-parameter equivalent circuit models for real-time estimation of lithium-ion battery states // J. Power Sources. 2016. Vol. 316. P. 183–196. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2016.03.042
  15. Барсегян К. Р., Перепелица М. А., Онищенко Д. О. Разработка математической модели литий-ионной аккумуляторной батареи и ее сравнение с существующими аналогами // Известия МГТУ «МАМИ». 2022. Т. 16, № 1. С. 81–88. https://doi.org/10.17816/2074-0530-104574
  16. He H., Xiong R., Fan J. Evaluation of Lithium-Ion Battery Equivalent Circuit Models for State of Charge Estimation by an Experimental Approach // Energies. 2011. Vol. 4, № 4. P. 582–598. https://doi.org/10.3390/en4040582
  17. Добрего К. В., Бладыко Ю. В. Моделирование аккумуляторных батарей и их сборок с учетом деградации параметров // Энергетика. Изв. высш. учеб. заведений и энерг. объединений СНГ. 2021. Т. 64, № 1. С. 27–39. https://doi.org/10.21122/1029–7448-2021-64-1-27-39
  18. Zhang S., Guo X., Zhang X. Modeling of back-propagation neural network based state-of-charge estimation for lithium-ion batteries with consideration of capacity attenuation // Advances in Electrical and Computer Engineering. 2019. Vol. 19, № 3. Article number 10. https://doi.org/10.4316/AECE.2019.03001
  19. Kashkooli A. G., Fathiannasab H., Mao Z., Chen Z. Application of artificial intelligence to state-of-charge and state-of-health estimation of calendar-aged lithium-ion pouch cells // J. Electrochem. Soc. 2019. Vol. 166, № 4. Article number A605. https://doi.org/10.1149/2.0411904jes
  20. Tremblay O., Dessaint L. A. Experimental Validation of a Battery Dynamic Model for EV Applications // World Electric Vehicle Journal. 2009. Vol. 3, № 2. P. 289–298. https://doi.org/10.3390/wevj3020289
  21. Фоменко Н. С., Григорьев А. С., Динисилов А. С. Особенности моделирования свинцово-кислотного аккумулятора // Электрохимическая энергетика. 2019. Т. 19, № 2. С. 81–89. https://doi.org/10.18500/1608-4039-2019-19-2-81-89
  22. Campagna N., Castiglia V., Miceli R., Mastromauro R. A., Spataro C., Trapanese M., Viola F. Battery Models for Battery Powered Applications: A Comparative Study // Energies. 2020. Vol. 13, № 16. Article number 4085. https://doi.org/10.3390/en13164085
  23. Song D., Sun C., Wang Q., Jang D. A Generic Battery Model and Its Parameter Identification // Energy and Power Engineering. 2018. Vol. 10, № 1. P. 10–27. https://doi.org/10.4236/epe.2018.101002
  24. Raszmann E., Baker K., Shi Y., Christensen D. Modeling Stationary Lithium-Ion Batteries for Optimization and Predictive Control // IEEE Power and Energy Conference. Champaign, Illinois, February 23–24, 2017. Conference paper NREL/CP-5В00-67809. https://doi.org/10.1109/PECI.2017.7935755
  25. Manwell J. F., McGowan J. G. Lead acid battery storage model for hybrid energy systems // Solar Energy. 1993. Vol. 50, № 5. P. 399–405. https://doi.org/10.1016/0038-092X(93)90060-2
  26. Компания CS Battery Energy CO Limited [сайт]. URL: https://www.csbatterycn.com/ (дата обращения: 18.06.2023).
  27. Компания Yellow Battery [сайт]. URL: https://yellow-battery.ru/ (дата обращения: 18.06.2023).
  28. Bindner H., Cronin T., Lundsager P., Manwell J. F., Abdulwahid U., Baring-Gould I. Lifetime modelling of lead acid batteries. Denmark : Forskningscenter Risoe, 2005. Risoe-R, No. 1515(EN).
Поступила в редакцию: 
06.07.2023
Принята к публикации: 
15.09.2023
Опубликована: 
29.09.2023