CN106696712A - 动力电池故障检测方法、系统及电动车辆 - Google Patents

动力电池故障检测方法、系统及电动车辆 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种动力电池故障检测方法、系统及电动车辆，检测方法包括：获取电池包中的各电芯以恒定电流充电的充电曲线；在充电曲线的充电平台初期选取第一特征电压，在充电平台末期选取第二特征电压；计算任意两个单体电芯充电达到第一特征电压的第一偏移容量，以及达到第二特征电压的第二偏移容量；根据第一偏移容量和第二偏移容量的差异确定所述任意两个单体电芯的相对健康状态。上述方法实现简单、数据处理量小、效率高。

Description

动力电池故障检测方法、系统及电动车辆
技术领域
本发明涉及动力电池技术领域，尤其涉及动力电池故障检测方法、系统及电动车辆。
背景技术
动力电池系统是电动车辆最为关键的部件。动力电池系统的故障会直接影响电动车辆的正常使用，严重影响用户体验。因此及时发现车辆运行中的动力电池的故障显得尤为重要。
但现有技术中还未出现真正实现对动力电池故障的预警方案。目前所采用的措施都是直接收集电池管理系统(Battery Management System，BMS)所发出的故障信号，限制车辆运行。此时，电动车辆因电池系统故障已无法正常运行，虽能够及时采集到故障信号，却未能避免车辆趴窝等不良影响。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种动力电池故障检测方法、系统及电动车辆。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种动力电池故障检测方法，包括如下步骤：
获取电池包中的各电芯以恒定电流充电的充电曲线；
在充电曲线的充电平台初期选取第一特征电压，在充电平台末期选取第二特征电压；
计算任意两个单体电芯充电达到第一特征电压的第一偏移容量，以及达到第二特征电压的第二偏移容量；
根据第一偏移容量和第二偏移容量的差异确定所述任意两个单体电芯的相对健康状态。
本发明的有益效果是：本发明提供的动力电池故障检测方法，通过对比特征电压充电容量差异计算得到任意两个单体电芯的相对健康状态，避免直接估算电芯SOC、SOH不准的问题，直接横向对比从而快速查找全部电芯中的短板电芯，能够在电芯仍可正常工作的情况下提前发现问题，有效预警，提前维护。上述方法实现简单、数据处理量小、效率高。
本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种动力电池故障检测系统，包括：
充电曲线选取模块，用于获取电池包中的各电芯以恒定电流充电的充电曲线；
特征电压选取模块，用于在充电曲线的充电平台初期选取第一特征电压，在充电平台末期选取第二特征电压；
偏移容量计算模块，用于计算任意两个单体电芯充电达到第一特征电压的第一偏移容量，以及达到第二特征电压的第二偏移容量；
健康状态确定模块，用于根据第一偏移容量和第二偏移容量的差异确定所述任意两个单体电芯的相对健康状态。
本发明的有益效果是：本发明提供的动力电池故障检测系统，通过对比特征电压充电容量差异计算得到任意两个单体电芯的相对健康状态，避免直接估算电芯SOC、SOH不准的问题，直接横向对比从而快速查找全部电芯中的短板电芯，能够在电芯仍可正常工作的情况下提前发现问题，有效预警，提前维护。上述方法实现简单、数据处理量小、效率高。
本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种电动车辆，包括上述技术方案所述的动力电池故障检测系统。
