CN108037460A - 一种批产锂离子电池容量实时评估方法 - Google Patents

一种批产锂离子电池容量实时评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种批产锂离子电池容量实时评估方法，括以下步骤：步骤1，根据锂离子电池使用温度划分试验温度档；步骤2，选取锂离子电池样本进行全容量放电测试，得到放电过程中各时间采样点电压和容量数据；步骤3，拟合出电池全容量关于温度的曲线，得到电池全容量关于温度的数学表达式；步骤4，拟合出不同锂离子电池样本在各个试验温度下的电池剩余容量与电压的关系曲线，得到拟合公式。本发明操作简单，适用范围广，成本低廉。能够很好的实时评估批产锂离子电池在不同使用温度和电压状态下可放出容量。

Description

一种批产锂离子电池容量实时评估方法
技术领域
本发明涉及一种批产锂离子电池容量实时评估方法，尤其涉及一种针对批产锂离子电池在不同使用温度和电压状态下可放出容量的实时评估方法。
背景技术
目前锂离子电池已广泛应用于3C领域、储能电池领域和动力电池领域，如何较为精确的评估锂离子电池的剩余电量越发得到广泛的关注。
锂离子电池可放出电容量同蓄电池电压及温度均具有密切的关系，一般情况下，可放出容量同电池电压及温度为正相关。因此为了较为准确的评估锂离子电池剩余容量，需要同时考虑电压及温度的影响。
目前常用的锂离子电池剩余容量评估方法主要有开路电压法、放电法、安时积分法、电导法、卡尔曼滤波法和神经网络法等，前述4种方法均没有考虑环境温度对电池剩余容量的影响，因此评估出的剩余容量误差较大。此外，开路电压法、放电法和电导法不适合在线测量，在只能获取在线数据的电池体系中并不适用。基于安时积分法发展出的卡尔曼滤波法虽然精度提高，但运算过程复杂，且精度依赖于电池等效电路模型的准确性。神经网络法所需样本量较大，对小样本量的体系预测精度不高。
发明内容
为了解决现有技术存在的问题，本发明提供了一种批产锂离子电池容量实时评估方法。该方法操作简单，适用范围广，成本低廉。能够很好的实时评估批产锂离子电池在不同使用温度和电压状态下可放出容量。
本发明提供的试验方法可以适用于锂一次电池、锂二次电池等多种电池体系。
根据本发明提供的试验方法，其中所述锂离子电池为批产锂离子电池，性能一致性好。
根据本发明提供的试验方法，根据用户实际使用的温度范围划分出若干试验温度档，如锂离子电池在-5℃～+45℃的范围内工作，可每5℃划分，共划分出11个试验温度档。
根据本发明提供的试验方法，其中所述批产锂离子电池样本的数量及选取方法可根据实际情况进行随机或分号段选取，每个试验温度档的电池样本包含蓄电池个数一般不小于3个。
根据本发明提供的试验方法，每一个温度档应由一个样本锂离子电池样本进行全容量放电测试，得到放电过程中各时间采样点电压和容量数据，放电电流及放电终止电压也由用户的实际使用情况确定。每个样本仅进行一个温度下放电容量测试。
根据本发明提供的试验方法，试验过程中温度、放电电流及电压采样应满足一定的精度。
根据本发明提供的评估方法，拟合出电池全容量关于温度的曲线，得到电池全容量关于温度数学表达式。
根据本发明提供的评估方法，拟合出不同电池样本在各自试验温度下的可放出容量与电压的关系曲线，得到拟合公式，该公式中一般包含除变量电压以外的一些系数以及电池在该温度下的全容量。收集上述得到的系数，通过拟合得到这些系数关于温度多项式，用温度的多项式替换剩余容量与电压关系拟合公式中的系数及电池在该温度下的全容量，即可得到锂离子电池在一定温度和一定电压下剩余容量的公式，利用该公式可以实时评估锂离子电池当前温度和电压状态下的可放出容量。
本发明通过大量试验及在线数据分析，提出一种基于在线电压和温度的剩余容量预测方法。该方法操作简单，精度较高，可在线实时评估。
附图说明
图1是样本锂离子电池放电测试曲线。
图2是锂离子蓄电池容量关于温度拟合曲线。
图3是15℃温度档锂离子电池放电拟合曲线。
具体实施方式
下文结合附图和实施例对本发明做进一步阐述。本发明评估对象为额定容量40Ah的批产锂离子电池，该蓄电池为LiCoO2/MCMB体系，放电终止电压3.0V，平均放电电流7.5A。该锂离子电池使用温度范围为-5℃～+45℃，因此每个5℃选取一个温度档，确定-5℃、0℃、5℃、10℃、15℃、20℃、25℃、30℃、35℃、40℃、45℃共11个试验温度档。在批产5000个合格蓄电池中随机选取11个样本，每个样本包含3个锂离子电池。11个样本分别对应一档试验温度，在该温度条件下进7.5A放电，由测试设备记录放电过程中的锂离子电池电压，采样间隔1min，并终得到在该温度下的蓄电池放电容量C0，如图1所示。
