CN110456274A - 电池脉冲加热温升速率估计方法 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种电池脉冲加热温升速率估计方法。通过建立电池等效电路模型，对所述电池等效电路模型进行参数辨识，以获得电池的有效熵电势和电池的开路电压与脉冲加热电流的关系。所述脉冲加热电流的幅值、周期为脉冲参数。之后根据所述有效熵电势、所述电池的开路电压与脉冲加热电流的关系。建立产热模型。利用所述产热模型和电池的传热功率，获得所述电池在脉冲加热过程中的能量关系式，进而获得所述电池脉冲加热温升速率。上述方法通过建立电池等效电路模型，并利用所述电池的产热模型和电池的传热功率模型，可以获得电池脉冲加热温升速率与脉冲加热电流的关系，为脉冲加热在实际应用中的加热效果的制定提供了便捷、全面的估计方法。
Description
技术领域
本申请涉及电池管理技术领域，特别是涉及一种电池脉冲加热温升速率估计方法。
背景技术
随着锂离子电池车辆尤其是纯电动车的大范围应用，车辆的性能将紧密依赖于锂离子动力电池的性能。低温充电的场景也愈加高频出现。锂离子电池在低温环境下面临的问题对其实际应用已造成巨大影响。低温环境会降低电池的可用能量并在放电时产生能量损失，整个生命周期内也会导致电池寿命的衰减。同时低温环境也会增加电池的阻抗，从而影响电池寿命以及安全性等。这些问题都给低温环境中电池的使用带来重大困难。
为了解决上述问题，可以在电池的工作循环之前，通过脉冲加热方法对其进行有效的加热。但是脉冲加热电流对电池进行内加热的过程中，需要了解电池脉冲加热温升速率变化情况，从而估计出脉冲加热参数对电池脉冲加热温升速率的影响。
发明内容
基于此，有必要针对脉冲加热电流对电池进行内加热的过程中，需要了解电池脉冲加热温升速率变化情况，从而估计出脉冲加热参数对电池脉冲加热温升速率的影响的问题，提供一种电池脉冲加热温升速率估计方法。
一种电池脉冲加热温升速率估计方法，包括：
S10，建立电池等效电路模型，提供电池参考数据，对所述电池等效电路模型中的参数进行辨识，以确定有效熵电势和开路电压与脉冲加热电流的关系；
S20，根据所述有效熵电势、所述开路电压与脉冲加热电流的关系，建立电池产热模型；
S30，提供电池传热功率模型，并利用所述电池产热模型和所述电池传热功率模型，获得电池能量关系式；
S40，根据所述电池能量关系式，获得所述电池脉冲加热温升速率。
在其中一个实施例中，所述电池等效电路模型的参数包括开路电压Uocv、欧姆内阻Rohm、第一极化内阻Rc、第二极化内阻Rd、第一电容Cc以及第二电容Cd；
建立所述电池等效电路模型的步骤包括：
所述第一极化内阻Rc和所述第一电容Cc并联形成第一电路；
所述第二极化内阻Rd和所述第二电容Cd并联形成第二电路；
所述第一电路、所述第二电路以及所述欧姆内阻Rohm串联后一端与所述电池的开路电压Uocv串联，另一端与端电压Ut串联，以形成所述电池等效电路模型；
所述开路电压与脉冲加热电流的关系式为：
Ut＝Uocv-UC-Ud-IRohm
其中，UC为第一极化内阻两端的电压，Ud为第二极化内阻两端的电压，I为脉冲加热电流。
在其中一个实施例中，所述电池产热模型为：
其中，为所述有效熵电势。
在其中一个实施例中，所述电池能量关系式为：
其中，m为电池重量，c为电池比热容，为所述传热功率。
在其中一个实施例中，当忽略热传导和热辐射时，所述电池传热功率模型为：
其中，h为对流换热系数，S为电池的表面积，Tbat为电池温度，Tamb为环境温度。
在其中一个实施例中，所述电池脉冲加热温升速率的关系式为：
在其中一个实施例中，利用最小二乘算法、遗传算法或神经网络算法中的一种对所述电池等效电路模型进行参数辨识。
在其中一个实施例中，所述提供电池参考数据的步骤包括:
S110，提供待测电池，对所述待测电池进行放电，直至放电至所述待测电池的截止电压时，将所述电池置于温箱内，调整所述温箱为第一温度值；
S120，以第一幅值对所述待测电池进行恒流充电，充入预设电量；
S130，调整所述温箱温度为第二温度值；
S140，以第二幅值对所述待测电池进行恒流放电第一时长后，暂停第二时长；
S150，以第三幅值对所述待测电池进行恒流充电第二时长，调整所述温箱温度为第一温度值；
