بیٹری اسٹیٹ آف چارج (SOC) کا تخمینہ
عام بیٹری ماڈلز
پاور بیٹریوں کا الیکٹرو کیمیکل رد عمل پیچیدہ ہے، متعدد اور غیر یقینی عوامل سے متاثر ہوتا ہے۔ اس عمل کی ریاضیاتی ماڈلنگ ایک کثیر الشعبہ اور کثیر- فیلڈ کا مسئلہ ہے، اور ہمیشہ اکیڈمی اور صنعت دونوں کے لیے ایک کلیدی توجہ اور چیلنج رہا ہے۔ پاور بیٹری کی ان پٹ ایکسائٹیشن (لوڈ کرنٹ) اور آؤٹ پٹ مشاہدات (وولٹیج اور درجہ حرارت) پاور بیٹری مینجمنٹ سسٹم کے لیے محدود پیمائش کے پیرامیٹرز ہیں۔ پاور بیٹریوں کی بیرونی خصوصیات کو زیادہ درست طریقے سے بیان کرنے، قابل اعتماد پاور بیٹری اسٹیٹ اسٹیمیشن الگورتھم ڈیزائن کرنے، اور نئی انرجی گاڑیوں کے لیے بہترین انرجی مینجمنٹ سسٹم تیار کرنے کے لیے درست ماڈلنگ ضروری ہے۔ عام پاور بیٹری ماڈلز کو بنیادی طور پر الیکٹرو کیمیکل ماڈلز، مساوی سرکٹ ماڈلز اور مشین لرننگ ماڈلز میں تقسیم کیا جاتا ہے۔
(1) الیکٹرو کیمیکل ماڈل
1990 کی دہائی کے وسط میں، ایم. ڈوئل، ٹی ایف فلر، اور یونیورسٹی آف کیلیفورنیا، برکلے، نے ایک چھدم-دو-دو جہتی (P2D) ماڈل قائم کیا جو غیر محفوظ الیکٹروڈز اور مرتکز حلوں کے نظریہ پر مبنی تھا، جس نے مجھے الیکٹرو کیمیکل ماڈل کی ترقی کے لیے تیار کیا تھا۔ یہ ماڈل پاور بیٹری کے اندر لتیم آئنوں کی بازی اور منتقلی، فعال ذرات کی سطح پر الیکٹرو کیمیکل رد عمل، اوہم کے قانون، اور چارج کنزرویشن، دیگر الیکٹرو کیمیکل مظاہر کے درمیان درست طریقے سے بیان کرنے کے لیے جزوی تفریق مساوات اور الجبری مساوات کا ایک سلسلہ استعمال کرتا ہے۔ آج تک، زیادہ تر الیکٹرو کیمیکل ماڈل اس ماڈل سے اخذ اور تیار کیے گئے ہیں۔ ایک الیکٹرو کیمیکل ماڈل ایک پہلے اصولوں کا ماڈل ہے جو نہ صرف پاور بیٹری کی بیرونی خصوصیات بلکہ اندرونی خصوصیات کی تقسیم اور تبدیلیوں (جیسے الیکٹروڈز اور الیکٹرولائٹ میں لیتھیم آئنوں کا ارتکاز، اور رد عمل حد سے زیادہ، جس کی پیمائش کرنا مشکل ہے) کو درست طریقے سے نقل کر سکتا ہے۔ دیگر پاور بیٹری ماڈلز کے مقابلے میں، الیکٹرو کیمیکل ماڈلز پاور بیٹری کے اندر مائکروسکوپک رد عمل کو زیادہ گہرائی میں بیان کر سکتے ہیں اور زیادہ واضح جسمانی معنی رکھتے ہیں۔
P2D ماڈلز ورسٹائل اور توسیع پذیر ہیں، مختلف مادی نظاموں کے ساتھ بیٹری کی اقسام پر لاگو ہوتے ہیں، اور انہیں مزید پیچیدہ ملٹی-فیلڈ کپلنگ ماڈلز میں تیار اور بڑھایا جا سکتا ہے۔ لہذا، P2D ماڈل بیٹری ماڈلنگ میں ایک ناقابل تلافی کردار ادا کرتے ہیں۔ تاہم، ان میں پیچیدہ جزوی تفریق مساوات اور متعدد الیکٹرو کیمیکل پیرامیٹرز ہوتے ہیں، جو بیٹری مینجمنٹ سسٹم (BMS) کی کمپیوٹیشنل صلاحیتوں پر اعلیٰ مطالبات کرتے ہیں۔ فی الحال، P2D ماڈلز کو حل کرنے میں بنیادی طور پر عددی طریقے استعمال کیے جاتے ہیں، جیسے محدود فرق کا طریقہ، محدود عنصر کا طریقہ، اور محدود حجم کا طریقہ۔
(2) مساوی سرکٹ ماڈل
