一种锂离子电池荷电状态的估算方法技术

本发明专利技术涉及锂离子电池技术领域，特别是一种锂离子电池荷电状态的估算方法，方法包括：对锂离子电池进行充电，记录充电过程中的多组安时积分值和与安时积分值对应的荷电状态及电压值；取多组安时积分值中的极大值作为第一安时积分值、与第一安时积分值对应的荷电状态作为第一荷电状态、与第一安时积分值对应的电压值作为第一电压值；对锂离子电池进行实时监控，记录实时的第二安时积分值及第二电压值，通过安时计量法得到第二荷电状态；如果第二电压值与第一电压值一致，如果第二荷电状态与第一荷电状态不一致，则用第一荷电状态代替第二荷电状态。本发明专利技术为电池组的在线均衡增加了可靠的均衡判断依据，更重要的是避免了电池组工作在极端荷电状态条件下才能对电池荷电状态进行修正，减少了满充满放对电池寿命的影响。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及锂离子电池
，特别是。
技术介绍
电池的荷电状态(SOC)和很多因素相关(如温度、前一时刻充放电状态、极化 效应、电池寿命等)，而且具有很强的非线性，给SOC实时在线估算带来很大的困难。目前电 池SOC估算策略主要有开路电压法、安时计量法、人工神经网络法、卡尔曼滤波法等。开路电压法的基本原理是将电池充分静置，使电池端电压恢复至开路电压，静置 时间一般在1小时以上，不适合电动汽车的实时在线检测。图1比较了锰酸锂离子电池和磷 酸铁锂离子电池的开路电压(OCV)与SOC的关系曲线，LiFePO4电池的OCV曲线比较平坦， 因此单纯用开路电压法对其SOC进行估算比较困难。目前实际应用的实时在线估算SOC的方法大多采用安时计量法，由于安时计量存 在误差，随着使用时间的增加，累计误差会越来越大，所以单独采用该方法对电池的SOC进 行估算并不能取得很好的效果。实际使用时，大多会和开路电压法结合使用，但LWePO4平 坦的OCV-SOC曲线对安时计量的修正意义不大，所以有学者利用充放电后期电池极化电压 较大的特点来修正S0C，对于Lii^ePO4电池来讲极化电压明显增加时的电池SOC大约在90% 以上。我们知道电池的荷电状态与充电电流的关系可分为3个阶段进行第一段，SOC低端 (如S0C<10%)，电池的内阻较大，电池不适合大电流充放电；第二段，电池的SOC中间段(如 10%<S0C<90%),电池的可接受充电电流增加，电池可以以较大的电流充放电；第三段，电池 的SOC高端(如S0C>90%)，为了防止锂的沉积和过放，电池可接受的充放电电流下降。从根 本上讲，为了防止电池处于极限工作条件时对电池寿命产生较坏的影响，应该控制电池不 工作在SOC的两端。因此，不建议利用电池处于SOC两端时极化电压较高的特点对SOC进 行修正。人工神经网络法和卡尔曼滤波法所需的数据也主要依据电池电压的变化才能得 到较满意的结果，所以都不能满足LiFePO4电池对SOC的精度要求。
技术实现思路
本专利技术提供，以解决现有技术对于平坦 OCV-SOC曲线锂离子电池估算荷电状态精度不高的技术问题。为了实现本专利技术的技术目的，采用的技术方案如下 ，所述方法包括(11)对锂离子电池进行充电，记录充电过程中的多组安时积分值和与安时积分值对应 的荷电状态及电压值；(12)取步骤(11)中多组安时积分值中的极大值作为第一安时积分值、与第一安时积分 值对应的荷电状态作为第一荷电状态、与第一安时积分值对应的电压值作为第一电压值；在监控的过程中会记录一系列数据，对数据进行排序即能找到极大值，图2是在电流倍率很小时得到的，2个峰值比较接近，但仍然可以判断出最大峰值，当电流倍率为正常工 作倍率时，第2个峰值会因为极化电压的影响迅速减小。超过某个阈值定义为极大值就是 目前的判断方法，比如可能会出现超过阈值有2个点，再比较2个点里的极大值。(13)对锂离子电池进行实时监控，记录实时的安时积分值作为第二安时积分值， 通过安时计量法得到与第二安时积分值对应的第二荷电状态；(14)如果通过安时计量法得到的第二荷电状态与第一荷电状态不一致，则用第一荷电 状态代替第二荷电状态，作为第二安时积分值对应的荷电状态。作为一种优选方案，所述步骤(12)中，取多组安时积分值中的第一个极大值作为 第一安时积分值。作为一种优选方案，所述步骤(14)的具体步骤如下(31)如果第二荷电状态与第一荷电状态不一致，且差值计数器不超过预先设定的第一 阈值，则差值计数器加1，重复执行步骤(13)，如果差值计数器达到或者超过预先设定的第 一阈值，则执行步骤(32);(32)用第一荷电状态代替第二荷电状态，作为第二安时积分值对应的荷电状态。