CN113933712B - 一种预测水下航行器用锂电池组不一致性的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明的目的是提供一种不同于现有评估方法的预测水下航行器用锂电池组不一致性的方法,以克服现有评估方法只能粗略推算一致性性能等级,无法精确评估一致性性能的弊端。本发明基于实测数据进行迭代推导得到的电池运行历史,通过该电池运行历史对各个放电时刻电池的各参数进行计算,从而能够精确预测出各个放电时刻电池组的不一致性。
Description
技术领域
本发明涉及一种预测水下航行器用锂电池组不一致性的方法。
背景技术
电动力水下航行器由于其结构和性能等方面较热动力水下航行器有很大优势,近年来发展速度非常快,因此动力电池的研究对于水下航行器的发展应用是非常关键的。锂离子电池相比于其它二次电池,能量密度大、工作电压高、自放电率低、使用维护方便并且无记忆效应,具有其它二次电池无法比拟的优点,因此目前绝大多数水下航行器都采用锂离子电池作为其动力能源装置。
目前评估水下航行器用锂离子电池功率密度的方法有基于电池的运行数据以及一致性评估指标,利用模糊评估方法对数据进行融合分析,得出一致性性能等级。该方法的具体步骤是:(1)设定电池一致性性能等级以及不同等级对应的一致性评估指标的取值范围。(2)选取一段时间内若干个采样点的电池运行数据,分别计算各采样点的一致性评估指标。(3)建立一致性评估指标与一致性性能等级的模糊关系矩阵R,将电池的实测运行数据、一致性评估指标、一致性性能等级进行融合。(4)综合一致性评估。该方法只能粗略推算一致性性能等级,无法精确评估一致性性能。
发明内容
要解决的技术问题
本发明的目的是提供一种不同于现有评估方法的预测水下航行器用锂电池组不一致性的方法,以克服现有评估方法只能粗略推算一致性性能等级,无法精确评估一致性性能的弊端。
技术方案
本发明采用的技术方案是:
一种预测水下航行器用锂电池组不一致性的方法,其特殊之处在于,包括以下步骤:
步骤1:选取与待测锂电池组中单体型号相同的电池单体,分别开展脉冲放电实验,获取内阻-SOC变化曲线、内阻-温度变化曲线、开路电压-SOC变化曲线以及开路电压-温度曲线;
步骤2:将内阻-SOC变化曲线、内阻-温度变化曲线结合起来,得到内阻随温度和SOC变化的二元函数;
步骤3:将开路电压-SOC变化曲线、开路电压-温度变化曲线结合起来,得到开路电压随温度和SOC变化的二元函数;
步骤4:获取放电时长Δt内的ΔSOC随温度的变化函数;
步骤5:函数导入
将内阻随温度和SOC变化的二元函数、开路电压随温度和SOC变化的二元函数,以及放电时长Δt内SOC随温度的变化函数导入仿真计算软件中;
步骤6:模型构建和初始参数设置
构建待待预测电池组的三维结构模型和等效电路模型,导入所示仿真计算软件中,然后设置好电池组中每个电池单体的初始参数,包括初始内阻R0、初始 SOC0,初始温度T0、初始体平均温度初始内热源φ0以及初始开路电压U0;
步骤7:基于每个电池单体的初始参数,计算第1个放电时刻的电池参数,包括电流I1、内热源φ1、体平均温度开路电压U1、内阻R1和荷电状态SOC1;
步骤8:基于第1个放电时刻的电池参数,计算第2个放电时刻的电池参数,包括电流I2、内热源φ2、体平均温度开路电压U2、内阻R2、荷电状态 SOC2;
依次类推;
步骤9:基于第t-1个放电时刻的电池参数,计算第t个放电时刻的电流It、内热源φt、体平均温度开路电压Ut、内阻Rt和荷电状态SOCt;t分别取3, 4,…,n;n由电池单体最大容量决定;
按照上述迭代计算方法,能够计算出每一个放电时刻各电池单体的SOC、温度、电流、开路电压,实现每个电池单体SOC、温度、电流、开路电压不一致性的精确评估。
进一步地,步骤5、6中所述的仿真计算软件为fluent软件或matlab软件。
进一步地,所述步骤1具体为:
对电池单体进行脉冲放电实验,在实验期间利用温控箱维持电池温度不变,测量不同SOC下单体的内阻和开路电压,得到该电池单体的内阻-SOC变化曲线、开路电压-SOC曲线;
