一种低温环境下锂离子电池的内部快速加热方法技术

本发明专利技术公开了一种低温环境下锂离子电池的内部快速加热方法。包括以下步骤：实时采集锂离子电池的温度、端电压、充放电电流，将上述采集值作为控制系统的输入；控制系统根据电池温度、电流等参数，采用扩展卡尔曼滤波估计锂离子电池的实时SoC；访问根据实验数据辨识出的锂离子电池电热耦合模型的参数数据库，获得实时的电池参数；采用遗传算法求解加热时间和能耗的优化问题，输出脉冲充放电电流幅值。本发明专利技术能显著缩短锂离子电池的加热时间，降低加热过程中锂离子电池的能量损耗，有效恢复低温环境下锂离子电池的性能，提高电动汽车在低温环境下的续航里程。环境下的续航里程。环境下的续航里程。

【技术实现步骤摘要】
一种低温环境下锂离子电池的内部快速加热方法


[0001]本专利技术属于锂离子电池
，具体涉及一种低温环境下锂离子电池的内部快速加热方法。

技术介绍

[0002]低温会导致锂离子电池的性能产生极大损失，从而造成电动汽车的续航里程大大缩短，与此同时电动汽车的使用成本和寿命损耗会大大增加。因此，有必要在使用之前恢复电池的性能，即通过加热电池，使其温度恢复正常工作温度。以更快速、更节能的方法实现锂离子电池的升温是保证电动汽车续航里程和在寒冷地区普及的关键问题。
[0003]在现有的加热方法中，外部加热方法都是利用外部热源产生的热量加热电池。热源产生的热量通过传热介质传到电池内部，传导路径复杂、传热效率低下、能量利用率低且加热过程会持续较长时间。与外部加热方法相比，内部加热方法利用电池在低温下阻抗大大增加的特性，通过电池的充放电就能在电池内部产生大量热量，热传导效率高、加热时间快且能量利用率高，能够很好的解决外部加热的问题。但是现有的内部加热方法一般不考虑不同温度、不同SoC、不同加热电流幅值等情况下的锂离子电池参数变化问题，不能在消耗较低能量的情况下快速加热锂离子电池。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种低温环境下锂离子电池的内部快速加热方法。本专利技术能够快速、节能地在内部加热锂离子电池，提高了低温环境下电动汽车的性能，保证了电动汽车的续航里程，降低了电池汽车的运行成本。
[0005]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种低温环境下锂离子电池的内部快速加热方法，包括如下步骤：
[0006]A：设定脉冲电流的频率、脉宽和采集数据的周期；
[0007]B：采集实时的锂离子电池表面温度、端电压以及脉冲电流幅值；
[0008]C：根据步骤B中采集的脉冲电流幅值和初始SoC估计锂离子电池的实时SoC；
[0009]D：根据步骤B中采集的锂离子电池表面温度和步骤C中得到的SoC，采用查表法获得当前状态下锂离子电池的电热耦合模型的参数；
[0010]E：采用遗传算法求解加热时间和能耗的优化问题，优化模糊逻辑控制器，获得模糊控制规则；
[0011]F：以步骤B中采集到的锂离子电池表面温度和步骤C中得到的SoC作为模糊逻辑控制器的输入，根据步骤E中的模糊控制规则获得加热电流幅值；在此过程中锂离子电池的温度、SoC和电热偶合模型参数不断更新；
[0012]G：重复步骤B～F，直到锂离子电池的温度达到目标温度。
[0013]优选的，所述步骤A中，脉冲周期为4s，脉宽为50％，采样周期为1s。
[0014]优选的，所述步骤C的具体步骤为：对建立的电池模型进行离散化处理：
[0015][0016][0017][0018]U
cell
(k)＝U
oc
(SoC(k))
‑
U2(k)
‑
U3(k)
‑
R0I(k)
[0019]其中：SoC(k)为k时刻电池的荷电状态，η为库伦效率，Q为电池的额定容量，I(k)为k时刻电池的电流，R
ct
、C
dl
分别是时间常数较小极化电阻和极化电容，U2(k+1)是R
ct
C
dl
上的电压，R
SEI
、C
SEI
分别是时间常数较大极化电阻和极化电容，U3(k+1)是R
SEI
C
SEI
上的电压，τ1、τ2是上述两个RC网络的时间常数，τ1＝R
ct
C
dl
，τ2＝R
SEI
C
SEI
，U
cell
(k)是电池的端电压；
[0020]选择SoC、U2、U3作为状态变量，U
cell
作为测量变量，根据上述公式，电池的状态空间方程为：
[0021][0022]其中，x
k
是状态向量，u
k
是输入向量，w
k
是过程噪声，y
k
是测量向量，v
k
是测量噪声，
[0023]基于扩展卡尔曼滤波算法估计SoC的具体步骤如下：
[0024]C1：估算k时刻的状态变量值：