مساوی سرکٹ ماڈل پاور بیٹری کی بیرونی خصوصیات کو بیان کرنے کے لیے سرکٹ نیٹ ورک بنانے کے لیے روایتی سرکٹ عناصر جیسے ریزسٹرس، کیپسیٹرز، اور مستقل وولٹیج کے ذرائع کا استعمال کرتا ہے۔ یہ ماڈل پاور بیٹری کی تھرموڈینامک توازن الیکٹرو موٹیو فورس کی نمائندگی کرنے کے لیے وولٹیج کا ذریعہ اور پاور بیٹری کی متحرک خصوصیات کو بیان کرنے کے لیے ایک RC نیٹ ورک کا استعمال کرتا ہے۔ مساوی سرکٹ ماڈل پاور بیٹری کی مختلف آپریٹنگ ریاستوں پر اچھی طرح سے لاگو ہوتا ہے، اور ماڈل کے ریاستی مساوات کو اخذ کیا جا سکتا ہے، تجزیہ اور اطلاق کی سہولت فراہم کرتا ہے۔ مساوی سرکٹ ماڈل کو نئی توانائی کی گاڑیوں کی ماڈلنگ اور نقلی تحقیق اور ماڈل-بی ایم ایس میں بڑے پیمانے پر استعمال کیا گیا ہے۔ شکل 7-27 n RC نیٹ ورک ڈھانچے پر مشتمل پاور بیٹری کا ایک عام مساوی سرکٹ ماڈل دکھاتا ہے، جسے n-RC ماڈل کہا جاتا ہے۔ یہ ماڈل تین حصوں پر مشتمل ہے:
1) وولٹیج کا ماخذ: پاور بیٹری کے کھلے-سرکٹ وولٹیج کو $U_{oc}$ سے ظاہر کیا جاتا ہے۔
2) اوہمک اندرونی مزاحمت: پاور بیٹری الیکٹروڈ مواد، الیکٹرولائٹ، آئسولیشن ریزسٹر، اور مختلف اجزاء کی رابطہ مزاحمت کو $R_o$ سے ظاہر کیا جاتا ہے۔
3) RC نیٹ ورک: پاور بیٹری کی متحرک خصوصیات، بشمول پولرائزیشن کی خصوصیات اور پھیلاؤ کے اثرات، کو پولرائزیشن ریزسٹنس $R_p$ اور پولرائزیشن کیپیسیٹینس $C_p$، جہاں $i=0, ..., n_s$ سے بیان کیا گیا ہے۔
شکل 7-27 میں، اپ پاور بیٹری کے پولرائزیشن وولٹیج کی نمائندگی کرتا ہے۔
کرچوف کے وولٹیج قانون اور موجودہ قانون، اور کپیسیٹر وولٹیج کی تبدیلی اور کرنٹ کے درمیان تعلق کی بنیاد پر، سرکٹ ماڈل کی حالت-خلائی مساوات کو اس طرح ظاہر کیا جا سکتا ہے:
عام طور پر استعمال ہونے والے پاور بیٹری کے مساوی سرکٹ ماڈل جیسے کہ رنٹ ماڈل، تھیونین ماڈل، اور ڈوئل پولرائزیشن (DP) ماڈل n-RC مساوی سرکٹ ماڈل کے خاص معاملات ہیں جب بالترتیب n=0، n=1، اور n=2، اور پاور بیٹ مینجمنٹ اور پاور سٹیٹ مینجمنٹ میں بڑے پیمانے پر استعمال کیے گئے ہیں۔
(3) مشین لرننگ ماڈلز
مشین لرننگ ماڈلز کو بیٹری کی اندرونی ساخت اور مخصوص رد عمل کے طریقہ کار کے علم کی ضرورت نہیں ہوتی ہے۔ انہیں صرف بیٹری کا تاریخی آپریٹنگ ڈیٹا (موجودہ، وولٹیج، درجہ حرارت، وغیرہ) حاصل کرنے کی ضرورت ہے۔ بنیادی طور پر، وہ ڈیٹا-سے چلنے والے طریقوں کے ذریعے متغیر کے درمیان نان لائنر میپنگ فنکشنز قائم کرتے ہیں۔ اس قسم کے ماڈل کا بنیادی فائدہ بیٹری کی مختلف اقسام پر اس کا اطلاق، اس کی اچھی استعداد، اور بیٹری کے رویے کی غیر خطی خصوصیات کو مکمل طور پر نقل کرنے کی صلاحیت ہے۔
پاور بیٹری مینجمنٹ اور کنٹرول کے شعبے میں، مشین لرننگ کے جو طریقے استعمال کیے جاتے ہیں ان میں بنیادی طور پر فزی لاجک، نیورل نیٹ ورکس، سپورٹ ویکٹر مشینیں اور ان کے مشترکہ الگورتھم شامل ہیں۔ مارچ 2016 میں، Go ورلڈ چیمپیئن Lee Sedol کے خلاف AlphaGo کی فتح نے گہری سیکھنے میں نئی جان ڈالی، تحقیق اور اطلاق کی ایک نئی لہر کو متحرک کیا، جس کا اطلاق بیٹری کے انتظام پر بھی کیا گیا ہے۔ تربیت کے لیے کافی بیٹری ڈیٹا کے ساتھ، اس قسم کا ماڈل اچھی پیشن گوئی کی کارکردگی حاصل کر سکتا ہے۔ تاہم، اس ماڈل میں جسمانی معنی کی کمی ہے، ناقابل تشریح ہے، اور اس کی کارکردگی تربیتی ڈیٹا کی مقدار اور معیار سے بہت زیادہ متاثر ہوتی ہے، جس سے بیٹری مینجمنٹ سسٹم پر لاگو ہونے پر اس کی وشوسنییتا اور مضبوطی کی ضمانت دینا مشکل ہو جاتا ہے۔