通过拟合得锂离子电池全容量C0关于温度的数学表达式C0＝43.49861-1.27285exp(-T/11.59502)，其中T为温度，如图2所示。
根据不同的放电曲线选取合适的拟合函数模型，对于该实例中的电池体系，选取V＝V0+Aexp(-(x-x0)/t)的函数模型拟合出电压关于已放出容量的关系，选取该公式进行拟合需要电池当前电压的数值高于V0，通过求泛函数的方式得到电池已放电容量关于电压的关系，最终得到11个温度试验档下电池剩余容量C的数学表达式C＝C0+tln((V-V0)/A)，式中V为电压，系数t，V0，A的拟合结果如表。
表1拟合系数结果
T/℃ V0 A t
-5 3.58094 0.54023 16.92807
0 3.58196 0.55988 18.89467
5 3.59174 0.56475 19.45068
10 3.59346 0.5732 20.13094
15 3.58361 0.58881 21.32413
20 3.57722 0.59924 22.04748
25 3.56848 0.61129 22.84278
30 3.55987 0.623 23.53745
35 3.54651 0.63771 24.51522
40 3.53515 0.65053 25.29915
45 3.52284 0.66305 26.10931
分别将表中各系数关于温度进行拟合，得到V0＝-0.00004T2+0.0005T+3.5862，A＝0.0024T+0.5531，t＝0.1728T+18.46，将该结果及C0关于温度的数学表达式带入剩余容量C的表达式即可得到最终计算在实时温度和电压下剩余容量的数学表达式C＝(43.49861-1.27285exp(-T/11.59502))+(0.1728T+18.46)ln((V-(-0.00004T2+0.0005T+3.5862))/(0.0024T+0.5531))，通过该计算式则可实时评估锂离子电池剩余容量，如环境温度23.5℃，电池电压3.89V时，锂离子电池剩余容量为28.4041Ah。图3是15℃温度档锂离子电池放电拟合曲线。
需要说明的是，上文只是对本发明进行示意性说明和阐述，本领域的技术人员应当明白，对本发明的任意修改和替换都属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种批产锂离子电池容量实时评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，根据锂离子电池使用温度划分试验温度档；
步骤2，选取锂离子电池样本进行全容量放电测试，得到放电过程中各时间采样点电压和容量数据；
步骤3，拟合出电池全容量关于温度的曲线，得到电池全容量关于温度的数学表达式；
步骤4，拟合出不同锂离子电池样本在各个试验温度下的电池剩余容量与电压的关系曲线，得到拟合公式。
2.如权利要求1所述的一种批产锂离子电池容量实时评估方法，其特征在于，所述步骤1中锂离子电池使用温度为-5℃~+45℃，每隔5℃划分一个试验温度档，共划分出11个试验温度档。
3.如权利要求1所述的一种批产锂离子电池容量实时评估方法，其特征在于，所述步骤2中随机选取或者分号段选取锂离子电池样本。
4.如权利要求1所述的一种批产锂离子电池容量实时评估方法，其特征在于，所述步骤2中每个试验温度档的锂离子电池样本数量至少为3个。
5.如权利要求1所述的一种批产锂离子电池容量实时评估方法，其特征在于，所述步骤3中电池全容量关于温度的数学表达式如下：
C0=F1（T）
其中，C0为电池全容量，T为温度，F1（T）为关于温度的数学表达式。
6.如权利要求5所述的一种批产锂离子电池容量实时评估方法，其特征在于，所述步骤4中拟合公式如下：
C=C0+F2(V)
其中，C为电池剩余容量，V为电压，F2（V）为关于电压的数学表达式。
7.如权利要求6所述的一种批产锂离子电池容量实时评估方法，其特征在于， 将公式C=C0+F2(V)中的C0及系数通过包含温度的关系式替换，得到：
C=F3（V，T）
其中，F3（V，T）为关于电压和温度的数学表达式。
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