磷酸铁锂电池SOC估算方法研究_时玮

Shi Wei Jiang Jiuchun Li Suoyu Jia Rongda

(School of electrical engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)

Abstract: The very broad plateau of LiFePO4 Li-ion batteries and serious polarization on both ends are not con-ducive to SOC estimation, but SOC value has definite major influence upon cell inconsistency and service life. Based

on the existing SOC estimation methods of LiFePO4 Li-ion batteries and the analysis of voltammeter curve correspond-ing to electrochemical characteristics, a reliable and accurate method of ∆Q/∆V under different charging rates and aging stages is presented in detail, and the SOC value is revised by peak ∆Q during the charging process. The online equaliza-tion of battery packs and control strategies of intelligent battery management system for electric vehicle are validated by the accuracy of SOC estimation.

Keywords: Electric vehicle; SOC estimation; ∆Q/∆V; LiFePO4

1 引 言 为了应对能源危机, 减缓全球气候变暖, 许多国家都开始重视节能减排和发展低碳经济。电动汽车因为采用电力进行驱动, 可以降低二氧化碳的排放量甚至实现零排放, 所以得到各国的重视而迅速发展。但是电池成本仍然较高, 动力电池的性能和价格是电驱动汽车发展的主要“瓶颈”。磷酸铁锂(LiFePO4)电池因其寿命长、安全性能好、成本低等优点成为电动汽车的理想动力源[2-8]。 随着电动汽车的发展, 电池管理系统(BMS)也得到了广泛应用。为了充分发挥电池系统的动力性能、提高其使用的安全性、防止电池过充和过放, 延 [1]长电池的使用寿命、优化驾驶和提高电动汽车的使用性能, BMS系统就要对电池的荷电状态即SOC (State-Of-Charge)进行准确估算。SOC是用来描述电池使用过程中可充入和放出容量的重要参数。 2 问题的提出 电池的SOC和很多因素相关(如温度、前一时刻充放电状态、极化效应、电池寿命等), 而且具有很强的非线性, 给SOC实时在线估算带来很大的困难。目前电池SOC估算策略主要有: 开路电压法、安时计量法、人工神经网络法、卡尔曼滤波法等[9]。 开路电压法的基本原理是将电池充分静置, 使电池端电压恢复至开路电压, 静置时间一般在1小本文于2010年5月收到。 *基金项目: 电子信息产业发展基金项目(编号: E10I00011); 国家“863”计划资助项目(编号: 2007AA11A103)。 · 770 · 电子测量与仪器学报 第24卷 时以上, 不适合电动汽车的实时在线检测。图1比较了锰酸锂电池和磷酸铁锂电池的开路电压(OCV)与SOC的关系曲线, LiFePO4电池的OCV曲线比较平坦, 因此单纯用开路电压法对其SOC进行估算比较困难。 究对象, 分析LiFePO4电池的特性, 在现有的SOC估算分析基础上提出一种准确的修正LiFePO4电池SOC的方法。 3 ∆Q/∆V法 在电化学测量方法中, 分析电池内部化学反应速率和电极电势的关系时, 常用的方法是线性电势扫描法(potential sweep)[12]。控制电极电势ϕ以恒定的dϕ速度变化, 即=常数, 同时测量通过电极的电流。dt

这种方法在电化学中也常称为伏安法。线性扫描的速率对电极的极化曲线的形状和数值影响很大, 当电池在充放电过程中存在电化学反应时, 扫描速率越快, 电极的极化电压越大, 只有当扫描速率足够慢时, 才可以得到稳定的伏安特性曲线, 此时曲线主要反映了电池内部电化学反应速率和电极电势的关系。伏安曲线反应着电池的重要特性信息, 但实际的工程应用中基本没有进行伏安曲线的实时测量。究其原因主要是在电池的充放电过程中没有线性电势扫描的条件, 使得无法直接得到电池的伏安曲线。 恒流-恒压(CC-CV)充电方法是目前常用的电池充电方法, 电势扫描中电势总是以恒定的速率变化, 电化学反应速率是随着电势的变化而变化的, 电池在一段时间(t1− t2)内以电流i充入和放出的电量 Q为: t2t1

