移動充電系統的鋰電池SOC的估算及檢測設計

左紅明 張彥會 陸文祺 伍星星

摘? ? 要：為了能夠實時在線檢測移動充電系統的鋰電池SOC，防止移動充電系統過度充放電，結合移動充電系統實際工作情況，提出在移動充電系統充放電兩種狀態下采用新的一種簡單、易實現的分階段算法分別對鋰電池進行SOC估算.文中搭建一種新型改進二階RC等效電路模型，利用最小二乘法理論進行鋰電池參數辨識，考慮溫度、充電電流和電池壽命SOH等因素對SOC估算的影響，對算法進行參數修正，并設計一種基于Android平臺電池荷電狀態檢測系統，以容量2 750 mAh的比克三元鋰電池為對象，進行HPPC實驗，將實驗值與仿真數據進行對比驗證.結果表明：分階段修正算法能較好地估算鋰電池SOC，同時該檢測系統能實時在線對鋰電池進行SOC估算，驗證了新修正SOC估算算法的可行性和檢測系統的正確性，對實際工程應用具有一定的參考價值.

關鍵詞：移動充電系統;三元鋰電池;SOC估算;二階RC等效電路

中圖分類號：TM912? ? ? ?DOI ：10.16375/j.cnki.cn45‐1395/t.2019.01.011

0? ? 引言

鋰電池具有高比容量、循環壽命長、充電效率高、安全性能好等優點，常作為電動汽車移動充電系統的供電源.移動充電系統在使用中鋰電池經常高頻率放電，不同的車型，鋰電池放電電流不同，因此鋰電池的電荷狀態（State of charge，SOC）在很大程度上影響移動充電系統的安全使用.只有實時準確檢測鋰電池的SOC才能實現移動充電系統的有效管理，確保移動充電系統安全穩定的工作.

目前，大多數車載鋰電池采用安時計量法、開路電壓法、負載電壓法、內阻法、卡爾曼濾波法和神經網絡算法等其中一種或者融合算法進行SOC估算[1-4].這些算法雖然能夠完成估算，但都有著各自難以避免的缺點.開路電壓法雖然可以很好的計算出初始SOC，但在實際過程中，鋰電池很難做到長時間靜置;安時積分法很容易受到SOC初始值的影響，隨著長時間的測量，會不斷增大誤差，需要不斷的修正;內阻法容易受到電池數量、種類和一致性的影響;負載電壓法要求放電電流基本保持固定不變，因此電流發生巨大變化的放電狀態不適合用負載電壓法進行SOC估算;運用卡爾曼濾波算法進行鋰電池SOC估算，前提是要建立精確的電池模型，通過大量復雜計算，可以得出SOC估算值和估算誤差值，結果較精確，但是過程比較復雜;神經網絡法通常需要參考大量的數據進行訓練，受訓練方法和數據的影響很大[5-6].

上述常規鋰電池SOC估算方法并不太適用于情況復雜多變的移動充電系統的鋰電池SOC估算.結合移動充電系統實際工作狀況，提出在鋰電池充放電兩種狀態下，采用一種新的分階段修正算法分別對鋰電池進行SOC估算.為了減少溫度對三元鋰電池內阻的影響，提高鋰電池核電荷狀態精度，搭建一種新型改進二階RC等效電路模型，通過利用最小二乘法基本理論來辨識電池各項參數，計算出開路電壓，修正初始SOC值，同時引入溫度、充電電流和電池壽命（SOH）等修正因子減少SOC估算誤差.在常溫下，選擇容量2 750 mAh的比克三元鋰電池為對象進行混合動力脈沖能力特性（Hybrid Pulse Power Characterization，HPPC）實驗，通過分析充放電兩種狀態SOC變化曲線和誤差曲線，驗證新分段算法的準確性與檢測系統的可行性.

1? ? ?構建等效電路模型

1.1? ? 改進Thevenin模型推導

目前常用的鋰電池4種等效電路模型分別是：Rint內阻模型、Thevenin模型、PNGV模型和二階RC模型[7].本文在原有Thevenin模型基礎上增加一對RC電路來描述電池濃差反應;增加一個熱敏電阻用來體現三元鋰電池本身內阻隨溫度變化而變化的情況（如圖1所示）.

圖1中，UOC——鋰電池開路電壓;I——鋰電池工作電流; R0——電池內阻;Rth——溫度影響因子;R1——電池極化內阻;C1——電池極化電容;R2——電池濃差內阻;C2——電池濃差電容;U——電池端電壓.

1.2? ? 模型參數估計

實驗選擇單節2 750 mAh三元鋰電池作為實驗對象，在25 ℃室溫條件下進行HPPC實驗：1）恒流0.5 C，限制電壓4.2 V，將電池充滿電;2）靜置60 min;3）用0.5 C電流放掉10%DOD電量;4）靜置60 min;5）重復以上4個步驟，在電池90%DOD進行實驗;6）靜置60 min.

通過上述充放電實驗，得到的三元鋰電池SOC與開路電壓OCV的關系曲線如圖2所示.

根據HPPC實驗，鋰電池在SOC=90%時，先靜置30 min，對電池進行恒流0.5 C充電10 s，然后恒流0.5 C放電，靜置30 s，每隔10%DOD測試一次.得到如圖 3所示鋰電池模型放電規律.

根據最小二乘法基本原理令殘差向量的平方和最小，用于對實際的最優化仿真的基本理論，故：[θ=φT? φ1φTγ] ，因此可以通過實驗測量值，求出R1、C1、R2、C2，進而求出開路電壓值.

