阅读说明：本技术 一种考虑老化的锂电池充电方法 (Lithium battery charging method considering aging ) 是由 马乾 孙金磊 刘瑞航 唐传雨 王天如 于 2019-09-01 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种考虑老化的锂电池充电方法,包括电池老化状态识别及充电曲线优化两个部分；通过对ICA曲线识别得到电池老化状态,利用同型号电池全寿命周期模型,得到电池当前老化状态电池参数；然后通过建立电池模型计算充电时间和电池温升；计算充电时间和温度变化量；最后以电池总体充电时间最短和充电温度变化最小为目标对当前老化状态电池的充电曲线进行优化,从而达到在充电时间尽量短的前提下尽量减小电池温升的目的。本发明适用于电动汽车、储能系统以及电动工具等电池单体和成组应用。(The invention discloses a lithium battery charging method considering aging, which comprises two parts of battery aging state identification and charging curve optimization; identifying an ICA curve to obtain a battery aging state, and obtaining a battery parameter of the current aging state of the battery by using a full-life cycle model of the battery with the same model; then calculating the charging time and the temperature rise of the battery by establishing a battery model; calculating the charging time and the temperature variation; and finally, optimizing the charging curve of the battery in the current aging state by taking the shortest total charging time and the smallest charging temperature change of the battery as targets, so as to achieve the purpose of reducing the temperature rise of the battery as much as possible on the premise of shortest charging time. The invention is suitable for battery monomers and group application of electric automobiles, energy storage systems, electric tools and the like.)

一种考虑老化的锂电池充电方法

技术领域

本发明涉及电池老化状态识别和充电曲线优化技术领域，具体涉及一种考虑老化的锂电池充电方法。

背景技术

由于锂电池充放电、日历老化等因素的制约，不可避免地会出现老化情况。对于锂电池来说，电池内部的老化直接导致电池的可充放电容量降低，并且伴随着电池内阻增大。电池容量的降低直接导致电池可提供能量减少；电池内阻的增大则直接导致电池的生热增快，进一步加剧电池老化。极端情况下甚至会因产热过多引发安全问题。因此老化电池的充电过程中会产生更多问题。

为了保证老化电池充电过程中的安全，以及充分提升老化后电池的性能，需要根据电池的老化情况而优化充电电流，以提高电池充电安全性和可靠性。经检索发现，现有文献大多仅在单一老化状态下对电池充电方法进行优化，或者仅对电池老化展开研究，没有将两者结合考虑进行优化。

发明内容

本发明的目的在于提供一种考虑老化的锂电池充电方法，解决电池老化后随着内阻增大而引发的充电温升过快，及充电过程中出现的过温而加速电池老化和引发安全事故等问题。

实现本发明目的的技术方案为：一种考虑老化的锂电池充电方法，包括以下步骤：

步骤1、使用容量增量法对电池进行特性测试试验，获取电池当前老化状态的ICA曲线；

步骤2、利用电池全寿命周期模型，分析电池目前所处老化状态，获得电池内阻、开路电压、最大可充电容量；

步骤3、结合电池充电时间和充电温升公式计算充电时间和温升；

步骤4、利用粒子群与模糊控制算法结合的优化算法，结合充电限制因素，以充电时间短和充电过程中电池温升小为目标对充电曲线进行优化，确定各恒流充电阶段的电流。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：(1)本发明提供了锂电池在使用过程中考虑老化的充电方法，能够保证锂电池在老化后仍能快速安全地充电，该方法根据所识别的老化情况，调整电池参数，且根据温度变化调整充电电流，减少生热从而降低电池温度，简单实用，具有普遍适用性；(2)本发明所提出考虑老化的锂电池充电方法，可以在较快充电速度下保证单体最大温度不超过60℃；减少电池温度过高引起的电池老化，避免充电热失控的风险。

附图说明

图1为容量增量测试法电流电压曲线图。

图2为ICA曲线计算结果图。

图3为辨识得到的等效充电内阻图。

图4为辨识得到的开路电压图。

图5为考虑老化的锂电池充电方法流程图。

图6为优化后充电电流曲线图。

图7为优化后充电效果对比图。

具体实施方式

一种考虑考虑老化的锂电池充电方法，包括以下步骤：

步骤一：使用容量增量(Incremental Capacity Analysis，ICA)法对电池进行特性测试试验，获取电池当前老化状态的ICA曲线；

步骤二：利用电池全寿命周期模型，分析电池目前所处老化状态，获得相应的电池内阻、开路电压、最大可充电容量等特性参数；

步骤三：结合电池充电时间和充电温升公式计算充电时间和温升；

步骤四：利用粒子群与模糊控制算法结合的优化策略，结合充电限制因素，以充电时间短和充电过程中电池温升小为目标对充电曲线进行优化，从而确定各恒流充电阶段的电流。实现对老化电池单体充电方法的优化。

充电限制因素包括最大充电电流、充电截止电压上下限、电池温度。

在进行充电优化前，首先，对待充电电池进行特性测试，获取当前老化状态下的容量增量(ICA)曲线。然后，根据电池全寿命周期老化模型，辨识当前所处的老化状态，并得到电池内阻、开路电压和最大可充电容量等电池特性参数。第三步，建立电池温度估计模型和充电时间模型，计算充电过程中的时间和最大温升。最后，以充电时间短和充电温升小为目标，采用基于粒子群的模糊控制算法对充电电流进行优化。

通过对老化状态下电池参数变化规律的分析，结合电池温度估计模型，通过优化不同SOC区间内的充电电流，实现对不同老化阶段的锂电池充电优化。

进一步地，步骤一可以按照下述步骤获取电池当前老化状态下的ICA曲线，具体为：

步骤1、电池单体首先以0.5C倍率恒定电流放电，至电池下限截止电压；

步骤2、静置2小时；

步骤3、以1/20C倍率恒定电流充电，至电池上限截止电压；

步骤4、根据步骤3中充电容量与充电电压的对应关系，计算容量随电压变化量dQ/dV，得到容量增量与电池电压关系曲线，即为电池当前老化状态的ICA曲线，图2为计算所得的ICA曲线结果图。

进一步地，步骤二可以按照下述步骤获取当前老化状态下电池的特性参数，具体为：

利用步骤一中得到的电池当前老化状态ICA曲线，计算ICA曲线的峰值B、ICA曲线与x轴所围面积A两个参数，结合通过同批次同型号电池建立的全寿命周期老化模型，识别电池当前所处老化状态。所述的全寿命周期老化模型如下：

其中，B为ICA曲线峰值；SOH为所识别到的老化状态；C_rate为电池充放电倍率；G为气体常数，取8.314Jmol^-1K^-1；T_a为环境温度；A为ICA曲线与x轴所围面积。

R＝f₁(SOH)

OCV＝f₂(SOH)

Q＝f₃(SOH)

其中，f₁为根据同型号同批次电池老化试验得到的电池内阻R和老化状态SOH关系；f₂为根据同型号同批次电池老化试验得到的OCV和老化状态SOH关系；f₃为根据同型号同批次电池老化试验得到的Q和老化状态SOH关系；根据辨识结果得到以SOC作为x轴，以电池内阻R、开路电压OCV为y轴的二维图，以及当前老化状态下的最大可充电容量Q。图3为辨识得到的等效充电内阻图。图4为辨识得到的开路电压图。

进一步地，步骤三可以按照下述步骤计算充电时间和充电温升，具体为：

本发明以五阶段恒流充电方法为基础，每段充电至电池上限截止电压。

锂电池端电压方程为

U_t＝OCV+IR

其中U_t为电池端电压，OCV为电池开路电压，I为充电电流，R为步骤2中获得的电池内阻；

每个阶段恒流充电至上限截止电压，推的各阶段充电电流与切换点SOC值如下

SOC_k＝f(I_k)

