Residual Capacity Estimation Method Based on Neural Network for Lead-Acid Battery Student Ding-Li Lin Advisor Kuen-Der Wu A Thesis Submitted to Instit
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1 Residual Capacity Estimation Method Based on Neural Network for Lead-Acid Battery
2 Residual Capacity Estimation Method Based on Neural Network for Lead-Acid Battery Student Ding-Li Lin Advisor Kuen-Der Wu A Thesis Submitted to Institute of Electrical Engineering National Kaohsiung University of Applied Sciences in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Science in Electrical Engineering June 2007 Kaohsiung, Taiwan, Republic of China
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5 i
6 Residual Capacity Estimation Method Based on Neural Network for Lead-Acid Battery Student Ding-Li Lin Advisor Kuen-Der Wu Institute of Electrical Engineering National Kaohsiung University of Applied Sciences ABSTRACT Lead-acid battery is widely used in uninterruptible power supply system and electrical vehicle. The reliability of the supplied power system can be improved if the capacity of lead-acid battery can be predicted. The construction, material, conditions and circumstances will affect the capacity of battery. Hence, it is very difficult to predict the residual capacity of battery. The conventional battery residual capacity was estimated via measuring the battery discharging current and battery discharging time. This has the disadvantages of danger, wasting labor resources and low reliability. In this paper, the battery residual capacity estimation will be done by measuring the battery voltage and current via computer, and then analyzing via the neural network. Finally, the experiments will be carried out to verify the accuracy of the developed neural network model. This work can be improved the accuracy in estimating the residual capacity of battery. Keywords: Lead-acid battery, residual capacity, neural network ii
7 iii
8 ... Abstract CELL iv
9 v
10 4-1 A A B B C C A C A B C A B C D vi
11 VB VB A B C A B C A B C A...66 vii
12 5-9 B C A B C A B A B C D D D D...75 viii
13 Pb PbO 2 PbSO 4 H 2 O H 2 SO 4 O 2 H + e - V b I b V oc R C N ix
14 [1-3] 1
15 [4-15] 2
16 [16] 2-1 [16] soma dendrite axon neurotransmitter [16] 2-1 [16] 3
17 2.2 (artificial neural network),,, [17], Mapping Pattern Recognition [16] Hopfield [16] 2.3 4
18 [16] [16] (1) (2) (1) -- (2) (3) [16] 5
19 2.3.3 [16] 2-2 n X1 X2 Xn Wi x1 w1 x2 w2 wn f Y xn 2-2 Wi Y f n Y = f X i W i 2-1 i S Sigmoid TanH Signum 6
20 1. (Linear Transfer Function) f(a) +1 0 a f(a) = a -1 (2-2) 2. (Hard-Limit Transfer Function) f(a) +1 0 a f(a) = 0, a 0 1, a >
