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一种磷酸 铁锂电池 能量状态SOE的估算方法

阅读：31发布：2020-05-13

专利汇可以提供一种磷酸铁锂电池能量状态SOE的估算方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明提供了一种磷酸铁锂电池能量状态(State of Energy,SOE)的估算方法，即根据磷酸铁锂电池内部能量组成形式，建立包含电能和热能的SOE数学估算模型。通过在不同放电倍率下对电池放电过程的外部消耗电能以及电池内部欧姆热能、极化热能和熵产热能进行测算，获取各种放电倍率下最大可用能量，并模拟得到最大理论总能和各种放电倍率下的效率函数关系式，对估算模型中的总能进行实时修正，从而有效提高电池能量状态 SOE的估算精度。本发明引入热能形式完善了电池放电过程中能量消耗的种类，同时以最大理论总能及能量释放效率对估算过程的释放总能进行实时调整，使模型更贴近实际工况，具有物理概念清晰，估算准确度高等优点。，下面是一种磷酸铁锂电池能量状态SOE的估算方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种磷酸铁锂电池能量状态SOE的估算方法，其特征在于，其包括以下步骤：
步骤1、建立磷酸铁锂电池包含电能和热能两种能量损耗形式的SOE数学估算模型，所述电能为电池对外提供的能量总和，热能为电池内部产生的欧姆热能、极化热能和熵产热能的总和；所述SOE数学估算模型为
其中，SOE0为电池初始能量状态，U为电池端电压，I为电流，R为电阻，T为温度，ΔS为电池反应熵变，Emax为电池最大理论总能，η(T,I)为电池能量释放效率；
步骤2、以电池的截止电压a1V，安全温度b1℃作为其放电截止的条件，在不同放电倍率下对电池进行放电，由测算得到的电能和热能计算获取最大可用能量Ex，Ex为在放电倍率为x时测量得到的电池外部电能和内部热能之和；
步骤3、根据不同放电倍率下的最大可用能量Ex拟合得到最大理论总能Emax；
步骤4、通过不同放电倍率下最大可用能量Ex与最大理论总能Emax的比值获得电池能量释放效率的函数关系式：
其中，c1-c6为参量，通过联立多个放电倍率x与其对应的最大可用能量Ex以及最大理论总能Emax之间的关系进行求解；
步骤5、将求解后的参量c1-c6代入式(2)中，并将式(2)获得的关于电池能量释放效率的函数关系式以及步骤3中得到的最大理论总能Emax代入式(1)中，作为修正因子对SOE数学估算模型在积分段t0-t1内电池能量状态进行实时修正：
2.根据权利要求1所述的磷酸铁锂电池能量状态SOE的估算方法，其特征在于，在式(1)中，电阻R＝R0+Rp，其中，R0为欧姆电阻，Rp为极化电阻；在电池不同荷电状态下通过采用若干放电倍率对电池在一定脉冲电流下进行脉冲放电，脉冲放电时刻，电池电压会有一个急速下降和缓慢下降的阶段，其中，急速下降阶段的电压变化值与该脉冲电流的比值为欧姆电阻R0的值，缓慢下降阶段的电压变化值与该脉冲电流的比值为极化电阻Rp的值。
3.根据权利要求1或2所述的磷酸铁锂电池能量状态SOE的估算方法，其特征在于，所述公式(1)中，电池反应熵变其中，n为电池交换电子数，为常数1，F为法拉第常数，数据通过将不同荷电状态的电池静置放置在依次从0℃—60℃变化温度通过电压的变化梯度下求得。

说明书全文

一种磷酸 铁锂电池 能量状态SOE的估算方法

技术领域

[0001] 本发明属于磷酸铁锂电池技术领域，特别涉及一种磷酸铁锂电池能量状态SOE(State Of Energy)的估算方法。

背景技术

[0002] 雾霾现象的发生，特别是PM2.5粒子引发的健康问题与新能源应用中所固有的“间歇性、随机性”等特性问题进一步推动了电池储能系统取代化石能源在汽车上的应用，随着储能设备的大规模应用，单一电池荷电状态参数不能满足现实要求，大量有关于电池能量状态估算的研究兴起。

[0003] 电池剩余能量的估计一般是通过两种方式，即电池容量状态SOC(State of Charge，即荷电状态，也叫剩余电量)间接表示和通过电池的SOC模型与相对应的电压模型相互耦合得到剩余能量，由于锂离子电池的大规模应用，储电设备必须配备更为复杂且精准的电池管理系统，单纯依靠SOC并不能线性表征电池剩余能量，而现实运行工况的多样性、两模型耦合的复杂度以及SOC所表征的电池能量非线性均限制了耦合能量表征方式的进一步发展。

[0004] 本发明首先通过研究电池充放电过程中的能量转换关系，引入热能完善能量消耗形式，同时提出电池最大允许能量和能量释放效率概念，建立该估算方法的数学模型，更有利于直接表征电池不同运行工况下的剩余能量，有效预测电池剩余运行时间。

发明内容

[0005] 本发明的目的在于提供一种磷酸铁锂电池能量状态SOE的估算方法，以解决当前电池能量状态SOE估算不精确的问题。

[0006] 为了实现上述目的，本发明通过下列技术方案来实现:

[0007] 一种磷酸铁锂电池能量状态SOE的估算方法，其包括以下步骤：

[0008] 步骤1、建立磷酸铁锂电池包含电能和热能两种能量损耗形式的SOE数学估算模型，所述电能为电池对外提供的能量总和，热能为电池内部产生的欧姆热能、极化热能和熵产热能的总和；所述SOE数学估算模型为

[0009]

[0010] 其中，SOE0为电池初始能量状态，U为电池端电压，I为电流，R为电阻，T为温度，ΔS为电池反应熵变，Emax为电池最大理论总能，η(T,I)为电池能量释放效率；

[0011] 步骤2、以电池的截止电压a1V，安全温度b1℃作为其放电截止的条件，在不同放电倍率下对电池进行放电，由测算得到的电能和热能计算获取最大可用能量Ex，Ex为在放电倍率为x时测量得到的电池外部电能和内部热能之和；

[0012] 步骤3、根据不同放电倍率下的最大可用能量Ex拟合得到最大理论总能Emax；

[0013] 步骤4、通过不同放电倍率下最大可用能量Ex与最大理论总能Emax的比值获得电池能量释放效率的函数关系式：

[0014]

[0015] 其中，c1-c6为参量，通过联立多个放电倍率x与其对应的最大可用能量Ex以及最大理论总能Emax之间的关系进行求解；

[0016] 步骤5、将求解后的参量c1-c6代入式(2)中，并将式(2)获得的关于电池能量释放效率的函数关系式以及步骤3中得到的最大理论总能Emax代入式(1)中，作为修正因子对SOE数学估算模型在积分段t0-t1内电池能量状态进行实时修正：

[0017]

[0018] 在式(1)中，电阻R＝R0+Rp，其中，R0为欧姆电阻，Rp为极化电阻；在电池不同荷电状态下通过采用若干放电倍率对电池在一定脉冲电流下进行脉冲放电，脉冲放电时刻，电池电压会有一个急速下降和缓慢下降的阶段，其中，急速下降阶段的电压变化值与该脉冲电流的比值为欧姆电阻R0的值，缓慢下降阶段的电压变化值与该脉冲电流的比值为极化电阻Rp的值。

[0019] 所述公式(1)中，电池反应熵变其中，n为电池交换电子数，为常数1，F为法拉第常数，数据通过将不同荷电状态的电池静置放置在依次从0℃—60℃变化温度通过电压的变化梯度下求得。

[0020] 在上述的一种磷酸铁锂电池能量状态SOE的估算方法中，所述的数学模型中对最大理论总能Emax的确定，以磷酸铁锂电池的截止电压a1V，安全温度b1℃作为电池放电截止的条件，选取若干放电倍率电流对磷酸铁锂电池进行放电直至截止条件，计算出该过程消耗的电能与热能，电能与热能之和即为最大可用能量，拟合若干放电倍率下总能得到一条横坐标为放电倍率，纵坐标为最大可用能量的曲线，该曲线的最大值可认为是电池的最大理论总能Emax。

