CN103728570B - 一种基于电池热特性的健康状态检测方法 - Google Patents
一种基于电池热特性的健康状态检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103728570B CN103728570B CN201410018148.8A CN201410018148A CN103728570B CN 103728570 B CN103728570 B CN 103728570B CN 201410018148 A CN201410018148 A CN 201410018148A CN 103728570 B CN103728570 B CN 103728570B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- battery
- soc
- health state
- state detection
- characteristic parameter
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000036541 health Effects 0.000 title claims abstract description 52
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 21
- 230000003862 health status Effects 0.000 claims description 24
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims description 14
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 11
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 11
- HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N Lithium ion Chemical compound [Li+] HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 229910001416 lithium ion Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 7
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 2
- 238000007599 discharging Methods 0.000 abstract 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 3
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 2
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 description 2
- 240000002853 Nelumbo nucifera Species 0.000 description 1
- 235000006508 Nelumbo nucifera Nutrition 0.000 description 1
- 235000006510 Nelumbo pentapetala Nutrition 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Secondary Cells (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于电池热特性的健康状态检测方法，所述方法包括（1）测量电池发热量；（2）分析热特性参数；（3）获取电池健康状态；（4）预测健康状态进行。本发明可以准确得到电池健康状态并预测电池健康状态；可以排除外界环境对测量过程的干扰，保证数据的精确度；由于本发明只测量电池放电末端发热量，所需测量时间较短；本发明在测试过程中对电池没有伤害；本发明对电池种类没有特定要求，可适用于绝大多数电池。
Description
技术领域
本发明属于电池检测，具体讲涉及一种基于电池热特性的健康状态检测方法。
背景技术
随着风电与光伏发电等新能源的大规模应用，储能系统的使用量也更大。电池的安全性问题也日益突出，如何检测电池健康是保证电池安全使用的关键。目前电池健康状态预测和评估往往通过加速寿命试验来进行，在寿命试验中锂动力电池阻抗逐渐提高，容量、能量、功率发生不同程度的衰退。根据电池性能衰退的不同表现形式，研究分别以容量衰减、功率下降、阻抗增加等为出发点，提出了不同的寿命预测模型。这种方法可以解决电池健康状态的评估，但其精度略差，加速试验过程与实际电池的健康状态恶化依然有差异，不能精确地体现电池健康状态。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种基于电池热特性的健康状态检测方法，本发明利用ARC测量电池发热量，获得电池自身热特性参数的变化规律，建立电池健康状态模型用于电池健康状态评估及预测。利用加速量热仪(Accelerating Rate Calorimeter，简称ARC)对电池放电过程进行测试，获取电池在不同循环寿命时的放电发热量曲线，通过分析得到与电池健康状态相关的热特性参数，以此建立电池健康状态检测与预测模型。在应用本发明时，先测量电池发热量，并分析发热量曲线，得到所需热特性参数，然后建立电池健康状态模型。对于被测电池，先测量电池发热量，分析获得热特性参数，然后运用电池健康状态模型进行模拟计算得到电池的健康状态，同时，运用模型的预测功能对健康状态进行预测。
本发明的目的是采用下述技术方案实现的：
一种基于电池热特性的健康状态检测方法，其改进之处在于，所述方法包括
（1）测量电池发热量；
（2）分析热特性参数；
（3）获取电池健康状态；
（4）预测健康状态。
优选的，所述步骤（1）包括在工况循环后，利用ARC提供的绝热环境，以0.2C-3C倍率电流，测量电池50%-0%SOC的发热量。
优选的，所述步骤（2）包括得到电池发热量与荷电状态的关系曲线为Q1=g1(SOC)；
取A%SOC(0<A<50)为电池热特性参数θ的特征值(θ=h[g1(A)]；
测量得到不同函数关系Q2=g2(SOC)，Q3=g3(SOC)，Q4=g4(SOC)…Qi=gi(SOC)，得到相对应的电池热特性参数θ；
以电池热特性参数θ与电池健康状态的关系建立锂离子电池健康状态检测与预测模型L=f﹙θ﹚；
电池健康状态检测与预测模型表示为L=f﹛h[gi(A)]﹜。
优选的，所述步骤（3）包括对待测电池进行末端发热量测试，获得发热量曲线Qi=gi(SOC)；
