CN112098893B - 一种适用于电动汽车的基于初始容量差异的电池内短路故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种适用于电动汽车的基于初始容量差异的电池内短路故障诊断方法。步骤1:通过记录电池组内电池的充放电电压;步骤2:根据步骤1结合电池生产企业提供的额定容量和平均容量差异信息对电池组内单体电池的初始容量进行估计;步骤3:根据步骤2进行内短路故障诊断。本发明是为了解决在大规模电池组中由于单体电池的初始容量难以确定导致的内短路故障诊断精度降低的问题。
Description
技术领域
本发明属于新能源汽车领域;具体涉及一种适用于电动汽车的基于初始容量差异的电池内短路故障诊断方法。
背景技术
现有的电池组内短路故障诊断方法往往都没有考虑初始容量的差异,又或者需要对每一节电池进行容量测试得到初始容量再将电池成组进行内短路故障诊断,然而在实际应用中,不考虑容量差异会降低故障诊断的精度,对电池成百上千的电池一一进行容量测试又会大大提升装配成本。
发明内容
本发明提供了一种适用于电动汽车的基于初始容量差异的电池内短路故障诊断方法,是为了解决在大规模电池组中由于单体电池的初始容量难以确定导致的内短路故障诊断精度降低的问题。
本发明通过以下技术方案实现:
一种适用于电动汽车的基于初始容量差异的电池内短路故障诊断方法,所述电池内短路故障诊断方法包括以下步骤,
步骤1:记录电池组内电池的充放电电压;
步骤2:根据步骤1结合电池生产企业提供的额定容量和平均容量差异信息对电池组内单体电池的初始容量进行估计;
步骤2.1:当电池都处于满电量且串联成组;对电池组放电,当有电池达到电压下限时,记录电池组内其他电池的电压;
步骤2.2:记初始容量最小的电池容量为额定容量减这一批次电池的平均容量差异;
步骤2.3:将电池电压最高的电池视作初始容量最大的电池,记其电池容量为额定容量加这一批次电池的平均容量差异;
步骤2.4:将电池组内其他电池的初始容量按照电压差等比例插入到最小容量和最大容量之间;
步骤3:根据步骤2进行内短路故障诊断。
进一步的,如果是初始容量最小电池单体发生内短路,在放电结束时电池组内其他的电压都会高于正常状态下的放电电压;如果是其他初始容量较大的电池单体发生内短路,在放电结束时,其电压会略低于正常状态下的电池电压,将其视作具有出现内短路可能的电池;但是如果在之后的充电过程中具有出现内短路可能的电池无法达到电压上限而其他电池单体都能达到电压上限,则凭这两点就可以确定具有出现内短路可能的电池出现了内短路。
进一步的,在定位到出现内短路故障的单体电池后,通过一组完整的充放电数据来计算内短路电阻。
进一步的,对于初始容量较大的电池出现内短路故障,在一次放电-充电后记录下内短路故障电池的电压,用电压上限减去故障电池的电压得到电压差值,这一电压差值的产生在容量最少的单体的放电过程和充电过程中,以这个电压差值通过电池管理系统内置的荷电状态SOC估计算法计算出故障电池,由于内短路导致的故障电池当前荷电状态与其正常状态应有的荷电状态的差值的绝对值△SOC,再用△SOC乘以故障电池的初始容量就能得到内短路电量Q,然后用内短路电量Q除以容量最少单体的充电时间Tc,min与放电时间Td,min的时间和就能得到内短路电流,最后根据欧姆定律计算内短路电阻;公式如下
其中,Isc为内短路电流,Rsc为等效内短路电阻,U为电池电压。
进一步的,对于初始容量最小的电池出现内短路故障:放电时,因为故障电池的初始容量最小,再加上故障电池有内短路故障,其他电池在放电结束时的电压应高于正常时的电压,以其他单体高出正常电压的平均差通过电池管理系统内置的荷电状态SOC估计算法计算出故障电池由于内短路导致的故障电池当前荷电状态与其正常状态应有的荷电状态的差值的绝对值△SOC1,然后用△SOC1乘以其他电池的平均初始容量得到放电内短路电量Q1;充电时,由于内短路的耗尽效应其他电池会先到达电压上限,记录下此时故障电池的电压,用电压上限减去此时故障的电压得到第二个电压差,以这个电压差通过电池管理系统内置的荷电状态SOC估计算法计算出故障电池由于内短路导致的故障电池当前荷电状态与其正常状态应有的荷电状态的差值的绝对值△SOC2,然后用△SOC2乘以故障电池的初始容量得到充电内短路电量Q2,内短路电流等于放电内短路电量Q1与充电内短路电量Q2的和除以故障电池的放电时间Td,min与容量最大单体的充电时间Tc,max的时间和,最后用欧姆定律计算内短路电阻。
