CN103698713B - 一种锂离子电池健康状态评估方法 - Google Patents

Abstract

一种锂离子电池健康状态评估方法，所述方法包括以下步骤：a.建立锂离子电池内阻模型；b.采集不同SOC下锂离子电池的电流及端电压数据，若相邻两个电流值的变化率不大于设定值，存储这些数据；c.利用锂离子电池内阻模型对存储的数据进行拟合，得出放电过程中锂离子电池的R₂‑SOC曲线和τ‑SOC曲线，进而求得锂离子电池在T时刻的欧姆电阻和扩散电阻；d.计算锂离子电池的SOH值；e.根据锂离子电池的SOH值对电池的健康状态进行评估。本发明对不同充电状态的锂离子电池采用不同的健康状态评估方法，大大提高了评估结果的准确性，该方法可使维护人员及时发现和排除电池隐患，保证电动汽车正常运行。

Description

一种锂离子电池健康状态评估方法

技术领域

本发明涉及一种可准确评估电动汽车用锂离子电池健康状态（SOH）的方法，属汽车技术领域。

背景技术

电动汽车的电池系统是由多个锂离子电池经串并联连接构成的，电池系统运行一段时间后，不同锂离子电池的SOH（State of Health的缩写，即充电状态）可能会出现较大的差异，个别电池健康状态的恶化会对整个电池系统的性能造成较大的影响，因此，准确评估每个锂离子电池的健康状态对于及时排除电池故障具有重要意义。

目前，电池健康状态的评估方法有多种，但这些方法均未考虑电池的SOC（stateof charge的缩写，电池行业用语，指荷电状态，又称剩余容量，当蓄电池使用一段时间或长期搁置不用后的剩余容量与其完全充电状态的容量的比值，常用百分数表示，SOC=1即表示为电池充满状态，控制蓄电池运行时必须考虑其荷电状态），因此评估精度均不够理想。例如较常用的安时法就无法在HEV（Hybrid Electric Vehicle的缩写，即混合动力汽车）和PHEV（plug in hybrid electric vehicle,是特指通过插电进行充电的混合动力汽车）车型全SOC下准确评估锂离子电池的健康状态。因此有必要探索一种能够精确评估锂离子电池健康状态的方法，为及时排除电池故障，保证电动汽车的动力性能创造条件。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术之弊端，提供一种锂离子电池健康状态评估方法，使维护人员能够及时发现和排除电池隐患，保证电动汽车正常运行。

本发明所述问题是以下述技术方案实现的：

一种锂离子电池健康状态评估方法，所述方法包括以下步骤：

a. 建立锂离子电池内阻模型

锂离子电池的内阻包括欧姆电阻R₂和扩散电阻τ，二者串联连接，电池端电压可表示为，其中，U_OCV为电池放电过程中的开路电压；

b. 在实车运行过程中按设定采样频率采集不同SOC下锂离子电池的电流及端电压数据，同时计算相邻两个电流值的变化率，其中，为t时刻的电流值，为t+1时刻的电流值，若该变化率大于预设值，则舍弃已采集的数据并继续采集电池的电流及端电压数据，若该变化率不大于设定值，存储这些数据；

c. 利用锂离子电池内阻模型对存储的数据进行拟合，得出放电过程中锂离子电池的R₂-SOC曲线和τ-SOC曲线，进而求得锂离子电池在T时刻的欧姆电阻R₂和扩散电阻τ；

d.计算锂离子电池的SOH值：，

其中，R _begin为新出厂电池的内阻值；R _end为电池寿命终止时的内阻值；R_T为T时刻锂离子电池的等效内阻，R_T的取值方法为：

若T时刻锂离子电池的SOC≥其阈值，则R_T = R₂+τ；若否，R_T = R₂；

e. 根据锂离子电池的SOH值对电池的健康状态进行评估：

若SOH≤预设阈值，则判断电池处于健康状态，否则判断电池处于非健康状态。

上述锂离子电池健康状态评估方法，相邻两个电流值的变化率的预设值为10%。

上述锂离子电池健康状态评估方法，锂离子电池的SOC的阈值为20%。

上述锂离子电池健康状态评估方法，锂离子电池的SOH的预设阈值为50%。

本发明对不同放电状态的锂离子电池采用不同的健康状态评估方法，大大提高了评估结果的准确性，该方法可使维护人员及时发现和排除电池隐患，保证电动汽车正常运行。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步说明。

图1是电池内阻模型；

图2是放电过程欧姆内阻R₂-SOC关系拟合曲线；

图3是扩散内阻τ-SOC关系拟合曲线；

图4是锂离子电池健康状态评估流程图。

图中各标号清单为：R₁为电池的极化电阻，R₂为电池的欧姆电阻，C₁为电池的极化电容。

具体实施方式

电池的内阻模型如图1所示，此内阻模型中，R₂为电池的欧姆电阻，包括隔膜内阻、电极材料内阻、电解质内阻和零部件内阻等，模拟电池输出电压瞬时压降；R₁表示电池的极化电阻，由浓差极化和电化学极化组成；C₁表示电池的极化电容，描述随着负载电流时间的积累产生的开路电压的变化，R₁-C₁模块表示电池的极化反应，其效果用扩散内阻τ表示。U_OCV表示电池放电过程中开路电压；U₀表示电池实时状态下的端电压；I₀表示脉冲电流。极化内阻R₁在电池不同的寿命阶段变化并不明显，电池内阻的变化绝大部分由欧姆内阻R₂所引起，在不同电流下欧姆内阻R₂几乎无明显变化。

