CN111175653A - 一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法 - Google Patents
一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111175653A CN111175653A CN202010010285.2A CN202010010285A CN111175653A CN 111175653 A CN111175653 A CN 111175653A CN 202010010285 A CN202010010285 A CN 202010010285A CN 111175653 A CN111175653 A CN 111175653A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- battery
- capacity
- ternary
- slope
- fault
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 51
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 15
- 230000009189 diving Effects 0.000 claims description 5
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 3
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 2
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 1
- 230000001351 cycling effect Effects 0.000 description 1
- 239000003792 electrolyte Substances 0.000 description 1
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 1
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 1
- 230000003446 memory effect Effects 0.000 description 1
- 239000000178 monomer Substances 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/385—Arrangements for measuring battery or accumulator variables
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
Abstract
一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法,涉及电池技术领域。包括:对三元电池进行恒功率充放电循环,记录每次循环的中值电压V,获得电池中值电压V‑循环圈数N曲线及斜率a。预设斜率保护阈值k,辨识预判三元电池容量“跳水”故障。若中值电压V‑周期N曲线的斜率a﹤k(斜率为负),则该电池在后续循环过程中将发生跳水。本发明尤其侧重于三元电池非全充全放过程,该过程由于不能监测到每循环电池容量变化,通过监测中值电压变化,可以及早预测出池使用过程中是否要发生容量“跳水”,从而更好地在电池的全生命周期过程中使用。
Description
技术领域
本发明涉及电池技术领域,并且更具体地,涉及一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法。
背景技术
近几年,中国新能源汽车市场高速发展,新能源汽车年产量到2020年将超过200万辆,累计产销量将超过500万辆。三元电池具有能量密度高、循环寿命长、自放电效率低、无记忆效应等优点,成为纯电动汽车、插电式电动汽车以及混合动力汽车的主要驱动电源,也是手机、笔记本等3C电子产品的主要储能元件。三元电池2017年装机量为16.01GWh,约占总装机量的43.94%,2018年装机量为33.09GWh,占比58.17%,三元电池装机量占比逐年升高,逐渐成为主流动力电池。
但三元电池全寿命周期的后期,随着电池内部晶体结构的变化,电解液的消耗,极有可能出现电池容量快速衰减的情况,即容量“跳水”,这将严重电池系统运行的可靠性和安全性。目前技术中。尚缺乏电池循环过程中容量“跳水”的预测方法,尤其是三元电池非全充全放过程,该过程由于不能监测到每循环电池容量变化,更不能直观的得到结果。
通过监测中值电压变化,可以及早预测出池使用过程中是否要发生容量“跳水”,从而更好地在电池的全生命周期过程中使用。中值电压指的是:电池容量在50%的时候的电压,中值电压的高与低反映了电池的好与坏。
发明内容
本发明提出一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法,以解决如何预测三元电池处于容量“跳水”阶段的问题,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤1,根据三元电池的充放电特性预设充放电电压阈值、充放电功率及循环圈数,对三元电池进行恒功率充放电循环;
步骤2,记录每次循环的中值电压V,获得电池中值电压V-循环圈数N曲线及曲线的斜率a;
步骤3,预设斜率保护阈值k,辨识预判三元电池容量“跳水”故障;
每循环圈数,若中值电压V-周期N曲线的斜率a≥k(斜率a和斜率k均为负),电池不发生跳水,返回步骤1,电池继续恒功率充放电并采样;反之,中值电压V-周期N曲线的斜率a﹤k该电池在后续循环过程中将发生跳水。
优选地,其中所述三元电池为三元材料电池,所述电池的标称容量为2Ah-200Ah。
优选地,其中所述采样周期的取值范围为1s-50s。
优选地,其中所述恒功率充放电的功率值取值范围为0.1P-2P。
优选地,对于三元电池部分循环工况,如非全充全放过程,不能监测到每循环电池容量变化,所以需要经过一定周期循环后,停止循环并对电池进行容量标定。
优选地,获得的电池中值电压V-循环圈数N曲线及斜率a,由于相邻圈数的中值电压V可能误差较大,导致斜率a变化较大。为保证准确率,可取5-100圈为一个周期,监测每周期曲线斜率a的变化。