其中,Isc为内短路电流,Rsc为等效内短路电阻,U为电池电压。
本发明的有益效果是:
本发明通过记录电池组内电池的充放电电压,结合电池生产企业提供的额定容量和平均容量差异信息对电池组内电池的初始容量进行估计,并以此为基础进行内短路故障诊断,提升了内短路故障诊断的精度且计算负担很小。
附图说明
附图1本发明流程图。
附图2本发明发生短路的电池等效电路模型。
附图3本发明所提出的初始容量差值方法的示例。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1
一种适用于电动汽车的基于初始容量差异的电池内短路故障诊断方法,所述电池内短路故障诊断方法包括以下步骤,
步骤1:通过记录电池组内电池的充放电电压;
步骤2:根据步骤1结合电池生产企业提供的额定容量和平均容量差异信息对电池组内单体电池的初始容量进行估计;
步骤3:根据步骤2进行内短路故障诊断。
进一步的,所述步骤2具体包括以下步骤:
步骤2.1:当电池都处于满电量且串联成组;对电池组放电,当有电池达到电压下限时(这节电池的初始容量最小),记录电池组内其他电池的电压(这些电池此时的电压应略高于电压下限);
步骤2.2:记初始容量最小的电池容量为额定容量减这一批次电池的平均容量差异;
步骤2.3:将电池电压最高的电池视作初始容量最大的电池,记其电池容量为额定容量加这一批次电池的平均容量差异;
步骤2.4:将电池组内其他电池的初始容量按照电压差等比例插入到最小容量和最大容量之间。
进一步的,如果是初始容量最小电池单体发生内短路,那么在放电结束时电池组内其他的电压都会高于正常状态下的放电电压,(这一特征很明显,可以直接断定内短路),如果是其他初始容量较大的电池单体发生内短路,那么在放电结束时,其电压会略低于正常状态下的电池电压,将其视作具有出现内短路可能的电池(可能由于内短路故障处于前期阶段或者噪声等不确定因素,单凭此点可能不能确定是否有故障),但是如果在之后的充电过程中具有出现内短路可能的电池无法达到电压上限而其他电池单体都能达到电压上限,则凭这两点就可以确定具有出现内短路可能的电池出现了内短路。
以三节电池成组按容量从小到大排序为例,Cell1初始容量最小,Cell2初始容量稍大,Cell3初始容量最大,在电池组内单体没有内短路故障情况下,放电时,Cell1先达到电压下限;Cell2和Cell3达不到电压下限,记录下此时Cell2和Cell3的电压值,充电时,Cell1、Cell2和Cell3同时达到电压上限。Cell2内短路故障时(同Cell3内短路故障),放电时,Cell1先达到电压下限,此时Cell2的电压由于内短路的耗尽效应应略低于正常时Cell2的电压,充电时,Cell1和Cell3先达到电压上限,此时Cell2的电压由于内短路的耗尽效达不到电压上限。
进一步的,在定位到出现内短路故障的单体电池后需要通过一组完整的充放电数据来计算内短路电阻。
进一步的,对于初始容量较大的电池出现内短路故障,在一次放电-充电后记录下内短路故障电池的电压,用电压上限减去故障电池的电压得到电压差值,这一电压差值的产生在容量最少的单体的放电过程和充电过程中,以这个电压差值通过电池管理系统内置的荷电状态SOC估计算法计算出故障电池由于内短路导致的△SOC,再用△SOC乘以故障电池的初始容量就可以得到内短路电量Q,然后用内短路电量Q除以容量最少单体的充电时间Tc,min与放电时间Td,min的时间和就可以得到内短路电流,最后根据欧姆定律计算内短路电阻;
进一步的,对于初始容量最小的电池出现内短路故障:放电时,因为故障电池的初始容量最小,再加上故障电池有内短路故障,其他电池在放电结束时的电压应高于正常时的电压,以其他单体高出正常电压的平均差通过电池管理系统内置的荷电状态SOC估计算法计算出故障电池由于内短路导致的△SOC1,然后用△SOC1乘以其他电池的平均初始容量得到放电内短路电量Q1;充电时,由于内短路的耗尽效应其他电池会先到达电压上限,记录下此时故障电池的电压(由于存在内短路会略低于电压上限),用电压上限减去此时故障的电压得到第二个电压差,以这个电压差通过电池管理系统内置的荷电状态SOC估计算法计算出故障电池由于内短路导致的△SOC2,然后用△SOC2乘以故障电池的初始容量得到充电内短路电量Q2,内短路电流等于放电内短路电量Q1与充电内短路电量Q2的和除以故障电池的放电时间Td,min与容量最大单体的充电时间Tc,max的时间和,最后用欧姆定律计算内短路电阻。
