CN111239631A - 一种锂离子电池自放电识别筛选方法、存储介质、设备 - Google Patents
一种锂离子电池自放电识别筛选方法、存储介质、设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111239631A CN111239631A CN202010157730.8A CN202010157730A CN111239631A CN 111239631 A CN111239631 A CN 111239631A CN 202010157730 A CN202010157730 A CN 202010157730A CN 111239631 A CN111239631 A CN 111239631A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- battery
- basket
- batteries
- delta
- screening
- 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
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]
- G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
-
- 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]
- G01R31/378—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC] specially adapted for the type of battery or accumulator
-
- 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]
- G01R31/389—Measuring internal impedance, internal conductance or related variables
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Secondary Cells (AREA)
Abstract
本发明提供了一种新型自放电识别筛选方法,成功的实现了筐别中值浮动标准筛选方式,更加有效的识别和筛选离群异常电池,避免不良电池流出或良品电池误判情况发生。同时增加了K‑value筛选标准,通过Delta V和K‑value两个维度共同进行判定识别和筛选,改善了存储时间对老化Delta V及自放电识别筛选的影响。通过设备软件程序更新,实现了设备自动测试、计算、标准制定、不良品识别和筛选,大大提升了生产过程制程能力,对Pack配组一致性提供了帮助。
Description
技术领域
本发明属于锂电池技术领域,尤其是涉及一种锂离子电池自放电识别筛选方法、存储介质、设备。
背景技术
锂离子软包电池具有安全性能好、重量轻、容量高、能量密度大、内阻小、设计灵活等优点。随着新能源汽车的爆发式发展,以及新能汽车对动力电池能量密度的需求和政策驱动,软包动力电池凭借自身高能量密度和高安全性优势,迅速发展并应用于新能源汽车领域,软包动力电池市场占有率持续升高。
锂离子软包动力电池包,是由多个单体电池经过多串并联组合起来的,在动力电池包充放电使用过程,单体电池需要保持较好的电压一致性。当个别单体电池出现自放电严重导致电压降低过快时,就会出现电池包串压差不良报警,导致电池包故障,严重情况还可能会导致电池包出现局部单体电池过充过放引发的电池包着火等安全事故。因此,针对电池包对内部单体电池的一致性具有较高的需求,单体电池老化过程自放电严重的情况及时有效的识别和筛选,对于电池包的一致性及安全性有着重大的意义。
在锂离子电池生产过程中,由于正负极、隔膜及电解液等主要材料自身的差异性、生产环境粉尘及水分的差异性、生产过程工艺参数的波动、生产周转静置时间的差异等因素,导致电池表现出一定的差异性。而针对配组类动力电池,多串并联使用,对电池电性能一致性要求尤为严格,电池好的一致性可以大大延长电池包的使用寿命,同时发挥出电池包最大的能量。因此电池在配组前,需要先进行老化自放电筛选,将自放电严重的电池挑选出来禁止使用。
通常,使用Delta V来表征电池在一定温湿度环境下经过一定时间的电压降,使用K-value来表征电池在一定温湿度条件下,单位小时电压降,他们都受到电池存储状态、存储温度以及存储时间的影响。由于电池K-value的差异,导致在存储相同的时间内表现出Delta V的差异,进而出现电池之间电压的差异不断增大,最终导致电池包失效情况发生。
当前,大部分电池生产工厂采用“一刀切”的方式进行电池自放电筛选,即使用一个固定的Delta V上限标准,进行电池自放电筛选。由于存储状态或存储静置时间的差异导致不同批次之间的差异性,在大批量生产过程中不可避免,Delta V“一刀切”的标准,将会导致部分自放电异常电池无法有效识别和筛选出来,部分良品电池被误判的情况,导致直通率降低,同时自放电异常隐患电池流出。
发明内容
有鉴于此,本发明旨在提出一种锂离子电池自放电识别筛选方法,以解决上述背景技术中存在的问题。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种锂离子电池自放电识别筛选方法,包括如下步骤:
在电池老化前后,均对待测电池进行IR/OCV测试,以第一判定标准筛选出满足第一判定标准的待测电池;
以第二判定标准对第一次判定后的待测电池进行补充判定;
筛选出两次判定均合格的电池标记为合格,其余标记为不合格。
进一步的,具体包括如下步骤
S1:电池老化前,以筐为流转单位,进行IR/OCV测试,记录测试时间、电池电压、内阻数据并上传至数据库;
S2:将IR/OCV测试完毕的电池进行常温老化;
S3:将常温老化后的电池再次以筐为单位进行IR/OCV测试,记录测试时间、电池电压、内阻数据;
S4:计算每一筐电池老化前后电压降Delta V、老化前后电压降与老化时间的比值K-value,进行一次判定;
