বিএমএস ব্যাটারি অবস্থা অনুমানঃ এসওসি, এসওএইচ এবং এসওপি মূল অন্তর্দৃষ্টি

আজকের নতুন শক্তি যুগে, বৈদ্যুতিক যানবাহন থেকে শুরু করে পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তির সিস্টেম, সব ধরণের ভোক্তা ইলেকট্রনিক পণ্য পর্যন্ত ব্যাটারি প্রযুক্তির প্রয়োগ সর্বত্র রয়েছে।ব্যাটারি সিস্টেমের মূল উপাদান হিসাবে, এর মূল দায়িত্বগুলির মধ্যে একটি হ'ল চার্জের অবস্থা (এসওসি), স্বাস্থ্যের অবস্থা (এসওএইচ) এবং পাওয়ার স্টেট (এসওপি) সহ ব্যাটারির অবস্থা সঠিকভাবে অনুমান করা।এই রাজ্যের পরামিতিগুলির সঠিক অনুমান দক্ষতার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণব্যাটারির নিরাপদ ও নির্ভরযোগ্য কাজ।

SOC: ব্যাটারির অবশিষ্ট শক্তি সঠিকভাবে নিয়ন্ত্রণ করুন

SOC (State of Charge) হল ব্যাটারির চার্জের অবস্থা। এটি ব্যাটারির অবশিষ্ট শক্তি এবং মোট ক্ষমতার মধ্যে আনুপাতিক সম্পর্ককে প্রতিফলিত করে,এবং এটি স্বজ্ঞাতভাবে ব্যাটারির "ক্ষমতা মার্জিন" প্রদর্শন করে ঠিক যেমন গাড়ির জ্বালানি পরিমাপকারীনিম্নলিখিত কয়েকটি সাধারণ এসওসি অনুমান পদ্ধতি এবং তাদের বৈশিষ্ট্যঃ

• অ্যামফিবিয়া ইন্টিগ্রেশন পদ্ধতিঃSOC মান পেতে বর্তমানকে সংহত করে ব্যাটারির চার্জ এবং ডিসচার্জ পরিমাণ গণনা করুন। এই পদ্ধতিটি সহজ এবং ব্যবহার করা সহজ, তবে দীর্ঘমেয়াদী ব্যবহারের সময়,বর্তমান সেন্সরের ত্রুটি জমা হওয়ার কারণে এবং ব্যাটারির স্ব-বিসর্জনের কারণে, এসওসি অনুমানের ত্রুটি বাড়তে পারে। অতএব, অনুমানের নির্ভুলতা উন্নত করার জন্য প্রায়শই ব্যাটারিটি সম্পূর্ণরূপে চার্জ করা প্রয়োজন।
• ওপেন সার্কিট ভোল্টেজ পদ্ধতিঃব্যাটারির ওপেন সার্কিট ভোল্টেজ এবং এসওসির মধ্যে সংশ্লিষ্টতার উপর ভিত্তি করে অনুমান করুন। ব্যাটারিটি কিছু সময়ের জন্য দাঁড়িয়ে থাকার পরে,তার ওপেন সার্কিট ভোল্টেজ পরিমাপ করুন এবং বর্তমান SOC মান পেতে পূর্ব নির্ধারিত ওপেন সার্কিট ভোল্টেজ-SOC বক্ররেখা সঙ্গে এটি তুলনাএই পদ্ধতির সুবিধা হল এটির উচ্চ নির্ভুলতা রয়েছে এবং এটি ব্যাটারির স্ব-বিসর্জনের দ্বারা প্রভাবিত হয় না, তবে এটি ব্যাটারির একটি স্ট্যাটিক অবস্থায় থাকা প্রয়োজন,এবং খোলা সার্কিট ভোল্টেজ-SOC বক্ররেখা যেমন তাপমাত্রা এবং ব্যাটারি বয়স কারণগুলির কারণে পরিবর্তন হবে, তাই এই কারণগুলিকে ক্ষতিপূরণ দিতে হবে।
• কালমান ফিল্টারিং পদ্ধতিঃএটি স্টেট স্পেস মডেলের উপর ভিত্তি করে একটি পুনরাবৃত্তিমূলক অ্যালগরিদম, যা একাধিক উৎস তথ্য যেমন ব্যাটারি ভোল্টেজ, বর্তমান, তাপমাত্রা ইত্যাদি একত্রিত করতে পারে, বাস্তব সময়ে SOC অনুমান আপডেট করতে পারে,এবং পরিমাপের গোলমাল এবং মডেল ত্রুটি দমনএটি উচ্চ অনুমান নির্ভুলতা এবং শক্তিশালী বিরোধী হস্তক্ষেপ ক্ষমতা আছে, এবং বর্তমানে সবচেয়ে উন্নত SOC অনুমান পদ্ধতি এক।এই পদ্ধতির গণনার পরিমাণ তুলনামূলকভাবে বড় এবং প্রসেসর উচ্চ কর্মক্ষমতা প্রয়োজন.

