CN111366864A - 一种基于固定压升区间的电池soh在线估计方法 - Google Patents

一种基于固定压升区间的电池soh在线估计方法 Download PDF

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Abstract

一种基于固定压升区间的电池SOH在线估计方法，属于新能源汽车动力电池技术领域。该方法中针对的训练集电池和测试集电池是相同种类、相同型号的电池。首先，对n个锂电池进行循环充放电实验，在恒流充电过程中选取锂电池充电的压升区间[Ua,Ub]，构建训练集电池数据。其次，选取最优固定压升区间[Ua*,Ub*]。最后，利用优选的固定压升区间对测试集中的锂电池进行SOH的在线估计。本发明是一种在线SOH估计方法，具有计算量小、估计精度高、实时性高、可在线应用等优点；在电池充电过程中提取的健康特征，易于采集，无需额外的仪器或实验，且可适用于电池所有的充电工况；提取健康特征的SOC区间是电池充电时常用的充电区间，更具有适用性。

Description

一种基于固定压升区间的电池SOH在线估计方法
技术领域
本申请属于新能源汽车动力电池技术领域，涉及电池SOH在线估计方法，尤其涉及一种基于固定压升区间的电池SOH在线估计方法。
背景技术
由于能源危机和环境污染的日益加剧，大力发展新能源汽车已成为政府和企业的必然趋势。锂离子电池因具有比能量高、比功率高、使用寿命长等优点，被普遍使用在新能源汽车上。在电池的长期使用过程中，电池会产生容量衰减、内阻增加等老化现象，其不正当的使用还会造成起火、爆炸等事故。为了保证电池高效安全的使用，电池管理系统(BMS)十分关键，而电池健康状态(SOH)估计是其核心功能之一。准确的进行电池SOH估计，可以评测电池的老化状态，还可以为电池的荷电状态(SOC)估计提供基础，提高电池的动力性和安全性。
目前，电池SOH估计方法主要有：测量法、模型法和数据驱动法。测量法一般需要特殊的仪器或者特殊的测量条件，很难实现在线应用。模型法主要包括经验模型、电化学模型和等效电路模型。经验模型需要大量的实验，每一种经验模型的电池应用范围较单一；电化学模型存在电池大量内部参数，计算量较大，不易求解；等效电路模型随着电池的使用和外部环境的变化，求解精度会变低。相比于测量法、模型法，数据驱动法具有适应性强、稳定性好、估计精度高等优点。
近些年，在采用数据驱动进行电池SOH估计的方法研究中，多从电池放电阶段中提取健康特征，而电池的放电工况是较为复杂且多变的，因此这些方法往往具有测量难度大、应用复杂等缺点。因此，提供一种合理可靠、简单便捷、估计准确的基于充电过程的电池SOH在线估计方法，是十分必要的。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供一种全新的基于固定压升区间的电池SOH在线估计方法，以实现简单便捷、准确可靠地进行电池SOH估计。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于固定压升区间的电池SOH在线估计方法，该方法中针对的训练集电池和测试集电池是相同种类、相同型号的电池，包括以下步骤：
步骤一、构建训练集电池数据。
对n个锂电池进行循环充放电实验，在恒流充电过程中选取锂电池充电的压升区间[Ua,Ub]；训练集电池数据包括：第i(i＝1,2,...,n)个电池在其第j(j＝1,2,...,m)个充电循环从下截止电压到上截止电压的所充电量Qi,j，第i个电池在其第j(j＝1,2,...,m)个充电循环在压升区间[Ua,Ub]的所充电量
Figure BDA0002417470300000021
第i个电池对
Figure BDA0002417470300000022
作一次线性拟合得到的斜率ki和截距bi。
步骤二、选取最优固定压升区间[Ua*,Ub*]。
计算训练集中所有锂电池拟合得到的斜率的平均值为
Figure BDA0002417470300000023
计算训练集中所有锂电池拟合得到的截距的平均值为
Figure BDA0002417470300000024
通过公式
Figure BDA0002417470300000025
计算训练集中第i个锂电池第j个充电循环的估算最大可用容量
Figure BDA0002417470300000026
第i个电池的容量估算误差为Ri，其中容量估算误差的计算方法可以为均方根误差、平均绝对误差、最大绝对误差等；通过公式
Figure BDA0002417470300000027
计算训练集中所有锂电池容量估算误差的和为R(Ua,Ub)；
将Ua,Ub作为优化算法的输入变量，将R(Ua,Ub)作为优化算法的目标函数，根据电池的常用SOC区间制定优化算法的边界条件L(Ua,Ub)，通过训练选取最优的固定压升区间[Ua*,Ub*]以及训练集电池在固定压升区间[Ua*,Ub*]下的斜率平均值
