基于改进的dQ/dV动力锂电池一致性分析

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近年来,电动汽车发展越来越迅猛。而其中关键的电源由于生产制造使用过程中出现的一致性问题也越来越突出,电池组的不一致性严重影响电动汽车的实际使用寿命,其不一致性导致电池组能量利用率与容量利用率降低,甚至严重时会出现安全问题。本文针对电池组一致性问题进行以下研究。本文针对三元电池,研究在不同温度,不同倍率,老化条件下电池性能,分析电池容量变化情况,进行电池基础性能研究。针对现有电池一致性筛选方法如容量筛选法,电压筛选法,内阻筛选法等单一筛选或多参数筛选方法。提出,当前方法从电池外部进行参数筛选,具有一定局限性。研究电池筛选方法,应从电化学反应原理着手,研究电池内部参数,进而使用d Q/d V曲线提升一致性。研究了电池电化学界面反应与传质过程,发现电化学模型十分复杂,使用过程中具有诸多不便,而d Q/d V曲线(容量增量曲线)是分析电池内部电池状态有效的工具,该方法是一种完全不需要拆解电池就可以获得电池内部参数状态的方法。曲线的变化与电池电化学状态一一对应。从电池电化学状态角度出发筛选电池一致性,相比传统的充放电曲线具有更加优良的筛选性能。研究d Q/d V曲线时发现,绘制曲线受限于数据处理方法,目前在数据处理中,大多采用等电压间隔取点或者等容量间隔取点。然而,即使在实验室条件下,依旧发现存在数据点缺失的问题,引起曲线误差较大。针对这种现象,作者提出进行曲线拟合,获取缺失点,同时,根据拟合曲线,得到方形d Q/d V曲线,并且与等电压间隔绘制进行对比。经过验证,该方法得到的曲线具有良好的精度。与此同时,方形曲线更有利于电池容量的快速估计。进一步,针对实验采用的不同温度,不同倍率,不同老化状态下进行验证,证明其具有良好的鲁棒性,得到改进的d Q/d V曲线。为了研究电池一致性影响因素,在不同应力下绘制d Q/d V曲线,得到曲线参数。研究中发现,参数大多具有多重共线性,无法直接对参数进行曲线拟合,分析曲线参数变化情况。为了克服多重共线性,采用了偏最小二乘算法分析在不同应力下电池参数变化情况,为了研究参数对于曲线重要性,引入变量投影重要性指标进行参数重要性判断。最后,将使用筛选得到的参数筛选出实验组,并且与使用电压,内阻,容量等传统一致性筛选参数筛选得到的对照组进行实验对比,采用不同温度下电池恒流充电,恒流放电试验,证明了筛选参数的有效性,得到电池组容量提升10%以上。
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