通过本发明的方法,判断中值电压V-周期N曲线的斜率a与k的关系,确定电池容量“跳水”点在上述区间。在本发明实际使用过程中,可直接通过中值电压V-周期N曲线的斜率a与k的关系,判断电池是否处于跳水阶段。
优选地,本发明只提供判断方法,k的取值依据实际情况中a值而定,一般取k的取值为前100~500圈a的平均值的5~10倍。
优选地,在预测确定所述三元动力电池进入了容量“跳水”阶段后,发出警告信号。
本发明可在每隔一定周期循环后对电池进行容量标定,记录标定容量Q,获得电池标定容量Q-循环圈数N曲线;根据容量变化验证上述辨识预判方法是否一致可行。
优选地,获得电池标定容量Q-循环圈数N曲线,可确定电池容量“跳水”周期区间,目的是验证本发明方法的可行性。
本发明提供了一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法及系统,基于中值电压V-周期N曲线的斜率a与预设斜率保护阈值k(斜率为负)关系,来预测电池是否处于容量“跳水”阶段,用于确定三元电池系统的安全可靠性,从而更好地在电池的全生命周期过程中使用,且本发明可减小预测的误差。
本发明尤其侧重于三元电池非全充全放过程,该过程由于不能监测到每循环电池容量变化,通过监测中值电压变化,可以及早预测出池使用过程中是否要发生容量“跳水”,从而更好地在电池的全生命周期过程中使用。
附图说明
通过参考下面的附图,可以更为完整地理解本发明的示例性实施方式:
图1为本发明辨识预判方法的流程图;
图2为电池全生命周期,中值电压V-循环圈数N曲线。
图3为电池发生“跳水”故障周期中,中值电压V-循环圈数N曲线。
图4为电池标定容量Q-循环圈数N曲线,为便于观察,改为电池容量保持率-循环圈数N曲线。
具体实施方式
现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式,然而,本发明可以用许多不同的形式来实施,并且不局限于此处描述的实施例,提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明,并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中,相同的单元/元件使用相同的附图标记。
除非另有说明,此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外,可以理解的是,以通常使用的词典限定的术语,应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义,而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。
实施例1
图1为根据本发明提供的一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法和验证的流程图。如图1所示,本发明提供了一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法及系统,基于中值电压V-周期N曲线的斜率a与预设斜率保护阈值k(斜率为负)关系,来预测电池是否处于容量“跳水”阶段,用于确定三元电池系统的安全可靠性,从而更好地在电池的全生命周期过程中使用。
现在结合附图2、3、4对本发明作详细的说明。包括以下步骤:
步骤1:对某厂家生产的三元电池单体(健康状态SOH=100%),用深圳市新威尔电子有限公司生产的充放电设备,以1P充放电功率,在荷电状态SOC=20%~80%区间,进行完整的标准恒功率充放电循环测试,保护电压上限4.15V,保护电压下限3V。循环上述工步,软件自动记录循环过程中中值电压、循环次数等数据,见图2。
步骤2:图3为电池容量“跳水”区间的,电池中值电压V-循环圈数N曲线及斜率a。
本具体实施例中,由于电池中值电压V-循环圈数N曲线在N=1130~1250区间整体呈线性关系,对其进行线性拟合,方程为:
V=3.98-3.75*10-4N
其中,曲线在N=1130~1250区间斜率a=-3.75*10-4。
步骤3,预设斜率保护阈值k,辨识预判三元电池容量“跳水”故障。
其中,本发明只提供判断方法,k的取值依据实际情况中a值而定,一般取k是前200a平均值的5~10倍。本具体实施例中,取k=5a即k=-1.875*10-3。
步骤4,若中值电压V-周期N曲线的斜率a≤k(斜率为负),则该电池在后续循环过程中将发生跳水;反之,返回步骤1,电池继续恒功率充放电并采样。
步骤5:设定一定循环周期后对电池进行容量标定,以确定电池健康状态。本具体实施例取每150个循环为一个周期,绘制电池标定容量Q-循环圈数N曲线,为便于观察,改为电池容量保持率-循环圈数N曲线,见图4。
步骤6:由步骤5实验结果确定电池发生“跳水”故障区间在第1150-1300循环区间,从而验证上述辨识预判方法可行。
已经通过参考少量实施方式描述了本发明。然而,本领域技术人员所公知的,正如附带的专利权利要求所限定的,除了本发明以上公开的其他的实施例等同地落在本发明的范围内。
通常地,在权利要求中使用的所有术语都根据他们在技术领域的通常含义被解释,除非在其中被另外明确地定义。所有的参考“一个/所述/该[装置、组件等]”都被开放地解释为所述装置、组件等中的至少一个实例,除非另外明确地说明。这里公开的任何方法的步骤都没必要以公开的准确的顺序运行,除非明确地说明。
Claims (8)
1.一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法,以解决如何预测三元电池处于容量“跳水”阶段的问题,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤1,根据三元电池的充放电特性预设充放电电压阈值、充放电功率及循环圈数,对三元电池进行恒功率充放电循环;
步骤2,记录每次循环的中值电压V,获得电池中值电压V-循环圈数N曲线及曲线的斜率a;
步骤3,预设斜率保护阈值k,辨识预判三元电池容量“跳水”故障;
每循环圈数,若中值电压V-周期N曲线的斜率a≥k,斜率a和斜率k均为负,电池不发生跳水,返回步骤1,电池继续恒功率充放电并采样;反之,中值电压V-周期N曲线的斜率a﹤k该电池在后续循环过程中将发生跳水。
