CN109116260A - 一种锂原电池低电量的提示方法 - Google Patents
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Abstract
一种锂原电池低电量的提示方法,属于锂电池技术领域,尤其涉及对锂/亚酰氯电池的低电量提示方法,其步骤包括:先测试锂原电池放电电流I,并对锂原电池定期施加脉冲,记录脉充前后的电压Uf和Ul,再根据Ri=(Uf‑Ul)/I计算直流内阻Ri;接着根据放电电流I和放电时间t之积计算放电容量,得到电池当前消耗电量,同时在电池不同的放电电流及不同温度下统计并分析对应的电池实际最大放电容量,电池当前消耗电量比电池实际最大放电容量即为电池放电深度;最后绘制电池直流内阻与放电深度的关系曲线,找出直流内阻Ri随放电深度变化的突变点,对低电量做出提示。本方法简单易行无须严格建模,实用性更强,特别适用于锂/亚硫酰氯型一次电池低电量时的提示上。
Description
技术领域
一种锂原电池低电量的提示方法,属于锂电池技术领域,具体涉及一种锂原电池低电量的提示方法,尤其是涉及对锂/亚酰氯电池的低电量提示方法。
背景技术
许多电子产品依赖电池提供工作所需的能量,随着电子工业的发展,众多电子产品对电池的需求越来越多,要求也越来越高。对于用户来说,电池剩余容量预测相当重要,锂电池若一直使用下去会产生“过放”,而锂电池在“过放”时会使电池泄气、漏液,甚至爆炸,造成一定的损害,所以电池剩余容量预测直接关系到用电器的安全性和可靠性,必须及时、准确地了解电池的运行状态,对电池进行合理有效的管理和控制,在低电量时对用户进行提示。锂一次电池由于没有充电过程,放电曲线非常平稳,直到电量耗尽时,电压才会明显下降。因此它缺乏像锂二次电池那样简单易行的估算剩余容量的方法,低电量提示存在一定难度。
电池低电量提示目前主要通过剩余容量预测实现,一般来说电池剩余容量常用电池荷电状态(State of charge,以下简称SOC)来表示。SOC的精确估算是电池能量管理系统中最核心的技术。电池的SOC无法用一种传感器直接测得,必须通过对一些其他物理量的测量,并采用一定的数学模型和算法来估计得到。目前常用的电池SOC估算方法有路电压法、安时法、内阻法、卡尔曼滤波法、线性模型法、人工神经网络法等。开路电压法进行电池SOC预测时电池必须静置较长时间以达到稳定状态,不能满足在线检测。安时法易受电流测量精度的影响,高温状态和电流波动剧烈时误差较大。内阻法分为交流内阻法和直流内阻法,目前主要采用交流内阻法,交流内阻要用交流阻抗仪测量,受温度和电池状态影响较大。卡尔曼滤波法通过递推算法实现SOC的最小方差估算,并能给出估计的误差,但是它受数学模型准确性约束,并且对于系统处理器的速度要求较高。例如中国专利《一种基于组合采样点卡尔曼滤波的电池剩余电量估计方法》(申请号200910100281.7)即是基于卡尔曼滤波的电池剩余电量估计方法,该方法可以方便地进行电池SOC的快速估计,收敛速度快,估计精度高,但是它受数学模型准确性约束,并且对于系统处理器的速度要求较高。
线性模型法是基于SOC变化量ΔSOC、电流I、端电压U和上一个时间点的荷电状态SOC建立的线性方程来得到电池SOC,目前应用还仅限于铅酸电池。人工神经网络法快速方便,具有高精度,神经网络输入变量的选择是否合适,变量数量是否恰当,直接影响模型的准确性和计算量,并且需要大量的参考数据进行训练,估计误差受训练数据和训练方法的影响很大。
综上所述,目前预测电池剩余容量的方法仍然各有不足之处,因此如何找出一种简单,易行的预测电池剩余容量并提示低电量的方法成为当前努力的方向。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:克服现有技术的不足,提供一种简单方便、适适应性强的一种锂原电池低电量的提示方法。
本发明解决技术问题所采用的技术方案是:一种锂原电池低电量的提示方法,其特征在于包括以下步骤:
a、测定锂原电池的放电电流I,多次测量求平均值并对放电过程中的锂原电池定期施加脉冲,记录施加脉冲前后的电压Uf和Ul,根据计算出电池直流内阻Ri;
b、从新的锂原电池始用时即计量放电时间t,根据放电电流平均值和放电时间t之积计算电池当前消耗电量Cu;
c、获取相同锂原电池的实际最大放电容量Ca,则电池放电深度A=Cu/Ca×100%;
d、绘制电池直流内阻Ri与放电深度A的关系曲线,并找出直流内阻Ri随放电深度变化的突变点,此突变点即为电量变低的依据点,根据此点对低电量做出提示以声光等信息反馈给使用者。
所述的锂原电池的实际最大放电容量Ca是通过对大量新的锂原电池在不同的放电电流及不同温度下统计并分析得到的统计学结果。
文献《锂/亚硫酰氯电池内阻与容量之间的关系》(电源技术,2007.9VoL.31No.9,缑玲玲,袁中直等)通过对ER14250型锂/亚硫酰氯(Li/SOCl2)不同放电状态下对电池内阻进行测试,结果表明放电过程中电池容量小于0.8Ah之前,电池内阻几乎没有变化,放电容量达到0.8Ah时,电池内阻开始明显增大,所以认为通过测量电池内阻变化有可能预测约30%(0.4Ah)的剩余容量。对于锂/亚硫酰氯(Li/SOCl2)型一次电池,由于其放电时电压平稳,放电性能稳定,通过测定其内阻判断其电池容量是一种简便易行的途径。
使用脉冲法检测蓄电池的内阻是一种较为成熟的方法。例如文献《电动汽车蓄电池内阻脉冲控制检测方法》(交通运输工程学报,张卫钢、张维峰等)中就论述到目前国内外对电池内阻的测量主要采用直流放电和交流注入法。直流放电法是指测试设备让电池在短时间内强制通过一个很大的恒定直流电流,测量此时电池两端的电压,并按欧姆定律计算出当前的电池内阻。这种测试方法的精确度高,测量精确误差可以控制在0.1%以内。对于锂/亚硫酰氯(Li/SOCl2)型一次电池而言,更宜使用。电池在长期放电过程中定期施加脉冲,记录脉冲前后的电压Uf和Ul。根据Ri=(Uf-Ul)/I可计算出电池的直流内阻,其中,I指电池的放电电流,Ri指电池直流内阻。
一般来说,电池容量表示在一定条件下(放电率、温度、终止电压等)电池放出的电量(可用放电测试仪做放电测试),即电池的容量,通常以安培、小时为单位(以A.H表示,1A.h=36000C)。电池容量C的计算式为C等于在时间从0到t时刻内电流的积分值。
电池容量按照不同条件分为实际容量、理论容量与额定容量。额定容量是在某一放电率下于25℃放电至终止电压所提的最低限度的容量,是工厂生产电池时承诺的电池一定条件下的最小容量。理论容量是指电池中活性物质全部参加反应放出来的放出来的容量。实际容量指在一定放电条件(温度,放电率,终止电压等)下电池所输出的容量。电池容量一般以Ah(安培小时)计算,另一种是以CELL(单位极板)几瓦(W)计算。定义中放电率是指电池额定容量与放电时间的比值,系指电池在规定时间内放出其额定容量时所输出的电流值。放电终止电压是指电池在放电时,电压随着放电时间的增长而慢慢降低,当降到某一个点时,不能再继续放电时的电压,也是电池最低的工作电压,这是人为规定的,对同一电池不同的放电条件要求也不同,一般为放电电流较小时终止电压稍高,放电电流较大时终止电压稍低。
由于锂/亚硫酰氯(Li/SOCl2)型一次电池放电非常平稳,在整个放电过程中,实际放电电流I相差不大,故在计算放电电量时可用多次测量所得的平均放电电流通过公式得到消耗电量Cu。电池实际最大放电容量就是在常温25℃下,以一定放电率,放电到一定终止电压(也称截至电压)时电池所放出的容量,实际是通过放电实践法,即大量样品在不同的放电电流及不同温度下放电后得到的统计学结果,个体间有差异,但差别不大以Ca表示。使用当前电池消耗电量Cu比上电池实际最大放电容量Ca再乘以100%即得到电池放电深度。可通过比照放电深度和电池直流内阻Ri图,可得出内阻突变点与直流内阻间的关系,即就是通过内阻突变点来指示锂/亚硫酰氯(Li/SOCl2)型一次电池的低电量状态,从而对电池的荷电量做出近似评估。原因在于:由放电深度和直流电阻的关系图,一方面可验证锂原电池,特别是锂/亚硫酰氯(Li/SOCl2)型一次电池的直流内阻与电池SOC值存在内在关系,另一方面可以通过寻找直流内阻曲线上的突变点来提示电池的放电深度,即提示出锂原电池电量低时的状态。
与现有技术相比,本发明的一种锂原电池低电量的提示方法所具有的有益效果是:相对于现有SOC的检测评定方法,本方法简单方便,无须严格建模,实用性更强,特别适用于锂/亚硫酰氯(Li/SOCl2)型一次电池低电量时的提示上。
附图说明
图1为本发明的一种锂原电池低电量的提示方法的方法流程图;
图2为实施例1中所采用的脉冲模式示意图;
图3为实施例1中电池直流内阻Ri与放电深度的关系图。
下面结合图1~3对本发明的具体实施过程进一步阐述:
具体实施方式
结合图1的方法流程图,该一种锂原电池低电量的提示方法依下列步骤完成:
a、测定一块新的锂/亚硫酰氯(Li/SOCl2)型一次电池的放电电流I,多次测量求平均值并对放电过程中的电池定期施加脉冲。如图2所示本例中脉冲模式由四个脉冲组成,背景电流指电池正常工作时的电流,脉冲幅度10mA,脉冲时间可以为0.5s,每个脉冲间间隔10s。记录脉冲前后的电压Uf和Ul,根据计算出电池的直流内阻Ri。
b、从新电池始用时计量时间t,根据电池的放电电流和放电时间t之积计算放电容量,得到电池当前消耗能量,以Cu表示。
c、通过对电池不同的放电电流及不同温度下统计并分析对应的实际放电容量,得到电池实际最大放电容量,以Ca表示,使用当前电池消耗容量Cu比上电池实际最大放电容量Ca再乘以100%即得到电池放电深度。
d、绘制电池直流内阻与放电深度的关系曲线,并找出直流内阻Ri随放电深度变化的突变点,此突变点即为电量变低的依据点,根据此点对低电量做出提示,例如以声光等信息反馈给使用者。
给电池定期施加脉冲时,脉冲幅度可以为10mA、20mA但不局限与此电流。脉冲时间可以为0.5s、1s但又不局限此时间,每个脉冲间间隔10s。
所得电池直流内阻与放电深度的关系曲线如图3所示,由图3可知,放电深度在70%以下时电池的直流电阻曲线波动不大,该曲线波动可能是因为系统误差所致。当电池放电深度大于70%时,电池直流内阻随之明显上升。此时对应的直流内阻点即为突变点。同时由图3看出,直流内阻后期突变点要早于电池电压的突变点,这是因为锂/亚硫酰氯(Li/SOCl2)型一次电池的工作电压非常稳定,直到放电到约90%才突然减小。
由放电深度和直流电阻的关系图,一方面可验证锂原电池,特别是锂/亚硫酰氯(Li/SOCl2)型一次电池的直流内阻与电池SOC值存在内在关系,另一方面可以通过寻找直流内阻曲线上的突变点来提示电池的放电深度,即提示出锂原电池电量低时的状态。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非是对发明作其它形式的限制,任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型,仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (2)
1.一种锂原电池低电量的提示方法,其特征在于包括以下步骤:
a、测定锂原电池的放电电流I,多次测量求平均值并对放电过程中的锂原电池定期施加脉冲,记录施加脉冲前后的电压Uf和Ul,根据Ri=(Uf-Ul)/I计算出电池直流内阻Ri;
b、从新的锂原电池始用时即计量放电时间t,根据放电电流平均值I和放电时间t之积计算电池当前消耗电量Cu;
c、获取相同锂原电池的实际最大放电容量Ca,则电池放电深度A=Cu/Ca×100%;
d、绘制电池直流内阻Ri与电池放电深度A的关系曲线,并找出直流内阻Ri随放电深度A变化的突变点,此突变点即为电量变低的依据点,根据此点对低电量做出提示。
2.根据权利要求1所述的一种锂原电池低电量的提示方法,其特征在于步骤c中所述的锂原电池的实际最大放电容量Ca是通过对大量新的锂原电池在不同的放电电流及不同温度下统计并分析得到的统计学结果。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110728056A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-01-24 | 合肥国轩高科动力能源有限公司 | 一种锂离子电池充放电的最大电流仿真测试方法 |
CN111974709A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-11-24 | 南京工程学院 | 基于温度变化聚类分析的退役动力锂电池筛选方法及系统 |
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