1. 배터리 전력 모니터링에 대한 기본 지식
1.1 배터리 전력 모니터링 기술이란?
의미: 배터리 연료 게이지는 모든 시스템 작동 및 유휴 상태에서 배터리 용량을 예측하는 데 사용되는 기술입니다.
a. 배터리 용량
-백분율
-배터리가 소진/완전히 충전될 때까지의 시간
-밀리암페어시(mAh)
-와트시(Wh)
- 통화시간, 제한시간 등
b. 배터리 상태 및 안전 진단을 반영하는 기타 데이터를 얻을 수 있습니다.
-건강 상태
-완전 충전 용량
배터리 전력 모니터링 기술은 주로 배터리 용량을 보고하는 데 사용되며, 일반적으로 배터리 상태와 배터리 완전 충전 용량도 제공할 수 있습니다.
1.2 개요
A. 배터리 화학 성분에 대한 기본 지식
b. 기존의 배터리 전력 모니터링 방법
-전압 기준
- 쿨롱 계산
c.임피던스 추적 기술 및 장점
1.3 파트 1: 배터리 화학 성분에 대한 기본 지식
먼저 배터리 전력 측정과 관련된 배터리 화학 성분에 대한 지식을 소개하겠습니다.
[사진: 리튬이온 배터리 방전 곡선: 최적 작동 시간]
여기 있는 세 장의 사진은 서로 다른 조건에서 측정한 리튬이온 배터리 방전 곡선입니다. 방전 속도, 온도 및 노화에 따라 차단 전압을 변경하면 가능한 가장 긴 실행 시간을 제공합니다.
이 그림에서 먼저 상온의 저전류 조건에서 3.5V 이후 배터리 전압이 급격히 떨어지는 것을 알 수 있습니다. 시스템이 지원할 수 있는 최저 전압은 3.5V에 도달하므로 3.0V 또는 3.3V가 될 수 있습니다. 그 후에는 전압이 빠르게 떨어집니다. 파일 로드를 위한 회로의 갑작스러운 종료나 갑작스러운 중단으로 인한 데이터 손실을 방지하기 위해 고객의 애플리케이션 시스템은 일반적으로 배터리의 최소 용량 기준점을 0~3.5V로 설정하는 경향이 있습니다. 온도가 낮거나 전류가 큰 경우 또는 배터리가 매우 오래된 경우에도 여전히 3.5V를 제로 전력의 기준점으로 사용하면 배터리의 사용 가능한 용량이 크게 줄어듭니다. 이 곡선을 보면 알 수 있듯이 대전류의 경우 기본적으로 방전곡선은 초기에 이미 3.5V에 가깝고, 에이징이나 저온의 경우에도 비슷하므로 3.5V를 기준으로 고정하면 용량이 0이 되면 저온이나 고전류 조건 또는 노화에 가까운 조건으로 인해 보고된 용량이 감소하게 됩니다. 이를 방지하려면 온도, 방전율 및 배터리 노화에 따라 배터리 용량을 조정해야 합니다.
1.4 배터리 화학 용량 Qmax
배터리 전력 모니터링 기술과 관련해 상대적으로 중요한 개념이 있는데, 바로 배터리의 화학적 용량 Qmax이다. 이 그림에서 빨간색 곡선과 가로축 3.0V의 교차점이 Qmax에 해당합니다.
이 곡선은 부하전류가 0.1C일 때 측정한 것으로, Qmax를 측정하려면 부하전류가 충분히 작아야 하기 때문입니다.이론적으로 Qmax는 전류가 0에 가까워졌을 때 방출할 수 있는 용량을 말하지만 실제 상황에서는 공학기술에 있어서 , Qmax를 측정하기 위해 매우 작은 전류가 사용되는데 여기서는 0.1C의 전류를 사용합니다. 그렇다면 0.1C는 무엇일까요?
배터리 전력 관리에서 C의 개념은 배터리의 방전율을 의미하는데, 실제로 1C는 배터리 용량이 2200mAh이고 전류가 2200mA일 때 1C라는 뜻이므로 개념적으로는 배터리를 1시간 내에 완전히 방전시키는데 필요한 전류입니다. 1 시간. 따라서 2200mAh 배터리에 해당하는 방전전류는 2200mA이고, 0.5C에 해당하는 방전전류는 1100mA이다.
이 그림에 언급된 EDV는 시스템이나 배터리 자체가 지원할 수 있는 최저 전압을 나타냅니다.
1.5 사용 가능한 용량Quse
사용 가능한 용량인 해당 용량도 있습니다. 방금 말씀드린 것은 배터리의 화학적 용량이기 때문에, 배터리의 화학적 용량은 전류가 매우 작을 때 측정한 용량으로, 배터리 자체의 특성에 따라 더 결정됩니다. 배터리를 실제로 사용하는 경우 이 용량을 모두 방출할 수는 없습니다. 실제 사용에서는 특정 방전 전류로 인해 방전 곡선이 개방 회로 전압 곡선보다 낮습니다. 이 곡선을 볼 수 있습니다. 배터리의 저항, 실제 방전 곡선은 파란색 곡선입니다. 파란색 곡선과 빨간색 곡선에 해당하는 값은 Quse에서 얻은 것입니다. Quse는 실제로 배터리의 사용 가능한 용량을 나타냅니다. 이 곡선에서 우리는 이를 발견했습니다. 배터리의 내부 저항은 이 곡선의 위치를 아래쪽으로 이동시키고 방전 종료 전압은 방전 중에 더 일찍 도달합니다. 즉, EDV에 더 일찍 도달하므로 Quse는 일반적으로 Qmax보다 작습니다.
또한 이 곡선에서 전류가 클수록 Quse가 작아진다는 것을 알 수 있습니다. 이 곡선에서 I*Rbat는 내부 저항의 존재로 인해 배터리 단자 전압이 떨어지는 것을 나타냅니다.
1.6 배터리 저항
배터리의 내부 저항은 배터리 전압 모니터링에 매우 중요한 영향을 미칩니다. 기본 공식을 사용하여 배터리 전력 모니터링에 대한 배터리 내부 저항의 영향을 표현할 수 있습니다.
V=Vocv-I*Rbat
이 식에서 Vocv는 배터리의 개방전압, I는 충방전 전류, Rbat는 배터리의 내부저항, V는 배터리의 단자전압을 의미한다.
배터리의 임피던스는 실제로 주변 온도, 배터리 용량, 배터리 노후화 등 다양한 요인의 영향을 받습니다. 이는 이러한 변수의 매우 복잡한 기능입니다. 이제 이 함수를 구체적으로 표현하는 것은 매우 어렵기 때문에 실제로는 실제 측정을 통해 임피던스를 구하는 경우가 많다. 즉 차이미터를 사용하여 임피던스를 구하는 경우가 많다. 그러면 이 배터리의 내부 저항은 일반적으로 100회 충전 및 방전 후에 두 배로 증가합니다. 이는 경험적 값입니다. 동일한 배터리 배치 간의 편차는 약 10~15%로 잘 제어할 수 있으며, 서로 다른 배터리 제조업체에서 생산한 배터리의 내부 저항 편차는 더 큰 경우가 많습니다. 따라서 배터리는 생산과정에서 편차를 제어하기 어려운 변수이며, 배터리의 내부저항은 제어하기 매우 어려운 변수이자 매우 중요한 변수이다.
1.7 충전 상태(SOC)
방금 말씀드린 것이 SOC입니다. SOC는 실제로 용량 백분율을 의미하는데, 사람들이 휴대폰이나 태블릿을 자주 사용할 때 화면 모서리에 표시되는 용량 백분율입니다. 용량 백분율의 의미는 배터리가 특정 상태에 있다는 것입니다. 비어있을 때까지 전력이 얼마나 남았습니까? 영어 약어는 SOC, 즉 State of Charge이므로 Charge가 Charge를 의미하므로 State of Charge로 직접 번역할 수도 있습니다. 따라서 완전히 충전된 배터리의 전압 비율, 즉 충전 상태는 1이고, 완전히 방전된 배터리의 전압 비율은 0입니다. 전압 백분율에 대한 공식입니다.
SOC는 이 곡선의 Q(상태 A에 해당하는 남은 용량)를 배터리의 화학적 용량 Qmax로 나눈 값과 같습니다. 배터리 퍼센트에 해당하는 개념이 DOD인데, DOD는 방전심도(Depth Of Discharge), 영어로 Depth Of Discharge를 의미합니다. 분명히, 충전 백분율 또는 용량 백분율이 1이면 방전 깊이는 0이어야 하며, 반대로 용량 백분율이 0이면 방전 깊이는 1이어야 합니다.
우리는 많은 TI 문서에서 DOD의 개념을 접하게 될 것입니다. DOD는 실제로 SOC에 상대적인 개념입니다. 실제로는 배터리에 남은 전력량 또는 배터리가 최대 용량에서 얼마나 많은 전력을 보유하는지와 같은 의미입니다. 충전 상태는 전기가 얼마나 방전되었는지를 나타냅니다.