S160，以预设次数，重复步骤S120至步骤S150。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中任一项所述电池脉冲加热温升速率估计方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中任一项所述电池脉冲加热温升速率估计方法的步骤。
上述电池脉冲加热温升速率估计方法，通过建立电池等效电路模型，对所述电池等效电路模型进行参数辨识，以获得电池的有效熵电势和电池的开路电压与脉冲加热电流的关系。所述脉冲加热电流的幅值、周期为脉冲参数。之后根据所述有效熵电势、所述电池的开路电压与脉冲加热电流的关系，建立产热模型。利用所述产热模型和电池的传热功率，获得所述电池在脉冲加热过程中的能量关系式，进而获得所述电池脉冲加热温升速率。上述方法通过建立电池等效电路模型，并利用所述电池的产热模型和电池的传热功率模型，可以获得电池脉冲加热温升速率与脉冲加热电流的关系，为脉冲加热在实际应用中的加热效果的制定提供了便捷、全面的估计方法。
附图说明
图1为本申请一个实施例提供的电池脉冲加热温升速率估计方法流程图；
图2为本申请一个实施例提供的二阶RC模型结构图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本申请的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似改进，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
需要说明的是，当元件被称为“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
请参见图1，本申请提供一种电池脉冲加热温升速率估计方法。所述方法包括：
S10，建立电池等效电路模型，提供电池参考数据，对所述电池等效电路模型中的参数进行辨识，以确定有效熵电势和开路电压与脉冲加热电流的关系。通过所述电池等效电路模型对电池在脉冲电流作用下的电压响应进行分析，估计该模型模拟脉冲过程的准确度。在一个可选的实施例中，利用最小二乘算法、遗传算法或神经网络算法中的一种对所述电池等效电路模型进行参数辨识。所述有效熵电势决定电池在充放电过程中反映热的大小，是影响电池产热的重要因素。
S20，根据所述有效熵电势、所述开路电压与脉冲加热电流的关系，建立电池产热模型。电池的产热主要分为两部分，一部分是电池的焦耳热，另一部分为电池的反映热。另外还有电池内部物质的浓差变化引起的混合过程中的产热，以及各类副反应引起的副反应热。一般而言，混合热和副反应热的数值很小，可以忽略不计。所述有效熵电势决定了所述电池的反应热，所述开路电压与脉冲加热电流的关系决定了所述电池的焦耳热。因此根据所述有效熵电势、所述开路电压与脉冲加热电流的关系，可以建立电池产热模型。所述电池产热模型可以为Bernardi产热模型。
S30，提供电池传热功率模型，并利用所述电池产热模型和所述电池传热功率模型，获得电池能量关系式。电池的传热主要分为热传导、热辐射和对流换热三种方式。热传导主要发生在电池内部热量传递到电池外部的过程。热辐射指电池表面向外以电磁波形式传递能量的过程。对流换热则主要发生在电池与空气之间的热交换过程。
S40，根据所述电池能量关系式，获得所述电池脉冲加热温升速率。可以通过所述电池能量关系式与电池质量和电池比热容的商，求解所述电池脉冲加热温升速率。
本实施例中，上述电池脉冲加热温升速率估计方法，通过建立电池等效电路模型，对所述电池等效电路模型进行参数辨识，以获得电池的有效熵电势和电池的开路电压与脉冲加热电流的关系。所述脉冲加热电流的幅值、周期为脉冲参数。之后根据所述有效熵电势、所述电池的开路电压与脉冲加热电流的关系。建立产热模型。利用所述产热模型和电池的传热功率，获得所述电池在脉冲加热过程中的能量关系式，进而获得所述电池脉冲加热温升速率。上述方法通过建立电池等效电路模型，并利用所述电池的产热模型和电池的传热功率模型，可以获得电池脉冲加热温升速率与脉冲加热电流的关系，为脉冲加热在实际应用中的加热效果的制定提供了便捷、全面的估计方法。