根据电池健康状态检测与预测的模型表示为L=f﹛h[gi(A)]﹜，将A带入模型计算得到电池健康状态。
优选的，所述步骤（4）包括电池健康状态检测与预测模型L=f﹛h[gi(A)]﹜其值域为电池的健康状态上下限，待测电池的电池健康状与电池健康状态检测与预测模型值域对比即可预测电池健康状态趋势。
与现有技术比，本发明的有益效果为：
1、本发明可以准确得到电池健康状态并预测电池健康状态。
2、本发明可以排除外界环境对测量过程的干扰，保证数据的精确度。
3、由于本发明只测量电池放电末端发热量，所需测量时间较短。
4、本发明在测试过程中对电池没有伤害。
5、本发明对电池种类没有特定要求，可适用于绝大多数电池。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于电池热特性的健康状态检测方法中电池发热量与荷电状态的关系曲线图。
图2为本发明提供的一种基于电池热特性的健康状态检测方法中函数关系图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
选取与储能系统同批次单体电池样品作为参照标准样本，对其进行工况循环测试。测试过程中在每完成N次测试后，使用ARC对样本进行放电发热量测试，直至电池寿命结束。对所测量的数据进行分析，寻找出与电池健康状态有关的热特性参数θ，寻找其变化规律建立电池健康状态模型。应用本方案时，将待测电池置于ARC内测量其发热量，获得电池发热量曲线，进一步分析得到所需热特性参数θ。将其带入电池健康状态模型，即可得到目前电池的健康状态，并通过模型的预测功能对电池健康状态进行预测。具体如下
1、测量电池发热量及电池状态参数
每进行N次工况循环后，利用ARC提供的绝热环境，以0.2C-3C倍率电流，测量电池50%-0%SOC的发热量。该测试共进行I次。其中，N和I根据实况具体设定。
2、分析获得热特性参数θ
电池放热过程测量可以得到电池发热量与荷电状态（SOC）的关系曲线如图1所述
Q1=g1(SOC) （1）
Q1表示第1次测量电池的发热量，g1代表第1次测量发热量与SOC的函数关系选取A%SOC(0<A<50)为电池热特性参数θ1的特征值，θ1的表达式如式2所示
θ1=h[g1(A)] （2）
θ1表示电池热特性参数，h代表电池A%SOC处发热量Q1即g1(A)与电池热特性参数θI的函数关系。
经多次测量得到不同函数关系Q2=g2(SOC)，Q3=g3(SOC)，Q4=g4(SOC)…Qi=gi(SOC)，得到相对应的电池热特性参数θi。以电池热特性参数θi与电池健康状态(L)的关系建立锂离子电池健康状态检测与预测模型如式3所示：
L=f﹛h[gi(A)]﹜ （3）
L代表电池的健康状态，f代表电池A%SOC处热特性参数θi即h[gi(A)与电池健康状态的函数关系如图2所示。
3、运用电池健康状态模型进行模拟计算得到电池的健康状态
将待测电池进行进行末端发热量测试，获得发热量曲线Qi=gi(SOC)。根据电池健康状态检测与预测模型表示为L=f﹛h[gi(A)]﹜，将A带入模型计算得到电池健康状。
4、运用模型的预测功能对健康状态进行预测。
电池健康状态检测与预测模型L=f﹛h[gi(A)]﹜其值域为电池的健康状态上下限，待测电池的电池健康状与电池健康状态检测与预测模型值域对比即可预测电池健康状态趋势。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (4)
1.一种基于电池热特性的健康状态检测方法，其特征在于，所述方法包括
(1)测量电池发热量；
(2)分析热特性参数；
(3)获取电池健康状态；
(4)预测健康状态；
所述步骤(2)包括得到电池发热量与荷电状态的关系曲线为Q1＝g1(SOC)；
取A％SOC，0<A<50为电池热特性参数θ的特征值(θ＝h[g1(A)]；
测量得到不同函数关系Q2＝g2(SOC)，Q3＝g3(SOC)，Q4＝g4(SOC)…Qi＝gi(SOC)，得到相对应的电池热特性参数θ；
以电池热特性参数θ与电池健康状态的关系建立锂离子电池健康状态检测与预测模型L＝f﹙θ﹚；
电池健康状态检测与预测模型表示为L＝f﹛h[gi(A)]﹜；
其中，Q1、Q2、Q3、Q4…Qi表示第1、2、3、4…i次测量电池的发热量，g1、g2、g3、g4…gi代表第1、2、3、4…i次测量发热量与SOC的函数关系；h代表电池A％SOC处发热量Q1；f代表电池A％SOC处热特性参数θi。
2.如权利要求1所述的一种基于电池热特性的健康状态检测方法，其特征在于，所述步骤(1)包括在工况循环后，利用ARC提供的绝热环境，以0.2C-3C倍率电流，测量电池50％-0％SOC的发热量。
3.如权利要求1所述的一种基于电池热特性的健康状态检测方法，其特征在于，所述步骤(3)包括对待测电池进行末端发热量测试，获得发热量曲线Qi＝gi(SOC)；
根据电池健康状态检测与预测的模型表示为L＝f﹛h[gi(A)]﹜，将所述A代入模型计算得到电池健康状态。
4.如权利要求1所述的一种基于电池热特性的健康状态检测方法，其特征在于，所述步骤(4)包括电池健康状态检测与预测模型L＝f﹛h[gi(A)]﹜其值域为电池的健康状态上下限，待测电池的电池健康状态与电池健康状态检测与预测模型值域对比即可预测电池健康状态趋势。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410018148.8A CN103728570B (zh) | 2014-01-15 | 2014-01-15 | 一种基于电池热特性的健康状态检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410018148.8A CN103728570B (zh) | 2014-01-15 | 2014-01-15 | 一种基于电池热特性的健康状态检测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103728570A CN103728570A (zh) | 2014-04-16 |
| CN103728570B true CN103728570B (zh) | 2017-01-18 |
Family
ID=50452728
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201410018148.8A Active CN103728570B (zh) | 2014-01-15 | 2014-01-15 | 一种基于电池热特性的健康状态检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103728570B (zh) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104678309B (zh) * | 2015-01-16 | 2017-07-18 | 清华大学 | 一种测定动力电池的动态外特性的方法 |
