某些高 C 速率應用由磷酸鐵鋰（LiFeP04 或 LFP）電池供電。在電量計量方面，這些電池類型需要特別小心。本應用筆記介紹了這些電池類型的獨特功能，并使用為LFP電池配置的電量計算法分享測試結果。

介紹

全球鋰離子（Li+）電池的使用量每年都在繼續增長。這些電池具有高能量密度、低自放電率和可忽略不計的記憶效應。市場上有許多Li+電池的變體，每種都有自己獨特的特性。這些電池可以根據其化學成分組合成類型。每種化學類型在為特定應用提供電力方面都有自己的優點和缺點。表1顯示了Li+電池的主要類型。本應用筆記重點介紹磷酸鐵鋰（LFP）電池，重點介紹燃料計量考慮因素，以提高精度。

磷酸鐵鋰電池—入門

優勢

與鉛酸和其他類型的鋰電池相比，LFP電池在熱和化學上更穩定。即使在過充電或短路等故障條件下，它們也不會燃燒，并且不容易發生熱失控。與其他Li+電池相比，電池還可以在更寬的溫度范圍內使用：-40°C至+ 70°C.與LCO，LMO，NMC和NCA電池的典型次低于1000次循環相比，LFP電池還提供更長的循環壽命，從1000到2000次循環。LFP電池可以長時間暴露在高壓下，壓力比其他化學物質低得多。它們可以放電到非常高的25C速率。相比之下，其他Li+電池通常在1C以下放電，盡管在某些極端情況下，它們可能會在高達10C的溫度下放電。

缺點

LFP電池的標稱電壓較低，為3.2V，這意味著比能量低于LCO，LMO，NMC和NCA電池的3.6V至3.8V標稱范圍。細胞對水分和水也很敏感。當這些電池與水直接接觸時，會導致陰極中活性材料的損失，從而降低材料的能量密度。因此，只有在嚴格的質量控制下制造的高質量電池才能承受適度的外部濕度條件。就像具有其他化學物質的電池一樣，LFP電池在較冷的溫度下往往表現更差。

典型應用

LFP電池用于各種高C速率應用。一些例子包括小型電動汽車、電動綠色割草機、剪刀式升降機、垃圾車、機器人、家庭儲能、混合動力發電機和卡車 APU 系統。這種電池類型的其他應用包括天氣監測設備、海洋浮標、石油和天然氣管道設備、車牌監控設備、深度探測器、槳板和游樂場設備。

監測磷酸鐵鋰電池的挑戰

LFP電池具有非常平坦的放電曲線和遲滯，這使得監測這些電池非常困難。圖1顯示了LFP電池的典型放電曲線。在某些地區，隨著電池長時間放電，電壓幾乎不會下降。圖2顯示了LFP電池的遲滯和相關的充電狀態（SOC）誤差。相比之下，圖3顯示了NCA電池的典型放電曲線，其中電壓在放電過程中顯著下降。

圖1.磷酸鐵鋰電池的典型放電曲線。

圖2.LFP 細胞滯后和相關 SOC 誤差為 35%。

圖3.NCA電池的典型放電曲線。

其他具有與LFP電池相似的電池化學物質包括磷酸鈷鋰（LiCoPO4）、硫酸鐵氟化鋰（LiFeSO4F）和磷酸錳鋰（LiMnPO4).

