[發(fā)明專利]基于優(yōu)化多因子的動力鋰離子電池健康狀態(tài)在線估計方法

有效

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• 申請日: 2021-01-15
• 公開（公告）號: CN112858918B
• 公開（公告）日: 2022-10-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 夏向陽;鄧子豪;張嘉誠
• 申請（專利權(quán)）人: 長沙理工大學(xué)
• 主分類號: G01R31/367
• 分類號: G01R31/367;G01R31/392;G01R31/378
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本發(fā)明涉及了一種基于優(yōu)化多因子的動力鋰離子電池健康狀態(tài)在線估計策略，解決目前電動汽車動力電池在充電過程中其健康狀態(tài)在線估計精度不高的問題。主要包括以下步驟：1：設(shè)置不同因子下的約束條件，以最小估計誤差為目標(biāo)函數(shù)，通過遺傳算法動態(tài)尋找優(yōu)化充電電壓片段U_A^’?U_B^’；2：在優(yōu)化充電片段U_A^’?U_B^’的基礎(chǔ)上，將充電電量、充電時間、電池內(nèi)阻這三個因子對電池健康狀態(tài)估計的影響作歸一化處理，分別求出各因子對應(yīng)的健康狀態(tài)H_i1、H_i2、H_i3。3：基于最小二乘法優(yōu)化權(quán)重系數(shù)，計算綜合健康因子H_i。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及了一種基于優(yōu)化多因子的動力鋰離子電池健康狀態(tài)在線估計方法，屬于電力技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

準(zhǔn)確評估動力鋰離子電池的健康狀態(tài)對確保電池的安全性和可靠性至關(guān)重要。但是在電動汽車實際使用中，由于實際工作條件復(fù)雜，放電過程受用戶行為影響較大，不確定性突出，不利于電池健康狀態(tài)的準(zhǔn)確評估。但是充電階段是可控的，并且充電電壓以及電流數(shù)據(jù)是可以保留的，因此在充電過程估計電池健康狀態(tài)更為可靠。

目前的估計方法一般為分為數(shù)據(jù)驅(qū)動和等效電路模型這兩類，其中數(shù)據(jù)驅(qū)動是基于經(jīng)驗?zāi)Ｐ汀惸釣跛谷萘坷匣Ｐ偷龋烙嬀炔桓撸欢陔姵氐刃щ娐纺Ｐ偷墓烙嫹椒ù蠖嘁罁?jù)歐姆內(nèi)阻與電池健康狀態(tài)之間的近似線性關(guān)系，將歐姆內(nèi)阻作為評估電池健康狀態(tài)的關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)，但是在動力電池長期的健康評估中容易出現(xiàn)參數(shù)不匹配、估計誤差較大的情況。此外，雖然極化電容和極化阻抗等參數(shù)可以幫助提高電池健康的估計精度，但是這類參數(shù)的精確機載測量需要在特定條件下進行額外的實驗,這在電動汽車的實際推廣中難以實現(xiàn)，而且這可能會對電池造成不必要的額外損壞。

發(fā)明內(nèi)容

為提高電動汽車動力電池充電過程的估計精度，本發(fā)明提供了一種基于優(yōu)化多因子的動力鋰離子電池健康狀態(tài)在線估計方法。

其基本步驟包括：

步驟S1：在電動汽車的實際使用過程中，充電很少出現(xiàn)滿充滿放的情況，考慮用戶實際電池充電的范圍，根據(jù)電池OCV-SOC曲線選擇合適的電壓片段，85％U_N對應(yīng)的SOC約為30％，95％U_N對應(yīng)的SOC約為90％，考慮所提策略的實用性，因此預(yù)先設(shè)置優(yōu)化電壓的邊界為85％U_N～95％U_N。

又考慮到不同開路電壓片段下電池內(nèi)阻估計精準(zhǔn)度不同，而SOC在60％～80％所對應(yīng)的電壓片段內(nèi)的電池阻抗特性變化比較平緩，內(nèi)阻估計的誤差較小，可以提高電池健康狀態(tài)的估計精度，而其他電壓片段下的電池內(nèi)部化學(xué)反應(yīng)更為劇烈，阻抗特性變化更加不穩(wěn)定，會導(dǎo)致電池健康狀態(tài)的估計也不準(zhǔn)確。

此外，若充電電壓片段太窄，則對應(yīng)所充入的電量過少，則該因子估計的電池實際容量的魯棒性不高；若充電電壓片段范圍太寬，則該因子在實際用車條件下的適用性不強。綜上所述，設(shè)置充電電壓的邊界條件如下：

在確定電壓邊界條件后，通過遺傳算法尋找優(yōu)化充電片段。首先排序訓(xùn)練集內(nèi)電池序號i＝1,2,3...,n，每一個電池在第k個充放電循環(huán)的實際容量為C_1k,C_2k,...,C_nk，充電電壓片段對應(yīng)的充電容量為由于兩者之間具有很強的線性相關(guān)度，可以利用最小二乘法對兩者進行線性擬合，擬合公式如下。

式中k_i,b_i分別表示線性擬合的斜率和截距。

取訓(xùn)練集中n個電池的平均斜率和平均截距，