一種鋰離子電池容量衰退評估的幾何方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種鋰離子電池容量衰退評估的幾何方法，實(shí)現(xiàn)步驟為：步驟一、提取不同工況條件下的幾何特征量；所述幾何特征量為4個，即恒壓充電過程充電持續(xù)時間的長度；恒壓充電階段電流特性曲線的最大曲率半徑；恒壓充電電流特性曲線下的面積；放電電壓特性曲線初期的最大斜率；步驟二、基于拉普拉斯特征映射方法的內(nèi)稟流形建立，把步驟一中提取的4個幾何特征作為拉普拉斯特征映射方法的輸入，構(gòu)造嵌入在高維空間的低維流形即內(nèi)稟流形；步驟三、采用流形上的測地線作為幾何度量評估電池容量。本發(fā)明能夠有效地確定電池本質(zhì)退化或健康狀態(tài)，且不需要研究復(fù)雜的電化學(xué)機(jī)制，也無需建立復(fù)雜的電化學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)簡單。
【專利說明】一種鋰離子電池容量衰退評估的幾何方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種鋰離子蓄電池容量衰退估算方法，屬于蓄電池健康管理【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]由于鋰離子電池具有高能量密度、重量輕的優(yōu)點(diǎn)，很多研究者為了提高鋰離子電池的性能對鋰離子電池展開了大量的研究工作?？紤]到容量損失率很大程度上取決于工作條件和隨時間產(chǎn)生的永久性容量損失，對電池可用容量進(jìn)行精確的評估，將更可靠、更有效地管理電池能量。
[0003]在過去的幾十年里，隨著軟件能力和現(xiàn)代試驗(yàn)技術(shù)的發(fā)展，電池建模和仿真技術(shù)已經(jīng)取得了顯著的成就。在鋰離子電池容量評估方面也做了ー些嘗試。文獻(xiàn)Zhang X，Ross PN, Jr, Kostecki R，Kong F，Sloop S，Kerr B，Striebel K，Cairns EJ, McLarnonF.Diagnostic characterization oi hign-power 丄ithium-1on batteries for usein hybrid electric vehicles.J Electrochem Soc2001;148:A463-70.重點(diǎn)研究描述了電池陽極、陰極、電解液和集電器的電化學(xué)、物理特性；文獻(xiàn)Fuller TF? Doyle M，Newman J.Simulation and Optimization of the Dual Lithium 1n Insertion Cell.JElectrochem Socl994; 141 (I): 1-10.應(yīng)用了 “第一性原理”電化學(xué)模型估計(jì)鋰離子聚合物電池容量；又獻(xiàn) Spotnitz R.Simulation of capacity fade in lithium-1on batteries.J Power Sources2003; 113(1):72-80.在FULLER模型的基礎(chǔ)上融合了 SEI增長并且研究了容量退化中阻抗的變化情況；由于熱老化是在電池存儲、備用或運(yùn)行階段中影響電池日歷壽命的最大因素之一，文獻(xiàn) Liaw BY, Jungst RG，Nagasubramanian G, Case H L，Doughty DH.Modeling capacity fade in lithium-1on cells.J Power Sources2005;140:157 - 61中，應(yīng)用ー種等效電路模型去仿真電池性能，特別是對受熱老化影響產(chǎn)生的容量退化現(xiàn)象；文獻(xiàn) Einhorn M，Conte FV,Kral C，F(xiàn)leig J.A Method for Online Capacity Estimationof Lithium 1n Battery Cells using the State of Charge and the TransferredCharge, IEEE ICSET2010，Kandy, Sri Lanka, December6_9，2010.中提出把兩個精確的荷電狀態(tài)(SOC)值看做是開路電壓(OCV)的函數(shù)，應(yīng)用這兩個值之間的累積電量可實(shí)現(xiàn)電池容量估計(jì)；文獻(xiàn) Chan CC, Lo EWC, Weixiang S.The available capacity computationmodel based on artificial neural network ior lead - acid batteries in electricvehicles.J Power Sources2000; 87 (I):201 -4.