对同样SOC状态下、不同温度的电池单体进行脉冲放电实验,测量不同温度下,单体的内阻和开路电压,得到该电池单体的内阻-温度变化曲线、开路电压- 温度变化曲线;使电池单体保持同样SOC状态、不同温度的方法是:每次放电采集数据后都要再次给电池充电,使其SOC达到相同的设定值,再利用温控箱调整电池温度。
进一步地,所述步骤2具体为:
2.1)对内阻-温度变化曲线拟合,得到内阻随温度的变化函数F(T);然后用 F(T)除以标准状态下的电池单体内阻R,得到函数F(T)的系数f(T);
2.2)对内阻-SOC变化曲线拟合,得到内阻随SOC的变化函数G(SOC);然后用G(SOC)除以标准状态下的电池单体内阻R,得到函数G(SOC)的系数g(SOC);
2.3)根据2.1)和2.2),得到内阻随温度和SOC变化的二元函数为 R*f(T)*g(SOC)。
进一步地,所述步骤3具体为:
3.1)对开路电压-温度变化曲线拟合,得到开路电压随温度的变化函数M(T);然后用M(T)除以标准状态下的电池单体的开路电压U,得到函数M(T)的系数 m(T);
3.2)对开路电压-SOC变化曲线拟合,得到开路电压随SOC的变化函数 N(SOC);然后用N(SOC)除以标准状态下的电池单体开路电压U,得到函数 N(SOC)的系数n(SOC);
3.3)根据3.1)和3.2),开路电压随温度和SOC变化的二元函数为 U*m(T)*n(SOC)。
进一步地,所述步骤4具体为:
4.1)将单体电池放在温控箱里,通过调节温度,在各温度下分别对单体电池进行恒流放电实验,获得不同温度下的最大容量Q,得到最大容量-温度变化曲线;
4.2)对最大容量-温度变化曲线拟合,得到该电池单体的最大容量Q随温度的变化函数Q(T);然后用Q(T)除以标准状态下的电池单体最大容量Q0,得到函数Q(T)的系数q(T);
4.3)计算ΔSOC:
ΔSOC=q(T)*I*Δt。
进一步地,所述步骤7具体为:
7.1)根据每个电池单体的初始温度T0,结合每个电池单体的初始内热源φ0、电池单体的比热容Cp、电池模组的换热系数h以及换热面积S,电池密度ρ,电池体积V,计算每个电池单体在第1个放电时刻的温度T1;
其中,比热容Cp为已知量,电池单体出厂比热容便确定了,为定值;换热系数h由电池模组的三维结构、材料确定,通过fluent软件可以得到;Δt1为第1 个放电时刻到初始时刻的时间间隔;
7.2)将每个电池单体的初始温度T0,分别代入二元函数ΔSOC=q(T)*I*Δt 中,计算得到每个电池单体从初始时刻至第1个放电时刻的SOC变化量ΔSOC1,进而得到每个电池单体在第1个放电时刻的SOC1=SOC0-ΔSOC0;
7.3)利用fluent软件中的udf的循环求取各电池单体在第1个放电时刻的体平均温度这里电池单体的体平均温度指的是温度关于电池单体的体积求积分再除以电池单体的体积;在fluent内计算单个电池单体的体平均温度/>的方法是:将电池单体划分成大量很细微的单元细胞,将每个单元细胞的在第1个放电时刻的温度T1乘以其对应的单元细胞体积并求总和,然后再除以该电池单体的体积;
7.4)将步骤7.1)得到的第1个放电时刻的各电池单体的体平均温度和步骤7.2)得到的荷电状态SOC1代入内阻随温度和SOC变化的二元函数 R*f(T)*g(SOC),获取第1个放电时刻每个电池单体的内阻R1;
7.5)步骤7.1)得到的第1个放电时刻的各电池单体的体平均温度和步骤 7.2)得到的荷电状态SOC1代入开路电压随温度和SOC变化的二元函数 U*m(T)*n(SOC),获取第1个放电时刻每个电池单体的开路电压U1;
7.6)利用步骤7.4)得到的内阻R1和步骤7.5)得到的开路电压U1,基于步骤6构建的等效电路模型,计算第1个放电时刻每个电池单体的电流I1;
7.7)利用步骤7.4)得到的内阻R1和步骤7.6)得到的电流I1,计算每个电池单体在第1个放电时刻的内热源φ1。
进一步地,所述步骤8具体为:
8.1)根据第1个放电时刻的电池单体温度T1,结合每个电池单体在第1个放电时刻的内热源φ1、电池单体的比热容Cp、电池密度ρ,电池体积V、电池模组的换热系数h以及换热面积S,计算每个电池单体在第2个放电时刻的温度 T2;
其中,比热容Cp为已知量,电池单体出厂比热容便确定了,为定值;换热系数h由电池模组的三维结构、材料确定,通过fluent软件可以得到;Δt2为第 2个放电时刻到第1个放电时刻的时间间隔;
8.2)将步骤7.3)得到的每个电池单体在第1个放电时刻的体平均温度分别代入二元函数ΔSOC=q(T)*I*Δt中,计算得到每个电池单体在第2个放电时刻至第1时刻的SOC变化量ΔSOC1,进而得到每个电池单体在第2个放电时刻的SOC2=SOC1-ΔSOC1;
8.3)利用fluent软件中的udf的循环求取各电池单体在第2个放电时刻的体平均温度在fluent内计算单个电池单体的体平均温度/>的方法是:将电池单体划分成大量很细微的单元细胞,将每个单元细胞的第2个放电时刻的温度 T2乘以其对应的单元细胞体积并求总和,然后再除以该电池单体的体积;
8.4)将第2个放电时刻的体平均温度和荷电状态SOC2代入内阻随温度和SOC变化的二元函数R*f(T)*g(SOC),获取第2个放电时刻每个电池单体的内阻R2;
8.5)将第2个放电时刻的体平均温度和荷电状态SOC2代入开路电压随温度和SOC变化的二元函数U*m(T)*n(SOC),获取第2个放电时刻每个电池单体的开路电压U2;
8.6)步骤8.4)得到的内阻R2和步骤8.5)得到的开路电压U2,基于步骤 6构建的等效电路模型,计算第2个放电时刻每个电池单体的电流I2;
8.7)步骤8.4)得到的内阻R2和步骤8.6)得到的电流I2,计算每个电池单体在第2个放电时刻的内热源φ2。
有益效果
1、现有技术的方法都是基于电池现状的测量数据驱动的不一致性评估方法,而本发明提供了一种基于实测数据进行迭代推导得到的电池运行历史,通过该电池运行历史来进行电池不一致性预测的方法。
2、本发明从全方位各个物理场角度模拟电池的运行状况,能对电池的各种不一致性进行精确仿真。
3、本发明利用上一时刻的SOC和温度计算当前时刻的SOC,相对于现有采用安时积分计算SOC的方法,本发明得到的电池SOC更加准确。
4、本发明通过计算出电池单体的动态内热源,进而在计算每一时刻的电池单体温度时,采用的是电池单体的动态内热源,使得后续得到的电池SOC更贴近电池实际使用工况,进一步提高了预测的准确度。
附图说明
图1是本发明的迭代计算流程图。
图2是本发明所得到的内阻随温度和SOC变化的二元函数图像示例。
图3是本发明所得到的开路电压随温度和SOC变化的二元函数图像示例。
图4是本发明所得到的电池最大电量随温度变化的曲线示例。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步说明。
本发明所提供的预测水下航行器用锂电池组不一致性的方法,包括以下步骤:
步骤1:选取与待测锂电池组中单体型号相同的电池单体,分别开展脉冲放电实验,获取内阻-SOC变化曲线、内阻-温度变化曲线、开路电压-SOC变化曲线以及开路电压-温度曲线;
具体实验操作如下:
对电池单体进行脉冲放电实验,在实验期间利用温控箱维持电池温度不变,测量不同SOC下单体的内阻和开路电压,得到该电池单体的内阻-SOC变化曲线、开路电压-SOC曲线;
对同样SOC状态下、不同温度(每次放电采集数据后都要再次给电池充电,使其SOC达到相同的设定值,再利用温控箱调整电池温度)的电池单体进行脉冲放电实验,测量不同温度下,单体的内阻和开路电压,得到该电池单体的内阻- 温度变化曲线、开路电压-温度变化曲线。
步骤2:获取内阻随温度和SOC变化的二元函数
将内阻-SOC变化曲线、内阻-温度变化曲线结合起来,得到内阻随温度和 SOC变化的二元函数,具体方法为:
2.1)对内阻-温度变化曲线拟合,得到内阻随温度的变化函数F(T);然后用 F(T)除以标准状态下的电池单体内阻R,得到函数F(T)的系数f(T);