本发明的有益效果是：本发明提供的电动车辆，通过采用上述技术方案所述的动力电池故障检测系统能够在电芯仍可正常工作的情况下提前发现问题，有效预警，提前维护。
附图说明
图1为本发明实施例提供的动力电池故障检测方法的示意性流程图；
图2为本发明一实施例中同规格LFP电芯不同SOC状态串联充电曲线图；
图3为本发明一实施例中同规格LFP电芯不同SOH状态串联充电曲线图；
图4为本发明一实施例中同规格LFP电芯不同SOH状态串联充电曲线图；
图5为本发明一实施例中同规格NCM电芯不同SOC状态串联充电曲线图；
图6为本发明实施例提供的动力电池故障检测系统的示意性结构框图；
图7为本发明实施例提供的电动车辆示意性结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
经研究发现随着电芯的使用次数不断增加，单体电芯之间的差异会逐渐放大。但是整车运行过程中，电芯实际放电情况复杂，也很难实现满充满放，单电芯的健康状况很难跟踪。如果能够对单体电芯运行状况进行实时跟踪评估，提早发现出现问题端倪的单体电芯，及时采取对应的维护措施，既可以降低车辆在运行中出问题带来的售后成本，也能够改善口碑，提高客户满意度。因此，本发明采用对电池包的单体电芯的运行状况进行实时跟踪评估，快速查找全部电芯中的短板电芯，效率高，实现提前发现问题，提前维护。
电池健康状态(State of Health，SOH)，是指在一定条件下，电池所能充入或放出电量与电池标称容量的百分比。随着电池的使用，电池在不断老化，SOH逐渐降低。GB/T中规定，当动力电池的容量能力下降到80％时，即SOH小于80％时，就应该更换电池。电池健康状态SOH可用于评价单体电芯的健康状态。
单体电芯剩余电量(State of Charge，SOC)，是指电芯剩余容量与其完全充电状态的容量的比值。同等条件下，充电过程中单体电芯SOC偏高的电芯，会首先到达充电截止电压；放电过程中单体电芯SOC偏低的电芯，会首先达到放电截止电压。因此，单体电芯剩余电量SOC的一致性严重影响动力电池系统性能发挥。
电池健康状态SOH的估算方法有直接放电法、内阻法、电化学阻抗分析和模型法等。以上方法由于测试时间长、需要离线测试、内阻测试困难、需要做大量的数据采集与分析、算法实现复杂、建模复杂困难等原因，很难实时在线估算电芯的健康状态。
单体电芯剩余电量SOC的估算方法包括开路电压法和压差法。开路电压法需要长时间零负载静置，实际车辆运行中很难达到合适的条件。现阶段能使用的仅仅是在车辆启动上电时的开路电压整体电池包SOC校正。此外，对于电压平台范围较宽的电芯，如磷酸铁锂电池，开路电压不能很准确的反馈电池SOC信息。压差法为通过BMS系统实时监控单体电芯电压，当电芯之间压差达到预警值后实现报警。这种方法有一定的效果，但是由于动力电池系统中充放电末端压差相对平台期压差更大，采用同一标准进行报警，只能放宽报警范围，以避免误报。因此只能放电末端发现问题，对于电动汽车日常使用中的浅放则无能为力。
电动汽车实际运行情况复杂多变，充电过程相对较为稳定，因此，本发明实施例对监控数据的分析选择在充电阶段进行。
不同健康状态的电芯呈现出不同的充电曲线。因电动汽车动力电池包的电芯充电是串联进行(并联电芯共同视为同一个电池串)，各电芯充电电量基本相同，故其在充电阶段单体电芯达到相同电压的时间不一致。结合充电平台初期不同单体电芯达到同一电压时间上的差异和充电电流，可计算二者之间的偏移容量△H。由于平台区电压变化缓慢，计算误差较大，因此，常选用在充电起始阶段或充电末端。将平台前及平台后二者电量之间的差异分别记为△H1和△H2。根据理论上的推导可知，容量未衰减的电芯(SOH一致性好)，△H1≈△H2(判断标准依不同电池体系略有差异，如LiFePO4体系中，|△H1-△H2|/|△H1+△H2|<10％)，|△H1+△H2|/2或者近似使用△H2表明电芯之间SOC偏移量的差异。容量发生衰减的电芯(SOH偏低)，表现为电压充高放低，|△H1-△H2|/2能半定量表征单体电芯之间SOH的差异。
