CN102914745A - 车用动力电池性能状态的评定方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电池技术领域，特别是车用动力电池性能状态的评定方法。本发明通过对车用动力电池（包括铅酸电池、镍氢电池、锂离子电池、燃料电池和超级电池等）进行二阶等效电路建模，将电池性能状态（荷电状态SOC和健康状态SOH）转化为等效电路模型参数。利用Origin软件中二阶指数衰减拟合方法处理车用动力电池脉冲充放电实验结果，从而得到动力电池中的等效电阻和等效电容参数。建立动力电池模型参数与电池性能状态的数据库，作为实车运行过程中评定电池性能状态的依据，有利于优化电源管理，及早发现问题，避免事故的发生。

Description

车用动力电池性能状态的评定方法

技术领域

本发明涉及电池技术领域，特别是涉及车用动力电池性能状态的评定。

背景技术

随着人类持续大规模使用煤、石油和天然气等天然资源，导致能源危机与环境问题日益突出，成为制约人类社会发展的重要因素。对于汽车产业，发展新能源汽车已经是大势所趋。与传统汽车相比，电动汽车在燃油经济性和排放经济性上具有较大的优势。汽车产业正在由传统的燃油机时代朝着电动化时代转变，国家也把新能源汽车列为现阶段重点发展的七大产业之一，并提出要加大财税金融等政府扶持力度。

电动汽车的核心部分是动力电池，目前可供电动汽车选择的动力电池有：铅酸电池、镍氢电池、锂离子电池、燃料电池和超级电池（同时具有二次电池和超级电容器优点的新型储能器件）等。对于电动汽车而言，动力电池性能优劣直接影响着电动汽车的动力性与续驶里程。在电动汽车行驶过程中，实时掌握动力电池性能状态（荷电状态SOC和健康状态SOH）有利于优化电池管理，及早发现问题，避免事故的发生。

然而，电动汽车实际行驶过程中只能采集到电流、电压和温度等基本信息，这些信息不能直接地反映电池当前的性能状态。大量研究表明，引入等效电路模型可以很好的解决这一问题。等效电路模型使用电容、电阻等基本电路元件构成电路来描述电池的工作特性。不但模型参数对电池的性能状态具有很好的表征作用，而且可以通过电池模型结合数学算法预估电池的性能状态，具有较高的准确性。

发明内容

本发明的目的是提供一种动力电池性能状态的评定方法。

该方法将动力电池用等效电路模型代替，该模型由一个电阻和两个R-C模块组成，如附图1所示。其中，R_b为电池的欧姆电阻，主要表示电池内部电解液的电阻；两个R-C模块，主要表示电池的极化反应，R₁和R₂表示电池的极化电阻，C₁和C₂表示电池的极化电容。然后利用脉冲充放电实验，确定模型中的各参数的大小。由于模型参数与电池性能状态具有密不可分的关系，将确定后的模型参数与电池性能状态建立对应关系，从而可以通过电池模型参数来评定电池的性能状态。

1、脉冲充电过程中模型参数的确定

动力电池对恒流脉冲充电过程中一个循环的响应过程如附图2所示：U₀表示电池的开路电压；U_b表示电池的端电压；I_b表示脉冲电流，前面的“-”号表示充电；U_AB为脉冲电流I_b=0时电池端电压的电压降。

动力电池等效电路模型中的开路电压U₀可以通过测量暂态效应完全消失后电池的端电压U_b得到：

U₀=U_b(t)t→∞                         （1－1）

从附图2可以看出，当充电电流I_b变为零的瞬间，电池的端电压U_b会迅速下降一部分U_AB（见附图2中电压曲线AB段）。这是由于充电电流迅速降为零后，模型中两个R－C模块中的电容C₁和C₂继续向电阻R₁和R₂供电，而原来欧姆电阻R_b上的外加电压却随着充电的截止立即消失，从而使电池的测量端电压下降。由这部分下降的电压值U_AB和充电电流I_b可以计算出模型参数R_b：

R_b=U_AB/I_b                             （1－2）

两个R－C模块的响应过程如附图2中电压曲线BC所示，满足如下公式：

$U_b\left(t\right)=U_0-R_1\·I_b\·e^{-t/{\mathrm{\τ}}_1}-R_2\·I_b\·e^{-t/{\mathrm{\τ}}_2},t>t_0---(1-3)$

式中，τ₁、τ₂为极化时间常数，数值上，τ₁＝R₁·C₁、τ₂＝R₂·C₂。

利用Origin软件对动力电池脉冲充电实验数据进行二阶指数衰减拟合，选取拟合公式为：

y=A₁·exp(-x/t₁)+A₂·exp(-x/t₂)+y₀    （1－4）

式中，A₁、A₂为拟合系数，t₁、t₂为时间常数。

得到拟合结果如附图3所示，图中拟合参数列表中的参数与公式（1－3）中参数的对应关系如下：

y₀＝U₀                                （1－5）

A₁=R₁(-I_b)；从而R₁=｜A₁/I_b｜          （1－6）

A₂＝R₂(-I_b)；从而R₂=｜A₂/I_b｜         （1—7）

t₁=τ₁；又因τ₁＝R₁·C₁，所以C₁=τ₁/R₁（1－8）

t₂=τ₂；又因τ₂=R₂·C₂，所以C₂=τ₂/R₂    （1－9）

自此，动力电池脉冲充电过程中，等效电路模型中的参数全部计算完成。

2、脉冲放电过程中模型参数的确定

脉冲放电过程中模型参数的确定方法与脉冲充电过程类似。在此为了区分充电与放电过程中的模型参数值，特设定放电状态下，模型参数值分别为：R_b'、R₁'、C₁'、R₂'、C₂'。其中，R_b'为电池的欧姆电阻，表示电池内部电解液的电阻；两个R-C模块，表示电池的极化反应，R₁'和R₂'表示电池的极化电阻，C₁'和C₂'表示电池的极化电容；动力电池对脉冲放电的响应过程如附图4所示：U₀表示电池的开路电压；U_b表示电池的端电压；I_b表示脉冲放电电流；U_AB为脉冲电流I_b=0时电池端电压的电压差值。

动力电池等效电路模型中的开路电压U₀可以通过测量暂态效应完全消失后电池的端电压U_b得到：

U₀=U_b(t)t→∞                            （1－10）

从附图4可以看出，当放电电流I_b变为零的瞬间，电池的端电压U_b会迅速上升一部分U_AB（见附图4中电压曲线AB段）。这是由于放电电流迅速降为零后，模型中两个R－C模块中的电容C₁'和C₂'继续向电阻R₁'和R₂'供电，而原来欧姆电阻R_b'上的外加电压却随着放电的截止立即消失，从而使电池的测量端电压上升。由这部分上升的电压值U_AB和放电电流I_b可以计算出模型参数R_b'：

R_b'=U_AB/I_b                               （1－11）

两个R－C模块的响应过程如附图2中电压曲线BC所示，满足如下公式：

$U_b\left(t\right)=U_0+{R_1}^{\′}\·I_b\·e^{-t/{\mathrm{\τ}}_1}+{R_2}^{\′}\·I_b\·e^{-t/{\mathrm{\τ}}_2},t>t_0---(1-12)$