S5:计算每一筐电池老化前后电压降、老化前后电压降与老化时间的比值的中值,即Median(Delta V)和Median(K-value);
S6:将Median(Delta V)+C1/-C2和Median(K-value)+D1/-D2分别作为筐别DeltaV上下限标准和Kvalue上下限标准补充标准,进行二次判定,其中C1、C2、D1、D2为常数
S7:将一次判定和二次判定均合格的电池标记为合格,其余均标记为不良品,并通过设备自动完成不良品筛选。
进一步的,所述步骤S2中,常温老化环境为25±3℃。
进一步的,C1为筐别Delta V标准差均值的3倍,C2为筐别Delta V标准差均值的5倍,D1为筐别K-value标准差均值的3倍,D2为筐别K-value标准差均值的5倍。
进一步的,每筐装载36pcs电芯。
本发明还提供一种存储介质,包括能够被处理器加载执行时实现锂离子电池荷电状态放电筛选方法的程序。
本发明还提供一种设备,包括
存储器,用于存储锂离子电池荷电状态放电筛选方法的程序;
处理器,存储器中的程序能够被处理器加载执行且实现锂离子电池荷电状态放电筛选方法。
相对于现有技术,本发明所述的一种锂离子电池自放电识别筛选方法、存储介质、设备具有以下优势:
本发明提供一种锂离子电池老化自放电识别筛选方法。即,每一筐36只电芯,在Delta V上限标准筛选的基础上,增加K-value(K-value=Delta V/Delta T)上限标准筛选,同时根据Delta V和K-value中值针对性制定筐别中值浮动标准范围,并通过程序更新,实现在设备上自动完成筐别浮动标准在线实时筛选方式,有效识别和筛选出每个筐中表现异常的离群电池。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1为本发明实施例所述的电池OCV-SOC曲线及dOCV/dSOC-SOC曲线示意图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
术语解释:
1)自放电,又称荷电保持能力,是指在开路状态下,电池储存的电量在一定环境条件下的保持能力。
2)老化,是指电芯经过首次充放电后,在一定温度环境下进行存储的过程。
3)Delta V,又称老化压差,是指电池老化前后电压降。
4)K-value,是指老化前后电压降与老化时间的比值,即Delta V/Delta T。
5)OCV,又称开路电压。
生产过程中以筐为最小流转单位,同一筐36只电池生产的一致性较好,而不同筐之间由于受到材料、生产参数、生产环境、存储时间等因素的影响表现出一定的差异性。而本发明成功的实现了筐别中值浮动标准筛选方式,更加有效的识别和筛选离群异常电池,避免不良电池流出或良品电池误判情况发生。同时增加了K-value筛选标准,通过Delta V和K-value两个维度共同进行判定识别和筛选,改善了存储时间对老化Delta V及自放电识别筛选的影响。通过设备软件程序更新,实现了设备自动测试、计算、标准制定、不良品识别和筛选,大大提升了生产过程制程能力,对Pack配组一致性提供了帮助。
本发明的方法包括如下步骤
第一步,电池老化前,以筐为单位,每筐装载36pcs电芯,进行IR/OCV测试,记录测试时间(记为T1)、电池电压(记为OCV1)、内阻数据并上传至数据库;
第二步,将IR/OCV测试完毕的电池放入25±3℃环境进行常温老化;
第三步,将常温老化一定时间结束的电池取出,以筐为单位,每筐装载36pcs电芯,再次进行IR/OCV测试,记录测试时间(记为T2)、电池电压(记为OCV2)、内阻数据;
第四步,每一筐电池通过筐条码自动读取数据库对应电芯OCV1数据,并与OCV2数据自动完成Delta V(OCV1-OCV2)计算、Delta T(T2-T1)计算、K-value计算,并根据A1<Delta V<A2和B1<K-value<B2两个标准进行一次判定;
第五步,每一筐36只电池,对应36个Delta V和36个K-value数据,自动完成中值计算,即Median(Delta V)和Median(K-value);
第六步,将Median(Delta V)+C1/-C2和Median(K-value)+D1/-D2分别作为筐别Delta V上下限标准和Kvalue上下限标准补充标准,进行二次判定。其中C1、C2、D1、D2为常数,通过批量筐别数据分析得出,通常C1为筐别Delta V标准差均值的3倍,C2为筐别DeltaV标准差均值的5倍,D1为筐别K-value标准差均值的3倍,D2为筐别K-value标准差均值的5倍。
本发明中,由于实际生产过程中,每一个流转单位(筐)老化时间上存在差异,那么不同筐之间由于老化时间的差异,导致压差Delta V存在差异,Delta V与老化时间成正相关关系;由于电芯老化压降速度随老化时间延长而变小,因此,K-value与老化时间成负相关关系。
在已有Delta V和K-value上限标准的条件下,当老化时间偏小时,Delta V偏小,K-value偏大,最终K-value标准起主要筛选作用;当老化时间偏大时,Delta V偏大,K-value偏小,最终Delta V标准起主要筛选作用。
通过Delta V和K-value两个维度共同筛选,是充分考虑了工厂实际生产过程中老化时间的差异性客观条件,两个维度优势互补,更科学可靠。
第七步,将一次判定和二次判定均合格的电池标记为合格,其余均标记为不良品,并通过设备自动完成不良品筛选。
图下为本发明电池OCV-SOC曲线及dOCV/dSOC-SOC曲线,图示中各注释编号说明如下:
1:标准线1:A2;
2:标准线2:Median(Delta V)+C1;
3:标准线3:Median(Delta V)-C2;
4:标准线4:A1;
5:标准线5:B1;
6:标准线6:Median(K-value)+D1;
7:标准线7:Median(K-value)-D2;
8:标准线8:B2。
