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磷酸铁锂动力电池的健康状态特性参数提取方法是什么?

钜大LARGE  |  点击量:2101次  |  2018年05月11日  

  动力电池梯次利用技术是电动汽车发展后时代的关键技术。


  以磷酸铁锂动力电池为研究对象,首先以伪二维电化学反应机理模型为基础,仿真分析不同充放电倍率和工况实验环境下电池端电压过电势组分情况,得出在低倍率恒流充放电以及脉冲工况放电过程中,电池的过电势均值近似恒定。以此现象为基础,设计了电池健康状态特性参数提取方法。


  首先,基于非线性最小二乘法实现了低倍率恒电流充放电的电池容量相关参数的提取;然后,将该方法与已有的电池开路电压、阻抗参数提取方法结合,实现了在低平均倍率、脉冲工况下的电池容量特征和内阻特征参数的提取;最后,通过实验验证了该方法的有效性。


  该方法可为磷酸铁锂电池的健康评价、梯次利用再分类与再成组提供依据。


  电动汽车技术的发展有效地缓解了能源压力和环境污染问题。随着近年来国家对电动汽车行业的大力扶持,电动汽车也逐渐得到了广大消费者的认同,保有量逐年增加。然而,电动汽车的动力电池在经过数年的使用之后,将不能满足电动汽车正常运行的需求,此时会有大量的动力电池从电动汽车上退役下来,这些电池的出路成为亟待解决的问题。

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充电温度:0~45℃
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-40℃最大放电倍率:1C
-40℃ 0.5放电容量保持率≥70%

  在此背景下,我国在“十二五”国家高技术研究发展计划中首次将电池梯次利用技术纳入示范应用项目,要求对电池梯次利用的筛选原则、成组方法和系统方案进行研究,并建立车用淘汰锂离子电池准入导则。另外,国务院2012年7月颁布的《节能与新能源汽车产业发展规划(2011—2020)》明确提出要制定动力电池回收利用管理办法,建立电池梯级利用和回收管理体系。


  电池梯次利用是指将在某一用途中淘汰的电池再次作为储能元件应用到其他适合使用的场合。例如将电动汽车上退役的电池应用于对体积和能量密度要求较弱的储能电站、备用电源等领域,对无法使用的电池进行回收、拆解与再生。实施梯次利用,一方面可以延长电池的使用寿命,另一方面也可以降低电池高昂的使用成本。


  国内外对电池梯次利用相关技术开展了广泛的研究。我国“十二五”863课题“锂离子电池全产业链工艺技术与国产化装备以及梯次利用与回收技术研究”、中国电科院、国网北京电力公司与北京交通大学共同承担的“电动汽车动力电池梯次利用技术研究与示范”项目,北京市科技计划课题“电动汽车锂离子电池系统全生命周期利用技术研究与示范”,江西省电力公司电动汽车动力电池梯次利用技术“产学研”课题,河南省退役电池储能示范工程项目,哈尔滨工业大学与中航锂电(洛阳)有限公司开展的“动力电池梯级利用及回收技术开发”预先研究项目,台湾中山科学技术研究所以及台湾科学技术大学等针对电池梯次利用的技术挑战、商业优化、梯次利用系统优化等问题展开了多方面的研究[1-4]。


  美国国家能源部、可再生能源实验室、太平洋西北国家实验室、NEC美国实验室、德国马尔凯理工大学、巴西南里奥格兰德联邦大学等机构针对动力电池梯次利用的可行性分析、环境价值、环境价值、经济价值、电池评价流程、再成组系统优化和管理等方面开展了研究。


  可以看出,国内外对动力电池梯次利用技术的研究非常广泛。然而,目前针对废旧动力电池的健康特征参数提取方法的研究相对较少。

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  本文以容量状态和内阻状态作为磷酸铁锂电池健康状态的评价指标。


  首先以伪二维电化学反应机理模型为基础,仿真分析电池在不同充放电倍率和工况实验环境下端电压、过电势组分情况。


  随后分析电池端电压对模型参数的敏感程度,选出可以表征磷酸铁锂电池容量特性的参数作为待辨识参数;分析目标函数的极值特性,采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquart)非线性最小二乘法提取1C/25充电曲线(称为伪开路电压或准开路电压曲线[9,10])对应的电池容量特征参数和内阻值;进一步针对低倍率脉冲工况,使用已有的简化电池阻抗模型与分数阶联合卡尔曼滤波算法与本文的容量特征参数提取方法相结合,分步提取电池的健康状态特征参数值。


  结论


  本文以磷酸铁锂动力电池为研究对象,着重研究了电池容量特征参数的提取方法。通过对电池在不同充放电倍率和工况条件下端电压、过电势的大小和组分情况的仿真分析,得出在低倍率恒流充放电以及低平均倍率脉冲工况放电过程中电池的过电势均值近似恒定的结论。


  在此基础上,基于非线性最小二乘法实现了低倍率恒流充放电工况下容量特征参数的提取。将该方法与已有的联合卡尔曼滤波方法相结合,实现了在低平均倍率脉冲放电工况下的电池容量特征和内阻特征参数的提取,最后通过电池老化实验和特性试验验证了本文磷酸铁锂电池健康状态提取方法的有效性。


  本文方法可以在磷酸铁锂电池的回收、分类再成组与再利用过程中应用。


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