| CN105242213B (zh) * | 2015-10-20 | 2017-12-26 | 盐城工学院 | 锂离子电池可逆及不可逆产热同时测试的方法 |
| CN107436961A (zh) * | 2016-05-26 | 2017-12-05 | 中国电力科学研究院 | 一种电池组的热管理方法 |
| CN108983107B (zh) * | 2018-08-02 | 2020-09-04 | 上海理工大学 | 一种动力电池的生热率测试方法 |
| CN111624493B (zh) * | 2019-02-28 | 2022-03-22 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 一种确定电池健康状态soh的方法、装置及检测设备 |
| CN110161423A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-08-23 | 重庆大学 | 一种基于多维度耦合模型的动力锂电池状态联合估计方法 |
| CN114355224B (zh) * | 2022-03-17 | 2022-06-28 | 深圳市信润富联数字科技有限公司 | 电池健康状态预测方法、装置、电子装置及可读存储介质 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7688074B2 (en) * | 1997-11-03 | 2010-03-30 | Midtronics, Inc. | Energy management system for automotive vehicle |
| JP4095878B2 (ja) * | 2002-10-28 | 2008-06-04 | 松下電器産業株式会社 | 電池管理システム、電池パック、及びその充電状態計測方法 |
| KR100756837B1 (ko) * | 2005-06-30 | 2007-09-07 | 주식회사 엘지화학 | 배터리 상태 추정 방법 및 장치 |
| JP4805101B2 (ja) * | 2006-11-21 | 2011-11-02 | 古河電気工業株式会社 | バッテリ状態推定方法、バッテリ状態監視装置及びバッテリ電源システム |
| CN102472794A (zh) * | 2010-03-29 | 2012-05-23 | 松下电器产业株式会社 | 二次电池的劣化诊断方法及劣化诊断装置 |
| JP4775524B1 (ja) * | 2010-10-05 | 2011-09-21 | トヨタ自動車株式会社 | 蓄電素子の状態推定方法および状態推定装置 |
| CN102944575A (zh) * | 2012-11-30 | 2013-02-27 | 天津力神电池股份有限公司 | 一种锂离子电池热性能的测试方法 |
| CN103176137B (zh) * | 2013-02-15 | 2015-06-24 | 中国南方电网有限责任公司调峰调频发电公司 | 基于电池soc不均匀性的电池组健康状态评价方法 |
-
2014
- 2014-01-15 CN CN201410018148.8A patent/CN103728570B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN103728570A (zh) | 2014-04-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103728570B (zh) | 一种基于电池热特性的健康状态检测方法 | |
| Ouyang et al. | A dynamic capacity degradation model and its applications considering varying load for a large format Li-ion battery | |
| Zhang et al. | Aging performance characterization and state-of-health assessment of retired lithium-ion battery modules | |
| CN104951662B (zh) | 一种磷酸铁锂电池能量状态soe的估算方法 | |
| CN105137358B (zh) | 基于大数据自学习机制的动力电池的soc/soh预测方法 | |
| CN103412264B (zh) | 蓄电池组内单体电池一致性的评价方法 | |
| CN105866700B (zh) | 一种锂离子电池快速筛选的方法 | |
| CN102565710A (zh) | 用于估计蓄电池健康状态的方法和装置 | |
| CN105302941A (zh) | 高压单芯电缆寿命评估方法及系统 | |
| CN111175666A (zh) | 一种soh检测方法及装置 | |
| CN102520367A (zh) | 一种空间用氢镍蓄电池寿命评估方法 | |
| CN107356879B (zh) | 一种基于多物理场的电池健康状态检测与评估方法及装备系统 | |
| CN108535662A (zh) | 电池健康状态检测方法及电池管理系统 | |
| CN105203968A (zh) | 一种铅酸蓄电池剩余电量的在线测量系统 | |
| CN103293483A (zh) | 一种基于内阻测量的锂电池健康状况估计方法 | |
| CN109490790B (zh) | 采用补偿脉冲法的锂动力电池功率特性测试方法及装置 | |
| CN110187287A (zh) | 一种退役锂电池余能快速检测方法 | |
| CN108120932A (zh) | 对充电电池的电池健康状态进行估算的方法和装置 | |
| CN106033114A (zh) | 一种储能电池健康状态评估方法 | |
| CN105738828B (zh) | 一种电池容量精准测量方法 | |
| CN107066713A (zh) | 一种预测锂离子电池材料电化学性能的仿真方法 | |
| CN103135057B (zh) | 一种电池自放电性能的快速测量方法 | |
| CN114184964B (zh) | 一种电芯内部温度分布的评估方法及装置 | |
| CN110794319A (zh) | 预测锂电池阻抗模型的参数的方法、装置及可读存储介质 | |
| CN110441703A (zh) | 一种移动充电系统的锂电池soc的估算方法及其检测系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |