[发明专利]电动汽车动力电池衰退模式预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种衰退模式预测方法，尤其涉及一种电动汽车动力电池衰退模式预测方法。

背景技术

在动力电池寿命预测方法方面，目前可大致分1)模型法、2)基于数据驱动的方法。

1)模型法

目前很多动力电池寿命预测都是采用模型法来完成的。

兰迪等人对动力电池进行了充放电试验。在实验过程中他们采取了40-70℃范围内的多个温度作为环境温度，对动力电池进行加速充放电，然后根据动力电池的温度，内阻以及SOC变化率为基础，提出了一种经验模型。模型如下：

R＝At^1/2+B

其中：A＝a{exp[b/T]}；

B＝c{exp[d/T]}。

首先，以上模型只是一种经验模型，并不能准确地表现电池的内阻与温度，SOC的变化关系。其次，动力电池的寿命衰退是多种因素造成的，并不能单纯通过电池的内阻，温度，以及SOC的变化来表征电池的衰退情况。

Ramadass等人所做动力电池剩余寿命模型是从电池寿命衰退原理出发所做的，他们认为电池寿命的下降是因为电池内部具有活性的锂离子正在减少，并且电池内SEI膜电阻的提高引起电池放电电压下降。他们根据量子力学中的第一性原理提出了预测动力电池剩余寿命的经验模型。在模型中，电池SOC变化量与SEI膜电阻作为参数，定量研究动力电池容量的衰减，从而预测电池剩余寿命。

但是这一模型并没有考虑到充放电截止电压对电池剩余寿命的影响，在实际应用中并不能完全满足汽车电池使用要求。

Gang等人通过实验研究发现动力电池内部具有活性的锂离子的逐步缺失，是由于电池内部化学副反应造成的。与此同时，他们所提出的模型中考虑到了充放电截止电压对动力电池剩余寿命的影响，弥补了Ramadass模型的不足。但是此模型并没有充分考虑到液态电解液的扩散等极限问题，所以只能分析电池在低倍率条件下放电时的剩余寿命。而在实际中，电动汽车经常性出现高倍率放电情况，所以此模型并不能准确预测实际使用中动力电池的剩余寿命。

北京航空航天大学做的关于电池寿命的预测中使用了非线性参数预测法来建立动力电池剩余寿命预测模型。他们在实验中对电池不断的充电放电直至电池容量衰减20％，此时认为电池寿命达到终点(请参见：黎火林，苏金然.锂离子电池循环寿命预计模型的研究[J].电源技术.2008.)。在实验数据处理过程中，他们认为动力电池剩余寿命与电池的容量衰减率成幂指数关系，所以他们用实验数据进行拟合分析，获得用一种动力电池剩余寿命预测模型：

C_r(n_c，T，I)＝A(T，I)n_c^B(T，I)

其中n_c为充放电循环寿命；T为绝对温度；I为放电电流；C_r为容量衰减率；参数A(T，I)、B(T，I)为温度和放电电流的函数。

但是这种方法放电电流只有2个对比数据(0.5C和0.8C)，在曲线拟合的过程中存在比较大的误差；另外实验条件与实际条件会有误差，所以预测结果并不十分准确。

综上，模型法是通过实验发现电池寿命与电池特征参数之间的关系，包括内阻，SOC和放电电压等等，来建立动力电池剩余寿命的经验模型。这一类方法的优点是可以方便直观地看到影响电池寿命衰退的因素，并能建立相应的模型，诊断一定条件下的电池寿命衰退情况，从而预测电池剩余寿命。但是这一类方法普遍存在的缺点就是这些预测模型只适用于电池处于某一种特定的衰退模式下。在实际中，电动汽车在不断的变换衰退模式，是一种动态的切换，模型法并不能实时做出相应变换，所以预测并不十分准确。

2)基于数据驱动的方法。