應(yīng)用單輸入單輸出的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了鉛酸蓄電池放電電流和容量之間的關(guān)系。他們假設(shè)電池的老化和退化不會明顯影響容量估計(jì)。然而，這個假設(shè)對于鋰離子電池并不適用。一種基于參數(shù)模型的擴(kuò)展卡爾曼濾波方法[麥見 Plett GL.Extended Kalman filtering ior battery management systems oiLiPB-based HEV battery packs.J Power Sources2004; 134:277 - 92]被應(yīng)用于容量估計(jì)；在又獻(xiàn) Hoenig S，Singh H，Palanisamy TG.Method and Apparatus for Predicting theAvailable Energy of a
Battery,Patent US20020193953A1，2001.中，建立了一個多變量的線性模型來表示容量和多輸入之間的關(guān)系，包括內(nèi)部直流阻杭，OCV和溫度。
[0004]到目前為止，大多數(shù)前面提到的模型為精確預(yù)測容量做出了很大的貢獻(xiàn)。但是，為了將電池容量評估應(yīng)用于工程實(shí)際，尚存在一些問題有待解決:
[0005](I)電池動態(tài)行的描述依賴于精確的模型，而這些模型已被證實(shí)很難獲得[參見 Tang XD, Mao XF, Lin J, Koch B.Capacity Estimation for L1-1on Batteries,201IAmerican Control Conference on 0’Farrell Street, San Francisco, CA, USA,June29-July01,2011.14]；
[0006](2)需要電池的電化學(xué)參數(shù)和屬性；
[0007](3)依賴精確的SOC值，而SOC獲取本身即是ー個重大困難的研究領(lǐng)域；
[0008](4)需要大量OCV值,進(jìn)而需要相當(dāng)長的靜置時間；
[0009](5)不適用于電池的不同エ況條件。
[0010]所有這些問題可歸納為三個主要方面:(I)復(fù)雜的電化學(xué)機(jī)制和相應(yīng)的模型；(2)可用數(shù)據(jù)貧乏，即，對很多算法來說數(shù)據(jù)很重要，但在實(shí)際工程中，這些數(shù)據(jù)卻很難獲得；
(3)不同的エ況條件，即，各種因素影響電池容量估計(jì)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0011]本發(fā)明目的在于:克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種鋰離子電池容量衰退評估的幾何方法，能夠有效地確定電池本質(zhì)退化或健康狀態(tài)，且不需要研究復(fù)雜的電化學(xué)機(jī)制，也無需建立模型，實(shí)現(xiàn)簡単。
[0012]本發(fā)明技術(shù)解決方案:一種鋰離子電池容量衰退評估的幾何方法，首先應(yīng)用4個對エ況條件免疫，但對電池退化敏感的幾何特征，以適應(yīng)數(shù)據(jù)缺乏和エ況復(fù)雜的情況；其次，應(yīng)用拉普拉斯特征映射方法建立內(nèi)稟流形；最后，應(yīng)用流形上的測地距離來評估鋰離子電池剩余可用最大容量，具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:
[0013]步驟一、提取參考蓄電池樣本與被評估蓄電池在不同エ況條件下的幾何特征量。
[0014]為了精確地估計(jì)鋰離子電池容量，首先要確定可以表征鋰離子電池實(shí)際性能或退化情況的特征和參數(shù)。考慮到上述不同エ況條件，這些特征必須能夠適用于變化的エ況條件。本發(fā)明從充電過程的電流曲線和放電過程的電壓曲線中提取了四個幾何特征用于鋰離子電池剩余容量估計(jì)。所述幾何特征量為4個，即恒壓充電過程充電持續(xù)時間的長度；恒壓充電階段電流特性曲線的最大曲率半徑；恒壓充電電流特性曲線下的面積；放電電壓特性曲線初期的最大斜率。所述不同エ況條件指:蓄電池不同環(huán)境溫度、不同放電倍率、不同放電終止電壓。
[0015]步驟ニ、基于拉普拉斯特征映射方法的內(nèi)稟流形建立。
[0016]利用從充放電循環(huán)的電流/電壓特性曲線簇中，提取的4個幾何特征，通過拉普拉斯特征映射方法，構(gòu)造嵌入在高維空間的低維流形。如此，最初4個幾何特征中所包含的電池信息可以很好地在低維流形(內(nèi)稟流形)中描述。
[0017]步驟三、采用流形上的測地線實(shí)現(xiàn)電池容量的幾何度量與估算。
[0018]在數(shù)學(xué)里，尤其是在微分幾何領(lǐng)域，測地線是“彎曲空間”中“直線”概念的一般化描述?；谟衫绽固卣饔成浞椒ǐ@得的內(nèi)稟流形，利用該流形上的測地線評估蓄電池容量，此度量方式即為電池容量的ー個幾何度量。其中，內(nèi)稟流形空間上第一個點(diǎn)到每ー個其它點(diǎn)之間的側(cè)地距離通過圖論進(jìn)行近似計(jì)算。
[0019]本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于:
[0020]( I)對容量退化特性敏感,能夠有效地確定電池本質(zhì)退化或健康狀態(tài)；
[0021](2)完全基于幾何特性的容量評估方法；
[0022](3)在流形空間上凸顯和識別電池的容量退化規(guī)律；
[0023](4)具有對不同エ況條件下，電池使用容量評估的適應(yīng)性；
[0024](5)計(jì)算時間資源消耗??；
[0025](6)對電池?cái)?shù)據(jù)條件要求較小。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0026]圖1是本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)流程圖；
[0027]圖2是充電電流曲線中恒壓充電過程曲線的幾何特征提取圖；
[0028]圖3是放電電壓曲線及放電初期電壓壓降斜率圖；
[0029]圖4是原始充電電流曲線簇與放電電壓曲線簇圖；其中:a是電池壽命周期內(nèi)充電特性曲線簇圖，b是電池壽命周期內(nèi)放電電壓特性曲線簇圖；
[0030]圖5是本發(fā)明經(jīng)歸ー化的4個幾何特征序列值及其演化趨勢圖；其中:a是幾何特征I演變過程圖，b是幾何特征2演變過程圖，c是幾何特征3演變過程圖，d是幾何特征4演變過程圖；
[0031]圖6是基于拉普拉斯特征映射得到的內(nèi)稟流形上電池容量衰退軌跡圖；
[0032]圖7是電池測量容量與評估容量對比圖；其中:a是B0005號圖，b是B0007號圖，c是B0029號圖，d是B0054號圖。
【具體實(shí)施方式】
[0033]下面將結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)ー步的詳細(xì)說明。
[0034]本發(fā)明是一種鋰離子電池容量衰退評估的幾何方法，圖1給出了該方法的主要流程，具體實(shí)施步驟如下:
[0035]步驟一、提取參考蓄電池樣本與被評估蓄電池在不同エ況條件下的幾何特征量。
[0036]及其工作為了精確地估計(jì)鋰離子電池容量，首先要確定可以表征鋰離子電池實(shí)際性能或退化情況的特征和參數(shù)。考慮到上述不同エ況條件，這些特征必須能夠適用于變化的エ況條件。本發(fā)明從充電過程的電流曲線和放電過程的電壓曲線中提取四個幾何特征用于鋰離子電池容量估計(jì)。圖2描述了第10、60、110和160周期的充電電流曲線。從此類充電過程電流特性曲線中，提取三個幾何特征。充電過程可以明顯地分為兩個階段，恒流充電階段和恒壓充電階段。對于ー個應(yīng)用，充電過程條件是相似的或者相同的。由此，對于在不同エ況條件下，經(jīng)歷了 N次充放電循環(huán)的被評估蓄電池BI及全壽參考蓄電池樣本B0，由于參考蓄電池樣本BO與被評估蓄電池在后續(xù)步驟三處，處理過程略有不同外，其它都相同，這里以BI為例進(jìn)行說明，各幾何特征描述如下:
[0037](I)幾何特征1:恒壓充電過程充電持續(xù)時間的長度
[0038]對于同一個應(yīng)用，由于正常使用而引起的兩個充電過程的差異，體現(xiàn)在恒流階段的長度如圖2所示，這充分地反映了電池上次放電過程狀態(tài)。然而，這兩個恒壓階段的長度變化，如圖2所示，則很大程度上是由于電池性能退化造成的。圖5中a顯示了蓄電池BI充放電循環(huán)壽命周期中特征I的值及其演化過程。由此，在幾何特征提取階段，需依次提取蓄電池所經(jīng)歷的不同エ況條件下，蓄電池恒壓充電過程充電持續(xù)時間的長度，并構(gòu)成特征序列 Fl (fll，fl2，......，flN)；
[0039](2)幾何特征2:恒壓充電過程，電流特性曲線的最大曲率半徑
[0040]圖2中，恒壓階段的電流特性曲線彼此之間是相似的。但每條曲線的最大曲率半徑存在著細(xì)微差別，此也即為電池性能退化的重要反映。圖5中b顯示了蓄電池充放電循環(huán)壽命周期中特征2的值及其演化過程。由此，在幾何特征提取階段，需依次提取蓄電池所經(jīng)
歷的不同エ況條件下，電流特性曲線的最大曲率半徑，并構(gòu)成特征序列F2 Cf21,f22,......，
f2N)；
[0041](3)幾何特征3:恒壓充電過程，恒壓充電電流特性曲線下的面積
[0042]類似于特征I和2，恒壓充電電流特性曲線下的面積表征了隨時間推移，電池性能退化情況。圖5中c表示了蓄電池充放電循環(huán)壽命周期中特征3的值及其演化過程。由此，在幾何特征提取階段，需依次提取蓄電池所經(jīng)歷的不同エ況條件下，恒壓充電電流特性曲線下的面積，并構(gòu)成特征序列F3 (f31, fl2,......，f3N)；
[0043](4)幾何特征4:放電電壓特性曲線初期的最大斜率
[0044]不同于特征1、2、3，特征4是從不同周期的放電電壓特性曲線中提取，而不是從充電曲線。圖3，描述了蓄電池第10、60、110、160充放電周期的放電曲線，其特征4也描繪了退化過程的性能，如圖5中d所示。由此，在幾何特征提取階段，需依次提取蓄電池所經(jīng)歷的
不同エ況條件下，放電電壓特性曲線初期的最大斜率，并構(gòu)成特征序列F4 (f41，f42，......，
f4N)；
[0045]所有這4個特征被用于估計(jì)真實(shí)的鋰離子蓄電池剩余最大可用容量。
[0046]步驟ニ、基于拉普拉斯特征映射方法的內(nèi)稟流形建立。
[0047]對步驟一中提取的4個幾何特征序列F1、F2、F3、F4進(jìn)行線性歸ー化處理，并把歸一化處理后的4個幾何特征序列NF1、NF2、NF3、NF4作為拉普拉斯特征映射方法的輸入，配置嵌入目標(biāo)維數(shù)、近鄰點(diǎn)K、sigma和alpha參數(shù)，進(jìn)而構(gòu)造嵌入在高維空間的低維流形即內(nèi)稟流形，實(shí)現(xiàn)高維幾何特征點(diǎn)向低維內(nèi)稟流形的映射，得到低維內(nèi)稟流形空間上的數(shù)據(jù)點(diǎn)，使得最初4個幾何特征中所包含的電池容量與健康信息可以很好地在低維流形中被表達(dá)；
[0048]步驟三、采用流形上的測地線實(shí)現(xiàn)電池容量的幾何度量與估算。
[0049]本發(fā)明中，當(dāng)?shù)玫降途S內(nèi)稟流形上的低維數(shù)據(jù)點(diǎn)后，由于這些點(diǎn)都是內(nèi)稟流形上可以表征電池容量衰退的數(shù)據(jù)，因而，計(jì)算這些低維內(nèi)稟流形上的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的測地距離，進(jìn)而用于電池容量評估中，作為電池容量幾何度量。用圖論計(jì)算內(nèi)稟流形上，第一個數(shù)據(jù)點(diǎn)(即對應(yīng)于第一次充放電循環(huán)結(jié)束時，蓄電池的容量狀態(tài))到待評估數(shù)據(jù)點(diǎn)(對應(yīng)于評估目標(biāo)循環(huán)充放電結(jié)束時的蓄電池容量狀態(tài))間的測地距離，及參考樣本蓄電池BO的相關(guān)側(cè)地距離，容量估計(jì)的表達(dá)式為:
[0050]
【權(quán)利要求】
1.一種鋰離子電池容量衰退評估的幾何方法，其特征在于實(shí)現(xiàn)步驟如下: 步驟一、提取參考蓄電池樣本與被評估蓄電池在不同エ況條件下的幾何特征量所述幾何特征量為4個，即恒壓充電過程充電持續(xù)時間的長度；恒壓充電階段電流特性曲線的最大曲率半徑；恒壓充電電流特性曲線下的面積；放電電壓特性曲線初期的最大斜率；所述不同エ況條件指:蓄電池不同環(huán)境溫度、不同放電倍率、不同放電終止電壓； 步驟ニ、基于拉普拉斯特征映射方法的內(nèi)稟流形建立 對步驟一中提取的4個幾何特征進(jìn)行線性歸一化處理，并把歸一化處理后的4個幾何特征作為拉普拉斯特征映射方法的輸入，構(gòu)造嵌入在高維空間的低維流形即內(nèi)稟流形，實(shí)現(xiàn)高維幾何特征點(diǎn)向低維內(nèi)稟流形的映射，得到低維內(nèi)稟流形空間上的數(shù)據(jù)點(diǎn)，使得最初4個幾何特征中所包含的電池容量與健康信息能夠很好地在低維流形中被表達(dá)； 步驟三、采用流形 上的測地線實(shí)現(xiàn)電池容量的幾何度量與估算低維內(nèi)稟流形上的低維數(shù)據(jù)點(diǎn)是能夠表征電池容量衰退數(shù)據(jù)，計(jì)算這些低維內(nèi)稟流形上的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的測地距離，作為電池容量幾何度量；其中，從第一個點(diǎn)到每ー個其它點(diǎn)之間的側(cè)地距離用圖論進(jìn)行近似計(jì)算，且電池容量評估的表達(dá)式為:
【文檔編號】G01R31/36GK103439666SQ201310392255
【公開日】2013年12月11日 申請日期:2013年9月2日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月2日
【發(fā)明者】呂琛, 陶來發(fā), 李鐵穎, 程玉杰, 甘祖旺 申請人:北京航空航天大學(xué)