[發明專利]動力與儲能電池功率特性的估計方法在審
| 申請號: | 201910024276.6 | 申請日: | 2019-01-10 |
| 公開(公告)號: | CN109738809A | 公開(公告)日: | 2019-05-10 |
| 發明(設計)人: | 閔凡奇;云偉俊;張蘇蘇;羅偉林;張寧寧;張熠霄;呂桃林;羅英;黃嘉燁;晏莉琴;解晶瑩;劉輝 | 申請(專利權)人: | 上海動力儲能電池系統工程技術有限公司;上海市閔行區高新技術產業化促進中心;上海空間電源研究所 |
| 主分類號: | G01R31/367 | 分類號: | G01R31/367 |
| 代理公司: | 上海段和段律師事務所 31334 | 代理人: | 李佳俊;郭國中 |
| 地址: | 200241 上海市*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 功率特性 電池工作過程 儲能電池 電池 電位 工業化應用 表征功率 動力電池 內部狀態 響應關系 新能源車 硬件化 外部 辨識 儲能 可用 應用 分析 驗證 | ||
本發明動力與儲能電池功率特性的估計方法,包括如下步驟:步驟1,對電池工作過程進行分析;步驟2,分析獲取電池工作過程中各部分電位與外部過程之間的響應關系;步驟3,通過電池外部信號對內部狀態的辨識,獲取電池的功率特性;步驟4,進行驗證。與現有技術相比,本發明具有如下的有益效果:首先,方法可靠性高、通適性強,不僅可用于新能源車用動力電池,也可以用于儲能用電池;其次,本發明基于功率特性的內因的變化來表征功率特性的變化,可以根據應用工況的不同,確定哪些內因對功率特性影響較大;再次,本發明提出的方法估計功率特性的精度高;最后,本方法可置于BMS或EMS中,以實現硬件化應用,具有很好的工業化應用前景。
技術領域
本發明屬于電池功率特性技術領域,尤其是涉及一種動力與儲能電池功率特性的評估方法。
背景技術
隨著動力電池和新能源汽車的發展,也隨著儲能行業尤其是以鋰離子電池為首的電化學儲能行業的蓬勃發展,動力與儲能電池在使用過程中由于種種原因總會出現性能衰減的問題。主要包括內阻升高、平臺電壓降低、容量降低、功率性能、安全性降低下降等問題。
這些問題的發生都是由于電池內部狀態發生了變化,從而對電池內部各過程產生了不同的影響。因此電池外部特征發生的變化,都是可以與電池內部狀態的改變及其所帶來的電池內部過程的改變等內部特征的變化進行匹配。因此可以通過研究內部特征的改變來表征外部特征的變化。
功率特性是動力電池的一個很重要的評價指標,其定義為指在某個荷電狀態(SOC)下所能發出的最大功率,也可以說成是在某指定電壓值下電池所能給出的最大電流,P=UI(W)=RI2。因此,在恒電流充放電情況下,電池的功率特性與內阻成正比。
根據文獻《功率型鋰離子動力電池的內阻特性》(北京交通大學學報,2001,35(5):119-123)可知,電池單體的內阻特性可以代表整組電池的內阻特性,即可通過電池單體的內阻特性來代表整個電池系統的內阻特性。因此,可以通過電池單體的內阻特性與功率特性之間的關系,來反應電池系統的內阻特性與功率特性之間的關系。
電池內阻特性主要包括固相濃差極化內阻、液相濃差極化內阻、反應極化內阻、歐姆內阻等四部分,因此可以通過分析這四部分的變化來分析功率特性的變化。
專利CN106932730A提供了一種功率特性的測試裝置及其測試方法,該專利對電池系統提供一個脈沖信號檢測其電壓和電流信號,從而判斷不同電池系統間功率特性的好壞。但該專利并沒有揭示為何兩個電池系統間的功率特性差異的真正原因。
專利CN108287317A提供了一種電池功率預測模型的生成方法,其通過對訓練樣品的分析得出功率矩陣,然后通過卷積神經網絡算法獲得預測模型。該方法只是通過對海量樣品分析獲得的一個具有一定精度的預測模型。缺點是海量數據獲取困難,另外海量數據中有效數據少。而且該專利只是提供了一個輸入與輸出之間的相關性,并未按照其機理進行預測的。
專利CN106908732A提供了一種利用復合脈沖功率特性試驗獲得等效電路模型參數識別的方法,本方法用電阻、電容等元器件表示的電路,來表征電池的特性。該方法主要是基于特定工況下的數據轉換模型,誤差較大,且沒與電池內部狀態的直接對應關系,也沒有通過所得的參數來獲取電池的功率特性。
因此,基于以上分析,本發明人認為為了更好的理解功率特性以及更好的解釋功率特性的發揮,應該了解電池的哪些內部狀態影響功率特性的發揮,而哪些內因是主要影響因素,通過對主要影響因素的估算,建立一個功率特性的估計方法,以此獲得準確的電池功率特性,同時可用于預測功率特性的變化。
發明內容
針對現有技術中的缺陷,本發明的目的是提供一種動力與儲能電池功率特性的估計方法。
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