一种基于电化学阻抗谱的锂电池建模与参数辨识方法技术

本发明专利技术公开了一种基于电化学阻抗谱的锂电池建模与参数辨识方法，基于锂电池EIS测试数据进行，为有效对EIS谱进行数字化方法高效快速分解，解耦电池内部的动力学过程，引入改进的弛豫时间分布方法对锂电池系统建立多阶复合等效电路模型。采用对电池进行低高频分区实现模型参数辨识方法，高频区阻抗谱常认为与电池欧姆阻抗有关，而低频区被认为是能反映锂电池半扩散效应，用多个常相位元件CPE表征，有效避免实际电池中非极化反应结构部分导致的DRT解析引入误差问题，最后通过正则化方法拟合DRT分布函数γ(lnτ)完成建模。本发明专利技术方法建立的具有高度物理意义的等效电路模型，可有效应用于电池寿命预测、电池分类筛选、电池梯次利用等场合。次利用等场合。次利用等场合。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电化学阻抗谱的锂电池建模与参数辨识方法


[0001]本专利技术涉及一种基于电化学阻抗谱的锂电池建模与参数辨识方法。

技术介绍

[0002]锂离子电池鉴于其高能量密度、强功率能力、长循环寿命以及较轻的重量等特点，被认为是当前最具发展前景的电动汽车(EV)重要车载能源之一。追求更安全、更可靠、更高效和更长寿的电化学储能和转换技术，离不开电化学表征技术的支持。现有锂电池建模方法主要有如循环伏安法、计时电流/电压/电量法、特殊性能测试工况法和电化学阻抗谱法等。
[0003]其中电化学阻抗分析主要是向电池施加多个频率不同的正弦信号，并对已采集到的数据信息分析，预测电池的当前性能，相比于其他几种方法具有耗时短、精度高、频带宽、操作简单和无损伤等诸多优点。且在EIS诊断分析中，EIS测试数据常拟合到给定的等效电路以提取电路模型参数，从而分析出物理电化学系统的特性，如扩散系数、化学反应速率和微观结构特征等，对电化学系统的外部参数和内部参数同时具有很好的敏感性，因此已被广泛应用于新能源、电催化和电池建模与参数辨识等领域。
[0004]目前主流的EIS建模方法有数字建模(如深度学习网络)与机理建模，其中数字建模方法存在需要大量的数据输入和学习，且没有仅关注电池阻抗谱与结果状态参数关系，存在对电池机理的解释较弱等问题。而机理建模选择上可以采用电化学模型、热力学模型、耦合模型、等效电路模型等。其中等效电路模型法则具有无需对电池内部的电化学反应有着深入的分析的优点，是通过电路来描述电池的开路电压、直流内阻、极化内阻，以实现对电池外特性的表征。
[0005]但现有的等效电路模型法仍存在需要先验假设等诸多缺陷与不足，例如锂电池系统的内部参数和外部参数共同作用的结果会呈现在有限的带宽上，使其特征峰重叠在一起或特征时间常数差异不大而不易分离，从而导致EIS诊断分析结果的模糊性和不确定性。另一方面，由于物理化学过程的特征时间常数比较接近，因此测试所得阻抗谱弧严重重叠，于是导致相应的阻抗谱解析比较困难。