请参见图2，在其中一个实施例中，所述电池等效电路模型的参数包括开路电压Uocv、欧姆内阻Rohm、第一极化内阻Rc、第二极化内阻Rd、第一电容Cc以及第二电容Cd。建立所述电池等效电路模型的步骤可以为所述第一极化内阻Rc和所述第一电容Cc并联形成第一电路。所述第二极化内阻Rd和所述第二电容Cd并联形成第二电路。所述第一电路、所述第二电路以及所述欧姆内阻Rohm串联后一端与所述电池的开路电压Uocv串联，另一端与端电压Ut串联，以形成所述电池等效电路模型。所述开路电压与脉冲加热电流的关系式为：
Ut＝Uocv-UC-Ud-IRohm 公式(1)
其中，UC为第一极化内阻两端的电压，Ud为第二极化内阻两端的电压，I为脉冲加热电流。
上述6类所述电池等效电路模型的参数(开路电压Uocv、欧姆内阻Rohm、第一极化内阻Rc、第二极化内阻Rd、第一电容Cc以及第二电容Cd)共同决定了在某一脉冲电流作用下电池的电压响应。参数辨识方法有基于最小二乘法的辨识、基于遗传算法的辨识等。在参数辨识时需要提供电池参考数据。
在一个可选的实施例中，所述提供电池参考数据的步骤包括:
S110，提供待测电池，对所述待测电池进行放电，直至放电至所述待测电池的截止电压时，将所述电池置于温箱内，调整所述温箱为第一温度值。
S120，以第一幅值对所述待测电池进行恒流充电，充入预设电量。
S130，调整所述温箱温度为第二温度值。
S140，以第二幅值对所述待测电池进行恒流放电第一时长后，暂停第二时长。
S150，以第三幅值对所述待测电池进行恒流充电第二时长，调整所述温箱温度为第一温度值。
S160，以预设次数，重复步骤S120至步骤S150。
具体的，如果想进行-20℃-25℃的混合测试数据，可以将待测电池放电至截止电压，置于温箱内，调整温度为25℃并充分静置。以1/3恒流充电，冲入10％SOC的电量，充分静置。调整温度至-20℃并充分静置。在低温下进行混合脉冲实验：0.2C放电30s，暂停30s，0.2C充电30s。调整温度至25℃并充分静置。在常温下进行混合脉冲实验：1.5C放电30s，暂停30s，1.5C充电30。通过混合测试数据可以得到电池的内阻、电池开路电压随温度的变化以及有效熵电势，为参数辨识过程提供了数据支持。
在一个可选的实施例中，可以利用遗传算法进行参数辨识。其中，欧姆内阻、极化内阻和电容的辨识过程是解耦的。欧姆内阻通过脉冲电流撤离和作用前后的极端过程进行辨识。遗传算法通过随机的产生初始个体，通过约束条件和适应函数对个体进行筛选，选定一定的变异概率，逐代演化。其中，种群数量决定了每一代的个体数，个体数越多产生较优个体的概率越大。遗传代数越多，逐代筛选出优秀个体的概率也越大。在一个可选的实施例中，种群大小可以设定为200。代数设定为1000代，容忍度设置为10-12。所述电池等效电路模型可以为二阶RC模型的极化电阻两端的瞬态电压为：
其中，Δt为仿真步长，τc和τd为时间常数，有：
τc＝RcCc，τd＝RdCd 公式(4)
则电池的端电压可表达为：
Utestimated(t+Δt)＝Uocv(t+Δt)+Uc(t+Δt)+Ud(t+Δt)+RohmI(t+Δt) 公式(5)
通过上述关系，即可基于实验测得的电流数据I(t)计算上述电压值，从而得到基于二阶RC模型的估计电压Utestimated。遗传算法的适应函数为估计电压与实际测得电压的差值在时域的均方根值，其理论表达式为：
其中T为总时间，Utexperiment为实验电压。在辨识过程中，估计电压是以实验测得的具有一定采样间隔的电流数据为计算输入量的，因此计算过程为前述基于仿真步长的离散迭代过程，因此最终遗传算法的适应函数所选取的方均根植的表达式为：
在上述基础上开展参数辨识，得到对应的电路模型参数。
在其中一个实施例中，所述电池产热模型为：
其中，为所述有效熵电势。I为脉冲加热电流，取放电为正，充电为负。等式右边第一项为反应热，由电池的有效熵电势决定，为电化学可逆热。等式右边第二项为电池总内阻引起的焦耳热，包括欧姆内阻产热和极化内阻产热。
在一个实施例中，所述电池能量关系式为：
其中，m为电池重量，c为电池比热容，为所述传热功率。电池的传热主要分为热传导、热辐射和对流换热三种方式。热传导主要发生在电池内部热量传递到电池外部的过程。热辐射指电池表面向外以电磁波形式传递能量的过程。对流换热则主要发生在电池与空气之间的热交换过程。在一个可选的实施例中，由于在实验环境下，电池与外界的传热形式主要为对流换热，热传导和热辐射的值较小。因此，本申请一个实施例中，当忽略热传导和热辐射时，所述电池传热功率模型为：