এসওএইচঃ ব্যাটারির স্বাস্থ্য সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি

এসওএইচ (স্বাস্থ্যের অবস্থা) ব্যাটারির স্বাস্থ্যের অবস্থাকে উপস্থাপন করে, যা নতুন ব্যাটারির তুলনায় ব্যাটারির পারফরম্যান্সের অবনতির ডিগ্রিকে প্রতিফলিত করে।এবং এটি ব্যাটারির জীবনকাল এবং নির্ভরযোগ্যতা মূল্যায়নের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ সূচকএখানে SOH অনুমানের বেশ কয়েকটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত পদ্ধতি রয়েছেঃ

• ক্ষমতা পরীক্ষা পদ্ধতিঃব্যাটারির সম্পূর্ণ চার্জিং এবং ডিসচার্জিং চক্র সম্পন্ন করে এবং তার আসল ক্ষমতা এবং নামমাত্র ক্ষমতার অনুপাত পরিমাপ করে SOH নির্ধারণ করা হয়।এই পদ্ধতি সরাসরি ব্যাটারি ক্ষমতা attenuation প্রতিফলিত করতে পারেন, উচ্চ নির্ভুলতার সাথে, তবে ব্যাটারির গভীর চার্জিং এবং নিষ্কাশন প্রয়োজন, যা দীর্ঘ সময় নেয় এবং ব্যাটারির উপর একটি নির্দিষ্ট বয়স প্রভাব ফেলবে।এটি সাধারণত অফলাইন পরীক্ষার জন্য এবং ব্যাটারির মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত হয়.
• অভ্যন্তরীণ প্রতিরোধের পরীক্ষার পদ্ধতিঃব্যাটারির অভ্যন্তরীণ প্রতিরোধ বৃদ্ধির সাথে সাথে বৃদ্ধি পায়, তাই ব্যাটারির অভ্যন্তরীণ প্রতিরোধের পরিবর্তনগুলি পরিমাপ করে SOH অনুমান করা যেতে পারে।এই পদ্ধতিটি সহজ এবং বাস্তবায়ন করা সহজ এবং ব্যাটারির বৃদ্ধির প্রবণতাকে কিছু পরিমাণে প্রতিফলিত করতে পারেযাইহোক, SOH মূল্যায়নের জন্য শুধুমাত্র অভ্যন্তরীণ প্রতিরোধের পরিবর্তনগুলির উপর নির্ভর করা নির্দিষ্ট সীমাবদ্ধতা রয়েছে, কারণ অভ্যন্তরীণ প্রতিরোধের তাপমাত্রা এবং SOC এর মতো কারণগুলির দ্বারা প্রভাবিত হবে।
• ডেটা প্যাটার্ন সনাক্তকরণ পদ্ধতিঃমেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যেমন কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন ইত্যাদি ব্যবহার করে ব্যাটারির ইতিহাসের তথ্য এবং রিয়েল-টাইম রানিং ডেটা শিখতে এবং বিশ্লেষণ করতে।একটি ব্যাটারির স্বাস্থ্যের অবস্থা মডেল স্থাপন করুন, এবং ইনপুট বৈশিষ্ট্য তথ্য উপর ভিত্তি করে SOH পূর্বাভাস। এই পদ্ধতি উচ্চ অনুমান নির্ভুলতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা সঙ্গে, ব্যাটারি তথ্য জটিল অ-রৈখিক সম্পর্ক খনি করতে পারেন,কিন্তু প্রশিক্ষণ তথ্য এবং পেশাদারী তথ্য প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণ ক্ষমতা একটি বড় পরিমাণ প্রয়োজন.

এসওপিঃ ব্যাটারির পাওয়ার ক্ষমতা সঠিকভাবে মূল্যায়ন করুন

এসওপি (শক্তির অবস্থা) সর্বাধিক শক্তিকে বোঝায় যা একটি ব্যাটারি একটি নির্দিষ্ট মুহুর্তে নিরাপদে আউটপুট বা শোষণ করতে পারে। এটি বৈদ্যুতিক যানবাহনের মতো উচ্চ-শক্তির অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ।নিম্নলিখিত কয়েকটি এসওপি অনুমান পদ্ধতি এবং তাদের বৈশিষ্ট্য:

