CN112858914B - 一种石油修井机用锂离子电池状态诊断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于石油修井机配套设备状态诊断技术领域，尤其涉及一种石油修井机用锂离子电池状态诊断方法。该诊断方法可实现在线运行，从而可满足大批量应用需求；此外还可通过将复杂工况映射到标准工况的技术手段来实现对衰减指标的衡量，从而可以消除温度和放电倍率对精度的影响。该诊断方法包括有使用等效电路模型评估电池性能、将待检测电池在常温25℃条件下做HPPC测试、将待检测电池在‑20℃～+40℃的范围内做HPPC测试，拟合后得到关系函数、记录每次放电的容量、对运行状态下的电池进行在线模型数据辨识、映射得到模型参数、计算容量衰减比率以及放电能力衰减比率等步骤。

Description

一种石油修井机用锂离子电池状态诊断方法
技术领域
该发明属于石油修井机配套设备状态诊断技术领域，尤其涉及一种石油修井机用锂离子电池状态诊断方法。
背景技术
作为电储能修井机电池组内的重要组成要件，电池管理系统主要用于对电储能修井机的电池组的电池电压、电流、温度等数据进行采集，并计算电池剩余电量，从而实现对动力电池组生命周期的管理。然而发明人在研究过程中发现，随着电池组持续充放电使用，电池的可用容量以及最大放电电流等会出现衰减现象，从而导致现有的电池诊断方法估算所得结果误差较大；此外，受温度、放电倍率等因素的制约，现有电池诊断方法大多存在有效率低、无法适应复杂修井作业环境等缺陷。因此，亟待本领域技术人员提供一种更为可靠且计算结果更加可靠的诊断方法。
发明内容
本发明提供了一种石油修井机用锂离子电池状态诊断方法，该诊断方法可实现在线运行，从而可满足大批量应用需求；此外还可通过将复杂工况映射到标准工况的技术手段来实现对衰减指标的衡量，从而可以消除温度和放电倍率对精度的影响。
为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：
一种石油修井机用锂离子电池状态诊断方法，包括有如下步骤：
步骤1：使用等效电路模型评估电池性能；其中，Q表示电池的容量，Rs表示电池内部直流内阻，Rp、Cp用以反映电池内部的极化效应；
步骤2：将待检测电池在常温25℃条件下做HPPC测试；使用LS方法进行参数辨识，得到电池模型中OCV、Rs、Rp、Cp的数值，额定容量记为Crate，并将此数值作为电池起始寿命的标准值；
步骤3：将待检测电池在-20℃～+40℃的范围内做HPPC测试；使用LS方法进行参数辨识，得到当前温度下电池模型中OCV、Rs、Rp、Cp的数值，并拟合当前温度下模型参数与标准值的函数关系，得到如下关系函数：
OCV＝f(t,OCVt)
Rs＝f(t,Rst)
Rp＝f(t,Rpt)
Cp＝f(t,Cpt)
SOC＝f(OCV)；
步骤4：使用电量累计方法，记录每次放电的容量Cn；
步骤5：使用多重自适应遗忘因子递归最小二乘算法MAFF-RLS，对运行状态下的电池进行在线模型数据辨识；辨识得到运行状态下电池的参数结果OCVt、Rst、Rpt、Cpt；
步骤6：将步骤2所得常温25℃条件下电池模型数值OCV、Rs、Rp、Cp与步骤5辨识所得运行状态下电池的参数结果OCVt、Rst、Rpt、Cpt作映射，得到模型参数OCV(s)、Rs(s)、Rp(s)、Cp(s)；
步骤7：计算容量衰减比率Cd-rate、放电能力衰减比率Dd-rate；
其中，Cd-rate＝Ct/Crate；Ct为当前可用容量，满足Ct＝Cn/SOC；SOC为电池荷电状态，满足SOC＝f(OCV(s))；
本发明提供了一种石油修井机用锂离子电池状态诊断方法，该诊断方法包括有使用等效电路模型评估电池性能、将待检测电池在常温25℃条件下做HPPC测试、将待检测电池在-20℃～+40℃的范围内做HPPC测试，拟合后得到关系函数、记录每次放电的容量、对运行状态下的电池进行在线模型数据辨识、映射得到模型参数、计算容量衰减比率以及放电能力衰减比率等步骤。具有上述步骤的石油修井机用锂离子电池状态诊断方法，其通过将复杂工况映射到标准工况的技术手段来实现对衰减指标的衡量，从而可以消除温度和放电倍率对精度的影响。
附图说明
图1为本发明提供的一种石油修井机用锂离子电池状态诊断方法的流程示意图；
图2为建立电池模型的等效电路示意图。
具体实施方式
本发明提供了一种石油修井机用锂离子电池状态诊断方法，该诊断方法可实现在线运行，从而可满足大批量应用需求；此外还可通过将复杂工况映射到标准工况的技术手段来实现对衰减指标的衡量，从而可以消除温度和放电倍率对精度的影响。
为便于本领域技术人员的理解，下面将本发明提供的石油修井机用锂离子电池状态诊断方法的具体步骤拆分为若干实施方式进行说明。
实施例一
本发明提供的石油修井机用锂离子电池状态诊断方法的步骤1。
具体步骤1：使用等效电路模型评估电池性能；其中，建立的电池模型可参考图2所示。Q表示电池的容量，Rs表示电池内部直流内阻，Rp、Cp用以反映电池内部的极化效应；而电池的可用容量以及放电能力与Q、Rs、Rp等参数相关。
实施例二
本发明提供的石油修井机用锂离子电池状态诊断方法的步骤2-3。
其中步骤2：在完成步骤1的基础上，进一步将待检测电池在常温25℃条件下做HPPC测试；使用LS方法进行参数辨识，得到电池模型中OCV、Rs、Rp、Cp的数值，额定容量记为Crate，并将此数值作为电池起始寿命的标准值；
步骤3：在完成步骤2的基础上，进一步将待检测电池在-20℃～+40℃的范围内做HPPC测试；使用LS方法进行参数辨识，得到当前温度下电池模型中OCV、Rs、Rp、Cp的数值，并拟合当前温度下模型参数与标准值的函数关系，得到如下关系函数：
OCV＝f(t,OCVt)
Rs＝f(t,Rst)
Rp＝f(t,Rpt)
Cp＝f(t,Cpt)
SOC＝f(OCV)；
实施例三
本发明提供的石油修井机用锂离子电池状态诊断方法的步骤4-5。
其中步骤4：在完成步骤3的基础上，进一步使用电量累计方法，记录每次放电的容量Cn；
步骤5：在完成步骤4的基础上，进一步使用多重自适应遗忘因子递归最小二乘算法MAFF-RLS，对运行状态下的电池进行在线模型数据辨识；辨识得到运行状态下电池的参数结果OCVt、Rst、Rpt、Cpt；
实施例四
本发明提供的石油修井机用锂离子电池状态诊断方法的步骤6-7。
其中，步骤6：在完成步骤5的基础上，进一步将步骤2所得常温25℃条件下电池模型数值OCV、Rs、Rp、Cp与步骤5辨识所得运行状态下电池的参数结果OCVt、Rst、Rpt、Cpt作映射，得到模型参数OCV(s)、Rs(s)、Rp(s)、Cp(s)；
步骤7：在完成步骤6的基础上，进一步计算容量衰减比率Cd-rate、放电能力衰减比率Dd-rate；
其中，Cd-rate＝Ct/Crate；Ct为当前可用容量，满足Ct＝Cn/SOC；SOC为电池荷电状态，满足SOC＝f(OCV(s))；
至此，本发明提供的一种石油修井机用锂离子电池状态诊断方法分别计算得到了计算容量衰减比率Cd-rate以及放电能力衰减比率Dd-rate；借助计算容量衰减比率Cd-rate以及放电能力衰减比率Dd-rate即可实现对石油修井机用锂离子电池状态的诊断工作。
本发明提供了一种石油修井机用锂离子电池状态诊断方法，该诊断方法包括有使用等效电路模型评估电池性能、将待检测电池在常温25℃条件下做HPPC测试、将待检测电池在-20℃～+40℃的范围内做HPPC测试，拟合后得到关系函数、记录每次放电的容量、对运行状态下的电池进行在线模型数据辨识、映射得到模型参数、计算容量衰减比率以及放电能力衰减比率等步骤。具有上述步骤的石油修井机用锂离子电池状态诊断方法，其通过将复杂工况映射到标准工况的技术手段来实现对衰减指标的衡量，从而可以消除温度和放电倍率对精度的影响。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (1)

1.一种石油修井机用锂离子电池状态诊断方法，其特征在于，包括有如下步骤：
步骤1：使用等效电路模型评估电池性能；其中，Q表示电池的容量，Rs表示电池内部直流内阻，Rp、Cp用以反映电池内部的极化效应；
步骤2：将待检测电池在常温25℃条件下做HPPC测试；使用LS方法进行参数辨识，得到电池模型中OCV、Rs、Rp、Cp的数值，额定容量记为Crate，并将此数值作为电池起始寿命的标准值；
步骤3：将待检测电池在-20℃～+40℃的范围内做HPPC测试；使用LS方法进行参数辨识，得到当前温度下电池模型中OCV、Rs、Rp、Cp的数值，并拟合当前温度下模型参数与标准值的函数关系，得到如下关系函数：
OCV＝f(t,OCVt)
Rs＝f(t,Rst)
Rp＝f(t,Rpt)
Cp＝f(t,Cpt)
SOC＝f(OCV)；
步骤4：使用电量累计方法，记录每次放电的容量Cn；
步骤5：使用多重自适应遗忘因子递归最小二乘算法MAFF-RLS，对运行状态下的电池进行在线模型数据辨识；辨识得到运行状态下电池的参数结果OCVt、Rst、Rpt、Cpt；
步骤6：将步骤2所得常温25℃条件下电池模型数值OCV、Rs、Rp、Cp与步骤5辨识所得运行状态下电池的参数结果OCVt、Rst、Rpt、Cpt作映射，得到模型参数OCV(s)、Rs(s)、Rp(s)、Cp(s)；
步骤7：计算容量衰减比率Cd-rate、放电能力衰减比率Dd-rate；
其中，Cd-rate＝Ct/Crate；Ct为当前可用容量，满足Ct＝Cn/SOC；SOC为电池荷电状态，满足 SOC＝f(OCV(s))；。
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基于改进型Thevenin模型的锂电池SOC估算研究;刘;;现代机械(第03期);全文 *

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