整车控制策略中，当单体电芯达到下限电压后即开始限制车辆运行，通常SOC偏移值较大或者容量衰减较大的电芯优先达到下限电压。因此，本发明实现方案是以车辆实际运行数据中的充电数据为基础，调查电芯之间△H1与△H2的差异，评估单体电芯的健康状态，在车辆故障发生之前找出问题电芯，实现提前预警，提前维护。
图1为本发明实施例提供的动力电池故障检测方法的示意性流程图。如图1所示，一种动力电池故障检测方法，包括如下步骤：
110，获取电池包中的各电芯以恒定电流充电的充电曲线；
120，在充电曲线的充电平台初期选取第一特征电压，在充电平台末期选取第二特征电压；
130，计算任意两个单体电芯充电达到第一特征电压的第一偏移容量，以及达到第二特征电压的第二偏移容量；
140，根据第一偏移容量和第二偏移容量的差异确定所述任意两个单体电芯的相对健康状态。
实际车辆运行监控过程中，最关键点在于找到木桶效应中的短板电芯，避免由于单个问题电芯对整体电池包性能的影响。
上述实施例中提供的动力电池故障检测方法，通过对比特征电压充电容量差异计算得到任意两个单体电芯的相对健康状态，避免直接估算电芯SOC、SOH不准的问题，直接横向对比从而快速查找全部电芯中的短板电芯，能够在电芯仍可正常工作的情况下提前发现问题，有效预警，提前维护。上述方法实现简单、数据处理量小、效率高。
可选地，作为本发明的一个实施例，动力电池故障检测方法包括：
210，获取电池包中的各电芯以恒定电流充电的充电曲线；
220，在充电曲线的充电平台初期选取第一特征电压，在充电平台末期选取第二特征电压；
230，计算任意两个单体电芯充电达到第一特征电压的第一偏移容量，以及达到第二特征电压的第二偏移容量；
240，根据第一偏移容量和第二偏移容量的差异，当第一偏移容量和第二偏移容量的差异小于预设值时，根据第一偏移容量和第二偏移容量计算所述任意两个单体电芯的SOC偏移量，或者根据第二偏移容量计算SOC偏移量计算所述任意两个单体电芯的SOC偏移量，根据所述SOC偏移量确定所述任意两个单体电芯的相对健康状态。
上述实施例中，通过对车辆运行数据的分析对比，从单体电芯SOC一致性和单体电芯SOH一致性两个方面，找到系统中存在短板效应的问题电芯，并由此提出一种预警机制，实现提前维护、提前改善的效果。
应理解，该实施例中，第一偏移容量和第二偏移容量的差异为第一偏移容量和第二偏移容量的差值绝对值与第一偏移容量和第二偏移容量的和值绝对值的比值。
具体地，在该实施例中，所述SOC偏移量为第一偏移容量与第二偏移容量和值绝度值除以2，或者为第二偏移容量。
可选地，作为本发明的一个实施例，动力电池故障检测方法包括：
210，获取电池包中的各电芯以恒定电流充电的充电曲线；
220，在充电曲线的充电平台初期选取第一特征电压，在充电平台末期选取第二特征电压；
230，计算任意两个单体电芯充电达到第一特征电压的第一偏移容量，以及达到第二特征电压的第二偏移容量；
340，根据第一偏移容量和第二偏移容量的差异，当第一偏移容量和第二偏移容量的差异大于预设值，根据第一偏移容量和第二偏移容量计算所述任意两个单体电芯的SOH衰减量，根据所述SOH衰减量确定所述任意两个单体电芯的相对健康状态。
应理解，该实施例中，第一偏移容量和第二偏移容量的差异为第一偏移容量和第二偏移容量的差值绝对值与第一偏移容量和第二偏移容量的和值绝对值的比值。
具体地，该实施例中，所述SOH衰减量为第一偏移容量与第二偏移容量的差值绝对值除以2。