实施例2
当电池都处于满电量且串联成组;对电池组放电,当有电池达到电压下限时(可以认为这节电池的初始容量最小),记录电池组内其他电池的电压(这些电池此时的电压应略高于电压下限);记初始容量最小的电池容量为额定容量减这一批次电池的平均容量差异;将电池电压最高的电池视作初始容量最大的电池,记其电池容量为额定容量加这一批次电池的平均容量差异;最后,将电池组内其他电池的初始容量按照电压差等比例插入到最小容量和最大容量之间。所提出的方法十分简便,计算量低,仅需要电池生产企业提供电池的额定容量和平均容量差异两个统计量参数。
然后进行电池的内短路故障诊断,首先,对电池组内的电池按照之前计算的初始容量进行排序,如果是初始容量最小电池单体发生内短路,那么在放电结束时电池组内其他的电压都会高于正常状态下的放电电压(这一特征很明显,可以直接断定内短路)。如果是其他初始容量较大的电池单体发生内短路,那么在放电结束时,其电压会略低于正常状态下的电池电压,将其视作具有出现内短路可能的电池(可能由于内短路故障处于前期阶段或者噪声等不确定因素,单凭此点可能不能确定是否有故障),但是如果在之后的充电过程中,具有出现内短路可能的电池无法达到电压上限而其他电池单体都能达到电压上限,则凭这两点就可以确定具有出现内短路可能的电池出现了内短路。
设三节电池的额定容量为1Ah,平均容量差异为0.1,串联放电至有电池达到电压下限后三节电池的电压分别为3.2V、3.24V和3.32V,则对应初始容量的插值方式如图3所示,则3.24V对应的初始容量应为
0.9+[(3.24-3.2)/(3.32-3.2)]*2*0.1≈0.976Ah。
Claims (4)
1.一种适用于电动汽车的基于初始容量差异的电池内短路故障诊断方法,其特征在于,所述电池内短路故障诊断方法包括以下步骤,
步骤1:记录电池组内电池的充放电电压;
步骤2:根据步骤1结合电池生产企业提供的额定容量和平均容量差异信息对电池组内单体电池的初始容量进行估计;
步骤2.1:当电池都处于满电量且串联成组;对电池组放电,当有电池达到电压下限时,记录电池组内其他电池的电压;
步骤2.2:记初始容量最小的电池容量为额定容量减这一批次电池的平均容量差异;
步骤2.3:将电池电压最高的电池视作初始容量最大的电池,记其电池容量为额定容量加这一批次电池的平均容量差异;
步骤2.4:将电池组内其他电池的初始容量按照电压差等比例插入到最小容量和最大容量之间;
步骤3:根据步骤2进行内短路故障诊断;
如果是初始容量最小电池单体发生内短路,那么在放电结束时电池组内其他的电压都会高于正常状态下的放电电压,如果是其他初始容量较大的电池单体发生内短路,那么在放电结束时,其电压会略低于正常状态下的电池电压,将其视作具有出现内短路可能的电池,但是如果在之后的充电过程中具有出现内短路可能的电池无法达到电压上限而其他电池单体都能达到电压上限,则凭这两点就可以确定具有出现内短路可能的电池出现了内短路。
2.根据权利要求1所述一种适用于电动汽车的基于初始容量差异的电池内短路故障诊断方法,其特征在于,在定位到出现内短路故障的单体电池后需要通过一组完整的充放电数据来计算内短路电阻。
3.根据权利要求1所述一种适用于电动汽车的基于初始容量差异的电池内短路故障诊断方法,其特征在于,对于初始容量较大的电池出现内短路故障,在一次放电-充电后记录下内短路故障电池的电压,用电压上限减去故障电池的电压得到电压差值,这一电压差值的产生在容量最少的单体的放电过程和充电过程中,以这个电压差值通过电池管理系统内置的荷电状态SOC估计算法计算出故障电池由于内短路导致的故障电池当前荷电状态与其正常状态应有的荷电状态的差值的绝对值△SOC,再用△SOC乘以故障电池的初始容量就能得到内短路电量Q,然后用内短路电量Q除以容量最少单体的充电时间Tc,min与放电时间Td,min的时间和就能得到内短路电流,最后根据欧姆定律计算内短路电阻;公式如下
其中,Isc为内短路电流,Rsc为等效内短路电阻,U为电池电压。