2? ? ?移動充電系統鋰電池分階段SOC估算

當鋰電池長時間完全靜置后，鋰電池性能完全穩定，在開路電壓法中可認為電池開路電壓（OCV）與電池電動勢（EMF）相等，開路電壓與SOC有相對應函數關系，通過測試開路電壓來估算SOC[8]，故常用開路電壓法測出初始SOC，即：

結合移動充電系統實際情況，鋰電池在充電狀態下電池參數較穩定，故采用開路電壓-安時積分法對鋰電池進行SOC估算，SOC初始值可由公式（15）求出.由于溫度和電池壽命SOH等因素會影響SOC估算精度，故引入修正因子對原算法進行修正，修正后的新算法表達式如式（16）：

1）溫度影響系數Kt

當環境溫度與電池本身溫度升高后，會造成鋰電池容量升高，同時會加快鋰電池內部電化學反應，造成鋰電池容量降低及測量誤差.故引入溫度影響系數，減少溫度對電池容量的影響，其溫度補償公式為[9]：

2）老化系數[kμ]

SOH通常定義為當前電池可用容量與新鋰電池額定容量的比值.文中考慮到電池的SOH，引入老化系數[kμ]，鋰電池老化系數與放電次數有關，其老化系數與放電次數的關系[10]：

移動充電系統在進行放電工作時，會高頻率啟動，導致鋰電池無法充分靜置，因此用開路電壓法得出的SOC初始值會存在誤差.為了修正SOC初始值誤差，通過搭建改進二階RC等效電路模型，利用最小二乘法基本理論得出鋰電池各項參數，計算出開路電壓，然后根據開路電壓與SOC的函數關系求出初始SOC，記為SOC1，并把此值設為SOC初始值.另外，此階段也受到電池溫度、放電電流和SOH等因素的影響，結合式（16）對原安時積分法進行修正，故移動充電系統放電狀態下，鋰電池SOC估算表達式如式（19）：

3）充放電效率[η]

根據Peukert方程，鋰電池可用電量與電池放電電流關系公式為：

移動充電系統鋰電池SOC分階段估算流程如圖4和圖5所示.

3? ? 移動充電系統檢測荷電狀態系統平臺搭建

3.1? ?系統硬件總體設計

檢測系統硬件平臺是基于廣州友善之臂公司提供的Cortex-A9 Tiny4412開發版.該開發板以Samsung ARM Cortex-A9四核Exynas4412QUAD-core處理器為核心芯片.通過電流檢測模塊、電壓檢測模塊和溫度檢測模塊等分別將鋰電池組的電流、電壓和溫度等數據信息通過芯片ADC轉化并傳輸給系統，其硬件結構框圖如圖6所示.

3.2? ?系統軟件設計

3.2.1? 人機界面軟件開發流程與窗口程序設計

鋰電池荷電狀態檢測系統采用Android操作系統，Android應用包括4大組件：活動（Activity）、服務（Service）、內容提供者（Content Provider）和廣播接收者（Broadcast Receiver）.當檢測系統開始啟動后，操作人員可通過應用程序的UI主界面選擇“執行”的操作.鋰電池荷電狀態檢測系統人機交互界面開發流程如圖7所示.

該系統軟件采用Android Studio作為開發工具.Android Studio是一種Android 集成開發工具，基于 IntelliJ IDEA，類似 Eclipse ADT，提供了集成的 Android開發工具用于開發和調試.首先，在軟件創建一個工程并創建一個主類SOC Activity，在Layout文件夾中建立SOCActivity.xml作為主界面的配置文件;然后，再完成各部分界面布局，將其保存在工程中，在程序中調用自己新建的對話框類來實現多窗口.

3.2.2? ?電池數據采集設計

通過電壓檢測電路和電流檢測電路采集到的電壓信號和電流信號，經過Samsung ARM Cortex-A9 內部ADC功能轉換成數字信號，再換算成實際的電壓值和電流值.溫度信息直接通過數字溫度傳感器采集獲得.

基于鋰電池充放電兩種狀態下采用新的分段SOC修正算法，分別編寫主程序及電壓檢測子程序、電流檢測子程序、溫度檢測子程序、SOC估算子程序、異常報警子程序.其工作流程如圖8所示.

4? ? 實驗與分析

采用容量為2 750 mAh的比克三元鋰電池進行HPPC實驗.為了驗證本文提出的算法的可行性，按照移動充電系統充電和放電兩種工作狀態，分別進行檢測.

從圖9和圖10觀察可知，在鋰電池充電過程中，因受到溫度與SOH等因素的影響，原安時積分法的SOC測量誤差隨著時間的推進逐漸增大，最大誤差超過了15%;而新修正算法的SOC值與實驗值相差不大，最大誤差在3%左右，由此可知新修正算法的SOC估算精度遠遠高于原安時積分法.

由圖11和圖12可知，在鋰電池持續放電狀態下，新修正算法的估算值與實驗值基本上保持一致，SOC誤差不超過2%;而原安時積分法隨著時間的增長，測量誤差越來越大，最大誤差超過12%.新修正算法通過修正SOC初始值，充分改變了安時積分法的累計誤差，提高了SOC估算精度.

5? ? 結論

本文提出一種新的分階段SOC算法對移動充電系統的鋰電池進行SOC估算研究，結合鋰電池二階RC等效電路模型估算開路電壓，實現較精準的估算SOC初始值，又對溫度、電池壽命SOH等因素進行了修正.實驗與仿真結果表明：新修正算法在充電過程中的SOC誤差不超過3%，放電過程中的SOC誤差在2%以下，較大地提高了SOC的估算精度，有效減少累計誤差，對鋰電池的SOC估算具有一定的參考價值.

參考文獻

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