2.2)对内阻-SOC变化曲线拟合,得到内阻随SOC的变化函数G(SOC);然后用G(SOC)除以标准状态下的电池单体内阻R,得到函数G(SOC)的系数g(SOC);
2.3)内阻随温度和SOC变化的二元函数为R*f(T)*g(SOC),根据该二元函数 R*f(T)*g(SOC)可以得到任意温度T、任意荷电状态SOC下的电池内阻,如图2 所示。
步骤3:获取开路电压随温度和SOC变化的二元函数
将开路电压-SOC变化曲线、开路电压-温度变化曲线结合起来,得到开路电压随温度和SOC变化的二元函数,具体方法为:
3.1)对开路电压-温度变化曲线拟合,得到开路电压随温度的变化函数M(T);然后用M(T)除以标准状态下的电池单体的开路电压U,得到函数M(T)的系数 m(T);
3.2)对开路电压-SOC变化曲线拟合,得到开路电压随SOC的变化函数 N(SOC);然后用N(SOC)除以标准状态下的电池单体开路电压U,得到函数 N(SOC)的系数n(SOC);
3.3)开路电压随温度和SOC变化的二元函数为U*m(T)*n(SOC),根据该二元函数U*m(T)*n(SOC)可以得到任意温度T、任意荷电状态SOC下的开路电压,如图3所示。
步骤4:获得特定放电电流I下,放电时长Δt(可以自定义设置,例如1S 或2S)内的ΔSOC随温度的变化函数,具体方法为:
4.1)将单体电池放在温控箱里,通过调节温度,在各温度下分别对单体电池进行恒流放电实验,获得不同温度下的最大容量Q(指SOC从100%放到0%电池所释放的电量),得到最大容量-温度变化曲线;
4.2)对最大容量-温度变化曲线拟合,得到该电池单体的最大容量Q随温度的变化函数Q(T);然后用Q(T)除以标准状态下的电池单体最大容量Q0,得到函数Q(T)的系数q(T);
4.3)计算ΔSOC:
ΔSOC=q(T)*I*Δt。
通过上述4.3)中的ΔSOC计算公式,可以得到各电池单体以电流I放电期间,任意温度T下、任意放电时长Δt内的SOC变化量ΔSOC。
图4为不同放电电流下,电池最大电量随温度变化的曲线示意,可以看出放电电流发生变化,对得到的最大容量-温度变化曲线的影响不大,因此,本发明步骤4中不考虑最大容量受放电电流的影响,简化了算法步骤。
上述步骤中的标准状态是指温度为25℃,50%的SOC的状态。
步骤5:函数导入
将内阻随温度和SOC变化的二元函数、开路电压随温度和SOC变化的二元函数,以及特定放电电流I下、放电时长Δt内SOC随温度的变化函数导入fluent 软件中。
步骤6:模型构建和初始参数设置
构建待待预测电池组的三维结构模型和等效电路模型,导入fluent软件中,然后在fluent软件中设置好电池组中每个电池单体的初始内阻R0、每个电池单体的初始SOC0,每个电池单体的初始温度T0、每个电池单体的初始体平均温度每个电池单体的初始内热源φ0以及每个电池单体的初始开路电压U0。
步骤7:计算第1个放电时刻的电池参数:
利用fluent软件计算待预测锂电池组中每个电池单体在第1个放电时刻的电流I1、内热源φ1、体平均温度开路电压U1、内阻R1和荷电状态SOC1:
7.1)根据每个电池单体的初始温度T0,结合每个电池单体的初始内热源φ0、电池单体的比热容Cp、电池模组的换热系数h以及换热面积S,电池密度ρ,电池体积V,计算每个电池单体在第1个放电时刻的温度T1;
其中,比热容Cp为已知量,电池单体出厂比热容便确定了,为定值;换热系数h由电池模组的三维结构、材料确定,通过fluent软件可以得到;Δt1为第1 个放电时刻到初始时刻的时间间隔;
7.2)将每个电池单体的初始温度T0,分别代入二元函数ΔSOC=q(T)*I*Δt 中,计算得到每个电池单体从初始时刻至第1个放电时刻的SOC变化量ΔSOC0,进一步得到每个电池单体在第1个放电时刻的SOC1=SOC0-ΔSOC0;