下面通过几个具体实验示例对本发明技术方案进行详细描述。
1)电芯种类：正极为磷酸铁锂LiFePO4，方形铝壳，额定容量80Ah，不同SOC状态以0.5C倍率(40A)恒流充电。
从图2可以看到，电芯A、电芯B在充电平台期前后达到同一电压时间有所差异。本实施例中偏移容量△H达到相同电压时电芯B的电量与电芯A的电量差值，判断SOH是否相近，如相近，且电芯B的电量与电芯A的电量差值平均值为正，即(△H1+△H2)/2为正，则电芯A的剩余电量SOC高于电芯B的剩余电量SOC。具体地，选取3.30V作为平台期前参考点，3.45V作为平台期后参考点，可以得到对应的△H1与△H2分别为3.8Ah、3.7Ah。|△H1-△H2|/|△H1+△H2|＝5.4％，满足△H1≈△H2条件，可认为电芯A和电芯B剩余容量SOH基本相等，但处于不同的SOC状态，电芯B剩余电量SOC相比电芯A剩余电量SOC小|△H1+△H2|/2＝3.75Ah，即电芯B相比于电芯A，SOC偏低百分比为3.75/80＝4.7％。或者按△H2计算SOC偏移百分比，SOC偏低百分比为3.7/80＝4.6％，通过两种计算方式获得的计算结果相差较小。在实际使用中，充电起始电压较高或者电池较新SOH衰减可能性较小的情况下，可使用△H2快速计算SOC偏移百分比。
2)电芯种类：正极为磷酸铁锂LiFePO4(LFP)，方形铝壳，额定容量80Ah，衰减至不同SOH状态的电芯A、电芯B串联以7.5A恒流充电。
从图3可以看到，电芯A、电芯B在充电平台期前后达到同一电压时间有所差异。本实施例中偏移容量△H达到相同电压时电芯B的电量与电芯A的电量差值，判断SOH是否相近，如不相近，则根据(△H2-△H1)/2或△H2(因为△H1偏差相对会较小，近似以△H2正负判断也可)判断，若为正，则电芯A衰减。具体地，选取3.20V作为平台期前参考点，3.43V作为平台期后参考点，可以得到对应的△H1与△H2分别为0.5Ah和13.4Ah。|△H1-△H2|/|△H1+△H2|＝92％，不满足△H1≈△H2条件，可认为电芯A剩余容量SOH衰减，SOH衰减量近似等于|△H1-△H2|/2＝6.45Ah。
通过此方法，可以快速比较数据，获得SOH偏低电芯状态。在系统还能正常运行时，即实现对问题电芯的筛查，实现提前预警、提前维护的效果。
3)电芯种类：正极为磷酸铁锂LiFePO4，方形铝壳，额定容量80Ah，不同SOH及SOC状态的电芯A、电芯B串联以7.5A恒流充电。
从图4可以看到，电芯A、电芯B在充电平台期前后达到同一电压时间有所差异。本实施例中偏移容量△H达到相同电压时电芯B的电量与电芯A的电量差值，判断SOH是否相近，如不相近，则根据(△H2-△H1)/2或△H2(因为△H1偏差相对会较小，近似以△H2正负判断也可)判断，若为负，则电芯B衰减。具体地，选取3.20V作为平台期前参考点，3.45V作为平台期后参考点，可以得到对应的△H1与△H2分别为1.3Ah和-7.8Ah。|△H1-△H2|/|△H1+△H2|＝140％，不满足△H1≈△H2条件，可认为电芯B剩余容量SOH衰减，SOH衰减量近似等于|△H1-△H2|/2＝4.55Ah。
4)电芯种类：正极为镍钴锰三元材料LiNi0.5Co0.2Mn0.3O2，简写NCM523，方形铝壳，额定容量20Ah，不同SOC状态以0.33C倍率(6.67A)恒流充电。
从图5可以看到，电芯A、电芯B在充电平台期前后达到同一电压时间有所差异。本实施例中偏移容量△H达到相同电压时电芯B的电量与电芯A的电量差值，判断SOH是否相近，如相近，且电芯B的电量与电芯A的电量差值平均值为正，即(△H1+△H2)/2为正，则电芯A的剩余电量SOC高于电芯B的剩余电量SOC。具体地，选取3.55V、3.60V作为平台期前参考点，4.00V、4.10V作为平台期后参考点，可以得到对应的△H1、△H1’与△H2、△H2’分别为1.17Ah、1.12Ah、1.23Ah、1.31Ah。