1.8 임피던스는 온도 및 DOD와 관련이 있습니다.
그러면 배터리의 임피던스는 온도와 용량 비율에 따라 크게 영향을 받습니다. 이는 방금 언급한 방전 깊이, 즉 DOD로도 표현할 수 있습니다. 이 곡선에서 몇 가지 기본적인 경향을 볼 수 있는데, 방전율이 높을수록 그리고 방전 깊이가 클수록 배터리의 내부 저항도 커진다는 것을 그림에서 알 수 있습니다. 배터리의 저항, 단위는 옴, 가로축은 방전율(DOD)을 나타냅니다. 서로 다른 색상의 곡선은 서로 다른 온도에서 측정한 데이터를 나타내며, 분명히 동일한 온도에서 방전율이 높을수록, 즉 방전이 깊어질수록 배터리의 내부 저항이 커집니다. 그러면 이 그림에서 동일한 DOD, 즉 동일한 용량 비율에서 온도가 낮을수록 배터리의 내부 저항이 커진다는 것을 알 수 있습니다. 이는 기본 개념이며, 배터리에 대해 모든 사람이 알아야 할 기본 이해입니다.
1.9 노화에 따른 임피던스와 용량 변화
온도 및 용량 비율과 관련된 배터리의 내부 저항 외에도 더 큰 영향을 미치는 또 다른 요소는 배터리의 수명, 즉 배터리의 노화 정도입니다. 일반적으로 배터리의 화학적 용량은 100회 재방전 후 3~5% 정도 감소합니다. 이러한 용량 감소는 그다지 크지 않지만 임피던스 변화는 더 크며, 100회 충방전 후에는 임피던스가 거의 1배 증가할 수 있습니다. . 이 두 사진을 보면 알 수 있듯이 왼쪽 사진은 1차 방전곡선과 100번째 방전곡선을 함께 그린 그림인데, 이 그림을 보면 방전횟수의 증가가 방전에 영향을 주지 않는다는 것을 알 수 있다. 용량 감소.매우 큽니다.
하지만 방전율의 증가는 내부저항에 큰 영향을 미치게 되는데, 오른쪽 그림은 배터리의 내부저항과 방전횟수 증가의 관계를 나타낸 것으로, 그 안에 많은 곡선이 있습니다. 이 사진의 것은 배터리의 내부 저항을 측정한 것이며, 저항할 때 사용한 주파수, 세로축은 배터리의 내부 저항을 의미합니다. 이 그림에서 알 수 있듯이 주파수가 매우 낮을 때 아래쪽 곡선은 서로 다른 주파수에서 처음 측정한 곡선이고, 위쪽 곡선은 서로 다른 주파수에서 100번째 측정한 곡선임을 알 수 있다. 이 두 곡선의 세로 좌표가 교차하는 지점의 값은 기본적으로 1배 차이가 나므로 100사이클 후에는 배터리의 내부 저항이 2배로 증가합니다. 여기서 내부 저항의 가로축은 주파수인데, 이는 주파수가 매우 낮을 때 사이클 수가 증가함에 따라 내부 저항의 변화가 중요하지만, 반대로 주파수가 증가할수록 내부 저항의 변화가 크다는 것을 의미합니다. 예를 들어 다음과 같습니다. 테스트 부하가 1KHZ로 증가하면 내부 저항의 변화는 기본적으로 무시할 수 있으며 기본적으로 많은 곡선이 동일한 지점으로 수렴되는 것을 볼 수 있습니다. 그렇다면 실제로 어떤 종류의 임피던스가 배터리 전력 모니터링에 큰 영향을 미치나요?
상대적으로 낮은 주파수나 DC 조건에서의 임피던스이므로 오른쪽 곡선과 세로 좌표의 두 교차점을 살펴보아야 하며, 이 교차점에서 사이클 수가 DC 내부에 미치는 영향을 알 수 있습니다. 배터리의 저항.
1.10 새 배터리의 임피던스 차이
이 그래프는 새 배터리의 임피던스 차이를 보여줍니다. 전지의 공정 구조는 한 겹씩 쌓이거나 겹겹이 말려 올라가는 구조로 되어 있어 외부에서 보면 전지의 양극과 음극이 정전용량, 저항, 인덕턴스의 특성을 갖고 있음을 알 수 있다. 따라서 전체 배터리에 대해 임피던스를 측정하려면 임피던스를 실제 천과 가상 천으로 나눌 수 있으며, 이 그림에서는 교번 부하를 사용하여 배터리의 내부 저항을 측정합니다. 전류의 변화 주파수는 1KHZ에서 1mHZ로 변합니다. 우리는 1초에 1000번 변한다는 1KHZ 개념에 자주 노출됩니다. 1mHZ는 1000초에 한 번 변합니다. 이 변화 주파수는 매우 느립니다. 이는 측정이 실제로 DC 임피던스임을 의미합니다.
두 그림을 보면 DC 임피던스는 주파수가 감소함에 따라 단조 선형적으로 증가하지만 AC 임피던스는 변화하는 경향을 보이는데, 처음에는 작다가 점차 커지다가 다시 작아지고 최종적으로는 작아지는 것을 볼 수 있습니다. 이는 배터리 내부의 커패시턴스, 인덕턴스 등의 요인이 복합적으로 영향을 미치기 때문입니다. 그러나 DC 임피던스는 단조롭게 증가하며, 주파수가 감소할수록 DC 임피던스는 점점 커진다.
따라서 배터리 전력 모니터링 기술에서 우리가 관심을 갖는 것은 1mHZ에서의 DC 임피던스입니다. 이 그림에서 우리는 1mHZ에서 배터리 임피던스 편차가 여전히 약 15%임을 알 수 있습니다. 이 약 15%의 임피던스 편차는 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1C 전류 방전의 경우, 저온에서 단자 전압과 배터리의 개방 회로 전압의 차이는 40mV입니다. 사용하는 알고리즘이 전압을 기준으로 용량을 판단하는 것이라면 약 26 정도의 용량 오류가 발생할 것입니다. %.
1.11 배터리 잔량(RM)
다음은 배터리의 남은 용량에 대한 설명입니다. 남은 용량은 최종 방전 전압인 EDV에 놓인 현재 상태의 배터리 용량을 의미한다. 그림의 현재 상태 A는 주어진 전류에서 방전되고 있으며, 3.0V까지 방전되었을 때 해당 잔여 용량은 그림에서 RM1로 표시되어 있습니다. 그러면 상태 A에서는 상대적으로 큰 전류가 방전되고,
이때 곡선의 위치는 개방전압보다 약간 낮고, 또한 지금의 소전류 방전의 RM1에 해당하는 위치보다 약간 낮을 것이며 이때 얻어지는 남은 용량은 RM2이다. RM2와 RM1에 해당하는 방전곡선의 차이는 사용되는 방전전류가 다르다는 것으로 방전전류가 클수록 곡선의 위치가 낮아지고 남은 용량이 작아지므로 배터리의 남은 용량은 방전율과 관련이 있습니다.다른 배터리의 남은 용량은 전류에 따라 다릅니다.
일부 사용자는 실제 사용 중에 배터리가 방전될 때 배터리 용량이 적다에서 더 커진다는 것을 발견할 수 있는데, 이는 실제로 이러한 상황이 방전 전류의 변화에 의해 발생한다고 설명할 수 있습니다. 배터리 용량이 적음에서 많음으로 변하는 것을 볼 때 이는 일반적으로 방전 전류의 급격한 감소로 인해 발생합니다. 왜냐하면 배터리가 방전할 수 있는 용량은 전류에 따라 다르기 때문입니다. 방전 전류가 작아지면 해제 용량을 늘릴 수 있습니다.
1.12 배터리 화학성분 요약
이제 방금 소개한 개념을 간략하게 검토하겠습니다.
Qmax는 배터리의 화학적 용량을 나타냅니다. 이 용량의 값은 부하와 관련이 없습니다. 극히 작은 부하 전류 조건에서 배터리가 방전할 수 있는 용량을 말하며, 단위는 일반적으로 mAh로 표시됩니다.
Quse는 배터리의 사용 가능한 용량을 나타냅니다. 이 용량은 부하와 관련이 있으며 부하에 따라 사용 가능한 배터리 용량이 다릅니다. 부하 전류가 클수록 배터리의 사용 가능한 용량은 작아집니다.
Quse와 Qmax가 왜 그러한 차이를 유발합니까? 이는 주로 배터리 내부 저항과 배터리 부하로 인해 발생합니다.
기전력과 단자전압에 의해 직접적으로 전압강하가 발생합니다. 또 다른 개념은 배터리의 용량 백분율, 즉 충전 상태로, 단위는 %입니다. 이 %는 실제로 배터리의 남은 용량을 배터리의 화학적 용량으로 나눈 값입니다. 배터리. .
