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电池|新能源客车磷酸铁锂电池系统容量不均衡程度大数据分析及应用


来源 | 电动学堂
容量不均衡现象会使电池系统可用容量减少 ， 利用效率降低 ， 使车辆行驶里程减少 ， 且是造成系统显示SOC在正常范围内却发生电芯欠压报警的主要原因 。 目前的电池管理系统中 ， 通常采用各单体中的最高/最低单体之间压差来判断容量不均衡 。
对于磷酸铁锂电池体系而言 ， 因其电压平台较平 ， 动态压差主要由单体之间极化差异引起 ， 静态压差主要由电池制造不一致差异导致 ， 加上电压值采样误差的存在 ， 单体压差法无法准确反馈容量差异 。
即使BMS带有均衡功能 ， 也常因均衡电流小、均衡作用时间短、均衡策略不够优化 ， 无法保证电池系统处于均衡状态 。 且经常在电池系统已经出现容量不均衡后 ， 压差并未达到报警值 ， 致使容量不均衡长期存在 ， 限制了电池系统容量的高效利用 ， 减短了车辆行驶里程 。
将压差用于磷酸铁锂体系作为判断容量不均衡的方法存在缺陷 ， 而现有电池管理系统又无法有效抑制电池系统不均衡状态的恶化 ， 搭载磷酸铁锂电池的新能源车辆需要一种更精准的利用大数据提取容量不均衡程度数据特征的方法 ， 为电池系统保养维护提供量化参考指标 ， 使其能够及时地恢复均衡状态 ， 提升电池系统整个生命周期的使用能效 ， 延长车辆行驶里程 。
一个磷酸铁锂电池系统模块由许多电芯单体构成系统的能源存储主体 ， 这些单体在充放电工况下存在工作电压不一致的情况 。 在一个完整的充电过程中 ， 因为单体间存在电压不一致 ， 这样电压高的单体会先被充满电 ， 从而触发电池管理系统的充电截止动作 ， 这时电压低的单体因为充电截止而没有充满电 ， 从图1 ， 可以看到低电压单体的充电曲线不完整 ， 没有最后一段电压显著升高而充电电量小幅增加的这一段 。
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1.电池充电特征的提取
在公司的磷酸铁锂电池研究中发现：虽然如图1中所示的充电曲线因为电压平台较平 ， 很难直接提取充电压差特征 ， 但是如果对上述曲线进行滤波光滑处理后的曲线求导数 ， 得出的特征波峰可以较为准确的表征单体的充电压差 。 从图2 ， 可以看到磷酸铁锂电池在充电过程中 ， 对电压-电量曲线求导会出现两个明显的特征波峰 。
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经过大量实验证明：后一个波峰的峰值点 ， 可以作为表征单体充电电压的特征点 。 这样 ， 通过容量微分曲线变化 ， 可以实现电池特性信息的提取 ， 再通过一系列数据处理 ， 可以实现不同电芯之间SOC差值的估算 。
2.低电压电池单体不均衡电量△Q的映射计算
在计算出每个单体后一个电压-电量求导曲线波峰的电压后 ， 将完成100%充电的标准单体（图2中黑色曲线）的波峰电压和没有完成充电的欠压单体（图2中红色曲线）的波峰电压进行相减 ， 可以得出需要参照回调的电压△V ， 即将△V映射到标准单体的电压-电量曲线中 ， 可以预测出欠压单体实际少充的不均衡电量△Q 。
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图3中 ， △V通过电压-电量曲线被映射为△Q ， 从而计算出低压单体没有被充满的电量占100%电量的比例 。
磷酸铁锂电池系统容量不均衡程度大数据分析的实际应用
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在车辆使用过程中 ， 回传的运行参数被大数据后台收集 ， 大数据后台定时进行周期性的电池系统不均衡状态评估 ， 只要不均衡程度超过阈值就发出不均衡预警 ， 保证电池系统整个生命周期都处于可控范围以内 。 从图4 ， 可以看到电池系统的不均衡情况全时循环监控中 ， 为了提高后台分析系统的分析效率 ， 电池不均衡判断分为效率较高的初步分析预测和精细预测两个阶段 ， 在初步分析阶段 ， 如果系统判断电池系统均衡性良好 ， 可以选择不需要调用更多的计算资源进行精细分析 。


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