自動テストの複雑さを軽減: PXB 電源を使用した EV バッテリー性能テスト

測定データを記録し、テスト機器を制御するために、自動テスト用の LabVIEW や PyVISA/Python などのソフトウェアを実行するには、大掛かりで高価なセットアップが必要になる場合があります。 ただし、EV バッテリーのテストでは、これらのセットアップの複雑さが大幅に増加する可能性があります。 自動車の検証テストは、バッテリーサイクラー、測定/記録デバイス、大型環境チャンバー、冷却システムを使用する大規模で費用のかかる作業となる場合があります。 このインフラストラクチャは、車両の耐用期間中に生じるさまざまな環境的、機械的、および電気的負担にもかかわらず、自動車機器が正常に動作できることを保証するために必要です。

EV のバッテリー性能テストは、CC および CV 充電プロファイルを使用した従来のバッテリー テストとは異なります。 これらのテストでは、たとえば、パワーコンバーターからの高調波がEVパワートレインに及ぼす影響、そして最終的にはバッテリーの充放電が考慮されます。 これらのテストでは、バッテリーの過渡応答特性も考慮する必要があり、バッテリーを充電するにはより現実的な動的プロファイルが必要です。 このテスト中に、ソフトウェアをあまり複雑にすることなく、これらの波形を簡単にシーケンスして出力できる電源があると便利です。 菊水 PXB 電源は、Web サーバーを内蔵しており、ボタンをクリックするだけで簡単にシーケンスを実行し、テスト波形を出力できます。 内部データロガーはすべての測定値を記録できるため、ユーザーはバッテリーのパフォーマンスを分析できます。 この記事では、さまざまなバッテリ サイクル テストと、複雑なテストでも PXB 電源を使用して簡単に実行できる方法について説明します。

多くの場合、リチウム イオン (Li-ion) バッテリーが EV のバッテリーとして選ばれますが、これらのバッテリーはカレンダー劣化と周期劣化の両方に悩まされます。 カレンダーも主に温度とバッテリーの充電状態 (SoC) に依存します。 SoC は、それ自体に対するバッテリーの充電レベルであり、通常はパーセンテージで表されます。 他の老化メカニズムは、充電および駆動動作によって発生します。後者には動的な負荷プロファイルが必要です。

バッテリーサイクルテストでは、エネルギー貯蔵可能性に達するまでバッテリーを繰り返し充電し、放電する必要があります。 これらの信頼性テストには、数か月にわたる継続的なサイクルが必要になる場合があるため、コストがかかり、エネルギーを大量に消費します。 すべての放電エネルギーは、多くの場合、対流冷却 (液体または強制空気) 抵抗負荷バンクを介して放散されます。 SoC、温度、容量、放電深度 (DoD) などのさまざまなパラメータが、サイクルごとに、または各テスト中のさまざまな所定の時点で測定されます。 充電方法は、定電流 (CC)、定電圧 (CV)、定電力 (CP)、およびハイブリッド CC-CV 充電方法のいずれかで異なります。 さまざまなリチウムイオン技術に対して実行されたさまざまなテストのアイデアとその公開されているデータセットは、ここでご覧いただけます。 よく使用されるハイブリッド CC-CV 手法は、次のとおりです。図1 。 バッテリは、バッテリがあらかじめ設定された電圧レベル (Uch) に達するように定電流 (Ich) で充電されます。 その後、Uch は一定に保たれますが、充電電流は徐々に減少します。 充電電流がカットオフ レベル (Iend) を下回ると、充電プロセスは停止します。カットオフ レベル (Iend) は通常、定格電流の 3% 未満です [1]。

菊水 PXB 電源は、CC、CV、CP、および CC-CV 充電を実行して、さまざまなバッテリ トポロジの定常状態の動作と寿命性能を分析できます。 負荷のインピーダンスと、電圧設定を電源の電流設定で割った値 (V/I=R) との関係に応じて、オーバーシュートが発生する可能性があることに注意してください。 電池接続時にCCモード優先に設定することでオーバーシュートを防ぐことができます。 試験条件や負荷仕様に応じて、必要な電源の応答速度を最適化できます（図2）。

双方向電源はオンサイト回生機能も提供し、バッテリーサイクルテスト用のソースとシンクの両方を提供します。 テスト対象のバッテリーからユニットに電力が回生されると、負荷電力は再利用可能な電力に変換され、AC ラインに回生され、負荷バンクで余分なエネルギーを無駄にするのではなく、隣接するラックや近くのテスト機器に電力を供給できる可能性があります。