21 3. (Log-Sigmoid Transfer Function ) f(a) a 1 f(a) = 1+ e ( a) (tangent-sigmoid Transfer Function ) f(a) +1 0 a f(a) = e ( a) e ( a) e ( a) + e ( a) (hardlim) (logsig) [0,1] (tansig) [-1,1] (purelin) [-, ] (logsig) (tansig) Back-Propagation neural network 2-3 [34] 8
22 2-2 f a =a input layer Hidden layer output layer Bh (h=1...6) Wi (i =1;=1...6) W (k=1...6) Bo 2-3 [18] n n -1 A n-1 n = f( net ) 2-6 f = 9
23 net n-1 = = Wi Ai θ 2-7 n - i ( ) 2 - A ) E = (1/2) (T 2-8 T = Wi = Steepest Descent W i E = -η 2-9 W i W i n -1 i n η = learning rate E W i chain rule E W i E = net n net W n i E W i = E n A n A net n net W n i
24 n -1 i 1 n k k k i i n A ) - A W ( W W net = = θ ) (net f ) f(net net net A n ' n n n n = = 2-12 n E A ( ) n 2-8 ) A - -(T ] ) A - (T ) 2 1 [( A net E n k k 2 n k k n n = = 2-13 ( ) n = + + n 1 n k k 1 n k n A net net E A E i i k n-1 i ik n n 1 n k W ) - W A ( A A net = = + θ 2-15 n k n k - net E δ = = k k 1 n k n W - A E δ 2-17 i E W ( ) i W
25 E n n = -(T -A ) f(net ) A W i n-1 i E W i = -δ A 2-19 n n -1 i n n δ (T - Y ) f (net ) 2-20 ( ) W i E W i = [- n 1 ' n n-1 k Wk ] f (net ) δ + A 2-21 k E W i = -δ A 2-22 n n -1 i k k n n 1 ' n δ = [ δ W ] f (net ) 2-23 k W E W i i E W i = -δ A 2-24 n n-1 i A = n-1 i W i δ n-1 i = W i 12
26 W n δ = (T - Y ) f (net i n δ = n 1 δ + k k n W ) k f(net n ) W i = η δ A 2-26 n n -1 i (sigmoid function) f ' (net 1 ) = -net e f ' (net ) = f(net ) [1 - f(net )] n δ W n δ = (T - Y ) Y (1- Y ) i n δ = n 1 δ + k k W k H (1- H ) Y = H = n θ = η δ 13
27 (learning cycle) 1 M N P P ( - ) T Y P = 2-32 M N p = T P 2 p Y M = P = N = 2 /
28 [4] Lead acid Ni-Cd Ni-MH Li-ion 15
29 Sealed Lead-Acid Battery Flooded Lead-Acid Battery [6] 3-2 [19-20] 16
30 3-2 [5-7,19-20] PbO Pb 17
31 3-2 " " 18
32 3.1.2 PbO 2 Pb PbO 2 PbSO 4 [5-6] [5,20] Positive 2H 2 O O 2 + 4H + + 4e Total reaction at negative O 2 + 4H + + 4e - 2H 2 O
33 3.1.3 CELL Cell Cell 1.2 Cell 4 Cell Cells Cells Cell Cell Cell 12 2 Cells Cell Cell Cell Cell [4,6-7,19]
34 1. [21] 3-3 V oc + I b V b VOC [21] 3-4 V oc R i + I b R i V b V OC [21] 3-5 V oc R 2 R 1 C RC 21
35 I b C R 2 + R 1 V b - Z th + - V OC [22] 3-6 R p V oc I b R 2 R 3 + I p R1 C 1 C 2 C 3 V b R p + - V OC
36 % 60% Standby or Float Cycle UPS 1 [5] Charger Floating Charge per cell VPC 25 23
37 [5] Depth of Discharge DOD 0.25C 25 80%DOD %DOD 400 [5-7,16,23]
38
39 3mV 1 3mV mV 1 4mV[5] Amper Hour AH = A H End of Discharge Voltage EODV AH EODV
40 Equalization 2 [1]
41 Battery Voltage Equalization BVE 3-7 DC 110V DC 13.75V YUASA NP7-12 [4] DC 13.65V±0.15V 3-7 [2-3] - DC 110V V 13.78V 13.79V 13.77V 13.76V 14.53V 13.77V 13.75V
