基于自適應“I-U-R”法的鋰電池梯次利用檢測方法

劉昊霖

摘? ?要：本文針對退役鋰電池梯次回收利用過程中，電池性能檢測精度低，指標少，分類難的問題，提出一種基于自適應“I-U-R”法的鋰電池梯次利用檢測方法，該方法在提高參數測量精度的基礎上，充分考慮電池多個性能參數的影響，利用算法評估模型得到其健康狀態，為梯次利用場景適配提供輔助決策依據。提出了基于自適應算法的短時間恒流放電方案，可以有效降低虛電壓、虛電阻影響，提高檢測精度;在評價算法方面，提出“鋰電池多參數協調評估模型”，使得評價結果更客觀、真實、全面?；谠摲椒ㄔO計了配套的硬件實物裝置。

關鍵詞：梯次利用? 性能檢測? 自適應? 恒流放電

中圖分類號：TM912? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2019）05（a）-0099-02

截至2018年底，市場上新能源汽車的保有量已經超過160萬輛。根據權威機構預測，到2020年時，國內磷酸鐵鋰、三元等動力電池的報廢量將會達到17萬t左右，報廢量達32.2GWh[1]。動力電池從電動汽車上退役下來后仍有80%的剩余容量，可應用于對電池性能要求較低的場合，即進入電池儲能梯次利用階段。研究動力電池的梯次利用技術，對于推動電力行業的健康綠色發展、儲能系統的推廣應用以及節能環保具有重要的社會意義和巨大的經濟效益[2-4]。

然而整個梯次利用產業鏈中，至關重要的環節就是退役電池性能檢測分類及場景適配，即通過電池狀態參數確定其合適的二次利用領域[5]。而目前針對該領域的研究還很匱乏，檢測機制及分類標準也不夠完善。針對以上背景，本文提出一種基于自適應“I-U-R”法的鋰電池梯次利用檢測方法。

1? 基于自適應“I-U-R”法的鋰電池梯次利用檢測方法

1.1 檢測步驟

（1）將充滿電的鋰電池通過自適應算法調整鋰電池放電倍率，使其恒流放電;

（2）結合“自適應恒流放電端電壓內阻匹配法”（簡稱“I-U-R”檢測法），準確檢測得到鋰電池的端電壓，內阻，剩余容量，荷電狀態（SOC，state of charge）等關鍵參數;

（3）根據本文提出的“鋰電池多參數協調評估模型”對鋰電池性能及健康狀態進行評級，為其梯次利用提供重要數據支撐和參考依據。測試流程如圖1所示。

1.2 自適應放電倍率

步驟（1）中，“通過自適應算法調整鋰電池放電倍率”原理為：實驗表明，只有當放電電流選取合適時，同一類型電池的當前電壓U和實測內阻R才與電池的實際容量直接相關，而不同類型不同電壓等級的電池其合適的放電電流往往不一樣。自適應算法會根據實際檢測到的端電壓判斷電池型號，電壓級別，進而自動將放電倍率調整到合適數值，精確檢測電池容量。詳見表1。

1.3 “I-U-R”檢測法

步驟（2）中“I-U-R”檢測法原理為：通過大量的實驗數據得到不同類型鋰電池的“端電壓—剩余容量”（“U-SOC”）以及“內阻—剩余容量”（“R-SOC”）的對應關系，并存儲在控制器中;經過恒流放電后，可以降低虛電壓，虛內阻影響，提高檢測精度;精確檢測出U和R后，先利用“U-SOC”關系確定電池剩余容量，然后利用“R-SOC”關系對剩余容量進行修正，這種基于“I-U-R”檢測方法得到的剩余容量容錯率更高，預估結果更接近真實值。

1.4 多參數協調評估模型

評估模型表達式為：

AH=αASOC+βAU+γAR

其中AH為健康因子，取值介于0～1;α、β、γ為權重系數，由行業標準確定;ASOC為容量因子，ASOC=當前容量/額定容量;AU為端電壓因子，AU=實際放電電壓/額定電壓;AR為內阻因子，AR=實測內阻/額定容量下對應內阻值。

健康因子AH的評級標準為：0.9～1為優，可用于汽車、自行車等車載動力電池;0.8～0.9為良，可用于電網、新能源發電等儲能領域;0.6～0.8為合格，可用于對電池性能要求不高的低端用戶;0.6以下為報廢，可用于拆解回收。

2? 硬件實物裝置

為實現上述理論方法，設計了配套的硬件實現電路。硬件結構如圖2所示。包括：微控制器系統、A/D轉換電路、D/A轉換電路、恒流負載電路、按鍵電路、顯示電路、時鐘電路。

具體操作流程為：以微控制器作為控制核心，由按鍵設置初始放電電流，控制器通過D/A轉換器將讀入的放電電流值輸出到恒流負載，實現恒流放電。同時，控制器通過A/D轉換器采集鋰電池的各項試驗參數，并對采集的數據進行處理，經過一系列分析判斷，得到鋰電池的性能指標及健康狀況，由液晶屏顯示檢測結果。

3? 結語

本文提出一種基于自適應“I-U-R”法的鋰電池梯次利用檢測方法，可有助于退役電池回收利用的檢測分類。

在測試工況方面，提出基于自適應算法的短時間恒流放電方案，有效降低虛電壓、虛電阻影響;在測試原理方面，提出全新的“I-U-R”檢測方法，綜合了已有技術的優點，提高檢測精度;在評價算法方面，提出“鋰電池多參數協調評估模型”，使得評價結果更客觀、真實、全面。但所提方法適用的檢測電池類型有限，擴展可測電池的種類和型號是后續工作的重點。

參考文獻

[1] 李臻，董會超.退役鋰離子動力電池梯次利用可行性研究[J].電源技術，2016，40（8）：1582-1584.

[2] 夏重凱.動力電池梯次利用現狀及政策分析[J].汽車與配件，2016（38）：42-45.

[3] 王英東，楊敬增，張承龍，等.退役動力磷酸鐵鋰電池梯次利用的情況分析與建議[J].再生資源與循環經濟， 2017，10（4）：23-27.

[4] 佚名.基于應用需求的退役電池梯次利用安全策略[J]. 儲能科學與技術，2018，7（6）：146-156.

[5] 慈松.基于全生命周期優化管理的鋰電池梯次利用[J]. 新材料產業，2015（4）：41-46.