남은 용량을 RM이라고 하며, RM의 크기도 부하에 따라 달라지며, 부하가 클수록 남은 용량은 작아져 같은 상태가 됩니다.
또 다른 개념은 배터리의 노화가 배터리의 임피던스와 용량에 영향을 미친다는 것입니다. 노화가 임피던스에 미치는 영향은 명백하며, 100사이클 후에 임피던스가 두 배가 됩니다. 노화가 용량에 미치는 영향은 임피던스만큼 명확하지는 않지만 100사이클 후에는 3~5% 감소합니다.
2. 기존 배터리 전력 모니터링 방법
2.1 목표: 사용 가능한 배터리 용량을 최대한 활용
배터리 전력 모니터링의 주요 목적은 배터리 용량의 활용도를 극대화하는 것입니다. 일반적으로 배터리 용량을 100% 활용하기는 어렵습니다. 이유는 무엇입니까?
여기에는 2가지 요소가 있습니다
첫째, 충전 시 충전 전압이 배터리의 완전 충전 전압과 정확히 일치하는 경우는 거의 없으며, 일반적으로 배터리의 오버슈트를 방지하기 위해 충전 전압 오류가 아래쪽으로 편향됩니다. 즉, 4.2V 배터리의 경우 충전 전압은 4.18V 또는 4.15V일 수 있으므로, 이렇게 낮은 충전 전압에서 충전을 하면 충전 용량이 작아질 수 있습니다.
또한, 배터리 전력 모니터링의 부정확성으로 인해 사용자는 안전을 위해 그리고 갑작스러운 위험 상황으로 인한 데이터 손실을 방지하기 위해 배터리 전력을 보다 보수적으로 추정할 수 있습니다. 미리 보고하세요. 0%, 시스템을 미리 종료하면 적어도 사용자의 데이터 손실을 피할 수 있습니다. 물론 사용자 경험에서는 배터리 용량이 작아졌다는 느낌이 들며 이는 단점입니다. 배터리 용량을 완전히 활용할 수 없다는 것입니다. 전력 모니터링 기술의 목적은 배터리 전력 모니터링을 극대화하여 사용자가 현재 배터리 용량을 최대한 활용할 수 있도록 하는 것입니다. 이 파란색 부분은 실제로 배터리의 유효 용량을 나타냅니다. 우리의 기술은 실제 유효 용량을 최대한 위쪽 또는 아래쪽으로 확장하는 것입니다.
2.2 기존 배터리 팩 측면 연료 모니터
기존의 배터리팩 전력 모니터링 기술은 이러한 프레임워크 구조를 가지고 있는데 일반적으로 전력 모니터링 칩은 배터리팩 내부에 위치하는데, 이 그림에서 점선으로 둘러싸인 부분이 배터리팩입니다. 이 배터리팩에는 일반적으로 리튬이 포함되어 있습니다. 셀은 여기에 표시된 배터리 전기 기호이고, 빨간색 사각형으로 표시된 연료 게이지는 TI 장치가 있는 곳입니다.
MOS 튜브를 제어하는 보호 장치도 있습니다.이 보호 장치는 배터리가 과충전되거나 과방 전될 때 MOS를 전환하여 배터리 코어를 보호합니다. 일반적으로 배터리 팩을 모니터링하기 위해 서미스터가 배터리 팩에 배치됩니다. 왼쪽의 휴대폰이나 태블릿의 시스템 보드, 이 시스템 보드의 연료 게이지와 관련된 주요 사항은 전원 관리 칩과 호스트 프로세서입니다. 호스트 프로세서는 일반적으로 I2C 또는 단일 회선을 통해 연결됩니다. HDQ 버스는 연료 게이지의 전력 정보를 읽는 데 사용됩니다.
이 전력 정보를 알고 배터리가 완전히 방전될 때까지 걸리는 시간을 결정합니다. 일부 사용자가 특정 작업을 원할 때 전력이 충분한지 확인하라는 메시지가 표시될 수 있습니다. 이는 전통적인 솔루션으로, 연료 게이지를 배터리 팩 내부에 배치하는 솔루션을 위해 이 분야의 TI의 주요 장치에는 BQ27541 및 BQ27545 두 개의 주요 칩이 포함되며, 이후 상대적으로 저렴한 BQ27441도 출시되었습니다. 연료 게이지와 보호 장치를 결합한 솔루션인 BQ27741과 연료 게이지와 보호 장치를 결합한 솔루션인 BQ28z560도 보유하고 있습니다.
2.3 시스템 측 임피던스 추적 연료계
기술이 발전하거나 TI의 임피던스 트래킹 기술이 도입되면서 이제는 연료 모니터를 기기의 메인보드 쪽에 배치하고, 배터리 쪽에 프로텍터와 MOS 튜브만 있는 애플리케이션이 생겨났습니다. 서미스터이고, 당연히 배터리도 내장되어 있는데, 어떤 장점이 있나요? 배터리 팩의 가격이 대폭 절감되었고, 연료 게이지를 배터리 팩에서 호스트 측으로 옮겼기 때문에 배터리 팩 공급업체를 더 쉽게 찾을 수 있게 되었기 때문에 이제 이러한 솔루션이 가능해졌습니다. TI도 이 2를 제공합니다. 시나리오가 지원됩니다. BQ28z550도 있는데, 이 솔루션은 휴대용 기기의 시스템 보드에 연료 게이지를 위치시켜 배터리 팩 내부의 연료 게이지를 방전시킬 필요가 없도록 함으로써 배터리 팩의 원가를 절감하고 배터리 수명을 단축시킬 수 있는 솔루션이다. 공급업체를 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 이러한 종류의 TI 주요 연료 게이지에는 BQ27510 및 BQ27520이 포함됩니다. BQ27441도 이 상황에서 사용할 수 있으며 BQ27425, BQ27421... 및 기타 칩도 사용할 수 있습니다.
2.4 연료 게이지의 기능은 무엇입니까?
a. 배터리와 사용자 간의 통신
B. 측정:
- 배터리 전압
- 충전 또는 방전 전류
- 온도
c. 다음을 제공하십시오:
- 배터리 사용시간 및 남은 용량
- 배터리 상태 정보
- 전반적인 배터리 전원 관리(작동 모드)
연료 게이지의 주요 기능은 무엇입니까?
연료 게이지는 먼저 시스템과 배터리 사이의 통신을 완료해야 합니다. 배터리의 전력이 얼마나 되는지 알려면 시스템이 연료 게이지 사이의 버스와 통신해야 합니다. 방금 I2C 및 단일 와이어 HDQ 버스 통신을 언급했습니다. 통신 과정에서 시스템은 주로 어떤 정보를 얻을 수 있나요?
첫 번째는 배터리 전압, 배터리 충방전 전류, 배터리 온도 등 측정된 아날로그 정보입니다. 연료 게이지로서 이러한 기본적인 아날로그 정보는 방금 언급한 배터리의 남은 용량, 배터리 작동 시간, 배터리 상태 정보인 배터리 용량 정보를 제공하는 데 더 중요하며, 또 하나는 칩 자체가 가능해야 한다는 것입니다. 즉, 정상 작동 모드에서 저전력 소비 모드로 변경해야 합니다. 이 변경은 어떤 목적을 달성합니까? 전력 절약이라는 목적을 달성하기 위해.
2.5 전력 모니터링 미터 구현 방법
전력 모니터링을 구현하는 방법은 무엇입니까?
첫 번째 방법은 전압 기반 전력 모니터링으로, 전력 백분율이나 용량 백분율은 배터리 전압의 함수로 간주하는데 이는 경험에서 얻은 공식이다.물론 함수 자체의 표현이 반드시 그럴 필요는 없다. 개방 회로 전압과 용량 비율에 해당하는 테이블만 얻으면 되며, 이 테이블의 여러 지점 사이의 데이터는 차이 보완 방법을 사용하여 얻을 수 있습니다.
또 다른 방법으로는 쿨롱 카운팅(Coulomb counting)이 있는데, 쿨롱 카운팅은 배터리에 충전되거나 방전되는 전류를 적분하여 얻는 에너지이다. 배터리를 우리 자동차의 연료탱크라고 생각하면 탱크에 얼마나 많은 오일이 채워져 있고 얼마나 많은 오일이 배출되는지를 계산하면 얼마나 많은 오일이 남아있는지 계산할 수 있으며, 이 역시 생활 경험에 기초한 비교적 직관적인 알고리즘입니다.
현재 최신 알고리즘은 임피던스 추적 알고리즘입니다. 실제로 이 알고리즘은 배터리 내부 저항을 실시간으로 측정하여 배터리 용량을 구하는 방식입니다. 그 공식은 방금 나열한 그림의 공식과 같습니다. 즉, 배터리의 단자전압(V)은 배터리의 개방전압에서 전류를 뺀 값과 배터리의 내부저항을 곱한 값과 같으며, 이 전류는 배터리에 유입되거나 유출되는 총 전류를 의미한다.