其中，h为对流换热系数，S为电池的表面积，Tbat为电池温度，Tamb为环境温度。则将所述电池传热功率模型公式和所述电池产热模型代入所述电池能量关系式中，可得：
则所述电池脉冲加热温升速率的关系式为：
其中，所述对流换热系数可以由电池的散热实验结果拟合得到。例如，可以选取某一次温箱环境为-10℃的条件下，电池脉冲加热实验的实验过程为例，为实验的后半部分，即脉冲撤出后，电池的散热过程进行分析。通过该实验过程的温度与时间的变化关系，即可拟合得到所述对流换热系数。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中任一项所述电池脉冲加热温升速率估计方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中任一项所述电池脉冲加热温升速率估计方法的步骤。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种电池脉冲加热温升速率估计方法，其特征在于，包括：
S10，建立电池等效电路模型，提供电池参考数据，对所述电池等效电路模型中的参数进行辨识，以确定有效熵电势和开路电压与脉冲加热电流的关系；
S20，根据所述有效熵电势、所述开路电压与脉冲加热电流的关系，建立电池产热模型；
S30，提供电池传热功率模型，并利用所述电池产热模型和所述电池传热功率模型，获得电池能量关系式；
S40，根据所述电池能量关系式，获得所述电池脉冲加热温升速率。
2.根据权利要求1所述的电池脉冲加热温升速率估计方法，其特征在于，所述电池等效电路模型的参数包括开路电压Uocv、欧姆内阻Rohm、第一极化内阻Rc、第二极化内阻Rd、第一电容Cc以及第二电容Cd；
建立所述电池等效电路模型的步骤包括：
所述第一极化内阻Rc和所述第一电容Cc并联形成第一电路；
所述第二极化内阻Rd和所述第二电容Cd并联形成第二电路；
所述第一电路、所述第二电路以及所述欧姆内阻Rohm串联后一端与所述电池的开路电压Uocv串联，另一端与端电压Ut串联，以形成所述电池等效电路模型；
所述开路电压与脉冲加热电流的关系式为：
Ut＝Uocv-UC-Ud-IRohm
其中，UC为第一极化内阻两端的电压，Ud为第二极化内阻两端的电压，I为脉冲加热电流。
3.根据权利要求2所述的电池脉冲加热温升速率估计方法，其特征在于，所述电池产热模型为：
其中，为所述有效熵电势。
4.根据权利要求3所述的电池脉冲加热温升速率估计方法，其特征在于，所述电池能量关系式为：
其中，m为电池重量，c为电池比热容，为所述传热功率。
5.根据权利要求4所述的电池脉冲加热温升速率估计方法，其特征在于，当忽略热传导和热辐射时，所述电池传热功率模型为：
其中，h为对流换热系数，S为电池的表面积，Tbat为电池温度，Tamb为环境温度。
6.根据权利要求5所述的电池脉冲加热温升速率估计方法，其特征在于，所述电池脉冲加热温升速率的关系式为：
7.根据权利要求1所述的电池脉冲加热温升速率估计方法，其特征在于，利用最小二乘算法、遗传算法或神经网络算法中的一种对所述电池等效电路模型进行参数辨识。
8.根据权利要求1所述的电池脉冲加热温升速率估计方法，其特征在于，所述提供电池参考数据的步骤包括:
S110，提供待测电池，对所述待测电池进行放电，直至放电至所述待测电池的截止电压时，将所述电池置于温箱内，调整所述温箱为第一温度值；
S120，以第一幅值对所述待测电池进行恒流充电，充入预设电量；
S130，调整所述温箱温度为第二温度值；
S140，以第二幅值对所述待测电池进行恒流放电第一时长后，暂停第二时长；
S150，以第三幅值对所述待测电池进行恒流充电第二时长，调整所述温箱温度为第一温度值；
S160，以预设次数，重复步骤S120至步骤S150。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述电池脉冲加热温升速率估计方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述电池脉冲加热温升速率估计方法的步骤。
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