42 [2] [2] 3-8 [2] [2] 1 + ICE ICE: Individual Cell Equalizer 2 + Control signal N + ICE
43 3.2.6 Freshening Charge 1 [5] Self-Discharge PbO 2 PbSO 4 30
44 2 [5] OCV Cell 2.00 VPC 3.3 CV CC CC CV CP 31
45 (Float charging) [5,21-24] [5,24-27] 32
46 YUASA NP7-12 7AH 7 1C C [5,24-27]
47 [24-27] 34
48 [11-15] Pb PbO 2 PbSO 4 35
49 3.4.2 Coup De Fouet 3-13 Plateau voltage Trough voltage [10] Plateau Voltage Trough Voltage
50 [7,9] [5,9] [9] 37
51 3.4.6 AH [6,8] AH I t I t AH I t AH AH = AH AH AH 38
52 [30,31] 4.1 Q [28] AH = Q Total n I(n) duty cycle δ (n) n [28] Q(n) = I(n) δ (n) I n= m n= 1 n= m Q = Q(n) = I(n) δ (n) Total n= 1 AH - t n+1 AH t AH(n + 1) = I(n + 1) δ (n + 1) 3600 = I(n + 1) δ (n + 1) k AH(residual) = Q Total ± AH(n + 1) Total 39
53 [28] [29] [30,31] 4.2 [31] AH [31] YUASA NP
54 YUASA NP7-12 7AH A A 10.5V [33] AH 7AH 7AH = = C 5C 3.5A 35A MATLAB y1 = 4.3e x x x x x
55 3 2 y2 = x x x x y y 3 = y 1 + y
56 A 0.05C 5C A 1. [17] Back-Propagation MATLAB Levenberg-Marquardt 2. A input layer (Learning rate) 0 1 (hidden layer) (tansig) , (purelin)
57 YUASA NP7-12 DC Electronic Load Visual Basic MATLAB [17] 4-2 a b c (MODE) (CC) (LOAD) 9.6V 80 [4] YUASA NP V V
58 VB PC COM1 COM2 BMS 1 RS RS-232 DC ELECTRONIC LOAD CH1 CH2 CH3 CH4 CH5 CH6 CH7 CH8 COM CC - + Battery V A CT MODE LOAD PRES DC Input < 9.6V?
59 4.4.1 BMS Visual Basic RS-232 BMS VB BMS VB 4-5 VB 4-4 VB 46
60 AH < 9.6V? 4-5 VB A AH C C ~
61 4-1 A CAhh:mm:ssHourAH :04: :06: :07: :09: :11: :15: :19: :28: :45: :49: :41: ~-1 [31] 3.5C~4C 4-3 B AH A B [31] 4-4 [31] 9 +3 ~-6 48
62 4-2 A C C AH A AH A C [31] 4-6 [31] ~-3 [31] 49
63 4-3 B CAhh:mm:ssHourAH :04: :06: :07: :09: :11: :15: :21: :30: :47: :54: :54: B C (4-4 )
64 4-5 C CAhh:mm:ssHourAH :04: :05: :06: :08: :10: :13: :17: :24: :42: :39: :53: C C (4-4 ) ( )
65 4-7 A C C A B [31] [31] C [31] A 4-2 A 4-2 A B 4-2 B 4-2 B
66 4-8 C 4-2 C 4-2 C A 53
67 4-7 B 4-8 C 54
68 没 [32] V 0.7A 0.1C YUASA NP A 9.6V YUASA NP V V 7AH [31,33] [32] 55
69 VB 5.2 A B C D 5-1 [31] 56
70 mode mode mode
71 5.2.1 ( I ) (V) ( Iincrement ) ( T ) Yes I = In No (Tn) = C / In = * (Td) = T Tn = Td * ( In I ) = + <9.6V No Yes
72 A( ) = * 3. In 4. Tn 5. T Tn Td 6. = * 7. = V 59
73 mode 1 A B C ~ ~ ~+15.5 =
74 5-2 A 5-3 B 61
75 5-4 C 5-5 A 62
76 5-6 B 5-7 C 63
77 5-2 A A B B C C
78 mode 2 A B C A B C ~ ~ ~+17 65
79 5-8 A 5-9 B 66
80 5-10 C 5-11 A 67
81 5-12 B 5-13 C 68
82 5-14 A 5-15 B 69
83 5-17 A 5-18 B 70
84 5-19 C 5-5 A A AH AH AH
85 5-6 B AH AH C AH AH AH mode 1 D D D ~ ~+73 72
86 +37.5 ~ D 73
87 5-21 D 5-22 D 74
88 5-23 D 5-8 D AH AH AH
89 ± (%) (%) (%) mode ~+54-11~ ~+2 mode ~ ~ ~+1 mode ~ ~ ~
90 Neural network ±
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