2.6 전압 기반 연료 게이지
먼저 전압 기반 연료 게이지를 소개하겠습니다. 이 그림은 배터리의 개방 회로 전압 곡선입니다. 이 방법의 기본 아이디어는 서로 다른 그리드를 사용하여 서로 다른 전압에 대한 배터리 용량을 나타내는 것입니다(예: 4.2). V 4개의 그리드로 표현되는데, 이는 완전 배터리이며, 3.8V일 경우 3개의 그리드를 사용하여 배터리 용량을 표현할 수 있고, 3.6V일 경우 2개의 그리드를 사용할 수 있으며, 3.2V일 경우 1개의 그리드를 사용할 수 있습니다. 즉, 배터리 용량을 표시하려면 서로 다른 그리드 번호를 사용하여 배터리 용량을 표시해야 합니다. 이 방법은 정확도가 낮고 일반적으로 초기 저가형 휴대폰이나 초기 디지털 카메라에 사용됩니다. 이 접근 방식의 문제점은 무엇입니까?
즉, 전류가 변동하면 위아래로 점프하게 됩니다. 예를 들어 방전 전류가 있거나 전류가 상대적으로 큰 경우 방전 과정에서 빨간색 화살표를 볼 수 있습니다. 만약 전류가 이 지점에서 갑자기 감소하거나 갑자기 0이 되면 전압은 분명히 증가할 것입니다. 전압이 이 지점에 도달하면 그리드 수는 2그리드가 되고 다시 감소하면 이 변화는 더욱 뚜렷해집니다. 아래로 내려가면 배터리 그리드 번호가 0 그리드에 가까우거나 빨간색이 배터리 그리드 번호를 표시하는 데 사용됩니다. 이때 점프는 빨간색에서 2 그리드로 변경됩니다. 이때 점프는 뒤로 점프하고 앞으로 전류가 변하면 예를 들어 방금 통화한 통화는 여기서 멈추고 배터리는 2바밖에 남지 않았는데 아직 전원이 남아있는 줄 알았는데 갑자기 또 전화가 걸려와서 갑자기 0이 되었습니다. 보시다시피 실제로 4개의 그리드가 배터리 용량을 나타내는 데 사용되기 때문에 이 표현의 오류는 상대적으로 큽니다. 1개의 그리드는 용량의 25%에 해당하므로 하나의 그리드를 건너뛰면 25%의 용량 차이가 발생합니다. 2셀의 용량 차이는 50%이므로 이 방법의 오차는 상대적으로 크다. 오차가 상대적으로 큰 이유는 배터리에 내부 저항이 있기 때문입니다. 전류가 상대적으로 크면 그리드 수가 더 많이 점프합니다.
2.7 배터리 저항
이것은 배터리의 개방 회로 전압과 단자 전압에 대한 공식입니다. 방금 언급한 바와 같이 배터리의 내부 저항은 온도, 충전 상태 및 배터리 노화의 함수입니다. 배터리의 내부 저항은 100 이후에는 두 배가 됩니다. 충전 및 방전, 동일한 배터리 배치 임피던스 편차는 10~15%일 수 있으며, 품질이 낮은 여러 배터리 제조업체 또는 제조업체의 내부 저항 편차는 더 클 수 있습니다.
2.8 임피던스는 온도 및 DOD와 관련이 있습니다.
용량 계산에 가장 큰 영향을 미치거나 가장 얻기 어려운 정보는 I*Rbat입니다. 물론 I는 상대적으로 얻기 쉽습니다. 들어오고 나가는 전류를 측정하기만 하면 됩니다. 현재 기술로는, 이는 ±1mA의 정확도로 측정될 수 있습니다. 그러면 이 Rbat는 두 가지 수량을 기반으로 계산해야 하기 때문에 측정하기가 상대적으로 어렵습니다. 이것이 임피던스와 온도, 용량 비율의 관계입니다. 앞서 언급한 관계입니다. 기본적으로 임피던스는 온도가 낮을수록 증가하고, 용량 비율이 낮을수록 임피던스도 커지는 개념입니다.
2.9 새 배터리의 임피던스 차이
이것이 임피던스의 편차인데, 이것은 어떤 개념인가요? 즉, 일반적으로 우리가 사용하는 임피던스는 전기측정에 더 큰 영향을 미칩니다.임피던스는 저주파 상태에서의 임피던스를 말하며, 즉 1mHZ에서의 임피던스입니다. 실제로는 우리가 사용하는 임피던스가 아닌 DC임피던스입니다. 일반적으로 시중에서 많이 사용하는 내부저항 측정기로 측정한 임피던스는 1KHZ에서 측정한 배터리의 내부저항이며, 일반적으로 내부저항은 상대적으로 작아 보입니다. 위의 내용은 용량 계산의 정확성에 도입된 세 가지 요소, 즉 온도, 용량 비율 및 노화 정도이며, 이는 용량 계산에 영향을 미칩니다. 이 영향은 전압을 사용하는 방법의 영향을 나타냅니다. 모니터 전원. 이러한 요인들의 영향 외에도 전압 모니터링 방식을 사용하면 무시할 수 없는 또 다른 영향이 있는데, 이 영향 역시 처리하기 어렵다. 배터리에 일시적인 응답 질문이 있습니다.
2.10 배터리 - 과도 응답
이 두 그림에서 배터리가 완전히 충전되면 방전되는 것을 볼 수 있습니다. 이전 곡선은 방전 과정을 나타냅니다. 이 때 전압은 상대적으로 낮고 부하가 제거됩니다. 이 때의 전압은 배터리는 부하를 제거하면 전류가 0이 될 것이라고 다들 생각하기 때문에 바로 전류가 0이던 시점으로 돌아가지 않는데 이때의 전압은 전류가 0이던 전압으로 복귀한 걸까요? 아니요. 천천히 반등했는데, 다시 반등하는 데 오랜 시간이 걸렸습니다. 이 곡선을 볼 수 있습니다. 모든 사람의 일상 경험도 이를 증명할 수 있습니다. 즉, 배터리가 방전된 후 부하를 제거한 후 전압이 지속적으로 변하는데, 이 전압 변화가 안정되기까지 얼마나 시간이 걸릴까요? 이 지점까지 도달하는 데 약 1600초가 소요됩니다. 기본적으로 안정화에는 3500초가 소요됩니다. 안정화에는 약 2000초가 소요됩니다. 이는 약 3.8V~3.9V의 전압으로 방전되는 것으로, 이는 배터리가 아직 완충되지 않았음을 의미합니다. 방금 소개한 내용에 따르면 배터리가 상대적으로 가득 찼을 때, 즉 배터리 용량 백분율 비율이 클 때 이때 배터리의 내부 저항은 상대적으로 작습니다. 배터리의 내부 저항이 상대적으로 작을 때, 상당히 빨리 회복됩니다.. 아래 사진을 보면 이곳의 전압이 상대적으로 낮다는 것을 알 수 있는데, 약 3.3V부터 방전되기 시작하는데, 일정 시간이 지나면 리튬 배터리의 전압이 상대적으로 낮기 때문에 시간도 매우 짧습니다. 잠시 방전됩니다. 전압은 시스템의 최저 허용 전압인 3.2V에 가깝습니다. 이때 방전이 중단되면 전압이 다시 회복되는 데 시간이 얼마나 걸립니까? 기본적으로 전압을 안정시키기 위해 3000초 이상과 같은 긴 시간이 소요되므로 이 기간 동안 전압은 충분히 안정적이지 않지만 부하가 없으며 전류는 항상 0입니다. 전압, 전압이 계속 변하는데 해당 용량 비율은 얼마입니까? 이때 오류가 발생합니다.
2.11 전압 완화 및 충전 상태 오류
20초와 3000초 사이의 전압 차이가 20mV를 초과할 수 있다는 것을 알 수 있는데, 20mV의 전압 값은 이미 용량 계산 시 큰 용량 편차를 유발할 수 있으며, 특히 전압 방전이 평평한 영역에서는 특히 대용량을 유발할 수 있다. 따라서 전압 모니터링을 사용하는 측정 방법에서는 배터리의 과도 응답으로 인해 상대적으로 큰 오류가 발생합니다.
이 곡선에서 이 곡선은 배터리의 방전 곡선을 반전시킨 것으로 세로축이 용량 백분율, 가로축이 배터리 전압입니다. 이 그림은 무엇을 의미하나요? 즉, 이 단계에서는 실제로 배터리가 중간 단계에 있으며, 이 플랫폼을 조금 더 늘려보면 이 기간 동안의 전압 변화는 상대적으로 느리고 용량 변화는 상대적으로 크다는 것을 알 수 있습니다. 즉, 이 기간 동안 전압은 용량을 모니터링하는 데 사용되므로 이 전압에 약간의 오류가 있으면 용량에 큰 오류가 발생합니다. 오른쪽 그림은 다양한 전압 하에서 해당 용량의 오차를 나타내며, 전압의 중간 지점, 즉 방전 곡선의 전압이 평탄한 즉, 약 3.7~3.8V임을 알 수 있습니다. 이 기간 동안 해당 오류는 가장 크며 이 기간 동안 해당 오류는 15%에 도달할 수 있습니다. 이는 용량을 계산하는 전압 방법으로 인해 발생하는 오류입니다.
