電動汽車鋰離子電池健康狀態(tài)估算及壽命預測方法綜述

何洋，彭以平

（三峽大學電氣與新能源學院，湖北 宜昌 443002）

前言

隨著科學技術(shù)的發(fā)展與科技水平的不斷進步，不可再生能源的缺乏與社會對能源的巨大需求之間的矛盾日益激化，與此同時，環(huán)境污染問題受到社會各界的重視。就汽車行業(yè)而言，在方便人們出行的同時，汽車排放的尾氣也對環(huán)境造成了巨大的影響，汽車能源問題逐漸受到大眾的關注。以此為背景，為推進汽車能源的轉(zhuǎn)型，電動汽車誕生。在電動汽車的動力源中，鋰電池是主流動力源，隨著其使用程度的加深，可出現(xiàn)不同程度的損傷。此外，電池組的健康狀況也直接關系到電動汽車的動力性能。因此，對鋰離子電池的健康狀況進行檢測，對其使用壽命進行預測，能夠及時更換老化電池，提高電池組的整體壽命，為電動汽車的安全行駛提供重要保障。

1 電池健康狀態(tài)的定義與影響因素

鋰離子電池SOH性能指標主要包含容量、內(nèi)阻、功率等參數(shù)。通常情況下，SOH指基于標準條件，電池完全充電后測定的容量與額定容量的比值。SOH能夠在一定程度上反映電池的壽命，IEEE標準1188.1996明確指出：電池SOH＜80%時，電池即不能正常發(fā)揮其性能，應當及時進行更換。

影響電池健康狀態(tài)的因素較多，主要的內(nèi)在因素如下：

①電源正極材料的溶解，導致電池容量衰退；

②充電過程中，電解液與含碳電極之間發(fā)生還原反應進而消耗有機溶劑；

③鋰電池過度充電，使得電源負極鋰沉淀。

此外，鋰電池的自放電，形成界面膜，以及影響電池SOH估測的外在因素，都將影響鋰電池的SOH值。

2 電池健康狀況的估算

鋰離子電池 SOH的準確估算對電動汽車的穩(wěn)定行駛具有重要的意義，針對電池SOH的估算方法主要有：

①定義法：根據(jù)電池SOH的定義進行估算，對滿電量的鋰離子電池進行放電，并記錄電池放出的電量。定義法是公認的電池SOH評定方法，但耗時較長，實用性較差。

②電化學阻抗法：在鋰電池的兩端施加數(shù)個頻率不同的正弦信號，測試電池響應，搜集參數(shù)信息，采用模糊理論對其進行分析以預測電池的SOH值。

③內(nèi)阻法：基于電池內(nèi)阻與SOH之間的關系，建立二者之間的對應關系。相關的實驗研究結(jié)果顯示，在電池的使用過程中，電池的內(nèi)阻值會逐漸增加，而電池的SOH值會逐漸減小。脈沖法是實際應用中的一種常用方法，以電流脈沖對電池進行激勵，根據(jù)電流和對應端電壓的變化，結(jié)合歐姆定律及極化曲線擬合對內(nèi)阻進行估算。電池的內(nèi)阻辨識算法，常用粒子濾波、遞推最小二乘 RLS(recursive least square)或卡爾曼濾波 KF(Kal- man filter)。

④模型法：在分析電池的內(nèi)在特性或者外在特性的基礎上，對電池的SOH進行建模，以此估算電池的SOH值。

3 健康狀態(tài)估算模型

電池 SOH是在一定工況下電池最大放出容量與額定容量之間的比值。在電池的使用過程中，電池會逐漸老化，SOH隨之減小。針對電動汽車所使用的鋰離子電池，其使用環(huán)境復雜多樣，如汽車行駛過程中可能出現(xiàn)的加速、減速情況，以及惡劣天氣的影響等，都在一定程度上影響了鋰離子電池組的溫度、充放電倍率等參數(shù)，電池SOH也隨之變化。電池SOH是電池使用壽命的重要表征，但電池SOH與各參數(shù)之間的關系較為復雜，給SOH的估算形成了較大困難。在探究電池SOH準確預測的過程中，出現(xiàn)了四類SOH估算模型。

3.1 電化學模型

電化學模型針對電池內(nèi)部的物理化學反應的特性進行分析。電化學模型中最具代表性的是Gang Ning模型，其主要的研究對象是電化學反應特性與電池容量衰退的實質(zhì)。相關分析結(jié)果顯示，鋰離子電池的容量減少的主要機理為SEI膜的產(chǎn)生消耗部分鋰離子。以電化學模型估算電池的SOH值，主要強調(diào)電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、參數(shù)變化或者電化學反應，但電池的電化學系統(tǒng)較為復雜，相關參數(shù)的識別較為困難，內(nèi)部的衰退機理也難于準確把控，因此基于此模型實現(xiàn)對電池SOH的有效估算的難度較大。

