基于容量增量分析的锂离子电池在线快速容量估计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于容量增量分析的锂离子电池在线快速容量估计方法，包括以下步骤：1)电池加速老化及标准充电工况数据获取；2)离线获得容量增量曲线并确定曲线特征与电池容量间的关系；3)在线获取容量增量曲线特征并估计电池容量。本发明专利技术使用卡尔曼滤波来处理容量增量曲线，处理速度快，并且采用多个特征来估计电池容量，与现有采用单一特征的方法相比，更加合理全面且精确。

【技术实现步骤摘要】
基于容量增量分析的锂离子电池在线快速容量估计方法
本专利技术涉及电动汽车储能电池领域，尤其是涉及一种基于容量增量分析的锂离子电池在线快速容量估计方法。
技术介绍
在研发清洁能源技术以及实现汽车电动化的趋势下，锂离子电池以其优异的性能以及环境友好性等特点，成为整车厂商、高校与科研机构的研究热点。电池容量是锂离子电池关键参数之一，是电池其他关键状态的输入，但在电池使用过程中呈非线性衰减，给研究人员以及驾乘人员带来了极大的困扰。因此，对于电池容量获取与估计的研究日益增多。实验室条件下，电池容量通常由容量标定实验获得。通过高精度的实验设备将电池从满充状态放电至放空状态，计算电量的变化从而获得电池容量。车载状态下，一是完整的放电条件不满足，二是采样精度的问题，从而限制了这种方法的应用。目前常见的在线电池容量估计算法主要有基于模型的容量估计方法、基于数据驱动的容量估计方法以及基于容量增量分析的容量估计方法。基于模型的估计方法主要包含两步，首先是基于模型的SOC估计，其次是根据SOC的定义式，利用一段时间内的电量变化以及SOC变化得到电池容量。该方法的局限性在于，首先电池模型的精度会影响SOC估计的精度，传统的等效电路模型难以描述电池在低温以及低SOC下的动态特性，从而影响SOC的估计精度；二是SOC与电池容量具有不同的变化特性，两个耦合在一起的状态估计器也会对容量估计精度造成影响。随着人工智能的发展，一些智能数据驱动算法也引起了学者们的关注，包括机器学习以及深度学习，都证明了其在电池容量估计中的有效性。问题在于，这种方法需要大量的实验数据。如何保证实验数据的质量并加快训练速度是数据驱动方法要考虑的问题。容量增量分析首先在分析电池的老化机理以及衰减模式中被提出，近年来被广泛应用到电池容量估计中。容量增量分析的一般思想是稳态下求取充电电量对开路电压的导数，稳态指的是以极小的电流充电。车载应用中充电电流较大，通常以端电压代替开路电压。通过容量增量分析来估计电池容量的研究重点主要在于：一是通过合理的数据处理方式对采集得到的电压电流数据进行处理，快速得到光滑的容量增量曲线；二是寻找容量增量曲线中与电池容量最相关的曲线特征。但是，目前该方法的问题主要在于：一是处理数据的速度过慢，获得完整的容量增量曲线需要较长的时间；二是当前该方法的应用中，只考虑了单一容量增量的曲线特征，从而影响估计精度。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于容量增量分析的锂离子电池在线快速容量估计方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于容量增量分析的锂离子电池在线快速容量估计方法，包括以下步骤：1)电池加速老化及标准充电工况数据获取：11)根据电池推荐的工作环境温度以及充放电电流进行电池加速老化实验；12)间隔设定充放电循环进行电池容量标定测试，选择标定测试中的最后一次充电过程作为标准充电工况，离线获得电池在不同电池容量下的标准充电工况数据；2)离线获得容量增量曲线并确定曲线特征与电池容量间的关系：21)根据标准充电工况中采集得到的电池充电数据，通过卡尔曼滤波算法处理得到容量增量数据，并绘制在不同电池容量下的容量增量曲线图；22)选取与电池容量衰减相关的多个初步容量增量曲线特征，并在多个初步容量增量曲线特征中选取多个主要容量增量曲线特征，并与电池容量进行拟合获得主要容量增量曲线特征与电池容量间的关系；3)在线获取容量增量曲线特征并估计电池容量：31)电池管理系统在充电过程中实时采集电池的端电压以及电流，并按照步骤21)在线获取当前电池状态下的容量增量曲线及主要容量增量曲线特征对应的高度值；32)根据在线获取的主要容量增量曲线特征以及步骤22)中的主要容量增量曲线特征与电池容量之间的关系，通过加权平均估计出当前状态下的电池容量。所述的步骤21)中，k时刻的容量增量值满足以下状态及观测方程：其中，分别为k和k+1时刻的容量增量，lKF为一次计算数据长度，为时刻k-lKF/2到k+lKF/2的充电电量，表示k-lKF/2时刻到k+lKF/2时刻的电压变化。所述的步骤21)中，通过卡尔曼滤波算法估计得到容量增量，并以k时刻的电池电压Vk为横坐标，以估计得到的容量增量为纵坐标，绘制电池在不同电池容量下的容量增量曲线。所述的步骤22)中，初步容量增量曲线特征包括峰/谷的高度、位置以及峰的面积。所述的步骤22)中，主要容量增量曲线特征与电池容量间的关系表示为：其中，为由第i个主要容量增量曲线特征估计得到的容量，为主要容量增量曲线特征的高度，αi和βi分别为拟合系数。所述的步骤22)中，选择多个主要容量增量曲线特征具体为：将多个初步容量增量曲线特征对应的高度值分别与容量增量进行线性拟合，获取其对应的确定系数R2，并选取确定系数大于0.95的初步容量增量曲线特征作为主要容量增量曲线特征。