따라서 전압 모니터링 측정에 따른 오차는 주로 다음과 같은 측면에서 발생하는데, 하나는 부하 제거 후 배터리 전압이 회복되는 시간인 이완 오차(Relaxation Error)이며, 여기서 대표적인 값은 20mV 이완 측정이다. 실제 오차는 이 완화 오차보다 훨씬 더 크며, 배터리가 방전된 후에 관찰하면 되며, 방전이 완료된 직후 전압이 안정되면 실제로는 전압 오차가 매우 큽니다.
배터리 간 저항 오차도 15%입니다. 방금 언급한 바와 같이 동일한 공급업체에서 생산한 동일한 배터리의 공정 관리가 더 우수하다면 이들 배터리의 내부 저항 편차는 15%일 수 있습니다. 이는 여전히 비교적 양호한 수준입니다. 그러나 공급업체가 다르거나 공급업체의 공정 제어가 불량한 경우 배터리 간의 저항 오류가 더 커집니다. 왼쪽 그림에서 빨간색은 배터리의 과도현상으로 인한 이완오차이고, 위 연한 파란색 곡선은 배터리 개별 임피던스의 편차로 인한 오차임을 알 수 있습니다. 종합하면 전체 편차는 약 15%정도 되는데 이는 새 배터리의 경우 15%로 전류를 잘 조절했을 때의 테스트 결과입니다.
2.12 전압 기반 전력 모니터링의 SOC 오류
우리 모두가 알고 있듯이 배터리 용량 계산에 영향을 미치는 또 다른 주요 요인은 배터리의 사용 수명입니다. 이 그림에서는 사용 연도별로 측정된 오차가 1번째와 0번째에 빨간색으로 표시되어 있습니다. 해당 기간 동안 얻은 오차 곡선은 다음과 같습니다. 곡선은 아이콘의 약 15%이고 여기의 마지막 표시는 15%입니다. 따라서 100회 후에 임피던스가 실제로 두 배로 증가한 것을 알 수 있습니다. 바로 지금 그림도 볼 수 있습니다. 100회 사이클 후에 내부 저항은 배터리가 2배가 되어서 이 법칙에 따르면 오차는 점점 커지게 되고, 용량에 대한 임피던스 오차로 인한 오차도 그에 따라 점점 커지게 되므로 기본적으로 300사이클 이후에는 용량이 부족하여 오차가 발생하게 됩니다. 상대적으로 낮으면 75% 이상이 매우 크므로 전압 측정을 기반으로 한 전력 계산 기술은 요구 사항이 높지 않고 오류가 상대적으로 큰 상황에서만 사용할 수 있습니다. 일반적으로 초기 디지털 배터리의 배터리 카메라는 이 방법을 사용하여 용량을 계산하는데, 이 용량 계산에 가장 큰 영향을 미치는 것은 배터리의 내부 저항입니다. 배터리의 내부 저항의 큰 변화는 배터리의 제조 공정에 따른 것입니다. 또 다른 이유는 배터리 사용 시간의 지연으로 인해 배터리 내부 저항이 크게 변화하기 때문인데, 이러한 변화에 대한 정확한 모델을 엔지니어가 알기 어렵고 경험을 바탕으로만 추정할 수 있습니다. 이 추정치는 얻은 결과와 실제 결과 사이에 상대적으로 큰 편차가 있습니다.
3. 전압 기반 연료 게이지
3.1 전압 기반 연료 게이지
가. 장점
- 완전히 방전되지 않고 학습
- 자가 방전은 교정이 필요하지 않습니다.
- 작은 부하 전류 조건에서 매우 정확함
B. 단점
- 내부 배터리 임피던스로 인해 정확도가 떨어짐
- 임피던스는 온도, 노후화, 충전 상태의 함수입니다.
요약하면, 전압 기반 연료계의 단점은 배터리의 내부 임피던스로 인해 정확도가 떨어진다는 것입니다. 임피던스, 온도, 노화 상태 및 배터리 용량 비율 사이에는 기능적 관계가 있습니다. 이 기능적 관계는 상당히 복잡합니다. 상대적으로 대략적인 기능적 관계를 찾으려면 배터리 전문가가 필요하며 정확한 기능적 관계를 찾는 것은 어렵습니다. 따라서 이 모델은 상당히 복잡하여 일반 전자 엔지니어나 소프트웨어 엔지니어가 매우 정확한 관계를 작성하기가 어렵습니다. 따라서 소프트웨어 계산에서 용량 계산은 엔지니어에게 가장 큰 골칫거리 중 하나입니다. 따라서 장점도 있습니다. 배터리를 완전히 방전하지 않고도 현재 배터리 용량을 얻을 수 있다는 것입니다.
배터리나 배터리 팩을 생산해 본 적이 있거나 연료 게이지를 사용해 본 사람이라면 일반적으로 공장을 떠나기 전에 연료 게이지를 완전히 충전하고 방전해야 한다는 것을 알고 있기 때문입니다. 왜 충전과 방전이 필요한가요? 이는 현재 배터리 용량과 배터리의 완전 충전 용량, 특히 배터리의 완전 충전 용량을 결정하는 것입니다. 배터리마다 완전 충전 용량에는 차이가 있습니다.물론 배터리 설계 용량을 선택할 수 있지만, 배터리와 설계 용량 간의 편차는 여전히 상대적으로 큽니다. 이 완전 충전 용량을 얻으려면 완전 충전 및 방전이 필요합니다. 그런 다음 생산 공정에서 특정 충전 및 방전 요구 사항이 더 높습니다. 또한 많은 직접 소송 비용.
또한 배터리에는 자체 방전 특성이 있습니다. 배터리를 거기에 놓으면 부하가 작동하지 않더라도 배터리 자체에서 전기가 누출됩니다. 시간이 지남에 따라 전력이 점점 줄어들고 전압도 점점 낮아지게 됩니다. 그러면 전압 모니터링 연료계만 필요합니다. 이제 전압을 기준으로 용량을 판단하므로 이제 용량이 전압만큼 보고되므로 자체 방전에 대해 크게 걱정할 필요가 없습니다. 따라서 이 전압 기반 연료 측정기는 여전히 특정 수준을 달성할 수 있습니다. 전류가 매우 작으면 정확도가 높지만, 현재 다양한 응용 분야가 점점 더 복잡해지고 전류 변화가 점점 커지고 있으므로 전압 기반 연료 게이지가 고객 요구 사항을 충족하기가 다소 어렵습니다.
3.2 쿨롱 계산을 기반으로 한 전력 모니터링
전압 기반 연료 게이지 외에 또 다른 유형의 연료 게이지로는 쿨롱 카운팅 연료 모니터링 기술이 있습니다.
이 연료 모니터의 아이디어는 먼저 배터리를 완전히 충전하는 것입니다. 충전 과정에서 배터리의 현재 용량, 즉 배터리의 완전 충전 용량을 알 수 있습니다. 그런 다음 방전 과정에서 방전이 발생합니다. 배터리 용량은 기존 용량에서 계산되며, 이를 차감하면 배터리의 남은 용량을 알 수 있습니다. 실제로 아이디어는 전류 대 시간의 적분을 계산하여 얼마나 많은 용량이 방출되어 배터리에 얼마나 많은 용량이 남아 있는지 파악하는 것입니다.
이 기술을 사용하면 매 방전 종료 시 방전 용량이 기록되며, 기록된 용량은 배터리의 완전 충전 용량으로 간주되므로 매 방전 종료 시 화학물질인 Qmax가 업데이트됩니다. 배터리 용량 및 최대 용량 용량이 업데이트됩니다.