7.3)利用fluent软件中的udf的循环求取各电池单体在第1个放电时刻的体平均温度这里电池单体的体平均温度指的是温度关于电池单体的体积求积分再除以电池单体的体积;在fluent内计算单个电池单体的体平均温度/>的方法是:将电池单体划分成大量很细微的单元细胞,将每个单元细胞在第1个放电时刻的温度T1乘以其对应的单元细胞体积并求总和,然后再除以该电池单体的体积;
7.4)将步骤7.1)得到的第1个放电时刻的各电池单体的体平均温度和步骤7.2)得到的荷电状态SOC1代入内阻随温度和SOC变化的二元函数 R*f(T)*g(SOC),获取第1个放电时刻每个电池单体的内阻R1;
7.5)步骤7.1)得到的第1个放电时刻的各电池单体的体平均温度和步骤 7.2)得到的荷电状态SOC1代入开路电压随温度和SOC变化的二元函数 U*m(T)*n(SOC),获取第1个放电时刻每个电池单体的开路电压U1;
7.6)利用步骤7.4)得到的内阻R1和步骤7.5)得到的开路电压U1,基于步骤6构建的等效电路模型,计算第1个放电时刻每个电池单体的电流I1;
7.7)利用步骤7.4)得到的内阻R1和步骤7.6)得到的电流I1,计算每个电池单体在第1个放电时刻的内热源φ1。
步骤8:计算第2个放电时刻的电池参数;
利用fluent软件计算待预测锂电池组中每个电池单体在第2个放电时刻时刻的电流I2、内热源φ2、体平均温度开路电压U2、内阻R2、荷电状态SOC2:
8.1)根据第1个放电时刻的电池单体温度T1,结合每个电池单体在第1个放电时刻的内热源φ1、电池单体的比热容Cp、电池模组的换热系数h以及换热面积S,电池密度ρ,电池体积V,计算每个电池单体在第2个放电时刻的温度 T2;
其中,比热容Cp为已知量,电池单体出厂比热容便确定了,为定值;换热系数h由电池模组的三维结构、材料确定,通过fluent软件可以得到;Δt2为第 2个放电时刻到第1个放电时刻的时间间隔;
8.2)将步骤7.3)得到的每个电池单体在第1个放电时刻的体平均温度分别代入二元函数ΔSOC=q(T)*I*Δt中,计算得到每个电池单体在第2个放电时刻至第1时刻的SOC变化量ΔSOC1,进而得到每个电池单体在第2个放电时刻的SOC2=SOC1-ΔSOC1;
8.3)利用fluent软件中的udf的循环求取各电池单体在第2个放电时刻的体平均温度在fluent内计算单个电池单体的体平均温度/>的方法是:将电池单体划分成大量很细微的单元细胞,将每个单元细胞的第2个放电时刻的温度 T2乘以其对应的单元细胞体积并求总和,然后再除以该电池单体的体积;
8.4)将第2个放电时刻的体平均温度和荷电状态SOC2代入内阻随温度和SOC变化的二元函数R*f(T)*g(SOC),获取第2个放电时刻每个电池单体的内阻R2;
8.5)将第2个放电时刻的体平均温度和荷电状态SOC2代入开路电压随温度和SOC变化的二元函数U*m(T)*n(SOC),获取第2个放电时刻每个电池单体的开路电压U2;
8.6)步骤8.4)得到的内阻R2和步骤8.5)得到的开路电压U2,基于步骤 6构建的等效电路模型,计算第2个放电时刻每个电池单体的电流I2;
8.7)步骤8.4)得到的内阻R2和步骤8.6)得到的电流I2,计算每个电池单体在第2个放电时刻的内热源φ2。
依次类推;
采用上述相同的方法,基于第t-1个放电时刻的参数值,能够计算出电池运行过程中第t个放电时刻的电流It、内热源φt、体平均温度开路电压Ut、内阻Rt和荷电状态SOCt;t分别取3,4,…,n;n由电池单体最大容量决定。
按照上述迭代计算方法,基于上一个放电时刻的各电池单体的参数(SOC、温度、电流、开路电压等),能够计算出当前放电时刻的各电池单体的参数,基于当前时刻各电池单体的参数,能够计算出下一个放电时刻各电池单体的参数,也就是说通过本发明的上述方法,能够计算出每一个电池单体在电池运行过程中在每一个放电时刻的SOC、温度、电流、开路电压,实现每个电池单体SOC、温度、电流、开路电压不一致性的精确评估。
需要说明的是,1、上述迭代计算过程在matlab软件也可以实现;本发明所说的第1、2,…,t个放电时刻,是指间隔相等的若干个放电时刻,例如第1s、第 2s,…,第ts;或者如第0.5s、第1s,第1.5s、第2s…第0.5ts。