所述的步骤33)中，通过加权平均估计出当前状态下的电池容量的具体表达式为：其中，CB为当前状态下的电池容量，为根据第i个主要容量增量曲线特征对应得到的电池容量估计值，ωi为权值。所述的锂离子电池包括三元锂离子电池。所述的步骤12)中，不同电池容量之间的衰减间隔小于5％。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：本专利技术的电池容量在线估计方法，以容量增量分析为基础，并基于卡尔曼滤波算法快速得到光滑的容量增量曲线，选取多个主要特征来描述电池容量的衰减并使用加权平均得到最终容量，使得容量估计精度高，算法适应性强。附图说明图1为本专利技术的方法流程图。图2为电池在不同老化状态下的容量增量曲线图。图3为各容量增量曲线特征与电池容量之间的线性拟合图，其中，图(3a)为峰B高度与电池容量之间的线性拟合图，图(3b)为谷B高度与电池容量之间的线性拟合图，图(3c)为峰C高度与电池容量之间的线性拟合图，图(3d)为谷C高度与电池容量之间的线性拟合图。图4为基于本专利技术估计得到的容量误差图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。实施例本专利技术提供一种基于容量增量分析的锂离子电池快速容量估计方法，该方法基于离线测量的电压电流数据进行处理，基于卡尔曼滤波处理得到容量增量曲线，获得容量增量曲线特征与电池容量之间的关系，并且综合考虑多个曲线特征进行电池容量估计，本专利技术的主要方法流程如图1所示，具体包括以下步骤：S1，根据电池推荐的工作环境温度以及充放电电流设计电池加速老化实验；步骤S1中，本专利技术的理论基础是电池容量与容量增量曲线特征之间存在相关性，故需要获取不同电池容量下的容量增量曲线；本实施例中所使用的电池为三元锂离子电池，充放电截止电压分别为4.2V和2.5V，实际应用中并不限于此，锂离子电本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于容量增量分析的锂离子电池在线快速容量估计方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)电池加速老化及标准充电工况数据获取：/n11)根据电池推荐的工作环境温度以及充放电电流进行电池加速老化实验；/n12)间隔设定充放电循环进行电池容量标定测试，选择标定测试中的最后一次充电过程作为标准充电工况，离线获得电池在不同电池容量下的标准充电工况数据；/n2)离线获得容量增量曲线并确定曲线特征与电池容量间的关系：/n21)根据标准充电工况中采集得到的电池充电数据，通过卡尔曼滤波算法处理得到容量增量数据，并绘制在不同电池容量下的容量增量曲线图；/n22)选取与电池容量衰减相关的多个初步容量增量曲线特征，并在多个初步容量增量曲线特征中选取多个主要容量增量曲线特征，并与电池容量进行拟合获得主要容量增量曲线特征与电池容量间的关系；/n3)在线获取容量增量曲线特征并估计电池容量：/n31)电池管理系统在充电过程中实时采集电池的端电压以及电流，并按照步骤21)在线获取当前电池状态下的容量增量曲线及主要容量增量曲线特征对应的高度值；/n32)根据在线获取的主要容量增量曲线特征以及步骤22)中的主要容量增量曲线特征与电池容量之间的关系，通过加权平均估计出当前状态下的电池容量。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于容量增量分析的锂离子电池在线快速容量估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)电池加速老化及标准充电工况数据获取：
11)根据电池推荐的工作环境温度以及充放电电流进行电池加速老化实验；
12)间隔设定充放电循环进行电池容量标定测试，选择标定测试中的最后一次充电过程作为标准充电工况，离线获得电池在不同电池容量下的标准充电工况数据；
2)离线获得容量增量曲线并确定曲线特征与电池容量间的关系：
21)根据标准充电工况中采集得到的电池充电数据，通过卡尔曼滤波算法处理得到容量增量数据，并绘制在不同电池容量下的容量增量曲线图；
22)选取与电池容量衰减相关的多个初步容量增量曲线特征，并在多个初步容量增量曲线特征中选取多个主要容量增量曲线特征，并与电池容量进行拟合获得主要容量增量曲线特征与电池容量间的关系；
3)在线获取容量增量曲线特征并估计电池容量：
31)电池管理系统在充电过程中实时采集电池的端电压以及电流，并按照步骤21)在线获取当前电池状态下的容量增量曲线及主要容量增量曲线特征对应的高度值；
32)根据在线获取的主要容量增量曲线特征以及步骤22)中的主要容量增量曲线特征与电池容量之间的关系，通过加权平均估计出当前状态下的电池容量。


2.根据权利要求1所述的一种基于容量增量分析的锂离子电池在线快速容量估计方法，其特征在于，所述的步骤21)中，k时刻的容量增量值满足以下状态及观测方程：



其中，分别为k和k+1时刻的容量增量，lKF为一次计算数据长度，为时刻k-lKF/2到k+lKF/2的充电电量，表示k-lKF/2时刻到k+lKF/2时刻的电压变化。


3.根据权利要求2所述的一种基于容量增量分析的锂离子电池在线快速容量估...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴海峰，魏学哲，姜波，李亚东，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海;31