以3.60V、4.00V对比，可得|△H1-△H2|/|△H1+△H2|＝4.7％，满足△H1≈△H2条件，可认为电芯A和电芯B剩余容量SOH基本相等，但处于不同的SOC状态，电芯B剩余电量SOC相比电芯A剩余电量SOC小|△H1+△H2|/2＝1.17Ah，即SOC偏移5.8％。
以3.55V、4.10V对比，可得|△H1’-△H2’|/|△H1’+△H2’|＝5.6％，满足△H1≈△H2条件，可认为电芯A和电芯B剩余容量SOH基本相等，但处于不同的SOC状态，电芯B剩余电量SOC相比电芯A剩余电量SOC小|△H1’+△H2’|/2＝1.24Ah，即SOC偏移6.2％。
以3.60V、4.10V对比，可得|△H1’-△H2|/|△H1’+△H2|＝7.81％，满足△H1≈△H2条件，可认为电芯A、电芯B剩余容量SOH基本相等，但处于不同的SOC状态，电芯B剩余电量SOC相比电芯A剩余电量SOC小|△H1’+△H2|/2＝1.21Ah，即SOC偏移6.1％。
由上可以看到，选取不同的电压点作为计算，所得结论基本不变，计算的电芯SOC偏移量变化范围也很小，该方法具有很好的适应性。
上文结合图1至图5，详细描述了根据本发明实施例的动力电池故障检测方法，下面结合图6，详细描述了根据本发明实施例的动力电池故障检测系统。
图6给出了本发明实施例提供的一种动力电池故障检测系统的示意性结构框图，如图6所示，一种动力电池故障检测系统，包括充电曲线选取模块610、特征电压选取模块620、偏移容量计算模块630和健康状态确定模块640。其中，
充电曲线选取模块610用于获取电池包中的各电芯以恒定电流充电的充电曲线；特征电压选取模块620用于在充电曲线的充电平台初期选取第一特征电压，在充电平台末期选取第二特征电压；偏移容量计算模块630用于计算任意两个单体电芯充电达到第一特征电压的第一偏移容量，以及达到第二特征电压的第二偏移容量；健康状态确定模块640用于根据第一偏移容量和第二偏移容量的差异确定所述任意两个单体电芯的相对健康状态。
上述实施例中，
可选地，作为本发明一个实施例，健康状态确定模块用于当第一偏移容量和第二偏移容量的差异小于预设值时，根据第一偏移容量和第二偏移容量计算所述任意两个单体电芯的SOC偏移量，或者根据第二偏移容量计算SOC偏移量计算所述任意两个单体电芯的SOC偏移量，根据所述SOC偏移量确定所述任意两个单体电芯的相对健康状态。
应理解，该实施例中，第一偏移容量和第二偏移容量的差异为第一偏移容量和第二偏移容量的差值绝对值与第一偏移容量和第二偏移容量的和值绝对值的比值。
具体地，在该实施例中，所述SOC偏移量为第一偏移容量与第二偏移容量和值绝度值除以2，或者为第二偏移容量。
可选地，作为本发明一个实施例，健康状态确定模块用于当第一偏移容量和第二偏移容量的差异大于预设值，根据第一偏移容量和第二偏移容量计算所述任意两个单体电芯的SOH衰减量，根据所述SOH衰减量确定所述任意两个单体电芯的相对健康状态。
应理解，该实施例中，第一偏移容量和第二偏移容量的差异为第一偏移容量和第二偏移容量的差值绝对值与第一偏移容量和第二偏移容量的和值绝对值的比值。
具体地，该实施例中，所述SOH衰减量为第一偏移容量与第二偏移容量的差值绝对值除以2。