2.按照权利要求1所述的一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法,其特征在于,其中所述三元电池为三元材料电池,所述电池的标称容量为2Ah-200Ah。
3.按照权利要求1所述的一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法,其特征在于,其中所述采样周期的取值范围为1s-50s。
4.按照权利要求1所述的一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法,其特征在于,其中所述恒功率充放电的功率值取值范围为0.1P-2P。
5.按照权利要求1所述的一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法,其特征在于,对于三元电池部分循环工况,如非全充全放过程,不能监测到每循环电池容量变化,所以需要经过一定周期循环后,停止循环并对电池进行容量标定。
6.按照权利要求1所述的一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法,其特征在于,获得的电池中值电压V-循环圈数N曲线及斜率a,取5-100圈为一个周期,监测每周期曲线斜率a的变化。
7.按照权利要求1所述的一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法,其特征在于,k的取值依据实际情况中a值而定,k的取值为前100~500圈a的平均值的5~10倍。
8.按照权利要求1所述的一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法,其特征在于,在预测确定所述三元动力电池进入了容量“跳水”阶段后,发出警告信号。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010010285.2A CN111175653A (zh) | 2020-01-06 | 2020-01-06 | 一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010010285.2A CN111175653A (zh) | 2020-01-06 | 2020-01-06 | 一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111175653A true CN111175653A (zh) | 2020-05-19 |
Family
ID=70654493
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010010285.2A Pending CN111175653A (zh) | 2020-01-06 | 2020-01-06 | 一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111175653A (zh) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112327194A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-05 | 北京航空航天大学 | 一种锂电池容量跳水识别方法及装置 |
CN112327192A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-05 | 北京航空航天大学 | 一种基于曲线形态的电池容量跳水现象识别方法 |
CN112327191A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-05 | 北京航空航天大学 | 一种基于几何特征融合决策的电池跳水概率评估方法 |
CN112327193A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-05 | 北京航空航天大学 | 一种锂电池容量跳水预警方法 |
CN112327167A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-05 | 北京航空航天大学 | 一种电池容量跳水风险评估方法及系统 |
CN112382798A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-19 | 湖南立方新能源科技有限责任公司 | 一种电池循环失效的判断方法及判断系统 |
CN113433467A (zh) * | 2021-05-11 | 2021-09-24 | 天津力神电池股份有限公司 | 一种锂离子电池循环加速测评方法 |
CN113655398A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-11-16 | 远景动力技术(江苏)有限公司 | 预估锂电池循环跳水的方法 |
CN113805072A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-12-17 | 蜂巢能源科技(无锡)有限公司 | 容量的确定方法和确定装置、分容方法及动力电池系统 |
CN115308630A (zh) * | 2022-09-29 | 2022-11-08 | 苏州琞能能源科技有限公司 | 一种电池寿命的衰减分析方法 |
CN116540137A (zh) * | 2023-07-06 | 2023-08-04 | 宁德新能源科技有限公司 | 二次电池容量跳水识别方法及系统 |
-
2020
- 2020-01-06 CN CN202010010285.2A patent/CN111175653A/zh active Pending
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112327192A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-05 | 北京航空航天大学 | 一种基于曲线形态的电池容量跳水现象识别方法 |
CN112327191A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-05 | 北京航空航天大学 | 一种基于几何特征融合决策的电池跳水概率评估方法 |
