基于外特性的動力電池參數(shù)估計與建模

武珊

摘 要：針對工程中動力電池內(nèi)部參數(shù)無法直接測量的問題，提出一種基于電池外特性的內(nèi)部參數(shù)估計方法，并在此基礎(chǔ)上建立動態(tài)電池模型，預(yù)測電池輸出電壓。對電池路端放電電壓分段分析，通過線性擬合計算電池歐姆電阻，采用基于控制參數(shù)的平滑方法估算開路電壓有效值，結(jié)合Thevenin等效模型估算電池極化阻抗，通過安時積分法計算SOC，構(gòu)造SOC與電池參數(shù)的函數(shù)關(guān)系，總結(jié)經(jīng)驗公式，搭建電池預(yù)測模型。通過實驗預(yù)測不同工況下18650鋰電池的電壓響應(yīng)，結(jié)果驗證了模型的準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：動力電池;外特性;參數(shù)估計;建模;SOC;經(jīng)驗公式

中圖分類號：TP39;TM911.1文獻標(biāo)識碼：A文章編號：2095-1302（2020）02-00-03

0 引 言

動力電池的性能易受環(huán)境溫度和自身容量退化等因素的影響，因此考慮建立可靠的電池模型以準(zhǔn)確評估電池的健康狀態(tài)，保障系統(tǒng)在一個相對安全的環(huán)境下穩(wěn)定運行[1]。孫濤等通過復(fù)合脈沖充放電法對車用動力電池進行測試，并使用最小二乘法辨識電池參數(shù)，建立用于動力電池開發(fā)的模型[2]。陳息坤等通過進行多種鋰電池開路電壓（Open Circuit Voltage，OCV）實驗，建立了較為精確的二階RC鋰離子電池狀態(tài)評估模型[3]。以上方法雖然準(zhǔn)確辨識了電池參數(shù)，但僅適用于實驗室的專業(yè)電池研究，局限性較大。

在實際工況中，電池內(nèi)部參數(shù)無法直接觀測，而電池的路端電壓與電流較容易獲得。使用埃姆斯電池研究中心的電池壽命加速實驗數(shù)據(jù)集（被測18650鋰電池的額定容量為

2 A·h，額定電壓為4.2 V）分析電池放電時所呈現(xiàn)的電壓特性，估計電池內(nèi)部參數(shù)，然后通過含有退化因子的安時積分法計算荷電狀態(tài)（State Of Charge，SOC）[4]，使用內(nèi)部插值法擬合SOC與各參數(shù)的函數(shù)曲線，得到可廣泛應(yīng)用于工程實際的經(jīng)驗公式，根據(jù)經(jīng)驗公式建立動態(tài)預(yù)測模型，通過預(yù)測實驗驗證了模型在不同溫度下均能保持良好的預(yù)測效果，且能夠在較長時間內(nèi)平穩(wěn)運行[5]。

1 電池參數(shù)估計

數(shù)據(jù)集中18號電池的放電電流電壓數(shù)據(jù)為已知數(shù)據(jù)，18號電池從有效至失效經(jīng)歷了132次恒流放電，在不同的放電循環(huán)中，路端放電電壓變化趨勢相同，特性相似[6]。因此，取第1次放電電壓數(shù)據(jù)進行參數(shù)估計，18號電池恒流放電特性曲線如圖1所示。

根據(jù)路端放電電壓的斜率將放電過程劃分為6個階段[7]，第1～5階段電池以1 C放電倍率恒流放電，第5階段結(jié)束后，電池停止放電，電流歸零，第6階段電壓自然恢復(fù)。

在估計電池參數(shù)時，使用電路元器件模擬電池內(nèi)部的化學(xué)反應(yīng)，建立電池等效模型[7]，如圖2所示。

圖2中，Re為電池歐姆電阻，UOCV為電池開路電壓，RP為電池極化電阻，CP為電池極化電容，Uout為電池路端電壓，I為放電電流。

1.1 歐姆內(nèi)阻估算

在第1，2，3，4，6放電階段，恒流放電特性曲線的斜率分別接近恒定常數(shù)，表現(xiàn)出了良好的歐姆阻性特征，由此估算對應(yīng)階段的歐姆電阻。

1.2 開路電壓估算

電池以較低倍率放電產(chǎn)生的極化反應(yīng)較小，使用較小量o（Up）代替極化電壓降。而電池放電過程中溫度升高，導(dǎo)致歐姆內(nèi)阻增加，所以電池發(fā)熱產(chǎn)生的電壓降不可忽略，因此路端電壓Uout可表示為：

式中：a為模糊因子;U為路端電壓與歐姆電阻電壓之和。

根據(jù)恒流放電特性曲線的不同階段調(diào)整a的值。采用分形維數(shù)法計算模糊因子，然后估算開路電壓，算法如下。

（1）計算網(wǎng)格數(shù)：

（2）計算分形維數(shù)：。

（3）計算模糊因子：。

（4）計算開路電壓：。

其中：N為電壓采樣個數(shù);D（Δ）為一階插商;N（Δ）為以一階插商值為變長的網(wǎng)格數(shù);d為分形維數(shù);ai為模糊因子;UN為路端電壓與歐姆電阻電壓之和。