由以上等效关系得出电池端电压与内阻关系式：

电池系统脉冲放电时，忽略延时效应，电池端电压近似为，其中，扩散内阻τ为R₁-C₁模块阻值。

应用分流器及电压采集线实时采集不同SOC下电流数据I₀及端电压数据U₀，将信号传输入BMS的高压板进行数据处理。利用电池模型进行数据拟合，得出内阻值R₂及扩散内阻τ。如图2、图3，不同的SOC下，欧姆内阻R₂与扩散内阻τ变化率不同。在瞬时态下，SOC≤某阈值时（如20%），电池内阻主要受欧姆内阻影响，扩散内阻τ对电池等效内阻总阻值影响较小，可忽略其对电池性能的作用；当SOC＞该阈值时，根据该状态点的R₂与τ值计算SOH并显示结果。

T时刻内阻值R_T与电池系统SOH函数式为：，其中，当系统SOC≤某阈值（如20%）时，R_T = R₂+τ; 当系统SOC＞该阈值（如20%）时，R_T = R₂。显示SOH值，当SOH超过某标准值时，评定电池系统处于非健康状态，应该更换电池。

上述表述中：

SOH（State of Health）表示电池健康状态；

SOC（State of Charge）表示电池的荷电状态；

U₀表示电池实时状态下的端电压；

U_OCV表示电池放电过程中开路电压；

R₂表示电池的欧姆电阻；

R₁表示电池的极化电阻；

C₁表示电池的极化电容；

I₀表示脉冲充放电电流，放电时I₀为正，充电时I₀为负；

R _begin表示新出厂电池系统内阻值；

R _end表示电池系统寿命终止时内阻值；

R_T表示T时刻电池系统内阻值；

运行流程如下：

在实车运行过程中，应用分流器及电压采集线实时采集不同SOC下电流数据I₀及端电压数据U₀，采样率为50ms（即数据采集频率）；

数据采集后传输入诊断系统BMS对电流信号进行判断，电流变化率是否在可接受范围之内（如10%），若电流变化率不在可接受范围之内，则不作为电池系统健康状态评估基础数据，重复上一过程；若是，进行下序过程；

当电流信号变化率在可接受范围之内时，利用电池模型对数据进行拟合，得出放电过程中的R₂-SOC曲线及τ-SOC曲线；

根据T时刻电池等效内阻值R_T与SOH的关系函数式计算SOH的值：,显示SOH值；判断SOC≥设定的阈值，若是R_T = R₂+τ；若否，R_T = R₂。

判断SOH是否≤设定的阈值（如SOH≥200%），若否，进行报警及后续处理，如断电，提醒更换电池；若是，车辆正常行驶。

Claims (4)

1.一种锂离子电池健康状态评估方法，其特征是，所述方法包括以下步骤：

a.建立锂离子电池内阻模型

锂离子电池的内阻包括欧姆电阻R₂和扩散电阻τ，二者串联连接，电池端电压U₀可表示为U₀＝U_OCV-R₂*I₀-τ*I₀，其中，U_OCV为电池放电过程中的开路电压，I₀表示脉冲电流；

b.在实车运行过程中按设定采样频率采集不同SOC下锂离子电池的电流及端电压数据，同时计算相邻两个电流值的变化率其中，I_t为t时刻的电流值，I_t+1为t+1时刻的电流值，若该变化率大于预设值，则舍弃已采集的数据并继续采集电池的电流及端电压数据，若该变化率不大于设定值，存储这些数据；

c.利用锂离子电池内阻模型对存储的数据进行拟合，得出放电过程中锂离子电池的R₂-SOC曲线和τ-SOC曲线，进而求得锂离子电池在T时刻的欧姆电阻R₂和扩散电阻τ；

d.计算锂离子电池的SOH值： $SOH=\left|\frac{R_{end}-R_T}{R_{end}-R_{begin}}\right|*100\%,$

其中，R_begin为新出厂电池的内阻值；R_end为电池寿命终止时的内阻值；R_T为T时刻锂离子电池的等效内阻，R_T的取值方法为：

若T时刻锂离子电池的SOC≥阈值，则R_T＝R₂+τ；若否，R_T＝R₂；

e.根据锂离子电池的SOH值对电池的健康状态进行评估：

若SOH≤预设阈值，则判断电池处于健康状态，否则判断电池处于非健康状态。

2.根据权利要求1所述的锂离子电池健康状态评估方法，其特征是，相邻两个电流值的变化率的预设值为10％。

3.根据权利要求1或2所述的锂离子电池健康状态评估方法，其特征是，锂离子电池的SOC的阈值为20％。

4.根据权利要求3所述的锂离子电池健康状态评估方法，其特征是，锂离子电池的SOH的预设阈值为50％。