总充电时间为

其中t₁为第1阶段充电时间，t_k为第k阶段充电时间，Q为最大可充电容量，I_k为第k阶段充电电流，SOC_k为第k阶段充电结束SOC点。

第k阶段温升为

其中m为电池质量，C为电池热容量，T为电池表面温度，E为电池开路电压，h为热传递系数，S为电池表面积，T_a为环境温度；

总温升为

其中T₁为第1阶段充电温升，T_k为第k阶段充电温升。

进一步地，步骤四可以按照下述步骤优化各SOC区间内的充电电流实现老化电池的充电过程优化，具体为：

步骤1、确定模糊控制算法的适应度函数及优化条件

F＝w₁C_ct+w₂C_tm。

目标函数中C_ct为充电过程所需的时间，C_tm为充电过程中电池上升的温度，w₁为充电时间函数的权重系数，w₂为充电温升函数的权重系数；

C_ct＝g₁(I,U,SOC)

C_tm＝g₂(m,I,C,S,T_a)

式中，U表示充电电压；SOC表示电池荷电状态。

所述约束条件，体现在以下四个方面：

1)充电时间与温度平衡：当电池温度低于第一阈值时，采用大于设定阈值的电流充电；在电池温度高于第二阈值时，减小当前充电电流；

2)充电电压与电流约束：各电池充电过程中的电压电流应保持在电池所允许的最大上下限范围内；

3)荷电状态约束：电池充电过程中SOC应保持在设定范围内。

4)电池温度约束：电池充电过程中的自身温度应不高于允许最大温度。

步骤2、将步骤三中计算所得的充电时间和充电温升做为输入量输入模糊控制器，采用三角隶属度函数对输入量进行模糊化；

步骤3、根据Mandani模糊推理法，结合所设定的隶属度规则，以及重心法对模糊控制器输出值进行解模糊，得到适应度函数值。

步骤4、粒子群算法的不断寻优充电电流，直到同时满足下列收敛条件：

(a)|F_max,i-F_max,i-₁|＜m

F_max,i为第i次迭代后适应度函数最大值，m为常量；

(b)第i次迭代后适应度函数值F标准差小于n，n为常量。

步骤5、满足步骤4中的收敛条件后，所得的充电电流即为最优充电电流。

下面以某三元锂电池为例对本发明进行具体说明。

实施例

选用若干个电池单体进行平行试验，首先按照厂家提供的手册进行一次标准循环充放电，恒流-恒压充满后以0.5C(1.3A)倍率恒流放电到下限截止电压2.75V，然后以1/20C(0.13A)倍率恒流充电到上限截止电压4.2V，完成ICA测试，如图1所示，其具体过程如下。

步骤1，电池单体首先以0.5C倍率恒定电流放电，至电池下限截止电压；

步骤2，静置2小时；

步骤3，以1/20C倍率恒定电流充电，至电池上限截止电压；

步骤4，根据充电容量与充电电压的对应关系，计算容量随电压变化量dQ/dV，得到容量增量与电池电压关系曲线，如图2所示。

利用电池当前老化状态ICA曲线，通过同批次同型号电池建立的全寿命周期老化模型，识别老化状态，并分别辨识得到以SOC作为x轴，以电池内阻R、开路电压OCV等特性参数为y轴的二维图，以及当前老化状态下的最大可充电容量Q，辨识结果分别如图3和图4所示。

采用如图5所示的流程对充电方法进行优化。首先根据辨识得到的电池内阻、开路电压和可充电容量等参数，以及考虑约束条件，随机给出充电电流。

通过充电时间和充电温升公式分别计算充电时间和充电温升。并将计算所得结果输入模糊控制器，计算得到适应函数值。

通过判断收敛条件，若满足则当前优化结果为最优充电电流。否则通过粒子群算法迭代更新充电电流，重新计算充电时间和充电温升。

所得到的最优充电曲线如图6所示，优化效果对比如图7所示，在图7中充电初始电池温度为室温25℃，随着充电进行，可以看出所采用的优化充电方法明显降低了电池温升。

同样充入90％标称容量时，传统的恒流恒压充电法需1423秒，而优化后充电方法仅需1205秒，减少了充电时间。