開路電壓估計值變化如圖3所示。

1.3 極化電容與極化電阻估計

為建立更加準(zhǔn)確的預(yù)測模型，考慮極化作用對電池的影響。通過開路電壓和歐姆電阻估算值計算極化電容與極化

2 動態(tài)模型的建立

電池不同放電階段內(nèi)部工作狀態(tài)和參數(shù)取值均不同。為減小建模時參數(shù)估計過程帶來的誤差，提出通過計算SOC，建立SOC與電池參數(shù)對應(yīng)關(guān)系的方法來提高預(yù)測模型精度[8]。

2.1 安時積分法計算SOC

隨著放電循環(huán)次數(shù)的增加，電池逐漸老化[9]，因此采用含有退化因子K的安時積分法計算SOC[8]：

2.2 建立SOC與參數(shù)表格

采用查詢方式建立SOC與電池內(nèi)部參數(shù)的對應(yīng)關(guān)系，根據(jù)恒流放電特性曲線的不同階段建立表1。

2.3 經(jīng)驗公式的獲得

根據(jù)式（6）可以得到24 ℃和4 ℃下K值的經(jīng)驗范圍，見表2所列。

3 實驗驗證

取數(shù)據(jù)集中的5號和53號電池，將電池的放電電壓數(shù)據(jù)視為未知數(shù)據(jù)，實驗分別對電池在24 ℃和4 ℃條件下進行放電預(yù)測[10]，通過對照電池在不同溫度下實際電壓與預(yù)測電壓的值，分析模型的有效性和廣泛應(yīng)用性[11]。

圖4所示為24 ℃時5號電池放電電壓響應(yīng)曲線，5號電池共經(jīng)歷168次放電循環(huán)。分別取電池第1次、第84次、第168次放電循環(huán)進行預(yù)測，驗證模型是否能夠準(zhǔn)確預(yù)測電池全壽命內(nèi)的放電響應(yīng)。從預(yù)測結(jié)果可知，模型能夠有效預(yù)測5號電池不同放電次數(shù)的電壓變化過程。隨著放電循環(huán)次數(shù)的增加，電池持續(xù)放電時間減小，單位時間內(nèi)的電壓降增加，電池逐漸老化，放電性能下降。

4 結(jié) 語

通過對電池電壓特性曲線進行階段性分析，估算了歐姆內(nèi)阻、開路電壓及極化阻抗值，解決了電池參數(shù)難以測量的問題，建立了各電池參數(shù)隨SOC變化的查詢表格，并得出了可廣泛使用的經(jīng)驗公式。實驗驗證了模型在24 ℃時能有效預(yù)測電池輸出電壓，在4 ℃時能良好預(yù)測電池輸出電壓，由絕對誤差值可知，電壓模型具有高可靠性，預(yù)測精度不受放電次數(shù)影響。

參 考 文 獻

[1]董燕飛.電動汽車鋰電電源直流供電系統(tǒng)設(shè)計[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2018，41（16）：144-147.

[2]孫濤，龔國慶，陳勇.鋰電池參數(shù)辨識模型的設(shè)計與研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2019，45（3）：127-130.

[3]陳息坤，孫冬.鋰離子電池建模及其參數(shù)辨識方法研究[J].中國電機工程學(xué)報，2016，36（22）：6254-6261.

[4]周秀文.電動汽車鋰離子電池健康狀態(tài)估計及壽命預(yù)測方法研究[D].長春：吉林大學(xué)，2016.

[5]朱方方，王康麗，蔣凱.基于SimuLink的鋰離子電池建模與仿真研究[J].電源技術(shù)，2019，43（3）：434-436.

[6]劉大同，周建寶，郭力萌，等.鋰離子電池健康評估和壽命預(yù)測綜述[J].儀器儀表學(xué)報，2015，36（1）：1-16.

[7] OMER B M. Effect of valence band tail width on the open circuit voltage of P3HT：PCBM bulk heterojunction solar cell：AMPS-1D simulation study [J]. Chinese physics letters，2015，32（8）：216-220.

[8] MENG J R，F(xiàn)ENG J，SUN Q，et al. Degradation model of the orbiting current for GaInP/GaAs/Ge triple-junction solar cells used on satellite [J]. Solar energy ，2015，122：464-471.

[9] HEN B，MA H D，F(xiàn)ANG H Z，et al. An approach for state of charge estimation of charge estimation of Li-ion battery based on Thevenin equivalent circuit model [C]// Hunan：IEEE Conference on Prognostics and System Health Management，2014.

[10] SINGH N，CHAUDHARY A，RASTOGI N. Simulation of organic solar cell at different active layer thickness [J]. International journal of matrial science，2015，5（1）：22-26.