图1 锰酸锂和磷酸铁锂的OCV-SOC曲线 Fig. 1 OCV-SOC curves of LiMnO4 and LiFePO4 目前实际应用的实时在线估算SOC的方法大多采用安时计量法, 由于安时计量存在误差, 随着使用时间的增加, 累计误差会越来越大, 所以单独采用该方法对电池的SOC进行估算并不能取得很好的效果。实际使用时, 大多会和开路电压法结合使用, 但LiFePO4平坦的OCV-SOC曲线对安时计量的修正意义不大, 所以有学者利用充放电后期电池极化电压较大的特点来修正SOC [9], 对于LiFePO4电池来讲极化电压明显增加时的电池SOC大约在90%以上。电池的荷电状态与充电电流的关系可分为3个阶段进行: 第一段, SOC低端(如SOC<10%), 电池的内阻较大, 电池不适合大电流充放电; 第二段, 电池的SOC中间段(如10%90%), 为了防止锂的沉积和过放, 电池可接受的充放电电流下降[10]∆Q=∫i×dt (1) 通过在线测量电池的电压和电流, 使电压以充放电方向恒定变化, 等间隔的得到一组电压∆V, 并将电流在每个∆V的时间区间上积分得到一组∆Q, 基于可在线测量的∆Q/∆V曲线可以反应出电池在不同电极电势点上的可充放容量的能力。图2示出了 20 Ah的LiFePO4电池在1/20C恒流充电下的∆Q/∆V曲线。 在1/20C充电电流下, 通常认为电池的极化电压很小, 也有人认为该电流应力下的充电曲线近似于电池的OCV曲线。当电池电压随着充电过程不断增加的时候, 3.34 V和3.37 V对应的2个10 mV时间段内累积充入的容量分别是3.5 Ah和3.2 Ah。通过两个极大值后对应的充入容量开始下降。峰值对应较高的电化学反应速率, 峰值后反应物的浓度和流量起主导作用, 参与化学反应的反应物的减少使得。从根本上讲, 为了防止电池处于极限工作条件时对电池寿命产生较坏的影响, 应该控制电池不工作在SOC的两端。因此, 本文不建议利用电池处于SOC两端时极化电压较高的特点对SOC进行修正。 人工神经网络法和卡尔曼滤波法所需的数据也主要依据电池电压的变化才能得到较满意的结果[11], 所以都不能满足LiFePO4电池对SOC的精度要求。 本文以纯电动车使用的量产LiFePO4电池为研第8期 磷酸铁锂电池SOC估算方法研究 · 771 · 对应电压区间的充入容量减少。 图2 LiFePO4电池在1/20C恒流充电的∆Q/∆V曲线 Fig. 2 ∆Q/∆V curve of LiFePO4 charged at 1/20C 图3 不同充电倍率下的电池电压曲线 Fig. 3 Charge curves at different charge rates 当电池充放电电流为0, 并且静置足够长的时间之后, 电池的UR和UP都为0, 那么电池的开路电压OCV就等于电池的端电压UO。但是根据OCV-SOC曲线也不能准确修正LiFePO4电池SOC。 图4描述的是不同倍率的∆SOC/∆V曲线, 为了更加直观的反应出充入容量的变化速率, 将纵轴以4 利用峰值∆Q修正SOC 锂离子电池是一个复杂的系统, 从外特性上观察充放电的最大允许电流(I)与电池容量(Q)、温度(T)、电池的荷电状态(SOC)、电池的老化程度(SOH)以及电池的一致性(EQ)有重要关系[13], 且表现出较电池SOC的变化值表示。 强的非线性, 表示为: I=f(Q,T,SOC,SOH,EQ) (2) 锂离子的在负极的嵌入和脱出。对应着电压递增的充入容量的速率变化反应了电池系统本身氧化还原LiFePO4电池的电压平台就是由正过程的速率变化。从内部电化学角度分析, 充入和放出的容量对应着极的FePO4-LiFePO4相态变化和负极锂离子嵌入脱出共同作用形成的[14]。下面针对 LiFePO4电池的两个氧化还原峰来分析充放电电流倍率、电池老化对电池的SOC修正的影响。 4.1 充放电电流倍率 从充电电流大小来衡量电池性能是不恰当的, 容量大的电池的充电电流会增加。图3所示20Ah的单体电池在1 C、1/2 C 、1/3 C 和1/5 C倍率下的充电曲线。 电池实际可以在线测量到的电压是电池的两个电池的外电压等于电池的开路极柱上的外电压(UO)。电压(OCV)加上电池的欧姆压降(UR)以及电池的极不同充电倍率会导致电池的UR不同, 电化电压(UP)。池对电流应力的接收能力的不同也会使UP不同。在需要修正SOC的情况下, 依靠电池电压曲线是不实际的。 图4 不同充电倍率下的∆SOC/∆V曲线 Fig. 4 ∆SOC/∆V curves at different charge rates 4个倍率对应的SOC随电压变化的峰值曲线都有自己的密度和峰值位置, 它们反应了不同充电倍率下, 电池内部的化学反应的过程, 描述了不同充电倍率下电池在不同电压点处的电流接受能力。