作为进一步的优选方案，所述步骤(31)，如果第二荷电状态与第一荷电状态的 差值超过预先设定的第二阈值，且差值计数器不超过预先设定的第一阈值，则差值计数器 加1，重复执行步骤(13)，如果差值计数器达到或者超过预先设定的第一阈值，则执行步骤 (32)。作为再进一步的优选方案，所述第二阈值为8%。作为一种优选方案，所述步骤(12)取步骤(11)中多组安时积分值中对应的荷电 状态在平坦区间的极大值作为第一安时积分值。作为进一步的优选方案，所述平坦区间为荷电状态小于90%大于10%。作为进一步的优选方案，所述步骤(12)取步骤(11)中多组安时积分值中对应的 荷电状态在平坦区间的第一个极大值作为第一安时积分值。作为再进一步的优选方案，所述锂离子电池为磷酸铁锂离子电池或锰酸锂离子电 池。本专利技术提供了在不同充电倍率、不同老化程度下可靠和准确的单体SOC分析方 法，数据处理较人工神经网络和卡尔曼滤波等方法有较大优势。通过AQ/AV曲线进行电 池的SOC估算，可为目前基于开路电压的均衡提供更为准确的判断条件(S0C等于50%的 第一个峰值)，从而有效解决电池组的在线均衡问题，减小极限工作条件下对电池寿命的影 响。同时准确快速的SOC估算为今后智能电池系统的管理控制策略提供依据。本专利技术为电池组的在线均衡增加了可靠的均衡判断依据，更重要的是避免了电池 组工作在极端荷电状态条件下才能对电池荷电状态进行修正，减少了满充满放对电池寿命 的影响。附图说明图1锰酸锂和磷酸铁锂的OCV-SOC曲线；图2 LiFePO4电池在1/20C恒流充电的轮 w曲线； 图3不同充电倍率下的电池电压曲线；图4不同充电倍率下的—/ AT曲线； 图5不同充电倍率下的ASDC / iOC曲线； 图6不同放电倍率下的ASOC / JOC曲线； 图7老化前后—SOC曲线的比较。具体实施例方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术做进一步的说明。在电化学测量方法中，分析电池内部化学反应速率和电极电势的关系时，常用的方法是线性电势扫描法(Potential Swe印)。控制电极电势Λ以恒定的速度变化，即 常数，同时测量通过电极的电流。这种方法在电化学中也常称为伏安法。线性扫描的速率 对电极的极化曲线的形状和数值影响很大，当电池在充放电过程中存在电化学反应时，扫 描速率越快，电极的极化电压越大，只有当扫描速率足够慢时，才可以得到稳定的伏安特性 曲线，此时曲线主要反映了电池内部电化学反应速率和电极电势的关系。伏安曲线反应着 电池的重要特性信息，但实际的工程应用中基本没有进行伏安曲线的实时测量。究其原因 主要是在电池的充放电过程中没有线性电势扫描的条件，使得无法直接得到电池的伏安曲 线。恒流-恒压(CC-CV)充电方法是目前常用的电池充电方法，电势扫描中电势总是 以恒定的速率变化，电化学反应速率是随着电势的变化而变化的，电池在一段时间(4 "%) 内以电流i充入和放出的电量Q为通过在线测量电池的电压和电流，使电压以充放电方向恒定变化，等间隔的得到一组 电压Δν，并将电流在每个AV的时间区间上积分得到一组AQ，基于可在线测量的AQ/ AV曲线可以反应出电池在不同电极电势点上的可充放容量的能力。图2示出了 20Ah的 LiFePO4电池在1/20C恒流充电下的Δ Q/Δ V曲线。在1/20C充电电流下，通常认为电池的极化电压很小，也有人认为该电流应力下 的充电曲线近似于电池的OCV曲线。当电池电本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种锂离子电池荷电状态的估算方法，其特征在于，所述方法包括：（１１）对锂离子电池进行充电，记录充电过程中的多组安时积分值和与安时积分值对应的荷电状态及电压值；（１２）取步骤（１１）中多组安时积分值中的极大值作为第一安时积分值、与第一安时积分值对应的荷电状态作为第一荷电状态、与第一安时积分值对应的电压值作为第一电压值；（１３）对锂离子电池进行实时监控，记录实时的安时积分值作为第二安时积分值，通过安时计量法得到与第二安时积分值对应的第二荷电状态；（１４）如果通过安时计量法得到的第二荷电状态与第一荷电状态不一致，则用第一荷电状态代替第二荷电状态，作为第二安时积分值对应的荷电状态。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘飞，阮旭松，文锋，
申请(专利权)人：惠州市亿能电子有限公司，
类型：发明
国别省市：44[]