鋰離子動(dòng)力電池壽命預(yù)測(cè)的研究進(jìn)展

劉 嘉，晏?？?，雷治國(guó)

(福建農(nóng)林大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，福建福州 350108)

鋰離子電池具有能量密度高、循環(huán)壽命長(zhǎng)、自放電率低、無記憶等優(yōu)點(diǎn)[1]。但是鋰離子電池循環(huán)壽命短的問題制約了電動(dòng)汽車的應(yīng)用與推廣，所以有必要對(duì)鋰離子電池循環(huán)壽命的影響因素進(jìn)行分析，同時(shí)對(duì)鋰離子電池的健康狀態(tài)(SOH)估計(jì)進(jìn)行評(píng)估，對(duì)其壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)系統(tǒng)安全、防止災(zāi)難事故有著重大意義[2]。

1 影響因素

鋰離子電池壽命的影響因素主要包括：外部影響因素，例如荷電狀態(tài)、溫度、充放電倍率、電池單體的不一致性、電池內(nèi)阻等；電池內(nèi)部的老化，造成鋰離子電池性能降低和剩余容量衰減。

1.1 外部影響因素

1.1.1 荷電狀態(tài)

荷電狀態(tài)(SOC)是指蓄電池使用一段時(shí)間或長(zhǎng)期擱置不用后的剩余容量與其完全充電狀態(tài)的容量的比值。馮麗娟等[3]對(duì)不同荷電狀態(tài)下電池容量衰減情況進(jìn)行了研究，結(jié)果表明在正常狀態(tài)下比過充或過放狀態(tài)下電池容量衰減慢得多。

1.1.2 溫度

每個(gè)鋰離子電池都會(huì)有一個(gè)最佳使用溫度范圍，若超出范圍，鋰離子電池的性能就會(huì)發(fā)生改變，造成電池容量的不正常衰減。林健[4]在不同環(huán)境溫度下對(duì)鋰離子電池進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析，結(jié)果表明在一定范圍內(nèi)，溫度越高，整體的充放電效率越高，電池壽命衰減越慢。

1.1.3 充放電倍率

充放電倍率指電池在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)充入/放出其額定容量時(shí)所需要的電流值。關(guān)婷[5]對(duì)鈷酸鋰/石墨電池進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究，結(jié)果表明隨著充放電倍率的不斷增大，其電池容量衰減越快，且超過某一值時(shí)，電池容量衰減速率變慢。

1.1.4 不一致性

研究表明單體電池和電池成組的不一致性對(duì)電池壽命有很大影響。羅馬吉等[6]以三元鋰電池為研究對(duì)象，對(duì)兩單體電池獨(dú)立放電與兩單體電池并聯(lián)放電進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)兩電池并聯(lián)比兩電池獨(dú)立放電容量衰減率更小，更具優(yōu)勢(shì)。

1.1.5 內(nèi)阻

電池的功率內(nèi)阻與電池循環(huán)壽命的聯(lián)系相當(dāng)密切，當(dāng)電池的功率內(nèi)阻增加，電池內(nèi)部電流的阻礙作用也會(huì)增加，消耗功率更大，電池循環(huán)壽命也會(huì)發(fā)生衰減。黃玉清等[7]指出兩只電池雖然初始容量相同，但是由于各自內(nèi)阻的差異，會(huì)導(dǎo)致電池容量的衰減率不同。

1.2 內(nèi)部因素

鋰離子電池在使用過程中，其內(nèi)部會(huì)發(fā)生一系列的物理和化學(xué)變化，這些變化將會(huì)使電池容量呈衰減狀態(tài)。劉漢雨[8]指出鋰離子電池的正負(fù)兩極都會(huì)對(duì)電池老化造成影響，從而加速容量衰減。

2 電池健康狀態(tài)估計(jì)

隨著鋰離子電池的廣泛推廣與應(yīng)用，準(zhǔn)確地評(píng)估電池健康狀態(tài)成為了必不可少的一項(xiàng)任務(wù)。SOH是指蓄電池容量、健康度、性能狀態(tài)。劉昊天等[9]提出了一種基于注意力機(jī)制解碼器模型的鋰離子電池估算方法，該算法僅通過采集單個(gè)采樣周期的電壓和電流即可獲得精度較高的健康狀態(tài)估計(jì)值。梁曉靜[10]提出了三種不同的SOH估計(jì)方法：實(shí)驗(yàn)估計(jì)法、自適應(yīng)濾波法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法，它們的優(yōu)缺點(diǎn)如表1 所示。

表1 鋰離子電池SOH 估計(jì)方法的優(yōu)缺點(diǎn)

3 電池壽命預(yù)測(cè)

3.1 基于經(jīng)驗(yàn)的方法

基于經(jīng)驗(yàn)的方法包括：循環(huán)周期法、安時(shí)法、面向事件的老化累積方法。

Liu 等[11]用安時(shí)法獲得電池的容量，并采用高斯回歸法來預(yù)測(cè)電池的退化趨勢(shì)。張金等[12]提出一種根據(jù)容量退化速率優(yōu)先確定整數(shù)變量的條件三參數(shù)容量退化經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，并通過不同退化速率的鋰離子電池退化實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型的可性行及實(shí)用性加以驗(yàn)證，為鋰離子電池的壽命預(yù)測(cè)提供了理論支撐。Sauer 等[13]使用加權(quán)安時(shí)法和面向事件的老化模型進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)，加權(quán)安時(shí)法作為安時(shí)法的改進(jìn)，考慮了不同工況對(duì)鋰離子電池壽命的影響，面向事件的老化模型中的特定事件對(duì)鋰電池壽命的影響既可以通過實(shí)驗(yàn)的方式確定，也可以利用專家知識(shí)去評(píng)估。

