基于弛豫電壓的動(dòng)力電池內(nèi)短路故障診斷方法

No.1

背景介紹

近期有學(xué)者綜合分析了電動(dòng)汽車用戶的充電習(xí)慣，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)用戶在使用電動(dòng)汽車過程中其充電起始SOC相對(duì)隨機(jī)，而充滿后并靜置一段時(shí)間的現(xiàn)象出現(xiàn)頻率卻非常高[1]。這意味著在實(shí)車應(yīng)用場(chǎng)景中，在電池滿充電后的弛豫電壓比特定充電電壓曲線更容易獲得，進(jìn)而提出了不同的基于電池充滿后弛豫電壓特征的壽命估計(jì)方法，并獲得了理想的估計(jì)效果[1-3]。對(duì)于動(dòng)力電池的內(nèi)短路故障來說，當(dāng)內(nèi)短路故障發(fā)生后，由于短路故障對(duì)電池電量持續(xù)的消耗，會(huì)導(dǎo)致電池內(nèi)部極化過程難以被徹底消除，進(jìn)而使得弛豫時(shí)間增加，目前尚未有學(xué)者利用這里特征對(duì)動(dòng)力電池開展相關(guān)內(nèi)短路故障診斷研究。

為此本文提出了一種基于弛豫電壓曲線斜率的鋰離子電池內(nèi)短路故障診斷方法，利用正?；鶞?zhǔn)電池與模擬內(nèi)短路電池的弛豫電壓曲線建立弛豫電壓曲線斜率與內(nèi)短路阻值之間的擬合模型，實(shí)現(xiàn)了內(nèi)短路的定性診斷及短路阻值的定量計(jì)算，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方法的可行性與有效性，討論了電池老化對(duì)診斷結(jié)果的影響，最后利用遺傳算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化[4]。

No.2

實(shí)驗(yàn)方法

為了對(duì)上述方法進(jìn)行驗(yàn)證，本研究以三星公司2.75 Ah的圓柱形三元鋰離子電池作為研究對(duì)象，在室溫25℃環(huán)境下以恒流（Constant Current，CC）模式對(duì)實(shí)驗(yàn)電池進(jìn)行充電，充電電流為0.2C（0.55A），電池電壓達(dá)到4.2V時(shí)停止充電并靜置一個(gè)小時(shí)，分別進(jìn)行不外接模擬電阻的基準(zhǔn)充電實(shí)驗(yàn)和外接電阻的內(nèi)短路模擬實(shí)驗(yàn)。對(duì)于內(nèi)短路模擬實(shí)驗(yàn)，利用開關(guān)控制內(nèi)短路的觸發(fā)，在電池開始充電時(shí)打開開關(guān)以模擬內(nèi)短路，同時(shí)記錄整個(gè)過程的電壓數(shù)據(jù)。

No.3

圖文導(dǎo)讀

1號(hào)電池弛豫電壓曲線結(jié)果顯示在靜置早期階段電池端電壓下降較快，而在靜置階段中后期，隨著極化現(xiàn)象的減弱，此時(shí)異常自放電對(duì)端電壓的下降起主導(dǎo)作用。隨著外接電阻阻值的減小，電池端電壓下降速度越快，弛豫電壓曲線斜率越大。

圖1 1號(hào)電池弛豫電壓曲線

這里采用一階最小二乘法擬合得到弛豫電壓曲線斜率，由于弛豫電壓曲線斜率同時(shí)受到電池極化以及內(nèi)短路的異常自放電影響，而前者會(huì)隨著時(shí)間減弱，后者逐漸成為電池端電壓下降的主導(dǎo)因素，為了盡可能排除極化的影響，擬合數(shù)據(jù)應(yīng)該盡可能靠近靜置階段末期。具體操作過程如下：

基于上述分析，考慮從靜置階段結(jié)束開始往前選取電壓數(shù)據(jù)，即將60min作為擬合時(shí)間區(qū)間的右端點(diǎn)。為了確定擬合時(shí)間區(qū)間的左端點(diǎn)，以5分鐘為間隔，從5分鐘到60分鐘選取不同的時(shí)間長(zhǎng)度擬合得到弛豫電壓曲線斜率，如圖2（a）所示。由圖2（a）可見，當(dāng)擬合時(shí)間區(qū)間較小時(shí)（5min到15min），不同阻值的擬合斜率值變化趨勢(shì)差異較大；而當(dāng)擬合時(shí)間區(qū)間增大時(shí)（超過20min），不同阻值的擬合斜率值呈現(xiàn)出一致的變化趨勢(shì)。因此，本文選用20min作為擬合時(shí)間區(qū)間長(zhǎng)度，即采用靜置開始40分鐘到60分鐘的電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行斜率的擬合。

1號(hào)電池弛豫電壓最終擬合結(jié)果如圖3所示，可以看到內(nèi)短路阻值與弛豫電壓曲線斜率大致成反比關(guān)系，斜率越小，電池電壓下降越快，意味著內(nèi)短路越嚴(yán)重，阻值越小。

圖2 弛豫電壓曲線斜率擬合

（a）不同時(shí)間區(qū)間長(zhǎng)度斜率擬合結(jié)果 （b）1號(hào)電池部分斜率擬合結(jié)果

圖3 1號(hào)電池內(nèi)短路阻值-弛豫電壓曲線斜率擬合結(jié)果

1號(hào)和2號(hào)電池的擬合結(jié)果見表2，兩個(gè)電池的擬合優(yōu)度均大于0.99，擬合效果較好。將驗(yàn)證電阻的弛豫電壓曲線斜率代入上述擬合模型中，內(nèi)短路阻值計(jì)算結(jié)果和誤差如表3所示，阻值的最大誤差不超過7%，平均絕對(duì)百分比誤差MAPE不超過5%，進(jìn)一步證明了本擬合模型的有效性。

計(jì)算結(jié)果顯示，SoH為94%、88%和82%的電池最大誤差不超過11%，MAPE分別為5.5883%、6.1588%和2.6381%，與1號(hào)和2號(hào)電池相比并未顯著增大。基于上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以認(rèn)為電池的老化并不影響本診斷方法的準(zhǔn)確性和可靠性。

No.4

總結(jié)

本文針對(duì)圓柱形鋰離子電池進(jìn)行了內(nèi)短路模擬實(shí)驗(yàn)，建立了內(nèi)短路阻值-弛豫電壓曲線斜率擬合模型，基于此開發(fā)了內(nèi)短路診斷方法，最后研究了電池健康狀況對(duì)于本方法診斷精度的影響，并利用遺傳算法優(yōu)化了擬合時(shí)間區(qū)間的選取，進(jìn)一步提高了診斷精度。后續(xù)考慮針對(duì)溫度、充電倍率以及充電截止電壓對(duì)本方法診斷精度的影響展開進(jìn)一步研究，明確方法的使用范圍，并對(duì)方法進(jìn)行修正。

審核編輯：劉清