图7给出了本发明实施例提供的电动车辆示意性结构框图。如图7所示，电动车辆包括上述实施例所描述的，动力电池故障检测系统。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种动力电池故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取电池包中的各电芯以恒定电流充电的充电曲线；
在充电曲线的充电平台初期选取第一特征电压，在充电平台末期选取第二特征电压；
计算任意两个单体电芯充电达到第一特征电压的第一偏移容量，以及达到第二特征电压的第二偏移容量；
根据第一偏移容量和第二偏移容量的差异确定所述任意两个单体电芯的相对健康状态。
2.根据权利要求1所述的动力电池故障检测方法，其特征在于，当第一偏移容量和第二偏移容量的差异小于预设值时，根据第一偏移容量和第二偏移容量计算所述任意两个单体电芯的SOC偏移量，或者根据第二偏移容量计算SOC偏移量计算所述任意两个单体电芯的SOC偏移量，根据所述SOC偏移量确定所述任意两个单体电芯的相对健康状态。
3.根据权利要求2所述的动力电池故障检测方法，其特征在于，所述SOC偏移量为第一偏移容量与第二偏移容量和值绝度值除以2，或者为第二偏移容量。
4.根据权利要求1所述的动力电池故障检测方法，其特征在于，当第一偏移容量和第二偏移容量的差异大于预设值，根据第一偏移容量和第二偏移容量计算所述任意两个单体电芯的SOH衰减量，根据所述SOH衰减量确定所述任意两个单体电芯的相对健康状态。
5.根据权利要求4所述的动力电池故障检测方法，其特征在于，所述SOH衰减量为第一偏移容量与第二偏移容量的差值绝对值除以2。
6.根据权利要求2至5任一项所述的动力电池故障检测方法，其特征在于，所述第一偏移容量和第二偏移容量的差异为第一偏移容量和第二偏移容量的差值绝对值与第一偏移容量和第二偏移容量的和值绝对值的比值。
7.一种动力电池故障检测系统，其特征在于，包括：
充电曲线选取模块，用于获取电池包中的各电芯以恒定电流充电的充电曲线；
特征电压选取模块，用于在充电曲线的充电平台初期选取第一特征电压，在充电平台末期选取第二特征电压；
偏移容量计算模块，用于计算任意两个单体电芯充电达到第一特征电压的第一偏移容量，以及达到第二特征电压的第二偏移容量；
健康状态确定模块，用于根据第一偏移容量和第二偏移容量的差异确定所述任意两个单体电芯的相对健康状态。
8.根据权利要求7所述的动力电池故障检测系统，其特征在于，所述健康状态确定模块用于当第一偏移容量和第二偏移容量的差异小于预设值时，根据第一偏移容量和第二偏移容量计算所述任意两个单体电芯的SOC偏移量，或者根据第二偏移容量计算SOC偏移量计算所述任意两个单体电芯的SOC偏移量，根据所述SOC偏移量确定所述任意两个单体电芯的相对健康状态。
9.根据权利要求8所述的动力电池故障检测系统，其特征在于，所述SOC偏移量为第一偏移容量与第二偏移容量和值绝度值除以2，或者为第二偏移容量。
10.根据权利要求7所述的动力电池故障检测系统，其特征在于，所述健康状态确定模块用于当第一偏移容量和第二偏移容量的差异大于预设值，根据第一偏移容量和第二偏移容量计算所述任意两个单体电芯的SOH衰减量，根据所述SOH衰减量确定所述任意两个单体电芯的相对健康状态。
11.根据权利要求10所述的动力电池故障检测系统，其特征在于，所述SOH衰减量为第一偏移容量与第二偏移容量的差值绝对值除以2。
12.根据权利要求8至11任一项所述的动力电池故障检测系统，其特征在于，所述第一偏移容量和第二偏移容量的差异为第一偏移容量和第二偏移容量的差值绝对值与第一偏移容量和第二偏移容量的和值绝对值的比值。
13.一种电动车辆，其特征在于，包括权利要求7至12任一项所述的动力电池故障检测系统。
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