精確的磷酸鐵鋰電池電量計

LFP電池具有極其平坦的電壓曲線，其中只有1%的SOC變化對應于開路電壓（OCV）曲線上僅幾毫伏的變化。此外，LFP細胞以其在OCV曲線中的滯后而聞名。幸運的是，在監測LFP細胞時，可以使用更高的技術來獲得更高的準確性。例如，連續OCV預測算法（不需要松弛、滿載或空條件）與庫侖計數器相結合，與其他庫侖計數方法相比，電壓靈敏度大大降低。大多數替代方法需要觀察處于松弛狀態的電池，并根據測量的電壓進行校正。在這種方法中，校正很少（每天幾次，而不是每分鐘許多小的校正），并且在校正過程中任何錯誤的影響都很大。校正過程中的任何錯誤通常會被凍結，因此會持續到下一次更正。正因為如此，算法的選擇及其電壓的使用對于LFP電池尤其重要。最佳算法通過始終為電壓校正提供較小的權重來最小化這些誤差。因此，它對電壓測量誤差的彈性要強得多。

被測細胞

使用帶有庫侖計數的OCV算法，對標稱容量為2500mAh的ANR26650M1-B LFP電池進行了測試。

經過精心調整的電量計已證明能夠提供出色的電量計精度。我們選擇了一種將電量計推向極端的測試模式，即電池連續使用而不會超過一周的滿電量或電量。監測這種模式是非常具有挑戰性的，即使在非LFP細胞的情況下也是如此。圖4中的曲線顯示，在測試模式期間，SOC誤差優于2%。

圖4.顯示電池電壓、電流、溫度和 SOC 誤差的測試模式。除第一個周期外，SOC誤差保持在2%以下。

圖5.在連續使用的復雜情況下實現了準確的燃油計量，沒有超過一周的滿載或空載。誤差保持在2%以下。

圖6.即使在-5°C下，SOC誤差也保持在2%以下。

用于磷酸鐵鋰電池的電量計IC示例

該測試用例使用MAX17201電量計監測LFP電池;MAX17201/MAX17211/MAX17205/MAX17215系列中的其它IC都會產生類似的結果。LFP 電池的 OCV-SOC 曲線比傳統的鋰鈷化學成分平坦得多，因此對算法對電池電壓和 OCV 的解釋具有更高的靈敏度。為了使電量計算法能夠隨著時間的推移實現準確的全容量測量，需要在禁止窗口之外計算電池的全容量，該窗口在OCV-SOC曲線中具有最平坦的區域和最大的滯后。為了使用MAX17201計算，全容量學習使用充電會話和放電會話，僅在禁光窗外發生松弛（例如，20%至72%）時累積的放電會話。還必須有超過 2% 的 SOC 變化才能進行學習。

圖7顯示了LFP單元的OCV-SOC曲線，以及OCV禁止區域。

圖7.具有 OCV 禁止區的 LFP 單元的 OCV-SOC 曲線。為防止錯誤學習，此區域不用于計算全部容量。

執行以下步驟配置MAX17201模型儀表?支持LFP的m5系列：

將電池或電池數據發送給Maxim（通過您的現場應用工程師）進行表征。特性數據應由Maxim轉換為電池模型。

在 nNVCfg1 （1B9h） 寄存器中將 enSC 設置為 1 以啟用 LFP 模式和窗口阻止。

加載電池模型的其余部分。

MAX17055和MAX17260/MAX17261/MAX17263支持具有特殊型號配置的LFP電池。為了獲得良好的SOC準確性，有必要對所使用的特定LFP細胞進行表征和建模。這些IC為與LFP和其他“扁平”OCV化學相關的挑戰提供了額外的算法支持。

按照以下過程配置MAX17260/MAX17261/MAX17263和MAX17055，以支持LFP：

將電池或電池數據發送給Maxim（通過您的現場應用工程師）進行表征。特性數據應由Maxim轉換為電池模型。

將0x0060寫入模型CFG （DBh） 寄存器以啟用 LFP 模式和窗口阻止。

加載電池模型的其余部分。有關更多詳細信息，請參見MAX17055軟件實現指南和MAX1726x軟件實現指南。

總結

LFP 電池是某些高 C 速率應用的理想選擇;然而，這些電池類型的精確電量計需要特別小心。本應用筆記討論了使用OCV燃油計算法和庫侖計數的測試用例。這種類型的算法克服了其他電量計方法在LFP電池中遇到的一些精度挑戰。

審核編輯：郭婷