Figure BDA0002417470300000028
和截距平均值
Figure BDA0002417470300000029
所述的优化算法可以为蚁群算法、粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法、动态规划算法等。
步骤三、利用优选的固定压升区间对测试集中的锂电池进行SOH的在线估计。
对测试集中的被测电池进行充电，计算被测电池第j(j＝1,2,...,m)个充电循环在最优固定升压区间[Ua*,Ub*]的所充电量为
Figure BDA00024174703000000210
通过公式
Figure BDA00024174703000000211
得到被测电池在第j个使用循环的估算最大可用容量
Figure BDA00024174703000000212
通过公式
Figure BDA00024174703000000213
得到被测电池在第j个使用循环的估计SOH值，其中，C额定为所述电池的额定容量。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)是一种在线SOH估计方法，具有计算量小、估计精度高、实时性高、可在线应用等优点。
(2)在电池充电过程中提取的健康特征，易于采集，无需额外的仪器或实验，且可适用于电池所有的充电工况。
(3)提取健康特征的SOC区间是电池充电时常用的充电区间，使本发明更具有适用性。
附图说明
图1为本发明提供的基于固定压升区间的电池SOH在线估计方法的原理图；
图2为本发明具体实施实例的SOH估计效果图；图2(a)为电池各个循环对应的实际容量和估计容量图；图2(b)为电池各个循环对应的SOH百分比估计误差图。
具体实施方式
以下结合附图与具体实施方式，对本发明进一步作详细说明。
一种基于固定压升区间的电池SOH在线估计方法，其原理图如图1所示，训练集电池和测试集电池是相同种类、相同型号的电池，该类型电池的容量为1.1Ah，负极材料为LiCoO2，上截止电压为4.2V，下截止电压为2.7V，包括以下步骤：
步骤一、构建训练集电池数据。
训练集电池包含4个锂离子单体电池#1、#2、#3、#4，对训练集电池循环老化实验，充电工况为先1/2C恒流充电，到达上截止电压后恒压充电至电流小于0.05A，#1的放电工况为1/2C恒流放电，#2、#3的放电工况为1C恒流放电，#4的放电工况为1/10C、1/5C、1/2C、1C、1.5C、2C交替恒流放电。
在恒流充电过程中选取锂电池充电的压升区间[Ua,Ub]，统计电池i(i＝1,2,...,4)在其第j(j＝1,2,...,m)个充电循环从下截止电压到上截止电压的所充电量Qi,j，电池i在其第j(j＝1,2,...,m)个充电循环在压升区间[Ua,Ub]的所充电量
Figure BDA0002417470300000031
电池i对
Figure BDA0002417470300000032
Qi,j(j＝1,2,...,m)作一次线性拟合得到的斜率ki和截距bi。
步骤二，利用遗传算法选取最优固定压升区间[Ua*,Ub*]。
通过公式
Figure BDA0002417470300000033
计算训练集中4个锂电池拟合得到的斜率的平均值为
Figure BDA0002417470300000034
通过公式
Figure BDA0002417470300000035
计算训练集中所有锂电池拟合得到的截距的平均值为
Figure BDA0002417470300000036
通过公式
Figure BDA0002417470300000037
计算训练集中锂电池i在第j个充电循环的估算最大可用容量为
Figure BDA0002417470300000038
通过公式
Figure BDA0002417470300000039
计算锂电池i的容量估算误差为Ri，此时Ri为均方根误差；通过公式
Figure BDA00024174703000000310
计算训练集中所有锂电池容量估算误差的和为R(Ua,Ub)。利用遗传算法选取最优固定压升区间[Ua*,Ub*]，把Ua,Ub作为遗传算法的输入变量，把R(Ua,Ub)作为遗传算法的目标函数，根据电池的常用SOC区间制定优化算法的边界条件L(Ua,Ub)，则
Figure BDA00024174703000000311
通过遗传算法的训练选取最优的固定压升区间[3.801,4.002]，计算的训练集电池在固定压升区间[3.801,4.002]下的斜率平均值
Figure BDA00024174703000000312
截距平均值
Figure BDA00024174703000000313
步骤三、利用优选的固定压升区间对测试集中的锂电池进行SOH的在线估计。