Claims (8)
1.一种预测水下航行器用锂电池组不一致性的方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:选取与待测锂电池组中单体型号相同的电池单体,分别开展脉冲放电实验,获取内阻-SOC变化曲线、内阻-温度变化曲线、开路电压-SOC变化曲线以及开路电压-温度曲线;
步骤2:将内阻-SOC变化曲线、内阻-温度变化曲线结合起来,得到内阻随温度和SOC变化的二元函数;
步骤3:将开路电压-SOC变化曲线、开路电压-温度变化曲线结合起来,得到开路电压随温度和SOC变化的二元函数;
步骤4:获取放电时长Δt内的ΔSOC随温度的变化函数;
步骤5:函数导入
将内阻随温度和SOC变化的二元函数、开路电压随温度和SOC变化的二元函数,以及放电时长Δt内SOC随温度的变化函数导入仿真计算软件中;
步骤6:模型构建和初始参数设置
构建待待预测电池组的三维结构模型和等效电路模型,导入所示仿真计算软件中,然后设置好电池组中每个电池单体的初始参数,包括初始内阻R0、初始SOC0,初始温度T0、初始体平均温度初始内热源φ0以及初始开路电压U0;
步骤7:基于每个电池单体的初始参数,计算第1个放电时刻的电池参数,包括电流I1、内热源φ1、体平均温度开路电压U1、内阻R1和荷电状态SOC1;
步骤8:基于第1个放电时刻的电池参数,计算第2个放电时刻的电池参数,包括电流I2、内热源φ2、体平均温度开路电压U2、内阻R2、荷电状态SOC2;
依次类推;
步骤9:基于第t-1个放电时刻的电池参数,计算第t个放电时刻的电流It、内热源φt、体平均温度开路电压Ut、内阻Rt和荷电状态SOCt;t分别取3,4,…,n;n由电池单体最大容量决定;
按照上述迭代计算方法,能够计算出每一个放电时刻各电池单体的SOC、温度、电流、开路电压,实现每个电池单体SOC、温度、电流、开路电压不一致性的精确评估。
2.根据权利要求1所述的预测水下航行器用锂电池组不一致性的方法,其特征在于:步骤5、6中所述的仿真计算软件为fluent软件或matlab软件。
3.根据权利要求2所述的预测水下航行器用锂电池组不一致性的方法,其特征在于,所述步骤1具体为:
对电池单体进行脉冲放电实验,在实验期间利用温控箱维持电池温度不变,测量不同SOC下单体的内阻和开路电压,得到该电池单体的内阻-SOC变化曲线、开路电压-SOC曲线;
对同样SOC状态下、不同温度的电池单体进行脉冲放电实验,测量不同温度下,单体的内阻和开路电压,得到该电池单体的内阻-温度变化曲线、开路电压-温度变化曲线;使电池单体保持同样SOC状态、不同温度的方法是:每次放电采集数据后都要再次给电池充电,使其SOC达到相同的设定值,再利用温控箱调整电池温度。
4.根据权利要求3所述的预测水下航行器用锂电池组不一致性的方法,其特征在于,所述步骤2具体为:
2.1)对内阻-温度变化曲线拟合,得到内阻随温度的变化函数F(T);然后用F(T)除以标准状态下的电池单体内阻R,得到函数F(T)的系数f(T);
2.2)对内阻-SOC变化曲线拟合,得到内阻随SOC的变化函数G(SOC);然后用G(SOC)除以标准状态下的电池单体内阻R,得到函数G(SOC)的系数g(SOC);
2.3)根据2.1)和2.2),得到内阻随温度和SOC变化的二元函数为R*f(T)*g(SOC)。
5.根据权利要求3所述的预测水下航行器用锂电池组不一致性的方法,其特征在于,所述步骤3具体为:
3.1)对开路电压-温度变化曲线拟合,得到开路电压随温度的变化函数M(T);然后用M(T)除以标准状态下的电池单体的开路电压U,得到函数M(T)的系数m(T);
3.2)对开路电压-SOC变化曲线拟合,得到开路电压随SOC的变化函数N(SOC);然后用N(SOC)除以标准状态下的电池单体开路电压U,得到函数N(SOC)的系数n(SOC);
3.3)根据3.1)和3.2),开路电压随温度和SOC变化的二元函数为U*m(T)*n(SOC)。
