CN112924878B - 一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法，包括以下步骤：1)对多个电池分别进行不同程度的过充电；2)获取弛豫电压随时间变化的曲线；3)获取对应的差分电压随时间变化的曲线；4)获取差分电压的第一个谷值对应的时间；5)拟合得到过充电的荷电状态SOC与第一个谷值对应的时间之间的关系；6)获取对应的自产热起始温度；7)拟合得到过充电的荷电状态SOC与自产热起始温度之间的关系；8)获取第一个谷值对应的时间与电池自产热起始温度之间的关系；9)对于待检测的电池，获取其差分电压随时间变化的曲线的第一个谷值对应的时间，得到待检测电池的自产热起始温度。与现有技术相比，本发明具有计算简单，预测准确等优点。
Description
技术领域
本发明涉及动力电池状态诊断技术领域，尤其是涉及一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法。
背景技术
当前，环境污染和能源短缺驱动能源产业不断的升级，其中，汽车产业的更新升级更是迅速发展，电动汽车是这种新能源革命中的新兴产物，锂离子电池由于其优异的性能被广泛应用于电动汽车上，但是由于电动汽车的应用环境不定，恶劣工况也是时有存在，因此，最近几年电动汽车的安全事故频频发生。这是由于电池在实际使用过程中，存在电池管理系统故障，充电控制故障，并且随着使用的老化等因素，电池的热稳定性会发生改变。电池的安全热稳定性降低，使得轻微的热滥用便可导致安全事故的发生。因此，能够准确检测电池的安全性，避免或缓解事故的发生至关重要。
目前，由于电池管理系统存在阈值设置不当等问题，电池容易出现轻微的过充电，过充电会导致电池的安全稳定性下降。这是因为过充电会导致电池内部出现严重的析锂，阴极材料结构的破坏以及过渡金属的溶解。能够准确定量诊断过充导致电池安全稳定性下降的程度便能够采取相应的措施，阻止事故的发生。然而，目前还没有能够定量诊断电池的安全性的方法。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法，用以预测待检测电池的自产热起始温度，包括以下步骤：
1)对多个电池分别进行不同程度的过充电，并获取对应的电池过充电的荷电状态SOC；
2)获取不同程度过充电后电池的弛豫电压随时间变化的曲线；
3)根据弛豫电压进行微分计算获取对应的差分电压随时间变化的曲线；
4)在差分电压随时间变化的曲线上获取差分电压的第一个谷值对应的时间；
5)拟合得到过充电的荷电状态SOC与第一个谷值对应的时间之间的关系；
6)对不同程度过充电后电池进行绝热热失控测试，获取对应的自产热起始温度，即电池自产热速率为0.02℃/min时对应的温度；
7)拟合得到过充电的荷电状态SOC与自产热起始温度之间的关系；
8)以过充电的荷电状态SOC为中介，结合步骤5)与步骤7)拟合得到的关系，获取第一个谷值对应的时间与电池自产热起始温度之间的关系；
9)对于待检测的电池，获取其差分电压随时间变化的曲线的第一个谷值对应的时间，进而根据第一个谷值对应的时间与电池自产热起始温度之间的关系得到待检测电池的自产热起始温度。
所述的步骤1)具体为：
对同一批次条件相同的锂离子电池分别进行不同程度的过充电。
所述的步骤1)中，过充电范围为100-120％。
所述的步骤1)中，在电池满电状态下进行过充电，充电方式为恒流充电。
所述的弛豫电压具体为电池在过充电停止后静置时的开路电压。
所述的步骤3)中，差分电压具体为弛豫电压随时间的变化率，其表达式为：
其中，V为电池的弛豫电压，t为时间，Vn+1为n+1时刻电池的弛豫电压，Vn为n时刻电池的弛豫电压，Δt为n+1时刻与n时刻的时间差。
所述的步骤5)中，过充电电池的荷电状态SOC与第一个谷值对应的时间之间呈线性关系。
所述的步骤6)中，在加速量热仪中对不同程度过充电后的电池进行绝热热失控测试。
所述的步骤7)中，电池自产热起始温度随电池过充电的荷电状态SOC增加而减小，通过线性差值或曲线拟合的方式获取不同荷电状态SOC下的电池自产热起始温度。
所述的步骤9)中，根据第一个谷值对应的时间与电池自产热起始温度之间的关系通过线性差值或曲线拟合的方式预测待检测电池的自产热起始温度，并据此完成电池安全性诊断。
电池内部状态的改变同时对电池的安全稳定性和电池的弛豫电压产生影响，也就是说在相同的荷电状态下，电池以自产热起始温度为代表的电池安全稳定性和电池弛豫电压的微分电压的极小值之间具有内在对应的关系，电池的安全稳定性至关重要，因此能够实时评估电池的安全性具有重要的价值，但是目前电池的安全稳定性却难以测量和表征，本发明通过进行绝热失控测试发现，电池的自产热起始温度是表征电池安全性的关键点，通过实验的方式获取电池在相同荷电状态下电池的自产热起始温度和弛豫电压的微分形式的极小值，建立起二者之间的关系，于是，便可以实现通过简单的电学参数分析，即对弛豫电压的进行微分，便可以诊断出电池的安全稳定性状态，从而实现对电池安全性表征，因此，与现有技术相比，本发明提出的一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法只需要获取电池在过充电停止后的弛豫电压，经过简单的计算，便可实现对电池安全性的诊断，快速简单有效。
附图说明
图1为本发明的总体方法流程框图。
图2为电池在不同程度过充电后的弛豫电压曲线。
图3为电池在不同程度过充电后的差分曲线。
图4为不同程度过充电与谷值时间关系。
图5为不同程度过充电与自产热起始温度的关系。
图6为谷值时间与自产热起始温度的关系。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
本发明提供一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法，包括以下步骤：
1)对相同状态、同一批次的锂离子电池进行不同程度的过充电，具体为在电池满电状态下采用恒流充电的方式进行过充电；
2)获取电池过充电后的弛豫电压，该弛豫电压具体是指电池在过充电停止后静置时的开路电压；
3)对过充后的电池在加速量热仪中进行绝热热失控测试，获取自产热起始温度；
4)对获取的弛豫电压进行微分计算得到差分电压，差分电压是指将弛豫电压随时间的变化率，即对时间的倒数，采用差分的计算方式获取，其表达式为：
其中，V为电池的弛豫电压，t为时间，Vn+1为n+1时刻电池的弛豫电压，Vn为n时刻电池的弛豫电压，Δt为n+1时刻与n时刻的时间差；
5)获取差分电压的第一个谷值对应的时间；
6)建立电池过充电程度与第一个谷值时间的关系，具体为电池过充电的荷电状态SOC与差分电压的第一个谷值的时间具有线性的关系；
7)建立电池过充电程度与自产热起始温度的关系，电池自产热起始温度随着电池过充电的荷电状态SOC增加而减小，通过线性差值或曲线拟合的方式的获取不同SOC的下电池自产热起始温度；
8)以电池过充电的荷电状态SOC为中介变量，利用步骤6)和步骤7)中建立的关系，建立电池差分电压曲线第一个谷值时间与电池自产热起始温度的关系；
9)通过检测差分电压曲线谷值时间实现对电池自产热起始温度预测，具体为采用线性差值或曲线拟合的方式，通过获取电池差分电压第一个谷值时间预测的电池的自产热起始温度。
实施例
本发明实施例中的具体实施流程如图1所示，本例中测试所选电池是18650型三元锂离子电池，在电池满电状态下，采用0.5C恒流充电方式，分别将电池过充电至荷电状态分别为105％、110％、115％、120％，将电池进行不同的程度过充至后获取电池静置时的弛豫电压曲线，如图2所示。
对获取的不同过充程度的电池的弛豫电压曲线进行微分处理，获取差分电压曲线，从而获取差分电压曲线第一个谷值对应的时间，建立起电池过充电的荷电状态(SOC)与谷值时间的关系，如图4所示。
通过对不同过充程度的电池在加速量热仪中进行绝热热失控测试，获取电池的自产热起始温度(判断的标准是电池自产热速率为0.02℃/min时对应的温度)，建立起电池过充电的荷电状态(SOC)与谷值时间的关系，如图5所示。此时以电池的荷电状态(SOC)为桥梁，建立起电池差分电压的谷底时间与电池自产热起始温度的关系，从而通过检测电池差分电压的谷值时间实现对电池安全性的诊断。
本方法通过获取电池过充至不同程度的后电池的弛豫电压，通过微分计算的方式发现，微分电压的极小值对应时间与电池的SOC具有线性的对应关系，并且，随着过充程度的增加，电池的自产热起始温度下降。由此可见，电池的自产热起始温度随着微分电压的极小值对应的时间增加而增加。因此，当获取微分电压极小值对应的时间，通过线性差值或拟合的方式获取便可获取电池的自产热起始温度，实现对电池安全性的诊断。
以上所述仅为本发明的实施例而已，并不能限制本发明，凡是在本发明的精神与原则之内，均包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法，用以预测待检测电池的自产热起始温度，其特征在于，包括以下步骤：
1)对多个电池分别进行不同程度的过充电，并获取对应的电池过充电的荷电状态SOC；
2)获取不同程度过充电后电池的弛豫电压随时间变化的曲线；
3)根据弛豫电压进行微分计算获取对应的差分电压随时间变化的曲线；
4)在差分电压随时间变化的曲线上获取差分电压的第一个谷值对应的时间；
5)拟合得到过充电的荷电状态SOC与第一个谷值对应的时间之间的关系；
6)对不同程度过充电后电池进行绝热热失控测试，获取对应的自产热起始温度，即电池自产热速率为0.02℃/min时对应的温度；
7)拟合得到过充电的荷电状态SOC与自产热起始温度之间的关系；
8)以过充电的荷电状态SOC为中介，结合步骤5)与步骤7)拟合得到的关系，获取第一个谷值对应的时间与电池自产热起始温度之间的关系；
9)对于待检测的电池，获取其差分电压随时间变化的曲线的第一个谷值对应的时间，进而根据第一个谷值对应的时间与电池自产热起始温度之间的关系得到待检测电池的自产热起始温度。
2.根据权利要求1所述的一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法，其特征在于，所述的步骤1)具体为：
对同一批次条件相同的锂离子电池分别进行不同程度的过充电。
3.根据权利要求2所述的一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法，其特征在于，所述的步骤1)中，过充电范围为100-120％。
4.根据权利要求2所述的一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法，其特征在于，所述的步骤1)中，在电池满电状态下进行过充电，充电方式为恒流充电。
5.根据权利要求1所述的一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法，其特征在于，所述的弛豫电压具体为电池在过充电停止后静置时的开路电压。
6.根据权利要求1所述的一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法，其特征在于，所述的步骤3)中，差分电压具体为弛豫电压随时间的变化率，其表达式为：
其中，V为电池的弛豫电压，t为时间，Vn+1为n+1时刻电池的弛豫电压，Vn为n时刻电池的弛豫电压，Δt为n+1时刻与n时刻的时间差。
7.根据权利要求1所述的一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法，其特征在于，所述的步骤5)中，过充电电池的荷电状态SOC与第一个谷值对应的时间之间呈线性关系。
8.根据权利要求1所述的一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法，其特征在于，所述的步骤6)中，在加速量热仪中对不同程度过充电后的电池进行绝热热失控测试。
9.根据权利要求1所述的一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法，其特征在于，所述的步骤7)中，电池自产热起始温度随电池过充电的荷电状态SOC增加而减小，通过线性差值或曲线拟合的方式获取不同荷电状态SOC下的电池自产热起始温度。
10.根据权利要求1所述的一种基于弛豫电压曲线的电池安全性诊断方法，其特征在于，所述的步骤9)中，根据第一个谷值对应的时间与电池自产热起始温度之间的关系通过线性差值或曲线拟合的方式预测待检测电池的自产热起始温度，并据此完成电池安全性诊断。
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Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113671392A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-11-19 | 国联汽车动力电池研究院有限责任公司 | 一种电池过充安全边界的测定方法 |
| CN116338501B (zh) * | 2022-12-19 | 2023-09-12 | 哈尔滨工业大学 | 基于神经网络预测弛豫电压的锂离子电池健康检测方法 |
| CN116577674B (zh) * | 2023-07-13 | 2023-10-10 | 国仪量子(合肥)技术有限公司 | 电池性能的检测方法、装置和存储介质 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103308865A (zh) * | 2013-07-09 | 2013-09-18 | 福州瑞芯微电子有限公司 | 测算二次电池soc及自学习ocv-soc曲线的方法与电子设备 |
| CN106772072A (zh) * | 2016-12-06 | 2017-05-31 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 一种基于电池特性曲线的soc估算方法及装置 |
| CN109991268A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-07-09 | 清华大学 | 确定电池热失控作用机制的方法 |
| CN110112504A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-08-09 | 北京工业大学 | 一种预防锂离子电池热失控的方法 |
| CN110994059A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-04-10 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种用于热失控预警的温度阈值确定方法 |
| CN111175662A (zh) * | 2018-11-13 | 2020-05-19 | 清华大学 | 锂离子电池评价方法与锂离子电池检测系统 |
| CN111199106A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-05-26 | 上海空间电源研究所 | 一种电池绝热热失控过程参数获取方法 |
| CN111736075A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-10-02 | 中国民用航空飞行学院 | 一种动压变温条件下锂离子电池热安全监测方法 |
| CN111993896A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-11-27 | 李忠 | 车辆电池热失控故障诊断方法、装置、设备及存储介质 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6665826B2 (ja) * | 2016-07-22 | 2020-03-13 | 株式会社村田製作所 | 電池装置 |
| KR102408041B1 (ko) * | 2018-01-02 | 2022-06-14 | 삼성전자 주식회사 | 센서를 이용하여 배터리의 상태를 감지 및 제어하는 방법 및 이를 사용하는 전자 장치 |
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Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103308865A (zh) * | 2013-07-09 | 2013-09-18 | 福州瑞芯微电子有限公司 | 测算二次电池soc及自学习ocv-soc曲线的方法与电子设备 |
| CN106772072A (zh) * | 2016-12-06 | 2017-05-31 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 一种基于电池特性曲线的soc估算方法及装置 |
| CN111175662A (zh) * | 2018-11-13 | 2020-05-19 | 清华大学 | 锂离子电池评价方法与锂离子电池检测系统 |
| CN109991268A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-07-09 | 清华大学 | 确定电池热失控作用机制的方法 |
| CN110112504A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-08-09 | 北京工业大学 | 一种预防锂离子电池热失控的方法 |
| CN110994059A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-04-10 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种用于热失控预警的温度阈值确定方法 |
| CN111199106A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-05-26 | 上海空间电源研究所 | 一种电池绝热热失控过程参数获取方法 |
| CN111736075A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-10-02 | 中国民用航空飞行学院 | 一种动压变温条件下锂离子电池热安全监测方法 |
| CN111993896A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-11-27 | 李忠 | 车辆电池热失控故障诊断方法、装置、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Evaluation of thermal properties and process hazard of three ionic liquids through thermodynamic calculations and equilibrium methods;Shang-Hao Liu et al.;《Journal of Loss Prevention in the Process Industries》;20201020;第1-11页 * |
| 杜光超 等;锂离子电池热安全性研究进展;《储能科学与技术》;20190531;第500-505页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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