3.3 완전 방전 전 학습
이는 이론적으로는 사실이지만 실제로는 배터리의 완전 충전 용량이나 화학적 용량을 업데이트할 때 업데이트하기 전에 반드시 배터리를 완전히 방전시킬 필요는 없습니다. 왜냐하면 이 시점에서는 배터리 전압이 매우 낮고 시스템이 손상될 수 있기 때문입니다. 시스템을 종료하거나 문제가 생기거나 무슨 일이 있어도 이때는 이미 너무 늦습니다. 일반적인 업데이트는 배터리 용량이 7% 정도에 도달하면 업데이트하는 것입니다. 이번 업데이트의 아이디어는 배터리 용량이 7%에 도달하면 93%의 용량이 풀렸다는 의미이며, 방금 풀린 용량을 적산하면 해당 용량의 mAh 수치가 나오며, 이 mAh 수치를 93%로 나누면 완전 충전 용량이 됩니다. 학습 효과를 얻으므로 일반적으로 학습은 0%로 설정되지 않습니다. 나는 보통 7%의 시간에 공부하러갑니다. 학습으로는 배터리의 만충전 용량을 학습하는데, 만충전 용량을 얻은 후 방전 전류를 적분하여 남은 용량을 계산할 수 있으므로 만충전된 배터리의 전력도 배터리 충전에 중요합니다. 힘의 계산. 7%와 3%에 해당하는 전압은 그때의 전류, 온도, 임피던스에 따라 달라집니다. 일반적으로 상온 전류가 일정하고 동일한 배터리 배치의 임피던스 차이가 그다지 크지 않은 경우 이 전압도 7%에서 3.5V이므로 기본적으로 일정하다고 간주할 수 있습니다. 편차로 인해 큰 용량 편차가 발생하지 않으므로 7% 정도에서 수정이 가능합니다.
3.4 보상된 방전 종료 전압(CEDV)
방금 언급한 7% 지점은 실제로 주어진 온도, 전류 또는 동일한 배터리 배치에서 이 지점의 전압은 기본적으로 고정되어 있지만 실제로 전류는 고정된 전류가 될 수 없음을 의미합니다. 프로세스이므로 7%에 해당하는 전압도 다릅니다. 즉, 다른 전류에 해당하는 7%가 다릅니다.
이 곡선에서 방전 전류는 I1이고, I1에 해당하는 전압은 이 곡선에서 3.5V로 CEDV2로 표시되는데, CEDV2는 I1의 함수이며, 전류가 변하면 역시 전압의 7%로 보정된다. , 이 오차는 크며, CEDV 곡선을 보면 7%에 해당하는 전압은 실제로 30%의 남은 용량이 있음을 알 수 있으며, 만충전 용량을 보정하기 위해 7%에 따라 동기화나 학습을 수행하면 23%가 남는다. 용량이 손실되므로 이때 큰 오차가 발생하므로 이 알고리즘은 전류를 기준으로 7% 지점의 전압을 보정해야 하는데, 7% 지점의 전압을 CEDV2라고 합니다. 이 지점의 전압을 구합니다. 전류의 함수로서, 서로 다른 전류에서 서로 다른 전압이 얻어집니다. 따라서 전류 I2의 경우 CEDV2를 얻습니다. 실제로 전압은 3.5V보다 약간 낮습니다. CEDV2(I2)는 실제로 복잡한 계산을 통해 얻어지며 공식은 대략 다음과 같습니다. CEDV=OCV(T, SOC)-I*R(T,SOC), CEDV의 C가 보상되고, EDV는 종단 전압, 즉 보상된 종단 전압은 실제로 배터리의 개방 회로 전압에서 내부 전압 강하를 뺀 것과 같습니다. 저항. 중요한 것은 이 공식에서 OCV(T, SOC)가 곡선과 더 잘 일치하는 함수를 찾을 수 있다는 것이며 이 곡선은 크게 변하지 않을 것입니다. 그러나 후자의 곡선은 T와 SOC의 함수이므로 찾기가 어렵습니다. 이 곡선에 대한 함수 일치 함수이므로 이 공식은 상당히 복잡합니다.
내부 저항의 차이로 인해 이 공식의 정확도는 사용 중에 제한됩니다. 이는 이 공식이 방전 과정 전반에 걸쳐 적용된다는 의미는 아닙니다. 일반적으로 이 공식을 사용하여 계산할 때 7% 미만은 이 공식을 사용하여 계산됩니다. , 이는 R(T, SOC)와 같은 함수관계로 당사 데이터시트에서 확인하실 수 있으며, 적용 가능한 범위는 7% 또는 12% 이후의 범위입니다. 실제로는 이 정도면 충분합니다. 왜냐하면 보정 지수는 약 7% 정도만 보정하면 되므로 적용 범위가 작은 문제는 큰 문제가 되지 않기 때문입니다. 따라서 12% 이전에는 여전히 쿨롱 계산을 적분에 사용했습니다. 쿨롱 계산 적분은 12% 이후에는 전압 보정을 통해 보상을 얻는데 이것이 CEDV 알고리즘의 간단한 아이디어이다. 이 공식은 실제로 임피던스, 온도 및 SOC 간의 관계를 반영합니다. 이 관계는 배터리의 임피던스를 반영합니다. 이 공식의 일반 매개변수가 결정된 후 임피던스, 온도 및 용량 비율 간의 관계가 결정됩니다. 실제로 배터리의 서비스로서 수명이 증가하면 내부 저항은 확실히 변합니다. 그러나 이 공식은 실제로 배터리의 내부 저항과 수명의 차이를 반영하지 않습니다. 이 공식은 이러한 차이를 반영할 수 없습니다. 물론 추가적인 개선 사항이 추가될 예정입니다. 선형 보상이 추가되었습니다. 이는 CEDV 알고리즘을 사용하여 수행되는 TI의 BQ3060, 이전 BQ2084 및 BQ2085와 같은 동일한 CEDV를 사용하는 칩에서 수행될 수 있습니다.
3.5 배터리 관리 제품 - 배터리 전력 모니터링 - BQ3060
3.6 쿨롱 계산을 기반으로 한 전력 모니터링
가. 장점
-전압 측정 왜곡의 영향을 받지 않음
-정확도는 현재 통합 하드웨어에 따라 결정됩니다.
-모니터링 오류: 3~10%(작업 조건 및 사용량에 따라 다름)
B. 단점
- Qmax를 업데이트하려면 학습 주기가 필요합니다: 노화에 따라 배터리 용량이 감소하고, Qmax가 더 적습니다: 3~5%(100회 충전)
- 학습하지 않으면 모니터링 오류는 10회 충전마다 1%씩 증가하며 자체 방전을 모델링해야 합니다. 정확하지 않습니다.
노화와 관련된 주요 매개변수: 임피던스
쿨롱 계산을 기반으로 한 전력 모니터링의 장점은 무엇입니까?
주로 전류 적분을 기반으로 전기를 계산하기 때문에 전압 측정의 왜곡이 상대적으로 적습니다. 전류가 얼마나 정확한지는 회로 통합 하드웨어에 의해 결정됩니다. 전체 CEDV 알고리즘의 매개 변수를 비교적 잘 제어하면 음 , 오류는 3% 이하로 제어할 수 있습니다. 매개변수가 실제 배터리 모델과 일치하면 더 클 수 있습니다. 총 오류는 작업 조건 및 사용량에 따라 대략 3~10% 정도입니다.
단점은 제가 방금 말씀드린 쿨롱 카운팅, 즉 얼마만큼의 전기를 충전하고 얼마만큼의 전기를 방출하여 용량을 계산하는지를 사용하기 때문입니다. 배터리의 남은 전력을 계산하기 전에 배터리 용량을 계산합니다. 이 완전 충전 용량은 일반적으로 공장을 떠나기 전에 업데이트해야 합니다. 왜냐하면 완전 충전 용량과 배터리의 남은 용량 사이의 편차가 상대적으로 크고 배터리의 남은 용량을 완전 충전 용량으로 직접 사용할 수 없기 때문입니다. 따라서 공장을 떠나기 전에 배터리를 업데이트해야 합니다. 배터리의 완전 충전 용량은 충전 및 방전 주기를 순환하여 얻습니다. 연료 게이지 자체는 이를 수행하지만 주기에는 생산 라인에서 특수 도구가 필요하므로 이는 시간이 많이 걸립니다.
또한, 수명이 길어짐에 따라 배터리 용량도 감소하게 되는데, 물론 그 감소폭은 임피던스만큼 크지는 않지만 100회 충방전 후에는 3~5% 정도 감소하는 현상도 발생합니다. 감소는 어떤 방식으로든 관리되어야 합니다. 보상, 왜? 실제 사용시에는 방전할 때마다 학습할 수 없기 때문에, 당사의 전자장비(휴대폰이나 노트북)를 꺼내서 방전할 때 꼭 완충상태에서 방전상태로 되지 않을 수도 있기 때문에 아래에 기재해 주시기 바랍니다. 완전 충전 용량을 업데이트하려면 93%입니다. 일반적으로 절반까지 방전되거나 약간의 방전 후 바로 어댑터를 연결합니다. 이 경우 방전이 매우 얕아 가능성이 없을 수 있습니다. 완전 충전 용량을 업데이트하세요. 업데이트가 없으면 10회 충전마다 모니터링 오류가 1%씩 증가합니다. Qmax가 업데이트되지 않으면 오류가 점점 더 커지므로 실제 사용 시에는 연료 게이지는 그런 경험이 있다면 노트북을 꺼낸 후 한 달에 한 번 완전히 충전하고 방전해야 내부의 Qmax 매개변수가 지속적으로 업데이트될 수 있으므로 비교적 정확하게 할 수 있습니다. 또 하나는 배터리의 자가방전을 추정하는 것인데, 앞서 언급한 전압 기반 전력 모니터링 기술은 배터리의 전력량이 어느 정도인지 파악한 후 미터를 통해 전력이 얼마나 남았는지 확인하기 때문에 부정확하다. 내부에서 얼마나 많은 전기가 방전되는지는 중요하지 않습니다.