6.根据权利要求1-5任一所述的预测水下航行器用锂电池组不一致性的方法,其特征在于,所述步骤4具体为:
4.1)将单体电池放在温控箱里,通过调节温度,在各温度下分别对单体电池进行恒流放电实验,获得不同温度下的最大容量Q,得到最大容量-温度变化曲线;
4.2)对最大容量-温度变化曲线拟合,得到该电池单体的最大容量Q随温度的变化函数Q(T);然后用Q(T)除以标准状态下的电池单体最大容量Q0,得到函数Q(T)的系数q(T);
4.3)计算ΔSOC:
ΔSOC=q(T)*I*Δt
通过上述4.3)中的ΔSOC计算公式,可以得到各电池单体以电流I放电期间,任意温度T下、任意放电时长Δt内的SOC变化量ΔSOC。
7.根据权利要求6所述的预测水下航行器用锂电池组不一致性的方法,其特征在于,所述步骤7具体为:
7.1)根据每个电池单体的初始温度T0,结合每个电池单体的初始内热源φ0、电池单体的比热容Cp、电池模组的换热系数h以及换热面积S,电池密度ρ,电池体积V,计算每个电池单体在第1个放电时刻的温度T1;
其中,比热容Cp为已知量,电池单体出厂比热容便确定了,为定值;换热系数h由电池模组的三维结构、材料确定,通过fluent软件可以得到;Δt1为第1个放电时刻到初始时刻的时间间隔;
7.2)将每个电池单体的初始温度T0,分别代入二元函数ΔSOC=q(T)*I*Δt中,计算得到每个电池单体从初始时刻至第1个放电时刻的SOC变化量ΔSOC0,进而得到每个电池单体在第1个放电时刻的SOC1=SOC0-ΔSOC0;
7.3)利用fluent软件中的udf的循环求取各电池单体在第1个放电时刻的体平均温度这里电池单体的体平均温度指的是温度关于电池单体的体积求积分再除以电池单体的体积;在fluent内计算单个电池单体的体平均温度/>的方法是:将电池单体划分成大量很细微的单元细胞,将每个单元细胞的在第1个放电时刻的温度T1乘以其对应的单元细胞体积并求总和,然后再除以该电池单体的体积;
7.4)将步骤7.1)得到的第1个放电时刻的各电池单体的体平均温度和步骤7.2)得到的荷电状态SOC1代入内阻随温度和SOC变化的二元函数R*f(T)*g(SOC),f(T)表示内阻随温度的变化函数F(T)的系数;R表示标准状态下的电池单体内阻;g(SOC)表示内阻随SOC的变化函数G(SOC)的系数,获取第1个放电时刻每个电池单体的内阻R1;
7.5)步骤7.1)得到的第1个放电时刻的各电池单体的体平均温度和步骤7.2)得到的荷电状态SOC1代入开路电压随温度和SOC变化的二元函数U*m(T)*n(SOC),U表示标准状态下的电池单体开路电压;n(SOC)表示开路电压随SOC的变化函数N(SOC)的系数;m(T)表示开路电压随温度的变化函数M(T)的系数,获取第1个放电时刻每个电池单体的开路电压U1;
7.6)利用步骤7.4)得到的内阻R1和步骤7.5)得到的开路电压U1,基于步骤6构建的等效电路模型,计算第1个放电时刻每个电池单体的电流I1;
7.7)利用步骤7.4)得到的内阻R1和步骤7.6)得到的电流I1,计算每个电池单体在第1个放电时刻的内热源φ1。
8.根据权利要求7所述的预测水下航行器用锂电池组不一致性的方法,其特征在于,所述步骤8具体为:
8.1)根据第1个放电时刻的电池单体温度T1,结合每个电池单体在第1个放电时刻的内热源φ1、电池单体的比热容Cp、电池密度ρ,电池体积V、电池模组的换热系数h以及换热面积S,计算每个电池单体在第2个放电时刻的温度T2;
其中,比热容Cp为已知量,电池单体出厂比热容便确定了,为定值;换热系数h由电池模组的三维结构、材料确定,通过fluent软件可以得到;Δt2为第2个放电时刻到第1个放电时刻的时间间隔;
8.2)将步骤7.3)得到的每个电池单体在第1个放电时刻的体平均温度分别代入二元函数ΔSOC=q(T)*I*Δt中,计算得到每个电池单体在第2个放电时刻至第1时刻的SOC变化量ΔSOC1,进而得到每个电池单体在第2个放电时刻的SOC2=SOC1-ΔSOC1;