从图4中可以观察到: 1) 1/2C 、1/3C 和1/5C倍率下有较明显的2个峰值位置出现, 类似于图2所示的特性曲线; 2) 1C、1/2C 、1/3C 和1/5C倍率的峰值位置对应电压值依次偏大; 3) 电池的容量集中在2个峰值附近充入, 峰值对应电压处在电池的电压平 · 772 · 电子测量与仪器学报 第24卷 台上。 电池的欧姆压降和极化电压主要受到电流倍率的影响, 不考虑极化电压的累积, 相同的SOC处电将图4的横坐标更流倍率越大, 其UR和UP均较大。改为电池的SOC值, 得出图5。 对应的SOC点为80%和55%。但是由于放电电流在实际应用中不容易稳定, 工况比较复杂, 带来的UR和UP的变化较难消除, 会导致得到的∆V值包含较大误差。影响∆Q/∆V曲线峰值的修正SOC的准确性。 如果将BMS系统在线测量充电过程得到的电池电压, 去除内阻和极化的影响, 描绘得到的∆Q/∆V曲线应该与图2完全一致。也就表明不同倍率下得到的∆Q/∆V曲线的峰值对应的SOC值可以作为电池SOC准确修正的条件。尤其在LiFePO4电池电压平台很平的条件下, 峰值幅度表现的更加明显。 4.2 电池老化 电池的老化主要考虑电池的容量衰退和电池的 内阻的增加。国内外对于锂离子电池的容量衰退机制和内阻的增加原因有相关的研究, 其中对于容量的下降, 通常认为是在充放电过程中发生了不可逆的化学反应导致参与反应的锂离子损失; 对于电池内阻的增加, 通常认为是电池的内部结构钝化, 如SEI膜的增厚, 正负极结构的改变。 当电池老化以后, 开路电压法和安时积分法的适用范围没有改变, 但是对于人工神经网络法和卡尔曼滤波法影响较大, 因为所建立的电池模型的参数已经随着老化而改变, 尤其是成组应用的电池的不一致性导致的老化轨迹的不同, 使得模型的适用性降低, 如神经网络需要重新训练, 卡尔曼算法依据的模型的参数需要改变。电池老化后的SOC的修正对于完善BMS的管理和延长成组电池的寿命有重要意义。 由于∆Q/∆V曲线反应的是电池内部电化学的特性, 电动汽车通常规定电池容量低于额定容量的80%认为电池寿命终止。此时, 电池内部主要的化学反应取决于反应物的浓度和电池系统内部的结构。图7描述了LiFePO4电池在DOD为100%的工作区间上循环200次后的∆SOC/SOC特性, 其容量衰退到额定容量的95%。 200次循环后, 被测试电池的容量保持能力有所下降, 内部结构也有所变化, 容量的增加集中在了与新电池时比较发现, 第第一个峰对应的SOC值处。 二个峰对应的充入容量明显减少, 这表明电池石墨负极的锂离子嵌入能力下降, 电流接受能力降低, 极化电压增大以及寿命下降[15]。 图5 不同充电倍率下的∆SOC/SOC曲线 Fig. 5 ∆SOC/SOC curves at different charge rates 图5所示的数据点依然是按照电压每隔10 mV选取, SOC通过精确校准过的安时积分得出。可以观察到1/2C 、1/3C 和1/5C充电倍率下的峰值对应的SOC点为50%和85%。结合图3可以看出1 C倍率下电池的欧姆压降和极化电压较大, 同时在恒流充电的过程中, 电池内阻随SOC变化而变化不大, 即UR变化不大, 所以图4和图5中1 C倍率的第2个峰值消失的原因主要是极化电压的变化, 导致相同的电压变化率下很难观察出较高的充入容量值。另外通常的能量型电池充电倍率为1 C以下, 因此主要分析电池在正常充电倍率条件下的特征。 不同放电倍率下的∆SOC/SOC曲线如图6所示。1/3 C 和1/5 C放电倍率下的峰值 可以观察到1/2 C、 图6 不同放电倍率下的ΔSOC/SOC曲线 Fig. 6 ∆SOC/SOC curves at different discharge rates 第8期 磷酸铁锂电池SOC估算方法研究 · 773 · 供依据。 参考文献: [1] 王秉刚. 2010高技术发展报告[R]. 北京: 中国科学院, 2010: 266-272. 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Beijing: Chemical Industry Press, 2009. 作者简介: 时 玮:1984年出生, 分别于2006年和2008年获得北京交通大学学士和硕士学位, 现为北京交通大学博士生, 主要研究方向为汽车电子和测控技术。 E-mail: 06121679@bjtu.edu.cn Shi Wei: born in 1984, received BS and MS from Beijing Jiaotong University in 2006 and 2008, respectively. Now he is PhD candidate of Beijing Jiaotong University. His research in-terests include automotive electronic, measurement and control. 泰克公司为Videotron提供视频内容监视解决方案