技术实现思路

[0006]本专利技术是为避免上述现有技术所存在的不足之处，提供一种基于电化学阻抗谱的锂电池建模与参数辨识方法，以期能实现对锂电池电化学阻抗谱进行DRT解析与参数辨识，从而能实现对锂电池系统的高效高精度建模。
[0007]本专利技术为解决技术问题采用如下技术方案：
[0008]本专利技术一种基于电化学阻抗谱的锂电池建模与参数辨识方法的特点在于，包括如下步骤：
[0009]步骤S1、对待测锂电池充电至荷电状态SOC＝100％，并静置一段时间；
[0010]步骤S2、将静置后的锂电池与电压、电流传感器连接后进行电化学阻抗谱测试，得
到各频率点下的阻抗数据，包括频率分布{f1,f2,
…
,f
m
,
…
,f
M
}、阻抗实部{Z
′1,Z
′2,
…
,Z
′
m
,
…
,Z
′
M
}、阻抗虚部的取反结果{Z
″1,Z
″2,
…
,Z
″
m
,
…
,Z
″
M
}；其中，f
m
表示第m个频率，Z
′
m
表示第m个频率f
m
下的阻抗实部，Z
″
m
表示第m个频率f
m
下的阻抗虚部的取反；
[0011]步骤S3、构建待测锂电池的DRT模型，并依次由高频电感L、欧姆电阻R0、DRT分布函数γ(lnτ)和常相位元件{Q
CPE_1
,Q
CPE_2
,
…
,Q
CPE_k
,
…
,Q
CPE_K
}串联组成；其中，Q
CPE_k
表示第k个常相位元件；
[0012]步骤S4、分别对待测锂电池的DRT模型中阻抗数据的高频、低频数据进行处理，以完成参数辨识；
[0013]步骤S4.1、根据{f1,f2,
…
,f
m
,
…
,f
M
}，从{Z
′1,Z
′2,
…
,Z
′
m
,
…
,Z
′
M
}中选择频率最高的s个阻抗实部对所述欧姆电阻R0进行辨识，得到欧姆电阻R0的辨识阻值；同时利用选择频率最高的s个阻抗虚部对所述高频电感L进行辨识，得到高频电感L的辨识电感值；
[0014]步骤S4.2、根据{f1,f2,
…
,f
m
,
…
,f
M
}，从{Z
′1,Z
′2,
…
,Z
′
m
,
…
,Z
′
M
}中选择频率最低的v个阻抗实部分别减去欧姆电阻R0的辨识阻值和高频电感L的辨识电感值，得到修正后的v个阻抗实部；
[0015]从{Z
′1,Z
′2,
…
,Z
′
m
,
…
,Z
′
M
}中选择频率最低的v个阻抗虚部分别减去欧姆电阻R0的辨识阻值和高频电感L的辨识电感值，得到修正后的v个阻抗虚部；
[0016]通过最小二乘法或非线性回归对修正后的v个阻抗实部和虚部进行拟合，得到各个常相位元件Q
CPE_1
,Q
CPE_2
,
…
,Q
CPE_k
,
…
,Q
CPE_K
的阻值；
[0017]步骤S4.3、将第m个频率f
m
下的阻抗实部Z
′
m
分别减去欧姆电阻R0的辨识阻值和常相位元件Q
CPE_1
,Q
CPE_2
,
…
,Q
CPE_k
,
…
,Q
CPE_K
的阻抗实部后，得到第m个频率f
m
下的DRT阻抗实部从而得到各频率点下的DRT阻抗实部
[0018]将第m个频率f
m
下的阻抗虚部的取反Z
″
m
分别减去高频电感L的辨识电感值和常相位元件Q
CPE_1
,Q
CPE_2
,
…
,Q
CPE_k
,
…
,Q
CPE_K
的阻抗虚部后，得到第m个频率f
m
下的DRT阻抗虚部的取反从而得到各频率点下的DRT阻抗虚部...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电化学阻抗谱的锂电池建模与参数辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、对待测锂电池充电至荷电状态SOC＝100％，并静置一段时间；步骤S2、将静置后的锂电池与电压、电流传感器连接后进行电化学阻抗谱测试，得到各频率点下的阻抗数据，包括频率分布{f1,f2,
…
,f
m
,
…
,f
M
}、阻抗实部{Z
′1,Z
′2,
…
,Z
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m
,
…
,Z
′
M
}、阻抗虚部的取反结果{Z
″1,Z
″2,
…
,Z
″
m
,
…
,Z
″
M
}；其中，f
m
表示第m个频率，Z
′
m
表示第m个频率f
m
下的阻抗实部，Z
″
m
表示第m个频率f
m
下的阻抗虚部的取反；步骤S3、构建待测锂电池的DRT模型，并依次由高频电感L、欧姆电阻R0、DRT分布函数γ(lnτ)和常相位元件{Q
CPE_1
,Q
CPE_2
,
…
,Q
CPE_k
,
…
,Q
CPE_K
}串联组成；其中，Q
CPE_k
表示第k个常相位元件；步骤S4、分别对待测锂电池的DRT模型中阻抗数据的高频、低频数据进行处理，以完成参数辨识；步骤S4.1、根据{f1,f2,
…
,f
m
,
…
,f
M
}，从{Z
′1,Z
′2,
…
,Z
′
z
,...,Z
′
M
}中选择频率最高的s个阻抗实部对所述欧姆电阻R0进行辨识，得到欧姆电阻R0的辨识阻值；同时利用选择频率最高的s个阻抗虚部对所述高频电感L进行辨识，得到高频电感L的辨识电感值；步骤S4.2、根据{f1,f2,
…
,f
m
,
…
,f
M
}，从{Z
′1,Z
′2,
…
,Z
′
m
...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖纪东，苏志鹏，苏建徽，周晨光，施永，解宝，王祥，董磊，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：