8.3)利用fluent软件中的udf的循环求取各电池单体在第2个放电时刻的体平均温度在fluent内计算单个电池单体的体平均温度/>的方法是:将电池单体划分成大量很细微的单元细胞,将每个单元细胞的第2个放电时刻的温度T2乘以其对应的单元细胞体积并求总和,然后再除以该电池单体的体积;
8.4)将第2个放电时刻的体平均温度和荷电状态SOC2代入内阻随温度和SOC变化的二元函数R*f(T)*g(SOC),获取第2个放电时刻每个电池单体的内阻R2;
8.5)将第2个放电时刻的体平均温度和荷电状态SOC2代入开路电压随温度和SOC变化的二元函数U*m(T)*n(SOC),获取第2个放电时刻每个电池单体的开路电压U2;
8.6)步骤8.4)得到的内阻R2和步骤8.5)得到的开路电压U2,基于步骤6构建的等效电路模型,计算第2个放电时刻每个电池单体的电流I2;
8.7)步骤8.4)得到的内阻R2和步骤8.6)得到的电流I2,计算每个电池单体在第2个放电时刻的内热源φ2。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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CN110275113A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-24 | 内蒙古工业大学 | 一种锂电池荷电状态估计方法 |
AU2020103886A4 (en) * | 2020-12-04 | 2021-02-11 | Nanjing Forestry University | A Method for Estimating SOC of a Fractional-Order Kinetic Battery Considering Temperature and Hysteresis Effect |
CN113049962A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-06-29 | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于lstm的储能装置运行态势推演方法 |
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---|---|---|---|---|
CN108631392A (zh) * | 2018-04-10 | 2018-10-09 | 华南理工大学 | 一种无人水下航行器的异构多模智能电源管理系统及方法 |
CN110275113A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-24 | 内蒙古工业大学 | 一种锂电池荷电状态估计方法 |
AU2020103886A4 (en) * | 2020-12-04 | 2021-02-11 | Nanjing Forestry University | A Method for Estimating SOC of a Fractional-Order Kinetic Battery Considering Temperature and Hysteresis Effect |
CN113049962A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-06-29 | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于lstm的储能装置运行态势推演方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
不同温度的双卡尔曼滤波算法电池组SOC估计;何耀;黄东明;刘新天;;电源学报(第05期);全文 * |
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