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有關(guān)鋰電池健康狀態(tài)的預(yù)測

鉅大鋰電  |  點擊量:0  |  2019年03月05日  

當(dāng)電動汽車中鋰電池組的荷電能力降低到原有容量80%左右時,不再適合繼續(xù)在汽車中使用,若將這些鋰電池報廢進(jìn)行回收處理,未能實現(xiàn)物盡其用,將造成極大的資源浪費。從電動汽車退役下來的鋰電池脫離了電池管理系統(tǒng),處于離線狀態(tài),且各單體電池健康狀態(tài)存在差異,在無法獲取歷史數(shù)據(jù)的狀態(tài)下,需要研究適用于梯次利用鋰電池的健康狀態(tài)離線預(yù)測方法。

02研究(項目)背景

鋰電池健康狀態(tài)(SOH)的主要判斷依據(jù)是當(dāng)前靜態(tài)容量,因其測試過程耗時長、測試條件要求高、測試環(huán)境特殊,通常在實驗室中完成,不適用于工程實現(xiàn)。實現(xiàn)離線狀態(tài)下鋰電池SOH預(yù)測,除了建立必要的壽命模型,還需一套合理的測試方法和評價方法。然而,有些健康特征無法在短時間內(nèi)無法得到。因此,考慮工程可實現(xiàn)性,若大批量電池組待測時,測試時間越短越好。

03論文所解決的問題及意義

本文針對退役鋰電池處于離線狀態(tài)且單體電池之間存在性能差異等問題,以鋰電池歐姆內(nèi)阻為研究對象,設(shè)計了適用于梯次利用鋰電池性能測試工況,基于鋰電池一階RC等效電路模型,研究了基于增量式自回歸模型(I-ARX)的健康特征數(shù)據(jù)提取方法,以此構(gòu)建了均值內(nèi)阻、最小內(nèi)阻和內(nèi)阻-荷電狀態(tài)(SOC)三種健康因子,建立了健康壽命模型,提出了基于多模型數(shù)據(jù)融合技術(shù)的鋰電池SOH預(yù)測方法。

04論文方法及創(chuàng)新點

本文以歐姆內(nèi)阻為健康因子,提出采用恒流放電間歇法測試鋰電池動態(tài)內(nèi)阻,進(jìn)而研究了歐姆內(nèi)阻辨識方法和健康特征數(shù)據(jù)的提取方法。在處理內(nèi)阻測試數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn),所得到內(nèi)阻-SOC曲線表現(xiàn)出二次曲線特性,且曲線斜率與鋰電池SOH有關(guān),如圖1所示。

圖1鋰電池內(nèi)阻-SOC曲線

本文設(shè)計了鋰電池健康壽命測試實驗,直接尋求所辨識歐姆內(nèi)阻與SOH之間的關(guān)系。在不同SOH狀態(tài)下,分別在四種不同環(huán)境溫度(10℃、25℃、40℃和55℃)中,對多個全新鋰電池進(jìn)行健康壽命測試,主要包括基本性能測試和加速老化測試?;阡囯姵亟】祲勖鼫y試實驗數(shù)據(jù),考慮DOD范圍為20%~80%,構(gòu)建均值內(nèi)阻健康因子、最小內(nèi)阻健康因子和內(nèi)阻-SOC曲線斜率健康因子,并以此建立了三種健康壽命模型。

為保證梯次利用鋰電池SOH預(yù)測精度,本文提出采用多模型數(shù)據(jù)融合技術(shù)。采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這一種常用的數(shù)據(jù)融合方法,利用其自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和模擬任意非線性等優(yōu)勢,進(jìn)行梯次利用鋰電池SOH預(yù)測,其評價方法示意圖如圖2所示。

圖2基于多健康壽命模型數(shù)據(jù)融合的評價方法示意圖

05結(jié)論

本文開展了梯次利用鋰電池SOH離線預(yù)測的實驗研究,所設(shè)計鋰電池測試工況以動態(tài)內(nèi)阻測試為目標(biāo),測試工況時長較短,可在1小時內(nèi)完成退役鋰電池組測試,具有一定的工程可實現(xiàn)性;基于所設(shè)計鋰電池性能測試方法,構(gòu)建了均值內(nèi)阻、最小內(nèi)阻和內(nèi)阻-SOC曲線三種健康因子,進(jìn)而建立了三種健康壽命模型;所提出的基于多模型數(shù)據(jù)融合技術(shù)的評價方法,有利于保證梯次利用鋰電池SOH預(yù)測的可靠性和精確度,與傳統(tǒng)預(yù)測方法相比,不再依靠電池管理系統(tǒng)中的歷史充放電數(shù)據(jù)。

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