CN112327193A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-05 | 北京航空航天大学 | 一种锂电池容量跳水预警方法 |
CN112327167A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-05 | 北京航空航天大学 | 一种电池容量跳水风险评估方法及系统 |
CN112327193B (zh) * | 2020-10-21 | 2021-09-24 | 北京航空航天大学 | 一种锂电池容量跳水预警方法 |
CN112327194A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-05 | 北京航空航天大学 | 一种锂电池容量跳水识别方法及装置 |
CN112327192B (zh) * | 2020-10-21 | 2021-11-30 | 北京航空航天大学 | 一种基于曲线形态的电池容量跳水现象识别方法 |
CN112382798A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-19 | 湖南立方新能源科技有限责任公司 | 一种电池循环失效的判断方法及判断系统 |
CN113433467A (zh) * | 2021-05-11 | 2021-09-24 | 天津力神电池股份有限公司 | 一种锂离子电池循环加速测评方法 |
CN113805072B (zh) * | 2021-08-03 | 2023-10-20 | 蜂巢能源科技(无锡)有限公司 | 容量的确定方法和确定装置、分容方法及动力电池系统 |
CN113805072A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-12-17 | 蜂巢能源科技(无锡)有限公司 | 容量的确定方法和确定装置、分容方法及动力电池系统 |
CN113655398A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-11-16 | 远景动力技术(江苏)有限公司 | 预估锂电池循环跳水的方法 |
CN113655398B (zh) * | 2021-08-11 | 2024-04-05 | 远景动力技术(江苏)有限公司 | 预估锂电池循环跳水的方法 |
CN115308630B (zh) * | 2022-09-29 | 2023-03-03 | 苏州琞能能源科技有限公司 | 一种电池寿命的衰减分析方法 |
CN115308630A (zh) * | 2022-09-29 | 2022-11-08 | 苏州琞能能源科技有限公司 | 一种电池寿命的衰减分析方法 |
CN116540137A (zh) * | 2023-07-06 | 2023-08-04 | 宁德新能源科技有限公司 | 二次电池容量跳水识别方法及系统 |
CN116540137B (zh) * | 2023-07-06 | 2023-10-03 | 宁德新能源科技有限公司 | 二次电池容量跳水识别方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111175653A (zh) | 一种用于辨识预判三元电池容量“跳水”故障的方法 | |
US6586940B2 (en) | Capacity estimation method, degradation estimation method and degradation estimation apparatus for lithium-ion cells, and lithium-ion batteries | |
CN109980309B (zh) | 一种防过载的动力电池充放电监管控制方法 | |
WO2018059074A1 (zh) | 一种电池微短路的检测方法及装置 | |
CN103545564B (zh) | 充电电池单元及其缺陷检测方法 | |
KR20040014921A (ko) | 재충전가능한 전지의 내부상태를 검출하는 검출장치를구비한 전지모듈 | |
CN110794316A (zh) | 一种梯次利用三元动力电池“跳水”故障的辨识预判方法 | |
CN109411840A (zh) | 基于阻抗相位角的锂离子电池温度检测方法 | |
JP2022532545A (ja) | 電池セル診断装置および方法 | |
CN111257770B (zh) | 一种电池包功率估算方法 | |
US20230009288A1 (en) | Vehicle battery diagnosis method and system | |
CN108020788A (zh) | 一种锂离子电池内阻快速筛选方法 | |
CN105742729A (zh) | 一种锂离子电池在线安全预警方法 | |
CN113064086B (zh) | 一种锂离子电池自放电速率测试方法、装置及系统 | |
JP3649643B2 (ja) | リチウムイオン電池の容量推定方法 | |
US11415637B2 (en) | System and method for estimating battery state of health | |
CN114035074B (zh) | 一种诊断磷酸铁锂串联电池组中微短路单体的方法 | |
CN114879053A (zh) | 一种储能磷酸铁锂电池寿命预测方法 | |
CN114779094A (zh) | 用于电池模组的膨胀测试的方法和设备 | |
CN114447455A (zh) | 一种温度测量方法及装置 | |
CN211480220U (zh) | 电池管理系统 | |
KR101748643B1 (ko) | 배터리 팩의 측정 데이터 선별 장치 및 방법 | |
Jan et al. | Experimental Evaluation of the True Remaining Capacity of Legacy Lead-Acid Batteries | |
KR20220102454A (ko) | 배터리 시스템 진단 장치 및 방법 | |
CN108232342A (zh) | 一种蓄电池管理方法、系统及一种蓄电池管理设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |