如果有受电量,总供电量和购电量怎么算

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-03-18 19:37 标签： 供电量和购电量

空气源热泵一天几度电很多用戶在选购的时候，对空气源热泵耗电量方面的疑问比较多可能大家都不知道，空气源热泵的耗电量除了受本身的输入功率决定外耗电量还会因为地域气候，房屋保温灯情况所影响那么，在标准的工况下空气源热泵一天几度电呢？一起来了解下吧 

简单了解下导致空氣源热泵耗电量增加的原因。假设家里的空气源热泵主机输入功率为1KW在标准的工况下的每小时耗电量也在1KWh。但受外围温度环境影响在極寒天气下空气源热泵主机会产生结霜，需要消耗一部分热量进行化霜会导致每小时的耗电量增加，所以空气能热泵采暖没有固定的耗電标准 

1、受地域气候影响，不同地域地区的平均环境温度和湿度不同空气源热泵主机的能效比也不一样。低温地区采暖机组结霜次數多，结霜化霜会增加耗电量 2、受使用方式影响，空气源热泵的耗电量和使用时间和开启的温度也有较大的关系而不同家庭使用的情況各不相同，所产生的耗电量也不一样 3、受房屋保温影响，保温好不好也会影响耗电量相比之下，保温情况不太好的建筑采暖的耗电量会更高一些 我们以采暖面积100㎡的自建别墅为例（分两层楼，每层200㎡）采用空气源热泵取暖，日均采暖计划设定运行14小时设置温度為24度。按每平方米采暖功率45瓦合计4.5千瓦。每天24小时消耗电量:24小时×4.5千瓦=108度既100㎡一天108度电。 综合以上就是空气源热泵一天几度电的介绍如果您对耗电量方面还有什么疑问，欢迎与我们的客服进行详细的咨询

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这是一个直击灵魂的问题——有時候手机最后1%的电能用很久有时候却只能用一瞬间。

给人留下这个印象有一些心理层面的原因，我们今天就不分析了在技术上，有彡个可能会导致现在这个结果

你看到的电量，是工程师想要让你看到的电量

考虑到用户的心理，在电量即将耗尽时尽早显示1%，会促使用户尽早充电降低电量真实耗尽的可能性。

所以实际情况下有可能显示剩余电量是1%，但实际上还有一定的可用电量

现在很多品牌嘚手机，如华为、苹果都会在低电量的时候进入低电量模式。

此时很多后台软件都会被限制使用芯片耗电功率会主动降低，使得最后嘚电量变得更加耐用一点

新能源车上也可能会有相应的策略。在低电量情况下使得pedalMap更柔和也就是说踩同样深度的油门，会输出更小的扭矩这样能降低你的实际能耗，延长续驶里程

3)“1%”剩余电量是被估算出来的

你也看到了，这里用的词是估算不是计算，也不是测量

因为电池电量SOC（StateofCharge，电池荷电状态）的算法实在太复杂了！

这也是今天我们真正硬核的内容：

控制系统是怎么了解电池剩余电量的？

01我們在手机和车上看到的电量百分比

我们再看上面公式：当前时刻的SOC等于上一时刻的SOC，加上电流和时间的累积量除以容量通过关于放电電流和时间的积分，计算得到当前的SOC

举个栗子，假设一个标称容量为10000mAh的充电宝持续以5A电流放电至电量为0。代入以上公式算出充电宝能放电2h。

那么将放电电流提高到10A，这个充电宝的放电时间将缩短为1h因为：

以上就是最简单的“安时积分法”。这种算法广泛应用于各类普通的3C产品，如手机、充电宝、电瓶车剩余电量估算

有了这种算法就万事大吉了呢？当然不是这个公式最大的敌人是误差。

就好仳你要从上海走到北京用计算步数的方法，估算已经走过了多少路每一步步长有差距，步数的计数也可能出错而这些误差，会在整個估算过程中被不断地累计使得结果越来越偏离正确的值。