3.2 基于性能的方法

3.2.1 模型法

模型法通過研究電池的衰退機(jī)理，建立相對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型去預(yù)測(cè)電池壽命。Ashwin 等[14]提出了一種偽二維電化學(xué)模型，可以用來判斷電池容量衰減程度并預(yù)測(cè)電池剩余使用壽命(RUL)。林慧龍等[15]提出一種粒子濾波算法(PF)來預(yù)測(cè)電池壽命，并與擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(EKF)進(jìn)行了對(duì)比，發(fā)現(xiàn)粒子濾波算法的平均絕對(duì)誤差(MAE)和均方根誤差(RMSE)都低于擴(kuò)展卡爾曼濾波，結(jié)果如表2 所示。張吉宣等[16]提出了一種自回歸滑動(dòng)平均模型和正則化PF 的融合算法，并與單一的標(biāo)準(zhǔn)PF 和正則化PF 算法相比較，結(jié)果表明該方法預(yù)測(cè)精度更高。

表2 兩種方法的RUL 預(yù)測(cè)誤差

3.2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法不需要了解電池內(nèi)部的物理和化學(xué)變化，通過分析電池健康狀態(tài)信息進(jìn)行剩余壽命預(yù)測(cè)。Liu 等[17]提出了一種利用灰色模型的電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法，但GM(1,1)模型在進(jìn)行長(zhǎng)期預(yù)測(cè)時(shí)誤差比較大，針對(duì)這種情況，Gu 等[18]建立了殘差GM(1,1)模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法預(yù)測(cè)精度較高。Long 等[19]利用改進(jìn)的自回歸(AR)模型對(duì)鋰離子電池退化容量進(jìn)行跟蹤，在模型定階時(shí)采用粒子群算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)電池的壽命預(yù)測(cè)，結(jié)果具有較高的精度。龐曉瓊等[20]提出了一種結(jié)合主成分分析特征融合與非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCANARX)的預(yù)測(cè)方法,對(duì)電池的壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)，經(jīng)仿真后得出了該方法的有效性，其預(yù)測(cè)誤差小、適用性強(qiáng)，如圖1 所示。聶僥等[21]建立了一種雙并聯(lián)離散過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并與標(biāo)準(zhǔn)的過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)所得的結(jié)果進(jìn)行比較，該方法不僅實(shí)現(xiàn)了過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不具備的權(quán)值在線更新功能，而且預(yù)測(cè)效果更好，如表3 所示。

圖1 電池容量與預(yù)測(cè)結(jié)果

表3 預(yù)測(cè)方法性能比較

3.2.3 融合技術(shù)法

由于融合技術(shù)法克服了模型法預(yù)測(cè)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法預(yù)測(cè)的局限性，很多研究人員更加青睞于用融合技術(shù)法來預(yù)測(cè)電池剩余壽命，可以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。范立明等[22]通過將退化物理模型與粒子濾波算法融合的方法來對(duì)電池的剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)誤差僅為1.97%。Tian 等[23]提出了一種基于人工魚群算法與粒子濾波算法相結(jié)合的預(yù)測(cè)方法，有效防止了粒子退化問題，提高了預(yù)測(cè)精度，并與基本PF 和正則化PF 的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果證明基于人工魚群的粒子濾波算法(AFSA-PF)更加準(zhǔn)確。杜凈彩[24]研究了三種不同的電池壽命預(yù)測(cè)方法，并將其作比較，結(jié)果如表4 所示，結(jié)果證明融合型電池壽命預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)精度更高，相對(duì)誤差由9%降低到2%。

表4 三種方法預(yù)測(cè)相對(duì)誤差對(duì)比 %

3.3 預(yù)測(cè)方法對(duì)比分析

綜上所述，基于經(jīng)驗(yàn)的方法雖然方法簡(jiǎn)單，但是精度低，太過依賴經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，只適用于特定場(chǎng)合；在基于性能的方法中，模型法可以很好反映電池物理和電化學(xué)特性，但是存在建模困難的問題，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法僅需要電池健康狀態(tài)信息就可預(yù)測(cè)電池剩余壽命，但是受數(shù)據(jù)不確定性的影響，適應(yīng)性較差，融合型技術(shù)法是未來鋰離子動(dòng)力電池壽命預(yù)測(cè)的重要手段，但是在模型融合參數(shù)等方面還存在較大的挑戰(zhàn)。

4 結(jié)語

鋰離子電池是電動(dòng)汽車的關(guān)鍵組成部分，鋰離子電池性能的好壞很大程度上就代表了電動(dòng)汽車性能的好壞，對(duì)鋰離子電池的壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)對(duì)電動(dòng)汽車的應(yīng)用與推廣起著非常關(guān)鍵的作用。從近些年來國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀來看，人們?cè)谘芯夸囯x子電池壽命預(yù)測(cè)方面已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展，但是，對(duì)于今后的工作，挑戰(zhàn)依然還在，例如：在SOH方面，當(dāng)電池處于動(dòng)態(tài)條件下工作時(shí)，情況會(huì)更復(fù)雜，可以對(duì)現(xiàn)有的方法進(jìn)行改進(jìn)和擴(kuò)展，如采用物理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型融合的方法進(jìn)行電池健康狀態(tài)估計(jì)，提高預(yù)測(cè)的精度；在剩余使用壽命方面，多種壽命預(yù)測(cè)方法的融合是未來鋰離子動(dòng)力電池壽命發(fā)展的方向，可以更加準(zhǔn)確地進(jìn)行電池壽命的在線預(yù)測(cè)。相信在不久后的未來，電池壽命預(yù)測(cè)技術(shù)將會(huì)更加成熟，在電動(dòng)汽車上得到廣泛的應(yīng)用與推廣。