쿨롱미터라면 주로 전압을 기준으로 용량을 판단하는 것이 아니라 전류의 충방전을 기준으로 용량을 판단하는데, 쿨롱미터의 모니터링 칩은 배터리 내부의 충방전을 감지할 수 없기 때문에 쿨롱 미터는 이 전류를 감지할 수 없으며 미터는 배터리 외부에 연결되어 배터리에 들어오고 나가는 전류만 모니터링할 수 있습니다. 배터리 내부에서 소모되는 전류는 측정할 수 없으므로 간단한 모델만 사용할 수 있습니다. 쿨롱미터는 각 방전 시 방전되는 양을 추정하기 위한 것이므로 이 결과는 그다지 정확하지 않으며 수명이 지연되면 오차도 증가하게 되므로 여기서 상대적으로 큰 요인은 배터리의 노화입니다. 노화를 다루는 방법이 더 제한적이며 노화의 원인 효과 중 하나는 노화에 따라 용량이 감소한다는 것이고, 다른 하나는 노화 후에 배터리 임피던스가 증가한다는 것입니다. 방금 언급한 바와 같이 배터리의 임피던스가 증가하면 배터리 CEDV의 계산 오류도 더 커집니다. 왜냐하면 이 공식에서 임피던스는 온도 및 용량 비율에만 관련되고 용량 추정이 추가되기 때문입니다. , 그리고 이 추정은 실제로 선형적입니다. , 실제 배터리와는 여전히 일정한 차이가 있으므로 배터리 수명이 길어질수록 용량에 대한 임피던스 기여도의 오차는 점점 더 커질 것입니다. 따라서 CEDV 알고리즘은 전압에 대한 배터리 임피던스의 보정은 고려하지만 시간에 따른 배터리 임피던스의 변화는 고려하지 않거나 상대적으로 고려하기가 간단합니다.
따라서 전통적인 전력 모니터링 방법은 전압 모니터링을 사용하여 부하가 없을 때 보다 정확한 용량을 얻을 수 있고, 쿨롱 카운팅을 사용하여 부하가 있을 때 용량을 얻을 수 있으므로 이 두 가지 방법은 상호 보완적입니다. 실제로 시중에서 판매되는 칩은 기본적으로 이 두 가지 방식을 결합한 것입니다.
3.7 일반적인 연료 게이지의 장점
3.8 배터리 관리 제품 - 배터리 전력 모니터링 - BQ3060
3.9 문제 테스트
따라서 전압 기반 연료계이든 전류 적분 기반 연료계이든 임피던스는 용량 계산에 더 큰 영향을 미치며, 이 임피던스가 노화에 미치는 영향은 간단한 선형 모델을 기반으로 합니다. 즉, 초기 모델에는 노화 효과에 대한 이 부분이 없었기 때문에 기반 모델이 상대적으로 단순하기 때문에 실제로 배터리와의 매칭 성공률이 상대적으로 좋지 않아 발생하는 오류가 점점 더 어려워질 것입니다. 물론, 배터리 전력 계산에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 사실 배터리의 임피던스인데, 언제 어디서나 배터리의 임피던스를 구할 수 있다면 우리 배터리의 용량을 더욱 정확하게 계산할 수 있을 것입니다. .
4. 임피던스 추적 기술의 장점
다음으로 TI의 전력 모니터링 기술(임피던스 추적 기술이라고 함)과 그 장점에 대해 소개하겠습니다.
4.1 전류 모니터링
-전압 기반 전력 모니터링: 무부하 조건에서 정확한 모니터링 제공
- 쿨롱 계산 기반 전력 모니터링: 부하 조건에서 정확한 모니터링 제공
-전압 기반 모니터링 방식과 전류 기반 모니터링 방식의 장점을 통합
-실시간 임피던스 측정
-개방 회로 전압 및 임피던스 정보를 사용하여 평균 부하 조건에서 남은 실행 시간을 계산합니다.
방금 말씀드린 것처럼 전압 기반 전력 모니터링 기술은 부하 없이 보다 정확한 전력 모니터링을 제공합니다. 쿨롱 계산 기반 전력 모니터링 기술은 부하가 있을 때 정확한 전력 모니터링을 제공합니다. 당사의 임피던스 추적 기술은 실제로 전압과 전류를 통합합니다. 방법 모니터링의 장점 , 왜 두 가지 방법의 장점을 얻을 수 있습니까?
배터리의 임피던스를 실시간으로 측정하기 때문에 배터리 임피던스에 대한 공식을 찾지 않고 일부 요소를 보상한 후, 실시간으로 임피던스를 측정하는 방법을 찾는다. 이를 보상하기 위해 모델을 따를 필요가 없습니다. 배터리 임피던스가 알려지면 개방 회로 전압과 임피던스 정보를 사용하여 시스템이나 배터리가 얼마나 오랫동안 작동 시간을 제공할 수 있는지 또는 시스템이 주어진 전류에서 시스템 작동을 위해 얼마나 많은 용량을 제공할 수 있는지 추정할 수 있습니다. 이 공식은 여기에서 좀 더 자세히 설명됩니다. 즉, 배터리의 단자 전압은 배터리의 개방 회로 전압에서 내부 저항 이상의 전압 강하를 뺀 것과 같습니다. 내부 저항 이상의 전압 강하는 주로 다음과 같이 발생합니다. 배터리의 내부 저항입니다. 저항은 온도, 용량 비율, 수명의 세 가지 요소에 의해 결정됩니다. 그러나 이 내부 저항을 공식으로 표현하려면 상당히 복잡하고 효과가 이상적이지 않습니다. . 우리의 접근 방식은 실제로 임피던스를 실시간으로 측정하는 것입니다.
4.2 OCV 곡선 비교
임피던스 측정의 기본 개념은 무엇입니까? 배터리 전압을 실제로 사용하는 동안 여러 가지 상황으로 인해 배터리 단자 전압이 변경됩니다. 방금 언급한 것처럼 배터리 단자 전압은 전류의 크기에 따라 변경될 수 있습니다. 물론 배터리 단자 전압도 전류의 크기에 따라 변경됩니다. 전류.용량 백분율이 변경됨에 따라 동일한 백분율 및 동일한 전류에서 배터리의 단자 전압도 배터리의 온도 및 노화 정도와 관련될 수 있지만 이는 실제로 우리가 볼 수 있는 표면적인 현상일 뿐입니다. , 그것은 더 필수적입니다. 배터리 내부의 개방 회로 전압 곡선이나 배터리의 기전력 측면에서 이러한 외부 요인이 배터리에 미치는 영향은 그다지 명확하지 않으며 몇 가지 공통점을 찾을 수 있습니다. 다른 제조업체에서 생산되는 배터리 주어진 테스트 조건에서 수행합니다. 예를 들어 동일한 온도에서 이 곡선의 오류는 매우 작습니다.
이 곡선은 5개 배터리 제조사에서 만든 배터리를 조합하여 측정한 개방회로 곡선입니다. 보시다시피 이 개방회로 곡선은 기본적으로 동일하므로 동일한 온도에서 측정한 곡선입니다. 전압은 전류는 말할 것도 없고, 물론 전류가 거의 0인 상태에서 개방 회로 곡선을 얻어야 하기 때문에 측정 과정도 꽤 번거롭습니다. 테스트 과정은 여전히 상대적으로 번거롭습니다. 이 곡선에서 우리는 이 곡선은 기본적으로 제조업체에 따라 변하지 않는다는 것을 알 수 있으며, 생산 공정에 따라 임피던스의 변화가 상대적으로 클 수 있지만 이 개방 회로 전압 곡선은 기본적으로 모든 사람에게 동일하며 대부분 전압 오프셋은 다음과 같습니다. 이 전압을 기준으로 한 SOC 예측 오차는 일반적으로 1.5% 이내이므로 이러한 곡선을 찾으면 동일한 곡선을 사용하여 다양한 배터리 셀 공급업체에서 만든 배터리를 계산할 수 있습니다. 배터리의 개방 회로 전압을 통해 배터리의 용량 비율을 확인할 수 있으며 이는 주로 이러한 곡선입니다. 배터리 용량 비율, 배터리의 화학적 용량 또는 완전 충전 용량을 알고 나면 남은 전력량을 알 수 있으며, 배터리 작동 시간을 계산할 수 있으며 후속 용량 비율을 추가로 계산할 수 있습니다.