本发明的电池生产过程中以筐为最小流转单位,每筐装载36pcs电池,赋予了筐别中值浮动的筛选标准,可以有效完成每筐电池中离群异常的识别和筛选,改善了原有“一刀切”标准筛选方式的不足。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,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 (7)
1.一种锂离子电池自放电识别筛选方法,其特征在于:包括如下步骤:
在电池老化前后,均对待测电池进行IR/OCV测试,以第一判定标准筛选出满足第一判定标准的待测电池;
以第二判定标准对第一次判定后的待测电池进行补充判定;
筛选出两次判定均合格的电池标记为合格,其余标记为不合格。
2.根据权利要求1所述的一种锂离子电池自放电识别筛选方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1:电池老化前,以筐为流转单位,进行IR/OCV测试,记录测试时间、电池电压、内阻数据并上传至数据库;
S2:将IR/OCV测试完毕的电池进行常温老化;
S3:将常温老化后的电池再次以筐为单位进行IR/OCV测试,记录测试时间、电池电压、内阻数据;
S4:计算每一筐电池老化前后电压降Delta V、老化前后电压降与老化时间的比值K-value,进行一次判定;
S5:计算每一筐电池老化前后电压降、老化前后电压降与老化时间的比值的中值,即Median(Delta V)和Median(K-value);
S6:将Median(Delta V)+C1/-C2和Median(K-value)+D1/-D2分别作为筐别Delta V上下限标准和Kvalue上下限标准补充标准,进行二次判定,其中C1、C2、D1、D2为常数;
S7:将一次判定和二次判定均合格的电池标记为合格,其余均标记为不良品,并通过设备自动完成不良品筛选。
3.根据权利要求2所述的一种锂离子电池自放电识别筛选方法,其特征在于:所述步骤S2中,常温老化环境为25±3℃。
4.根据权利要求2所述的一种锂离子电池自放电识别筛选方法,其特征在于:C1为筐别Delta V标准差均值的3倍,C2为筐别Delta V标准差均值的5倍,D1为筐别K-value标准差均值的3倍,D2为筐别K-value标准差均值的5倍。
5.根据权利要求2所述的一种锂离子电池自放电识别筛选方法,其特征在于:每筐装载36pcs电芯。
6.一种存储介质,其特征在于:包括能够被处理器加载执行时实现如权利要求1至4中任一项的锂离子电池荷电状态放电筛选方法的程序。
7.一种设备,其特征在于:包括
存储器,用于存储如权利要求1至4中任一项的锂离子电池荷电状态放电筛选方法的程序;
处理器,存储器中的程序能够被处理器加载执行且实现如权利要求1至4中任一项的锂离子电池荷电状态放电筛选方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010157730.8A CN111239631A (zh) | 2020-03-09 | 2020-03-09 | 一种锂离子电池自放电识别筛选方法、存储介质、设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010157730.8A CN111239631A (zh) | 2020-03-09 | 2020-03-09 | 一种锂离子电池自放电识别筛选方法、存储介质、设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111239631A true CN111239631A (zh) | 2020-06-05 |
Family
ID=70871761
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010157730.8A Pending CN111239631A (zh) | 2020-03-09 | 2020-03-09 | 一种锂离子电池自放电识别筛选方法、存储介质、设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111239631A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115156108A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-10-11 | 瑞浦兰钧能源股份有限公司 | 一种电池自放电筛选方法和装置 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140236511A1 (en) * | 2011-09-30 | 2014-08-21 | Kpit Cummins Infosystems Ltd. | System and method for determining state of charge of a battery |
CN107091991A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-08-25 | 天津力神电池股份有限公司 | 锂离子电池电压一致性筛选方法 |
CN108682908A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-10-19 | 惠州拓邦电气技术有限公司 | 一种锂离子电池自放电的筛选方法 |
CN109254249A (zh) * | 2018-08-21 | 2019-01-22 | 天津力神电池股份有限公司 | 一种锂离子电池组一致性的筛选方法 |
CN110444826A (zh) * | 2019-07-05 | 2019-11-12 | 联动天翼新能源有限公司 | 锂电池的化成分容法 |
CN110488201A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-11-22 | 浙江锋锂新能源科技有限公司 | 一种锂离子电池荷电状态放电筛选方法、系统、存储介质 |
-
2020