[0021] 在上述的一种磷酸铁锂电池能量状态SOE的估算方法中，所述的数学模型中对能量释放效率的确定，电池最大理论总能是一定的，但在不同放电倍率下电池所能放出的最大可用能量是不相同的，这其中就存在能量释放效率问题，此时计算若干放电倍率下电池释放的最大可用能量与最大理论总能Emax的比值，将得到的比值拟合，得到一条横坐标为放电倍率，纵坐标为能量释放效率曲线，该曲线即为能量释放效率的函数关系式。

[0022] 本发明与现有模型相比，具有如下优点：添加了电池放电过程中的热量形式，完善了能量损耗类型，同时提出了最大理论总能Emax及能量释放效率两个概念，并加入到SOE数学模型中去，提高了现有数学模型的估算精度。附图说明

[0023] 图1是本磷酸铁锂电池能量状态SOE的估算方法结构图；

[0024] 图2是本磷酸铁锂电池热能随放电倍率变化的关系图；

[0025] 图3是本磷酸铁锂电池电能随放电倍率变化的关系图；

[0026] 图4是本磷酸铁锂电池总能随放电倍率变化的关系图。

具体实施方式

[0027] 下面结合附图和具体实施方式对本发明的内容做进一步详细说明。

[0028] 如图1所示，本磷酸铁锂电池能量状态SOE的估算方法，包括以下步骤：

[0029] (1)建立包含电能和热能两种能量损耗形式的SOE数学估算模型，电能为电池对外提供的能量总和，热能为电池内部产生的欧姆热能、极化热能和熵产热能的总和；

[0030] (2)以磷酸铁锂电池的截止电压a1V，安全温度b1℃作为电池放电截止的条件，在不同倍率下对电池进行放电，由测算得到的电能和热能得到各个放电倍率下的最大可用能量；

[0031] (3)模拟得到电池最大理论总能和各放电倍率下的效率函数关系式，作为修正因子对估算过程每个积分段内的总能参数进行实时修正，从而提高SOE估算的准确度。

[0032] 首先，选取了一款额定电压、容量为3.65V、20Ah的磷酸铁锂电池作为实验对象，其放电截止电压为2V，工作温度为-20℃—60℃，允许最大放电电流为3C。通过以上参数可知，其放电截止条件为截止电压到达2V或达到温度上限60℃。

[0033] 然后，选取0.1C—3C中10个不同的放电倍率针对满电状态下的电池进行放电，直至达到截止条件。分别计算10个放电倍率下电池的热能与电能消耗。热能和电能随放电倍率变化的数据如图2、3所示。

[0034] 其次，将上述不同放电倍率下电能与热能相加，即得到不同倍率放电到截止条件的最大可用能量，将最大可用能量拟合，得到当倍率为2.6C时其能量最高点为321562J，如图4所示，则321562J为该电池的最大理论总能Emax。

[0035] 最后，计算上述10个不同放电倍率下释放的最大可用能量与最大理论总能321562J相比，得到10个对应的数值，再将其进行拟合，得到一条随放电倍率变化的能量释放效率曲线，且通过拟合，得到曲线关系式为：

[0036] η＝-0.0465x5+0.3145x4-0.7591x3+0.8012x2-0.2693x+0.7815 (4)[0037] 其中，η为电池能量释放效率，x为电池放电倍率。

[0038] 需要说明的是：能量释放效率曲线关系式中参量c1-c6可以采用上述拟合曲线方式获得，也可以通过联立六个以上的方程(即取6个不同的放电倍率，其能量释放效率则可以确定)。最终将拟合或求解得到的电池能量释放效率曲线关系式(4)代入SOE数学估算模型中进行修正。

[0039] 上述实施例只是为了说明本发明的技术构思及特点，其目的是在于让本领域内的普通技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡是根据本发明内容的实质所做出的等效的变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

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一种磷酸铁锂电池能量状态SOE的估算方法

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