训练集电池包含3个锂离子单体电池#5、#6、#7，对训练集电池循环老化实验，充电工况为先1/2C恒流充电，到达上截止电压后恒压充电至电流小于0.05A，#5、#6的放电工况为1C恒流放电，#7的放电工况为1/10C、1/5C、1/2C、1C、1.5C、2C交替恒流放电。对测试集中的单体电池#5、#6、#7进行充电，计算单体电池#5、#6、#7在第j(j＝1,2,...,m)个充电循环在所述的最优固定升压区间[Ua*,Ub*]的所充电量为
Figure BDA0002417470300000041
通过公式
Figure BDA0002417470300000042
得到单体电池#5、#6、#7在第j个使用循环的估算最大可用容量
Figure BDA0002417470300000043
通过公式
Figure BDA0002417470300000044
得到单体电池#5、#6、#7在第j个使用循环的SOH估计值，其中，C额定为所述电池的额定容量。
本发明中的方法对单体电池#5、#6、#7在各个电池使用循环的SOH估计效果，如图2所示。单体电池#5、#6、#7在各个循环估计的SOH与实际的SOH值的百分比误差均在3％以内，SOH估计的均方根误差的平均值为0.92，SOH估计的最大绝对值误差的平均值为0.69。结果表明，本专利中所述方法可以应用于在线估计，方法简单便捷，计算量小，且估计精度很高。
以上所述实施例仅表达本发明的实施方式，但并不能因此而理解为对本发明专利的范围的限制，应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些均属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于固定压升区间的电池SOH在线估计方法，其特征在于，该方法中针对的训练集电池和测试集电池是相同种类、相同型号的电池，包括以下步骤：
步骤一、构建训练集电池数据；
对n个锂电池进行循环充放电实验，在恒流充电过程中选取锂电池充电的压升区间[Ua,Ub]；训练集电池数据包括：第i(i＝1,2，...,n)个电池在其第j(j＝1,2,...,m)个充电循环从下截止电压到上截止电压的所充电量Qi,j，第i个电池在其第j(j＝1,2,...,m)个充电循环在压升区间[Ua,Ub]的所充电量
Figure FDA0002417470290000011
第i个电池对
Figure FDA0002417470290000012
作一次线性拟合得到的斜率ki和截距bi；
步骤二、选取最优固定压升区间[Ua*,Ub*]；
计算训练集中所有锂电池拟合得到的斜率的平均值为
Figure FDA0002417470290000013
计算训练集中所有锂电池拟合得到的截距的平均值为
Figure FDA0002417470290000014
通过公式
Figure FDA0002417470290000015
计算训练集中第i个锂电池第j个充电循环的估算最大可用容量
Figure FDA0002417470290000016
第i个电池的容量估算误差为Ri，通过公式
Figure FDA0002417470290000017
计算训练集中所有锂电池容量估算误差的和为R(Ua,Ub)；
将Ua,Ub作为优化算法的输入变量，将R(Ua,Ub)作为优化算法的目标函数，根据电池的常用SOC区间制定优化算法的边界条件L(Ua,Ub)，通过训练选取最优的固定压升区间[Ua*,Ub*]以及训练集电池在固定压升区间[Ua*,Ub*]下的斜率平均值
Figure FDA0002417470290000018
和截距平均值
Figure FDA0002417470290000019
步骤三、利用优选的固定压升区间对测试集中的锂电池进行SOH的在线估计；
对测试集中的被测电池进行充电，计算被测电池第j(j＝1,2,...,m)个充电循环在最优固定升压区间[Ua*,Ub*]的所充电量为
Figure FDA00024174702900000110
通过公式
Figure FDA00024174702900000111
得到被测电池在第j个使用循环的估算最大可用容量
Figure FDA00024174702900000112
通过公式
Figure FDA00024174702900000113
得到被测电池在第j个使用循环的估计SOH值，其中，C额定为所述电池的额定容量。
2.根据权利要求1所述的一种基于固定压升区间的电池SOH在线估计方法，其特征在于，所述步骤二中容量估算误差的计算方法为均方根误差、平均绝对误差、最大绝对误差。
3.根据权利要求1所述的一种基于固定压升区间的电池SOH在线估计方法，其特征在于，所述步骤二中优化算法为蚁群算法、粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法、动态规划算法。
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