式中，τ₁、τ₂为极化时间常数，数值上，τ₁=R₁'·C₁'、τ₂=R₂'·C₂'。

利用Origin软件对动力电池脉冲放电实验数据进行二阶指数衰减拟合，选取拟合公式为：

y=A₁·exp(-x/t₁)+A₂·exp(-x/t₂)+y₀       （1－13）

式中，A₁、A₂为拟合系数，t₁、t₂为时间常数。

利用Origin软件对动力电池脉冲放电实验数据进行二阶指数衰减拟合，得到拟合结果如附图5所示，图中拟合参数列表中的参数与公式（1—12）中参数的对应关系如下：

y₀=U₀                                    （1－14）

A₁=R₁'I_b；从而R₁'=｜A₁/I_b｜              （1－15）

A₂=R₂'I_b；从而R₂'=｜A₂/I_b｜              （1－16）

t₁=τ₁；又因τ₁＝R₁'C₁'，所以C₁'＝τ₁/R₁'（1－17）

t₂=τ₂；又因τ₂=R₂'C₂'，所以C₂'=τ₂/R₂'  （1－18）

自此，动力电池脉冲放电过程中，等效电路模型中的参数全部计算完成。

当欧姆电阻R_b（或R_b'）的相对误差超过20%时，认为电池健康状态不佳。

本发明正是提供了一种车用动力电池性能状态的评定方法，该方法基于等效电路模型，适用于多种动力电池。对于不同类型和不同厂家的动力电池，在不同温度和不同充放电倍率下进行脉冲实验，利用数学算法和拟合软件得到动力电池的各项参数，建立模型参数与电池性能状态的数据库，作为判断实车电池性能状态的依据。本评定方法获得的电池模型参数具有较高的准确性，结合卡尔曼滤波等算法可以使预估的性能状态更加精确。

附图说明

图1是等效电路模型图

图2是动力电池脉冲充电响应过程

图3是动力电池等效电路模型充电拟合结果

图4是动力电池脉冲放电响应过程

图5是动力电池等效电路模型放电拟合结果

具体实施方式

下面通过实施例进一步阐明本发明的突出特点，仅在于说明本发明的实施内容而不限于本发明。

实施例1

在5℃、15℃、25℃环境温度条件下，对同一块铅酸电池分别进行了0.1C、0.3C、1.0C倍率的脉冲放电实验与0.1C、0.3C倍率的脉冲充电实验。之后，利用等效电路模型进行拟合分析，得到铅酸电池在不同温度、不同脉冲充放电倍率下的电池模型参数。建立铅酸电池模型参数与电池性能状态的数据库，部分数据如表1所示。

表1铅酸电池1.0C倍率脉冲放电实验电池模型参数与荷电状态SOC数据库

实施例2

在5℃、15℃、20℃环境温度条件下，对同一块锂离子电池分别进行了0.2C、0.3C、0.4C倍率的脉冲充放电实验。之后，利用二阶等效电路模型进行拟合分析，得到锂离子电池在不同温度、不同脉冲充放电倍率下的电池模型参数。建立锂离子电池模型参数与电池性能状态的数据库，部分数据如表2所示。

表2锂离子电池0.2C倍率脉冲充电实验电池模型参数与荷电状态SOC数据库

在实车运行过程中，利用最小二乘法或者卡尔曼滤波算法可以得到实时的电池模型参数，通过与ECU中存储的数据库对比可以评定电池的性能状态。欧姆电阻R_b（或R_b'）对电池的健康状态的评定作用尤为重要，经实验验证：当欧姆电阻R_b（或R_b'）的相对误差超过20%时，可以认为电池健康状态不佳，应进行进一步检测或直接更换。

经大量实验表证，判断的正确率至少达到80%以上。

Claims (1)

1.车用动力电池性能状态的评定方法，其特征在于：该方法将动力电池用等效电路模型代替，该模型由一个电阻和两个R-C模块组成，其中，R_b为电池的欧姆电阻，表示电池内部电解液的电阻；两个R-C模块，表示电池的极化反应，R₁和R₂表示电池的极化电阻，C₁和C₂表示电池的极化电容；然后利用脉冲充放电实验，确定模型中的各参数的大小；

1）、脉冲充电过程中模型参数的确定

动力电池对恒流脉冲充电过程中一个循环的响应过程中U₀表示电池的开路电压；U_b表示电池的端电压；I_b表示脉冲电流，前面的“-”号表示充电；U_AB为脉冲电流I_b=0时电池端电压的电压降；

动力电池等效电路模型中的开路电压U₀通过测量暂态效应完全消失后电池的端电压U_b得到：

U₀=U_b(t)t→∞                       （1－1）

当充电电流I_b变为零的瞬间，电池的端电压U_b会迅速下降一部分U_AB；这是由于充电电流迅速降为零后，模型中两个R－C模块中的电容C₁和C₂继续向电阻R₁和R₂供电，而原来欧姆电阻R_b上的外加电压却随着充电的截止立即消失，从而使电池的测量端电压下降；由这部分下降的电压值U_AB和充电电流I_b计算出模型参数R_b：

R_b=U_B/I_b                            （1－2）

两个R－C模块的响应过程满足如下公式：

$U_b\left(t\right)=U_0-R_1\·I_b\·e^{-t/{\mathrm{\τ}}_1}-R_2\·I_b\·e^{-t/{\mathrm{\τ}}_2},t>t_0---(1-3)$

式中，τ₁、τ₂为极化时间常数，数值上，τ₁=R₁·C₁、τ₂=R₂·C₂；

利用Origin软件对动力电池脉冲充电实验数据进行二阶指数衰减拟合，选取拟合公式为：

y=A₁·exp(-x/t₁)+A₂·exp(-x/t₂)+y₀  （1－4）

式中，A₁、A₂为拟合系数，t₁、t₂为时间常数；

得到拟合结果，拟合参数列表中的参数与公式（1—3）中参数的对应关系如下：

y₀＝U₀                                （1－5）

A₁=R₁(-I_b)；从而R₁=｜A₁/I_b｜          （1－6）

A₂＝R₂(-I_b)；从而R₂=｜A₂/I_b｜         （1－7）

t₁＝τ₁；又因τ₁＝R₁·C₁，所以C=τ₁/R₁（1－8）

t₂=τ₂；又因τ₂=R₂·C₂，所以C₂＝τ₂/R₂（1－9）

自此，动力电池脉冲充电过程中，等效电路模型中的参数全部计算完成；

2）、脉冲放电过程中模型参数的确定

脉冲放电过程中模型参数的确定方法与脉冲充电过程类似；在此为了区分充电与放电过程中的模型参数值，特设定放电状态下，模型参数值分别为：R_b'、R₁'、C₁'、R₂'、C₂'，其中，R_b'为电池的欧姆电阻，表示电池内部电解液的电阻；两个R-C模块，表示电池的极化反应，R₁'和R₂'表示电池的极化电阻，C₁'和C₂'表示电池的极化电容；U₀表示电池的开路电压；U_b表示电池的端电压；I_b表示脉冲放电电流；U_AB为脉冲电流I_b=0时电池端电压的电压差值；

动力电池等效电路模型中的开路电压U₀通过测量暂态效应完全消失后电池的端电压U_b得到：

U₀＝U_b(t)t→∞                        （1－10）

当放电电流I_b变为零的瞬间，电池的端电压U_b会迅速上升一部分U_AB；这是由于放电电流迅速降为零后，模型中两个R－C模块中的电容C₁'和C₂'继续向电阻R₁'和R₂'供电，而原来欧姆电阻R_b'上的外加电压却随着放电的截止立即消失，从而使电池的测量端电压上升；由这部分上升的电压值U_AB和放电电流I_b计算出模型参数R_b'：

R_b'＝U_AB/I_b                           （1－11）

两个R－C模块的响应过程满足如下公式：

$U_b\left(t\right)=U_0+{R_1}^{\′}\·I_b\·e^{-t/{\mathrm{\τ}}_1}+{R_2}^{\′}\·I_b\·e^{-t/{\mathrm{\τ}}_2},t>t_0---(1-12)$

式中，τ₁、τ₂为极化时间常数，数值上，τ₁＝R₁'·C₁'、τ₂=R₂'·C₂'；利用Origin软件对动力电池脉冲放电实验数据进行二阶指数衰减拟合，选取拟合公式为：

y=A₁·exp(-x/t₁)+A₂·exp(-x/t₂)+y₀             （1－13）

式中，A₁、A₂为拟合系数，t₁、t₂为时间常数；

利用Origin软件对动力电池脉冲放电实验数据进行二阶指数衰减拟合，得到拟合结果，拟合参数列表中的参数与公式（1－12）中参数的对应关系如下：

y₀＝U₀                                        （1－14）

A₁=R₁'I_b；从而R₁'=｜A₁/I_b｜                   （1－15）

A₂=R₂'I_b；从而R₂'=｜A₂/Ib｜                   （1－16）

t₁=τ₁；又因τ₁＝R₁'C₁'，所以C₁'=τ₁/R₁'      （1－17）

t₂=τ₂；又因τ₂=R₂'C₂'，所以C₂'＝τ₂/R₂'      （1－18）

自此，动力电池脉冲放电过程中，等效电路模型中的参数全部计算完成；当欧姆电阻R_b或R_b'的相对误差超过20%时，认为电池健康状态不佳。

Images