[发明专利]基于多维阻抗谱的退役电池SOH和一致性的评估方法

说明书

本发明公开了一种基于多维阻抗谱的退役电池SOH和一致性的评估方法，该方法利用指纹识别算法对待评估电池的多维EIS曲线簇进行识别，找出由样本电池的多维EIS曲线簇组成的指纹图谱库中与其相匹配的多维EIS曲线簇，即可确定待评估电池的SOH和SOC状态；将SOH具有一致性的电池分为一组；再在组内电池中利用图谱间的相似度进行一致性的进一步评估。本发明利用多维EIS曲线表征退役电池状态，其准确度更高，且考虑到电池SOH一致情况下性能仍可能具有较大偏差，故利用SOH和同组内电池指纹图谱的相似度两个指标进行一致性评估，评估结果具有更高的可靠性。

技术领域

本发明属于电池技术领域，特别是涉及一种基于多维阻抗谱的退役电池SOH和一致性的评估方法。

背景技术

近年来，电动汽车因其节能减排、环境友好，得以快速发展，而电动汽车快速发展带动动力电池产量剧增。但当车用动力电池容量衰减至80％时，其将无法满足电动汽车行驶的功率需求，面临退役，由此引发退役动力电池的消纳问题。从电池角度考虑，若直接报废拆解退役动力电池，会严重缩短电池使用寿命，降低能源利用效率，造成资源严重浪费。梯次利用可以很好地解决这个问题，通过梯次利用可以让动力电池性能得到充分发挥，还可以降低成本。

电池的寿命衰减涉及的因素较为复杂，退役后的电池一致性差异较大，为保证梯次利用电池系统安全，提高电池组性能和使用寿命，退役动力电池必须经过SOH和一致性评估后才能再重组利用；准确的电池SOH和一致性评估方法可以提高电池梯次利用企业的生产效益，降低不合格产品的产出率，因此准确的对退役动力电池进行SOH和一致性评估显得尤其重要。

相关技术中的SOH和一致性评估方法大多以电池的开路电压、容量、内阻等对一致性进行评估，此种方法只根据电池的外部特性进行判断，具有操作简单，但精确度低的特点；也有利用电池充放电曲线等因素进行评估，但测试时间较长，无法实现快速准确的完成大批量电池的一致性识别，不利于商业利用。此外，相关技术中还有基于电化学交流阻抗谱的评估方法，但其EIS曲线是在常温、满荷电状态下测量得到的，只能反映电池在某一条件下的阻抗状态，无法准确反映电池真实状况，一致性评估结果可靠性低。

发明内容

本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种退役电池SOH和一致性的评估方法，以期利用SOH和指纹图谱相似度这两个指标来实现一致性的评估，从而提高评估的准确性和可靠性，以解决现有方法中存在的评估时间长、精确度低的问题。

本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：

本发明一种基于多维阻抗谱的退役电池SOH和一致性的评估方法的特点在于，包括：

S1.随机选取若干电池，并在温度恒定状态下利用典型循环充放电方法测得每个电池的SOH，再测出每个电池在不同的SOC状态下的多维EIS曲线簇；改变温度后重复测试过程，从而得到所有电池在不同SOC状态和温度T下的多维EIS曲线簇库，以形成样本电池图谱库；

S2.获取一个待评估电池以阻抗实部、虚部为坐标轴的不同幅值激励电流下的EIS曲线簇并作为其图谱，与所述样本电池图谱库中的图谱进行匹配；

若匹配成功，则将匹配成功的图谱所对应的SOH和SOC状态作为待评估电池的SOH和SOC状态；

若匹配失败，则按照步骤S1的过程测出所述待评估电池的SOH以及在不同SOC、温度T条件下的多维EIS曲线簇，并加入到样本电池图谱库中；

S3.按照步骤2的过程，对所有待评估电池进行匹配；

S4.将SOH作为一致性评估的第一指标，设定SOH的取值范围，并将处于所述取值范围内的所有待评估电池归为一组；

S5.对同组内的待评估电池进行编号，并将1号待评估电池作为参考电池，计算其他待评估电池的指纹图谱与参考电池的指纹图谱的相似度；