加拿大电信运营商采用Sentry以确保其用户具有最佳观看体验

泰克公司宣布, 综合性大型电信公司Videotron已采用泰克Sentry®数字内容监视解决方案, Sentry是泰克公司最近收购的Mixed Signals公司的产品。Videotron的业务包括有线电视、交互媒体的开发以及互联网存取、有线电话和电话等。Videotron采用Sentry®数字内容监视解决方案用于为其客户提供性能优异的观看体验。 Videotron公司在对当前市场上竞争的多种解决方案进行广泛评估后, 最终决定采用泰克公司的Sentry解决方案。Sentry能够完美地监测Videotron公司提供的视频业务质量和数据轮播传送质量, 并且能够在给用户带来影响之前发现和诊断可能损害Sentry采用了革新的技术, 用户收看体验的各种问题。例如先进的深层包插入功能, 它能够通过网络直至各个故障点, 连续深入到所有的视频节目流的IP层和MPEG层中, 检测出所有的视频和音频错误。Videotron公司选择Sentry的另一重要原因是Sentry具有独特的Tru2way™监测功能, 它能够极大地简化经由Tru2way和其它数据轮播向机顶盒传送的数据。 “我们选择泰克公司的Sentry, 用于确保我们的用户从Videotron提供的节目中能够始终得到他们期待的优异图像和声音质量, ” Videotron公司数字视频开发部门高级主管Alain Boissonnault说, “随着Videotron的发展, 我们还将不断地增加更多的HD节目和其它高级业务, 这样出现音视频错误的机率也会随之增多, 有了Sentry, 我们就能够对我们的内容进行全面的监视, 以捕捉和迅速校正所检测出的错误, 使故障降低到最低限度。” 随着Videotron公司测试的完成, 该公司将从今年夏天开始, 首先将Sentry部署到他们在蒙特利尔的主前端上。这样, Videotron公司可以在主前端上利用Sentry监测前端的所有节目, 而后再将节目送往分配网络。采用这种方式, Videotron公司除了可以在前端已经接收到的节目中查验出存在的视频和音频错误, 还能识别出在节目编排、复用、码率整形等其它在分发给用户之前所做的处理中所引入的错误。