[0025][0026]C2：计算协方差矩阵：
[0027][0028]C3：计算卡尔曼增益：
[0029][0030]C4：根据C3所得结果修正状态向量估计值：
[0031][0032]C5：更新协方差矩阵：
[0033][0034]循环执行步骤C1～C5，实现算法的不断迭代，得到估算的实时SoC。
[0035]优选的，所述步骤E中，加热时间和能量损耗的优化问题表达如下：
[0036]电流越大，产热越多，加热时间也就越短，因此第一个优化目标为：
[0037]J1＝I(k)2·
Z
R
[0038]电池SoC下降越少，说明加热过程消耗的能量越少，因此第二个优化目标为：
[0039][0040]由于J2在[0，1]的范围内变化，但是J1可以达到数百mAh，因此通过对J1进行归一化处理，消除两个优化目标之间的数量级差异，两目标之间的重要程度是通过设置权重来实现的，优化目标权重越大，说明该目标越重要，优化目标函数如下：
[0041][0042]其中，α是权重系数，I(k)为k时刻电池的电流，Z
R
是电池阻抗的实部，q
min
和q
max
分别是最小和最大产热量，Q为电池的额定容量；
[0043]电流和电压的约束条件：
[0044]I
c
≤I
c_max
[0045]I
d
≤I
d_max
[0046]I
c
≤I
d
[0047]I
c
·
|Z|+U
oc
≤U
max
[0048]U
oc
‑
I
d
·
|Z|≥U
min
[0049]优选的，所述步骤F中，将步骤B中采集到的电池温度和步骤C中估计的电池SoC作为模糊逻辑控制器的输入，经过模糊化，结合步骤E中优化后得到的控制规则表，经过去模糊化后得到输出，即脉冲充放电电流幅值，用于加热锂离子电池。
[0050]本专利技术的有益效果：
[0051]本专利技术通过实验获得了锂离子电池的电热耦合模型的参数，以此建立模型参数与电池温度、SoC的关系数据库。且基于上述数据库，能够准确估计锂离子电池的SoC；采用遗传算法求解加热时间和能耗的优化问题，优化模糊逻辑控制器，获得模糊控制规则，根据模糊控制规则获得根据当前的电池温度和SoC输出的加热电流序列，实现快速、节能地从本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种低温环境下锂离子电池的内部快速加热方法，其特征在于，包括如下步骤：A：设定脉冲电流的频率、脉宽和采集数据的周期；B：采集实时的锂离子电池表面温度、端电压以及脉冲电流幅值；C：根据步骤B中采集的脉冲电流幅值和初始SoC估计锂离子电池的实时SoC；D：根据步骤B中采集的锂离子电池表面温度和步骤C中得到的SoC，采用查表法获得当前状态下锂离子电池的电热耦合模型的参数；E：采用遗传算法求解加热时间和能耗的优化问题，优化模糊逻辑控制器，获得模糊控制规则；F：以步骤B中采集到的锂离子电池表面温度和步骤C中得到的SoC作为模糊逻辑控制器的输入，根据步骤E中的模糊控制规则获得加热电流幅值；在此过程中锂离子电池的温度、SoC和电热偶合模型参数不断更新；G：重复步骤B～F，直到锂离子电池的温度达到目标温度。2.根据权利要求1中所述的一种低温环境下锂离子电池的内部快速加热方法，其特征在于，所述步骤A中，脉冲周期为4s，脉宽为50％，采样周期为1s。3.根据权利要求1中所述的一种低温环境下锂离子电池的内部快速加热方法，其特征在于，所述步骤C的具体步骤为：对建立的电池模型进行离散化处理：对建立的电池模型进行离散化处理：对建立的电池模型进行离散化处理：U
cell
(k)＝U
oc
(SoC(k))
‑
U2(k)
‑
U3(k)
‑
R0I(k)其中：SoC(k)为k时刻电池的荷电状态，η为库伦效率，Q为电池的额定容量，I(k)为k时刻电池的电流，R
ct
、C
dl
分别是时间常数较小极化电阻和极化电容，U2(k+1)是R
ct
C
dl
上的电压，R
SEI
、C
SEI
分别是时间常数较大极化电阻和极化电容，U3(k+1)是R
SEI
C
SEI
上的电压，τ1、τ2是上述两个RC网络的时间常数，τ1＝R
ct
C
dl
，τ2＝R
SEI
C
SEI
，U
cell
(k)是电池的端电压；选择SoC、U2、U3作为状态变量，U
cell
作为测量变量，根据上述公式，电池的状态空间方程为：其中，x
k...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄志武，高志伟，张晓勇，刘勇杰，杨迎泽，刘伟荣，彭军，李恒，蒋富，周峰，樊云生，关凯夫，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：