- 2020-03-09 CN CN202010157730.8A patent/CN111239631A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140236511A1 (en) * | 2011-09-30 | 2014-08-21 | Kpit Cummins Infosystems Ltd. | System and method for determining state of charge of a battery |
CN107091991A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-08-25 | 天津力神电池股份有限公司 | 锂离子电池电压一致性筛选方法 |
CN108682908A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-10-19 | 惠州拓邦电气技术有限公司 | 一种锂离子电池自放电的筛选方法 |
CN109254249A (zh) * | 2018-08-21 | 2019-01-22 | 天津力神电池股份有限公司 | 一种锂离子电池组一致性的筛选方法 |
CN110488201A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-11-22 | 浙江锋锂新能源科技有限公司 | 一种锂离子电池荷电状态放电筛选方法、系统、存储介质 |
CN110444826A (zh) * | 2019-07-05 | 2019-11-12 | 联动天翼新能源有限公司 | 锂电池的化成分容法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115156108A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-10-11 | 瑞浦兰钧能源股份有限公司 | 一种电池自放电筛选方法和装置 |
CN115156108B (zh) * | 2022-06-30 | 2024-03-19 | 瑞浦兰钧能源股份有限公司 | 一种电池自放电筛选方法和装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9453887B2 (en) | Method of selecting used secondary battery and method of manufacturing battery pack | |
JP7436690B2 (ja) | バッテリーシステム診断装置及び方法 | |
US20230148088A1 (en) | Battery management apparatus and method | |
CN111239625A (zh) | 一种自放电筛选的soc范围选择方法、存储介质、设备 | |
CN112379285B (zh) | 一种电池包自放电筛选方法 | |
JP2001228224A (ja) | 非水電解液電池の不良選別方法 | |
CN111239631A (zh) | 一种锂离子电池自放电识别筛选方法、存储介质、设备 | |
KR20210030089A (ko) | 활성화 공정에서의 이차전지 셀 검사 방법 및 장치 | |
CN118117715B (zh) | 一种储能单元的全生命周期管理系统 | |
CN114487861A (zh) | 一种自放电电池二次选取的方法 | |
WO2019058666A1 (ja) | 二次電池劣化検出システム | |
CN110707387A (zh) | 一种磷酸铁锂电芯自放电筛选方法 | |
KR20170103327A (ko) | 배터리 시스템의 셀 타입 자동 설정 방법 | |
US20230402666A1 (en) | Abnormality detection method, abnormality detection device, energy storage apparatus, and computer program | |
KR20200053784A (ko) | 전지셀의 전극 탭 접힘 불량 판별 시스템 및 그 방법 | |
CN118525211A (zh) | 用于计算电池的充电深度的设备及其操作方法 | |
JP2964745B2 (ja) | 密閉形鉛蓄電池の検査法 | |
KR20220122358A (ko) | 배터리 진단 장치 및 방법 | |
JP7439340B2 (ja) | バッテリーシステム診断装置及び方法 | |
CN219609172U (zh) | 一种用于锂离子电池的自放电检测系统 | |
US20230344248A1 (en) | Battery management apparatus and operating method thereof | |
EP4394407A1 (en) | Battery management device and operation method thereof | |
KR20240016135A (ko) | 배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법 | |
KR20240163926A (ko) | 배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법 | |
KR20240069505A (ko) | 배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법 |
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 | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200605 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |