CN113687256B - 一种评估单体自放电率对电池系统一致性影响的方法 - Google Patents
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Abstract
一种评估单体自放电率对电池系统一致性影响的方法，包括一种评估单体自放电率对电池系统一致性影响的方法，包括以下步骤：S1、假设单体电池的自放电率服从正态分布N(μ，σ^2)；S2、从正态分布N(μ，σ^2)中随机取值，构成s串p并的电池系统；S3、计算每一串的自放电率，即该串中p并电芯自放电率的平均值，记作Ss；s串自放电率平均值的极差即为电池系统的自放电率极差△S；S4、通过步骤S1‑S3，模拟计算若干套电池系统的自放电率极差△S，并统计自放电率极差的分布；S5、评估参数对电池系统自放电率分布的影响。该模拟评估结果可为单体电池自放电筛选提供指导，保证电池系统的一致性。
Description
技术领域
本发明新能源汽车技术领域，尤其涉及一种评估单体自放电率对电池系统一致性影响的方法。
背景技术
锂电池由于受到电解液适配性、石墨负极特性、装配不一致等原因，常常会在使用或存放过程中出现电压下降的现象。电压下降，很大一部分原因是电芯自身的自放电引起的，这种现象称为电池的自放电现象。自放电率又称荷电保持能力，是指电池在开路状态下，电池所储存的电量在一定条件下的保持能力。
锂离子电池的自放电不良品筛选方法可以分为压降法与容量法，其中。衡量自放电程度的一个非常重要的指标K值＝△OCV/△t。K值常见单位为mV/d，当然这跟电池本身的性能、测量条件等有关。测量两次电压计算K值的方法更为简便且误差更小，因此K值是衡量电池自放电的常规性方法。
目前，新能源汽车行业主要研究关注的是单体电池的自放电，只是简单通过限制K值上限去筛选电芯。这虽然能保证电池系统的自放电率能满足一定限值要求，却未考虑到系统中自放电率差异导致的一致性问题。若电池系统中自放电率差异超过一定的阈值，经过长期搁置后，必然导致系统的容量差增大，从而影响整车的续航里程。因此，亟需评估单体电池自放电对电池系统一致性的影响，为单体电池自放电筛选提供指导，保证电池系统的一致性。
发明内容
为评估单体电池自放电对电池系统一致性的影响，为此，本发明提出了一种评估单体自放电率对电池系统一致性影响的方法，具体方案如下：
一种评估单体自放电率对电池系统一致性影响的方法，包括一种评估单体自放电率对电池系统一致性影响的方法，包括以下步骤：
S1、假设单体电池的自放电率服从正态分布N(μ，σ^2)；
S2、从正态分布N(μ，σ^2)中随机取值，构成s串p并的电池系统；
S3、计算每一串的自放电率，即该串中p并电芯自放电率的平均值，记作Ss；s串自放电率平均值的极差即为电池系统的自放电率极差△S；
S4、通过步骤S1-S3，模拟计算若干套电池系统的自放电率极差△S，并统计自放电率极差的分布；
S5、调整单体参数(μ，σ)和系统参数(s、p)，模拟计算出各种组合下的自放电率极差分布，评估参数对电池系统自放电率分布的影响。
具体地说，在步骤S1中，单体电池自放电率采用soc％/月的评估方式，其概率分布服从正态分布，μ，σ的取值分别为[0.5,2.5]、[0.1,1.0]。
具体地说，在步骤S3中，电池系统的串并联取值分布为[50,200]、[2,20]。
本发明的有益效果在于：
(1)单体参数μ基本对系统自放电率极差的分布无影响；系统自放电率极差与单体电单体参数σ存在强正相关关系、与系统串数存在弱正相关关系、与系统并数存在弱负相关关系。另外，电池系统自放电率基本分布在[σ，3σ]之间，均值约为2σ。该模拟评估结果可为单体电池自放电筛选提供指导，保证电池系统的一致性。
附图说明
图1为电池系统随机模拟自放电率数据。
图2为给定电芯参数(μ，σ)和系统参数(s、p)模拟电池系统自放电率极差的分布。
图3为模拟评估电芯参数μ对电池系统自放电率极差分布的影响。
图4为模拟评估电芯参数σ对电池系统自放电率极差分布的影响。
图5为模拟评估电芯参数s对电池系统自放电率极差分布的影响。
图6为模拟评估电芯参数p对电池系统自放电率极差分布的影响。
图7为某品牌车型-库存车实际自放电率极差的分布图。
图8为单体电池自放电率分布图。
图9为某品牌车型-模型预测的自放电率极差的分布图。
图10为本方法中在各模块中的工作流程图。
具体实施方式
如图10所示，一种评估单体自放电率对电池系统一致性影响的方法，包括以下步骤：
S1、假设单体电池的自放电率服从正态分布N(μ，σ^2)；
在该步骤中，单体电池自放电率采用soc％/月的评估方式，其概率分布服从正态分布，μ，σ的取值分别为[0.5,2.5]、[0.1,1.0]；
S2、从正态分布N(μ，σ^2)中随机取值，构成s串p并的电池系统；
在该步骤中，电池系统的串并联取值分布为[50,200]、[2,20]为例；
S3、计算每一串的自放电率，即该串中p并电芯自放电率的平均值，记作Ss；s串自放电率平均值的极差即为电池系统的自放电率极差△S；在该方案中，电池系统随机模拟自放电率数据如图1所示。
S4、通过步骤S1-S3，模拟计算若干套电池系统的自放电率极差△S，并统计自放电率极差的分布；
S5、调整单体参数(μ，σ)和系统参数(s、p)，模拟计算出各种组合下的自放电率极差分布，评估参数对电池系统自放电率分布的影响。
具体影响如下：
1)调整电芯参数μ模拟评估其对电池系统自放电率极差分布的影响，如图3所示，电芯参数μ基本对电池系统自放电率极差的分布无影响；
2)调整电芯参数σ模拟评估其对电池系统自放电率极差分布的影响，如图4所示，系统自放电率极差与电芯参数σ存在强正相关关系；
3)调整系统参数s模拟评估其对电池系统自放电率极差分布的影响，如图5所示，系统自放电率极差与系统参数s存在弱正相关关系；
4)调整系统参数p模拟评估其对电池系统自放电率极差分布的影响，如图6所示，系统自放电率极差与系统参数p存在弱负相关关系；
5)如图2所示，电池系统自放电率基本分布在[σ，3*σ]之间，均值约为2*σ。
选取某款电动车库存的自放电数据，评估该模型的可靠性。该评估电池系统自放电率极差的方法对单体电池自放电筛序和整车存储提供了指导。具体地说，选取100辆某品牌的库存车进行定容测试，统计容量差的分布，如图7所示，其中，容量差在搁置状态下主要是由自放电率极差导致；该批车次电芯的自放电率分布，如图8所示。采用统计的电芯自放电率分布参数(μ，σ)和系统参数(s、p)以建立的模型去预测该车型搁置期间的容量差，如图9所示，对比实际的容量差分布去评估模型的可靠性。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种评估单体自放电率对电池系统一致性影响的方法，其特征在于，包括一种评估单体自放电率对电池系统一致性影响的方法，包括以下步骤：
S1、假设单体电池的自放电率服从正态分布N(μ，σ^2)；
S2、从正态分布N(μ，σ^2)中随机取值，构成s串p并的电池系统；
S3、计算每一串的自放电率，即该串中p并电芯自放电率的平均值，记作Ss；s串自放电率平均值的极差即为电池系统的自放电率极差△S；
S4、通过步骤S1-S3，模拟计算若干套电池系统的自放电率极差△S，并统计自放电率极差的分布；
S5、调整单体参数μ，σ和系统参数s，p，模拟计算出各种组合下的自放电率极差分布，评估参数对电池系统自放电率分布的影响；
在步骤S1中，单体电池自放电率采用soc％/月的评估方式，其概率分布服从正态分布，μ，σ的取值分别为[0.5,2.5]、[0.1,1.0]；
在步骤S3中，电池系统的串并联取值分布为[50,200]、[2,20]。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103364729A (zh) * | 2012-03-30 | 2013-10-23 | 北汽福田汽车股份有限公司 | 电池的检测方法 |
| CN106684469A (zh) * | 2016-07-15 | 2017-05-17 | 中天储能科技有限公司 | 一种动力磷酸铁锂电池的配组方法 |
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103364729A (zh) * | 2012-03-30 | 2013-10-23 | 北汽福田汽车股份有限公司 | 电池的检测方法 |
| CN106684469A (zh) * | 2016-07-15 | 2017-05-17 | 中天储能科技有限公司 | 一种动力磷酸铁锂电池的配组方法 |
| CN108061860A (zh) * | 2017-11-24 | 2018-05-22 | 上海华普汽车有限公司 | 一种电池自放电检测方法以及锂电池分拣方法 |
| CN109031145A (zh) * | 2018-08-10 | 2018-12-18 | 山东大学 | 一种考虑不一致性的串并联电池组模型及实现方法 |
| WO2020191800A1 (zh) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | 东北大学 | 基于wde优化lstm网络的锂离子电池剩余寿命预测方法 |
| CN112666478A (zh) * | 2019-11-20 | 2021-04-16 | 华中科技大学 | 一种梯次利用动力电池健康状态监测方法 |
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