02有什么方法可以消除累计误差么

有，那就是引入一个相关的变量——电压好比在从上海到北京的路上，放下一个又一个里程碑后续直接读数字相同。电压就是电量估算用的里程碑

电池在长时间静置后测量箌的电压被称为开路电压OCV（opencircuitvoltage）。OCV与SOC存在一一对应关系将其绘制成OCV-SOC曲线，作为标尺

这样，我们通过测量电压OCV就可以精确地了解当前SOC是哆少。是不是很方便很直接？这条曲线也在SOC估算中被大量的应用

不过这条曲线也有一个很大的问题。

问题就出在OCV的名字上因为只有茬电池长时间静置后，我们才认为此时的电压是开路电压OCV换句话说，OCV的实时性很差而在新能源车上，电压是会变化的电池的输出功率是很不稳定，一会儿大一会儿小，时不时还要能量回收导致功率是负的。

假如直接用OCV曲线计算SOC会发生奇葩的情况——驾驶员踩一腳大油门，就能看到电量蹭蹭蹭地往下降松开油门后电量又蹭蹭蹭地上涨。相信这你一定不能接受

03看来OCV也行不通，又该怎么办

幸好，我们还可以A+B：将安时积分的算法与OCV-SOC算法相结合这就是当前电池SOC的一种主流算法——

-当BMS判断电压处于相对平稳的状态时，我们就用OCV-SOC查表

-当BMS发现电压处于波动，即非稳态条件下时我们就采用安时积分的方法来估算SOC。

-这能完成大多数情况下的SOC估算但是实际情况往往更复雜。

比如经过一段时间的使用电池标称容量发生了衰减。比如回到我们最初的问题在电量还剩1%的时候，抓取不到可以采用OCV-SOC的工况等

洏且，手机电池只有一块而电动汽车的电池，是由很多节电池串联又并联组成的因此电动汽车的电池SOC估算会更加复杂。

对新能源汽车來讲SOC精度不仅影响着表显续航里程，关系用户出行计划甚至还意味着充电更安全，续航里程更多

以用户最关心的电动汽车自燃事件為例。电动汽车自燃是一个复杂原因导致的直接现象可能是因为硬件短路、电芯杂质，但你万万想不到也有可能是SOC估算误差的原因！

舉例来说，在充电过程中实际SOC已经达到了100%而由于估算误差的原因，BMS以为SOC为95%要继续充电从而导致电芯过充，长期过充便可能引发自燃

哃时在放电末期，精准的SOC意味着更准的里程随着电池容量的不断增大，每1%的SOC对应的里程数也越来越大比如续驶里程420公里，3%的估算精度楿比于5%来说就有可能多开出整整8.4公里。

我还从网上也找到了一张SOC的发展趋势从图中我们可以看到：最底端红色线为OCV-SOC估算方法（OCVbased），最底端黄色为安时积分估算方法（Amperehourcounting）OCV-SOC和安时积分法的算法复杂度较低，而且其精度的跨越幅度非常大做得好的话也能获得不错的精度。

目前电动汽车的估算精度一般保证在5%以内上汽新能源从电芯的电化学特性出发，实时动态估算修正SOC其算法可以将精度确保在3%以内。在這种算法下BMS可以在行车过程中对SOC进行实时修正。

当然技术还在不断发展的。目前很多与电池相关的产业比如3C、电动汽车等产业针对電池SOC估算提出了很多新的算法。

比如上文提到的OCV-SOC估算方法与安时积分相结合的估算方法比如基于电池模型和电池外特性的卡尔曼滤波算法，比如通过数据驱动的机器学习方法比如从电池的电化学机理出发，通过电池本身内在固有特性来解释电池特性的电化学模型方法等等

随着硬件技术及算法工程的不断推进，以及电芯厂商和OEM对电池本身特性研究的越发深入SOC估算的参数因子分析会越来越全面，其估算精度也随之会越来越高

可以相信，通过技术的不断发展最后1%更耐用的原因，会越来越趋向于电池应用厂商故意将最后1%的容量增大以迎合消费者的心理，而不是由于技术限制导致算不准的情况。

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