3.2 經(jīng)驗模型

經(jīng)驗模型基于大量的電池充放電實驗數(shù)據(jù)，借助實驗手段分析各個參數(shù)變化的衰減規(guī)律對電池容量的影響，從而獲得二者之間的數(shù)學方程。因此，經(jīng)驗模型也成為數(shù)學模型。在實驗時，對鋰離子電池的工況進行有效控制，對大量的實驗數(shù)據(jù)進行分析，以總結(jié)各個參數(shù)值與 SOH之間的變化規(guī)律，以數(shù)據(jù)擬合的方式獲得經(jīng)驗模型。

3.3 等效電路模型

等效電路模型基于電池內(nèi)部的化學反應分析，以等效電路元件實現(xiàn)對電池內(nèi)部的化學反應的模擬。常見的等效電路模型有Thevenin模型、Rint模型、PNGV模型等。等效電路模型的優(yōu)勢在于可利用仿真軟件進行仿真與分析。在大型仿真環(huán)境中，等效電路模型易于實現(xiàn)，因而尤其適用于系統(tǒng)層面上的仿真。

3.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型以模擬人體神經(jīng)元的方式建立運算機制，根據(jù)人體大腦神經(jīng)突觸的連接結(jié)構(gòu)、信息處理與傳遞的方式構(gòu)建數(shù)學模型，以大量節(jié)點形成大規(guī)模的節(jié)點網(wǎng)絡，節(jié)點之間的連接相當于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的記憶。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立的SOH估算模型，能夠根據(jù)實際電池的狀態(tài)參數(shù)獲得SOH的估算值，省去建立數(shù)學表達方程的環(huán)節(jié)，使用簡單，且具有較快的速度與較高的精度。

4 健康狀態(tài)估算方法

4.1 卡爾曼濾波法

卡爾曼濾波法是借由系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)進而對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法。卡爾曼濾波法是一種傳統(tǒng)方法，其特點是在線性狀態(tài)空間表示的基礎上，從輸出和輸入觀測數(shù)據(jù)求取系統(tǒng)狀態(tài)或真實信號。為適應電池的非線性系統(tǒng)，卡爾曼濾波法經(jīng)過了不斷改進，如EKF、UKF。該算法的本質(zhì)是遞推反饋，以最小均方誤差為估計的最佳準則，尋求一套遞推估計的算法。在一些利用雙卡爾曼濾波算法的實驗中，通過電壓、電流等數(shù)據(jù)建立等效模型及其空間狀態(tài)方程，最終實現(xiàn)了循環(huán)壽命的預測，針對電池SOH的估算具有較好的精度。

4.2 粒子濾波法

粒子濾波方法通過尋找一組狀態(tài)空間中傳播的隨機樣本，近似表示概率密度函數(shù)，以樣本均值代替積分運算從而獲得系統(tǒng)狀態(tài)的最小方差估計。粒子濾波中利用粒子集來表示概率的方法適用于任何形式的狀態(tài)空間模型。粒子濾波器將貝葉斯學習技術(shù)與重要性采樣進行有效結(jié)合，從而滿足了狀態(tài)跟蹤性能要求。基于這一想法，將系統(tǒng)的狀態(tài)表示為概率密度函數(shù)，該密度函數(shù)源于未知狀態(tài)空間采樣值的一組粒子近似。就強跟蹤粒子濾波方法的相關試驗結(jié)果來看，在局部突變的曲線跟蹤上，該方法表現(xiàn)出了一定的優(yōu)越性。

4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡估算方法

神經(jīng)網(wǎng)絡估算方法具有速度較快、精度較高等優(yōu)點，以基于LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡的估算方法為例進行分析。BP神經(jīng)網(wǎng)絡內(nèi)置算法為標準BP算法，屬有導師學習算法。LM算法是利用標準數(shù)值優(yōu)化技術(shù)的一種快速算法，適用于性能指數(shù)為均方誤差的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練。此方法可以嵌入電池測試管理系統(tǒng)，對鋰離子電池組SOH進行實時預測，以檢查鋰離子電池組健康狀態(tài)，從而判斷是否需要更換電池。

5 結(jié)語

對電池組健康狀態(tài)及其壽命進行有效的評估，直接關系到電池組的性能發(fā)揮與運行狀況。目前的鋰電池壽命研究主要針對標準工況下的動力電池單體，而實際使用中存在電池成組與工作環(huán)境等因素的影響。因此，鋰電池SOH估算方法的研究，需結(jié)合外部環(huán)境，考慮電池成組后單體一致性，確定模型與算法，實現(xiàn)監(jiān)測過程的智能化，實時監(jiān)測鋰電池SOH，動態(tài)評估其健康狀態(tài)。

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