아래 사진은 오차를 확대한 사진입니다. 이 오차는 측정장비의 영향을 포함하여 방전 과정 전체에 발생하는 전압 오차로 ±15mV 사이의 오차입니다. 아마도 용량 오차와 방전 전류 사이의 오차일 것으로 추정됩니다. SOC 계산 결과 오차는 ±1.5% 이내인데 왜 그럴까요? 여기서 전압 오류는 장비의 측정 정확도와도 관련이 있기 때문에 장비의 측정 정확도를 고려하면 결과적인 용량 백분율 오류는 1.5% 이내입니다.
4.3 OCV 측정 방법
5. 전력 모니터링
5.1 전력 모니터링
이 사진도 마찬가지인데, 이 사진은 새 배터리가 아닌, 상대적으로 오래된 배터리의 사진입니다. 3.5V에서도 꺼지고, 용량이 10mAh일 때 꺼지는데, 이 경우 시간은 약 58% 늘어난다.
이는 저온의 경우인데, 저온에서 내부 저항이 크게 증가하고 여기서 사용된 시간이 121% 연장되기 때문에 시간 연장 효과는 저온에서 더욱 분명해집니다.
이 테스트 조건에서는 부하 전류가 훨씬 더 많이 변합니다. 이 경우 290%까지 확장할 수도 있습니다. 이유는 무엇입니까? 온도가 낮은 곳에 있으면 셧다운되기 때문에 이 시간은 꽤 짧습니다. 처음에 방전된 후 얼마 지나지 않아 셧다운되기 때문에 임피던스 트래킹 기술을 사용하면 계속 방치할 수 있습니다. 왜냐하면 10mAh 용량이 유지되는 한 셧다운을 하기에 충분하기 때문에 시간이 많이 연장될 수 있기 때문입니다. 남은 용량에 따라 종료 여부를 결정합니다. 이 경우 임피던스만 사용할 수 있습니다. 추적 기술은 종료하는 데 걸리는 시간을 계산할 수 있으므로 임피던스 추적 기술을 사용하면 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 경험은 오늘날 휴대용 가전 제품의 판매를 확대하고 경쟁 우위를 확보하는 데 매우 중요한 요소입니다.
따라서 임피던스 추적 기술의 장점은 좀 더 구체적으로 어떤 곳에서는 응용이 가능하다는 점인데, 방금 소개한 것은 좀 더 직관적으로 생각해 볼 수 있는 장점들입니다. 추적 기술을 사용하면 사용 중에 배터리가 변경되며, 지속적인 온도 상승 및 하강으로 인한 임피던스 변화를 온도 모델 추정에 추가하고 열 시뮬레이션을 도입하여 배터리 발열을 조정하고 부하 변화를 조정합니다. 전기 장치의 경우 전류 변화에는 특정 패턴이 있으며, 임피던스 추적 칩은 사용 중에 이 패턴을 천천히 학습하여 부하 변화로 인한 전압 강하를 파악합니다. 전압 강하는 실제로 용량 계산도 고려해야 하고 이러한 요소도 고려해야 합니다.물론 앞서 언급했듯이 임피던스 추적은 배터리의 임피던스를 실시간으로 계산합니다.모델을 사용하여 추정할 필요가 없습니다. 노화 배터리 측정된 임피던스이므로 노화가 배터리에 미치는 영향은 상대적으로 적습니다. 방금 사진에서 확연히 보이듯이 정확한 컴퓨팅 성능으로 인해 사용 시간을 최대한 연장할 수 있습니다. 임피던스 추적 칩을 사용하면 호스트 시스템에 배터리 용량을 계산하는 알고리즘이 필요하지 않고 지정된 레지스터만 읽어서 용량을 얻으면 됩니다. 임피던스 추적 기술을 사용하면 배터리 노화, 배터리 상태 등 배터리에 대한 철저한 분석도 수행할 수 있습니다.
5.2 배터리 사용 용량의 의미 파악
또 다른 장점은 무엇인가요? 임피던스 추적 기술을 사용하면 배터리 용량을 보다 정확하게 계산할 수 있으며, 배터리 용량을 보다 정확하게 계산할 경우 이 연료 게이지를 사용하면 실제로 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
배터리의 경우 비용은 일반적으로 100mAh 용량당 약 US$0.15입니다. 예를 들어, 더 큰 배터리 용량을 얻기 위해 방전 종지 전압을 낮추므로 여기서의 TV 값은 방전 종지 전압이 되는데, 이를 500mV 줄이면 약 5% 정도 용량이 증가할 수 있다. 3V씩 500mV의 용량을 5% 늘릴 수 있으며, 1500mAh 배터리의 경우 실제로 약 5%가 절약되고, 75mAh 배터리의 경우 약 0.1달러가 절약됩니다.
물론 이는 0.1달러에 불과하지만, 배터리가 노후화되면서 500mV를 줄임으로써 늘어난 용량은 5%가 아니라 50%, 이 경우 절감액은 1달러 정도다. 물론 1500mAh 용량 기준이다. 오늘날의 스마트 기기는 점점 더 많은 전력을 소비하기 때문에 배터리 용량은 점점 더 커지고 있으며, 따라서 배터리 용량도 점점 더 커지고 절약되는 비용도 점점 더 많아질 것입니다.
5.3 부정확한 모니터링으로 인한 손실
따라서 시스템을 설계할 때 고객은 칩의 가격뿐만 아니라 배터리를 선택함으로써 얼마나 많은 비용을 절감할 수 있는지 고려해야 합니다.임피던스 추적 기술로 인해 보다 정확한 전력 계산 칩이 선택됩니다. 배터리 용량은 더욱 정확해질 수 있고, 너무 많은 마진을 남길 필요도 없습니다.실생활에서는 부정확한 모니터링으로 인해 고객에게 손실이 많이 발생합니다. 예를 들어 고객이 매일 충전과 방전을 반복한다면 3개월은 약 90일 정도 지속되며, 배터리를 90회 충전하면 배터리의 내부저항은 2배가 되며, 이 때 배터리는 100회 수명을 다하게 됩니다. 100번.임피던스 트래킹을 이용한 연료 게이지가 없습니다.그때 배터리의 임피던스가 2배가 되어 배터리 계산에 오류가 발생합니다.원래 연료 미터는 상대적으로 작은 내부 저항을 기준으로 배터리를 계산하기 때문에 실제 내부 저항은 이미 1배 증가하면 계산된 내부 저항은 필연적으로 상대적으로 큰 오차를 가지게 됩니다. 어떤 상황을 초래할까요? 상대적으로 긴 실행 시간을 알려 주지만 실제 실행 시간은 이보다 훨씬 짧기 때문에 갑작스러운 종료가 발생합니다. 이러한 갑작스러운 종료는 시스템에 큰 영향을 미칩니다. 노트북의 갑작스러운 종료로 인해 시스템이 충돌할 수 있습니다. 그러면 사용자는 배터리 수명이 크게 단축되었다고 느끼게 되는데, 이러한 단축은 배터리 노화로 인한 것이 아닐 수도 있습니다.
배터리의 유효기간은 1~2년이 될 수 있으며, 3개월만 사용했다면 갑자기 시스템이 다운되어 고객이 반품을 요구할 수도 있으며, 이는 회사에 경제적 손실을 초래할 수 있습니다. 잘못된 연료 게이지로 인한 경제적 손실의 예.
5.4 요약
a.휴대형 전자제품의 경우, 디자인의 소비전력을 줄이고 강력한 배터리를 사용하는 것만큼 오랜 사용시간을 확보하기 위해서는 정확한 모니터링이 중요합니다.
b. 다양한 모니터링 방법과 다양한 절충안을 사용하는 다양한 유형의 연료 게이지가 있습니다.
따라서 휴대용 배터리 제품의 경우, 설계의 전력 소비를 줄이고 견고한 배터리를 사용하는 것만큼 오랜 사용 시간을 달성하려면 정확한 측정기가 중요합니다. 강력한 배터리를 원하기 때문에 더 많은 mAh가 필요하며 이는 실제로 비용을 증가시킵니다. 정확한 연료계를 사용하여 시스템의 가용 용량을 최대한 계산하면 상대적으로 낮은 용량의 배터리를 사용할 수 있어 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
사용할 수 있는 연료 측정기 솔루션은 다양하며 일반적으로 전압 모니터링과 쿨롱 계산 간의 절충을 기반으로 합니다. 순수 전압 모니터링이나 순수 쿨롱 계산은 거의 사용되지 않습니다. 우리의 TI 방법은 기본적으로 두 가지 장점을 결합한 전력 모니터링 방법입니다.
조판: Wu Gong, 하드웨어 엔지니어의 성공으로 가는 길, 기사 출처: TI 문서- SSZB130B
다운로드 링크:
https://e2echina.ti.com/support/archived-groups/c8df485b47/m/battery_management/11686?tisearch=e2e-sitesearch&keymatch=TVS#
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