• ব্যাটারি মডেলের উপর ভিত্তি করে অনুমান পদ্ধতিঃব্যাটারির একটি সমতুল্য সার্কিট মডেল বা তাপীয় গতির মডেল তৈরি করে, ব্যাটারির অবস্থা সম্পর্কিত তথ্য যেমন SOC, তাপমাত্রা, বর্তমান ইত্যাদি একত্রিত করে,প্যারামিটার যেমন ব্যাটারির অভ্যন্তরীণ প্রতিরোধের, মেরুকরণ ভোল্টেজ, ইত্যাদি গণনা করা হয়, এবং এসওপি পাওয়া যায়। এই পদ্ধতি সঠিকভাবে ব্যাটারির শক্তি বৈশিষ্ট্য প্রতিফলিত করতে পারে,কিন্তু মডেল প্রতিষ্ঠা এবং প্যারামিটার সনাক্তকরণ তুলনামূলকভাবে জটিল, এবং মডেলের নির্ভুলতা এবং ব্যাটারির কম্পিউটিং ক্ষমতা প্রয়োজন।
• মেশিন লার্নিং পদ্ধতিঃমেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ব্যাটারির ঐতিহাসিক পাওয়ার ডেটা এবং সংশ্লিষ্ট অবস্থা বৈশিষ্ট্যগুলি শিখতে এবং প্রশিক্ষণ দিতে এবং এসওপি পূর্বাভাস মডেলগুলি যেমন নিউরাল নেটওয়ার্ক, সিদ্ধান্ত গাছ,ইত্যাদি. এই পদ্ধতি স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি বড় পরিমাণ ঐতিহাসিক তথ্য উপর ভিত্তি করে ব্যাটারি ক্ষমতা বৈশিষ্ট্য শিখতে পারেন, এবং শক্তিশালী অভিযোজনযোগ্যতা এবং বিরোধী হস্তক্ষেপ ক্ষমতা আছে,কিন্তু মডেল প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার সময় সঠিক তথ্য একটি বড় পরিমাণ প্রয়োজন হয়, এবং মডেলের ব্যাখ্যাযোগ্যতা তুলনামূলকভাবে দরিদ্র।

ব্যাটারির অবস্থা অনুমানের জন্য অ্যাপ্লিকেশন দৃশ্যকল্প

• বৈদ্যুতিক যানবাহন:সঠিক এসওসি অনুমান বৈদ্যুতিক গাড়ির চালকদের জন্য পর্যাপ্ত শক্তির অভাবে ড্রাইভিংয়ের বাধা এড়াতে নির্ভরযোগ্য পরিসীমা তথ্য সরবরাহ করতে পারে;SOH মূল্যায়ন ব্যাটারির সেবা জীবন পূর্বাভাস সাহায্য করে এবং অবিলম্বে ব্যবহারকারীদের ব্যাটারি রক্ষণাবেক্ষণ বা প্রতিস্থাপন করতে স্মরণ করিয়ে দেয়; এসওপি অনুমান নিশ্চিত করতে পারে যে ব্যাটারি ওভারলোড এবং ক্ষতি এড়ানোর সময় দ্রুতগতি এবং আরোহণের মতো উচ্চ-ক্ষমতার অবস্থার অধীনে যানটি স্বাভাবিকভাবে কাজ করতে পারে,গাড়ির নিরাপত্তা ও নির্ভরযোগ্যতা বাড়ানো.
• পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তি সিস্টেমঃসৌর ও বায়ু শক্তির মতো পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তির বিদ্যুৎ উৎপাদন ব্যবস্থায়,BMS এর ব্যাটারি অবস্থা সঠিক অনুমান দক্ষ ব্যবহার এবং শক্তি সঞ্চয় সিস্টেম স্থিতিশীল অপারেশন নিশ্চিত করতে পারেনব্যাটারির চার্জিং এবং ডিসচার্জিং প্রক্রিয়া যুক্তিসঙ্গতভাবে পরিচালনা করে, এসওসি এবং এসওপি অনুসারে শক্তি বিতরণ এবং সময়সূচী অনুকূল করে,পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তির ব্যবহারের হার এবং বিদ্যুৎ সরবরাহের নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করা, ব্যাটারির সেবা জীবন বাড়ানো এবং সিস্টেমের রক্ষণাবেক্ষণ খরচ কমানো।

উন্নয়ন প্রবণতা

ব্যাটারি প্রযুক্তির ক্রমাগত বিকাশ এবং ক্রমবর্ধমান অ্যাপ্লিকেশন চাহিদার সাথে সাথে, বিএমএস ব্যাটারি স্থিতি অনুমান প্রযুক্তিও ক্রমাগত উদ্ভাবন এবং উন্নতি করছে।ব্যাটারি অবস্থা অনুমান নিম্নলিখিত দিক বিকাশ হবে:

• উচ্চতর নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতাঃআরও উন্নত সেন্সর প্রযুক্তি, সিগন্যাল প্রসেসিং অ্যালগরিদম এবং ডেটা ফিউশন পদ্ধতির সাহায্যে এসওসি, এসওএইচ এবং এসওপি অনুমানের নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা আরও উন্নত হয়,অনুমানের ভুল এবং অনিশ্চয়তা হ্রাস পায়, এবং ব্যাটারিগুলির পরিমার্জিত ব্যবস্থাপনা এবং নিরাপদ অপারেশনের জন্য আরও শক্তিশালী সমর্থন।
• আরো বুদ্ধিমান অ্যালগরিদমঃকৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রযুক্তি যেমন গভীর শিক্ষা এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ব্যাটারির অবস্থা অনুমানে ব্যাপকভাবে ব্যবহার করা হবে।এটি BMS কে ব্যাটারির জটিল বৈশিষ্ট্যগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে শিখতে দেয়