4.根据权利要求3所述一种适用于电动汽车的基于初始容量差异的电池内短路故障诊断方法,其特征在于,对于初始容量最小的电池出现内短路故障:放电时,因为故障电池的初始容量最小,再加上故障电池有内短路故障,其他电池在放电结束时的电压应高于正常时的电压,以其他单体高出正常电压的平均差通过电池管理系统内置的荷电状态SOC估计算法计算出故障电池由于内短路导致的故障电池当前荷电状态与其正常状态应有的荷电状态的差值的绝对值△SOC1,然后用△SOC1乘以其他电池的平均初始容量得到放电内短路电量Q1;充电时,由于内短路的耗尽效应其他电池会先到达电压上限,记录下此时故障电池的电压,用电压上限减去此时故障的电压得到第二个电压差,以这个电压差通过电池管理系统内置的荷电状态SOC估计算法计算出故障电池由于内短路导致的故障电池当前荷电状态与其正常状态应有的荷电状态的差值的绝对值△SOC2,然后用△SOC2乘以故障电池的初始容量得到充电内短路电量Q2,内短路电流等于放电内短路电量Q1与充电内短路电量Q2的和除以故障电池的放电时间Td,min与容量最大单体的充电时间Tc,max的时间和,最后用欧姆定律计算内短路电阻;
其中,Isc为内短路电流,Rsc为等效内短路电阻,U为电池电压。
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Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112462274A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-03-09 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于电池自放电效应的成组电池内短路故障诊断方法 |
CN112924885B (zh) * | 2021-01-29 | 2021-12-31 | 同济大学 | 基于增量容量曲线峰值高度的电池内短路定量诊断方法 |
CN115308617B (zh) * | 2022-06-06 | 2024-05-03 | 北京西清能源科技有限公司 | 一种锂离子电池内部短路诊断方法 |
CN116400248B (zh) * | 2023-06-08 | 2023-08-29 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 电池内短路故障的确定方法及装置 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4639655A (en) * | 1984-04-19 | 1987-01-27 | Westhaver Lawrence A | Method and apparatus for battery charging |
JP2007089352A (ja) * | 2005-09-26 | 2007-04-05 | Nissan Motor Co Ltd | 組電池の容量調整装置 |
CN106802396A (zh) * | 2017-03-28 | 2017-06-06 | 上海理工大学 | 一种电池内短路的诊断方法 |
CN108196190A (zh) * | 2017-11-20 | 2018-06-22 | 上海理工大学 | 一种电池组在线故障诊断方法 |
CN108241102A (zh) * | 2016-12-23 | 2018-07-03 | 华为技术有限公司 | 一种电池微短路的检测方法及装置 |
CN108318775A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-07-24 | 北京市亿微科技有限公司 | 在线诊断电池短路故障的方法及装置 |
JP2019209811A (ja) * | 2018-06-04 | 2019-12-12 | 株式会社Subaru | バッテリ診断装置 |
CN110780226A (zh) * | 2018-07-30 | 2020-02-11 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 一种电池包内短路检测方法、装置和电动汽车 |
CN111208439A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-05-29 | 中国科学技术大学 | 一种串联锂离子电池组微短路故障定量检测方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI448713B (zh) * | 2012-09-21 | 2014-08-11 | Method and apparatus for detecting health status of battery |
-
2020
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Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4639655A (en) * | 1984-04-19 | 1987-01-27 | Westhaver Lawrence A | Method and apparatus for battery charging |
JP2007089352A (ja) * | 2005-09-26 | 2007-04-05 | Nissan Motor Co Ltd | 組電池の容量調整装置 |
CN108241102A (zh) * | 2016-12-23 | 2018-07-03 | 华为技术有限公司 | 一种电池微短路的检测方法及装置 |
CN106802396A (zh) * | 2017-03-28 | 2017-06-06 | 上海理工大学 | 一种电池内短路的诊断方法 |
CN108196190A (zh) * | 2017-11-20 | 2018-06-22 | 上海理工大学 | 一种电池组在线故障诊断方法 |
CN108318775A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-07-24 | 北京市亿微科技有限公司 | 在线诊断电池短路故障的方法及装置 |
JP2019209811A (ja) * | 2018-06-04 | 2019-12-12 | 株式会社Subaru | バッテリ診断装置 |
CN110780226A (zh) * | 2018-07-30 | 2020-02-11 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 一种电池包内短路检测方法、装置和电动汽车 |
CN111208439A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-05-29 | 中国科学技术大学 | 一种串联锂离子电池组微短路故障定量检测方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
Fangfang Yang.State-of-Charge Estimation of Lithium-Ion Batteries via Long Short-Term Memory Network.《Advances in Prognosticvs and System Health Management》.2019,第7卷53792-53799页. * |
Jonathon Dore等.Progress in Laser-Crystallized Thin-Film Polycrystalline Silicon Solar Cells Intermediate Layers Light Trapping and Metallization.《IEEE Journal of Photovoltaics》.2013,第4卷33-39页. * |
尤万龙等.笔记本电脑用锂离子电池组失效分析.《电子产品可靠性与环境试验》.2018,第36卷(第36期),5-12页. * |
徐国顺等.大容量蓄电池组的数学建模及短路特性研究.《低电压器》.2006,第11卷(第11卷),18-21页. * |
郭红霞等.过放电对烧结式MH/Ni电池性能的影响.《电池》.2009,第39卷(第39期),159-160页. * |
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CN112098893A (zh) | 2020-12-18 |
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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