[論文レビュー] Implementation of an Improved Coulomb-Counting Algorithm Based on a Piecewise SOC-OCV Relationship for SOC Estimation of Li-IonBattery

Ines Baccouche, Sabeur Jemmali+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 27, 2018

Advanced Battery Technologies Research参考文献 30被引用数 18

ひとこと要約

本稿では、累積誤差を低減するために、分段線形のSOC-OCV関係を用いた改良型クーロンカウンティングアルゴリズムを提示している。オープン・サーキット・ボルテージ（OCV）を用いて定期的にバッテリーキャパシティを再キャリブレーションすることで、PIC18F MCUプラットフォーム上でのSOC推定精度が2%未満に達し、組み込みマルチメディアシステムにおける信頼性が顕著に向上する。

ABSTRACT

Considering the expanding useofembedded devices equipped with rechargeable batteries, especially Li-ionbatteries that have higher power and energy density, the battery management systemis becomingincreasingly important. Infact, theestimationaccuracy of the amount of the remaining charges is critical as it affects the device operational autonomy.Therefore, the battery State-Of-Charge (SOC) is defined to indicate its estimated available charge. In this paper, a solution isproposed for Li-ion battery SOC estimation based on an enhanced Coulomb-counting algorithm to be implemented formultimedia applications.However,the Coulomb-counting algorithm suffers from cumulative errors due to the initial SOC andtheerrors ofmeasurements uncertainties,thereforeto overcome these limitations,we use the Open-CircuitVoltage (OCV),thushavinga piecewise linear SOC-OCV relationship andperformingperiodic re-calibration of the battery capacity. Thissolutionis implementedand validated on a hardware platform based onthePIC18F MCU family. The measured resultsarecorrelated withthetheoretical ones; they have shown a reliable estimation since accuracy is less than 2%.

研究の動機と目的

• 従来のクーロンカウンティング法における初期SOCの不確実性および測定ノイズによる累積誤差を是正すること。
• 高エネルギー密度および高パワー密度を示す組み込みマルチメディアデバイス向けに、リチウムイオン電池のSOC推定精度を向上させること。
• 定期的な再キャリブレーションを可能にする分段線形SOC-OCV関係を用いた、リアルタイムかつハードウェア互換性のあるソリューションを実装すること。
• 低コストでリソース制約のあるマイコンプラットフォーム（PIC18F MCU）上でアルゴリズムを検証すること。
• ポータブルエレクトロニクスシステムにおける信頼性の高いバッテリーマネージメントに適した高精度な推定を達成すること。

提案手法

• 提案手法は、非線形なSOC-OCV関係を分段線形近似することで、SOC推定の精度を向上させる。
• 実時間でのクーロンカウンティングと、測定されたオープン・サーキット・ボルテージ（OCV）を用いた定期的再キャリブレーションを統合し、累積誤差を補正する。
• 電流を時間積分することで現在のSOCを推定し、OCVから導出された基準SOC値に基づいて補正を行う。
• システムは定期的またはOCVが安定した時点で再キャリブレーションを実行し、実験的OCV-SOCデータから導出したルックアップテーブルを用いる。
• 実装はPIC18Fマイコン上に展開され、組み込みおよび低消費電力アプリケーションとの互換性を確保する。
• ハードウェアレベルのADCサンプリングとリアルタイム処理を活用することで、動的負荷条件下でも精度を維持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リチウムイオン電池のクーロンカウンティングベースのSOC推定における累積誤差を、どのように効果的に低減できるか？
• RQ2 標準的な線形近似と比較して、分段線形SOC-OCV関係を用いることで、SOC推定精度はどの程度向上するか？
• RQ3 低コストマイコンプラットフォーム上で、定期的なOCVベースの再キャリブレーションがSOC推定のドリフトを顕著に低減できるか？
• RQ4 実世界の組み込みハードウェアにおける、提案アルゴリズムの達成可能な推定精度はどの程度か？
• RQ5 実用応用において、温度変動および負荷変動の異なる条件下で、アルゴリズムはどのように動作するか？

主な発見

• 提案アルゴリズムは、2%未満の誤差でSOC推定精度を達成し、従来のクーロンカウンティング法に比べ顕著に向上した。
• 分段線形SOC-OCV関係の使用により、OCVとSOC間のより正確なマッピングが可能になり、非線形誤差が低減された。
• OCVに基づく定期的再キャリブレーションにより、クーロンカウンティングプロセスにおける累積積分ドリフトが効果的に補正された。
• アルゴリズムはPIC18F MCU上で正常に実装・検証され、組み込みシステムにおけるリアルタイム実行可能性が示された。
• 測定結果は理論的予測とよく一致しており、手法の信頼性およびロバストネスが確認された。
• ハードウェア実装は、ポータブルマルチメディアデバイスおよびバッテリ駆動デバイスへの展開に強く有望であることが示された。