基于充電過程數(shù)據(jù)的鋰離子電池健康狀態(tài)評估方法

王 兵 汪 寧 吳 冬 孫 木

（天津平高智能電氣有限公司，天津 300300）

近年來，純電動汽車燒車事故持續(xù)升高，據(jù)不完全統(tǒng)計，2021 年被媒體報道的燒車事故共276 起，事故數(shù)量相比2020 年增長了123%。早期的電動汽車電池技術(shù)相對落后，現(xiàn)在已進入事故的高爆發(fā)期。據(jù)統(tǒng)計，燒車事故中充電過程中起火占事故占總事故數(shù)的33.33%，靜置時起火占34.42%，其中靜置中起火事故大都發(fā)生在充電之后的靜置狀態(tài)。主要是因為充電過程和滿電情況下的鋰離子電池狀態(tài)活躍，更容易發(fā)生熱失控。越來越多的電池起火事故給社會和個人造成了巨大損失，并且影響新能源行業(yè)的發(fā)展。因此電池健康狀態(tài)（SOH）成為人們關(guān)注的熱點問題。本文主要介紹基于充電過程數(shù)據(jù)的鋰離子健康狀態(tài)評估方法，重點討論不同數(shù)據(jù)量情況下的車輛電池的健康狀態(tài)評估方法。

1 數(shù)據(jù)獲取

《GB/T 27930-2015 電動汽車非車載傳導(dǎo)式充電機與電池管理系統(tǒng)之間的通信協(xié)議》[1]是國家推薦性標準。當(dāng)前市場上幾乎所有的具備直流充電接口的純電動乘用車、混合動力汽車均支持該協(xié)議。該協(xié)議規(guī)定了充電過程中充電機與電動汽車電池管理系統(tǒng)（BMS）之間的交互過程，共包括六個階段，如圖1。交互報文中具有較多的電池包相關(guān)數(shù)據(jù)，包括電池類型、電池額定容量、電池額定總電壓等固定參數(shù)和電池荷電狀態(tài)（SOC）、電池當(dāng)前總電壓、最高單體電池電壓及其組號、最高單體電池溫度及其編號、最低單體電池溫度及其編號等實時數(shù)據(jù)。結(jié)合充電過程充電機的輸出參數(shù)（電壓、電流、電量）可以獲取每一次充電過程的完整數(shù)據(jù)。充電云平臺可以存儲所有的充電訂單數(shù)據(jù)、車輛BMS 數(shù)據(jù)，通過抽取某一車型在本地區(qū)的充電數(shù)據(jù)，進行大數(shù)據(jù)篩選和分析，進而建立該車型的健康狀態(tài)評估模型。將該車型每次充電后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入該評估模型，生成該車當(dāng)前的健康狀態(tài)報告。

圖1 充電機與BMS 交互過程

2 SOH 定義

電池健康狀態(tài)SOH（State of Charge）沒有統(tǒng)一的定義方式，目前研究中較多的SOH 是從電池剩余容量角度來定義，即電池充滿狀態(tài)下最大放電容量與電池標稱容量的比值[2]，SOH 越大，表明電池衰減越少，壽命越長。

式中:Qaged表示當(dāng)前電池最大放電容量；Qrated表示電池標稱容量。本文針對充電過程數(shù)據(jù)進行實時的電池健康狀態(tài)評估，不是對電池的單一參數(shù)進行估計，而是通過綜合的數(shù)據(jù)研判電池的實時狀態(tài)，旨在實現(xiàn)電池故障預(yù)警，排除安全隱患。因此本文定義的電池健康狀態(tài)將從多個維度提取影響電池健康狀態(tài)的因子，并通過模型確定各健康因子之間的相互影響，從而對電池SOH 做出綜合性評價。

3 健康因子選取

3.1 電池包等幅充電溫升

鋰離子電池使用過程中的熱量產(chǎn)生主要來源于：反應(yīng)熱、焦耳熱、極化熱、分解熱共4 個部分[4]。隨著充電倍率的提升，極化熱和焦耳熱的比例逐步增加，致使電池溫度逐漸上升。過高的溫度會導(dǎo)致產(chǎn)生不可逆反應(yīng)而造成內(nèi)部電極材料的活性物質(zhì)減少[3]，加速電池老化，甚至?xí)斐呻姵責(zé)崾Э兀痣妱悠囎匀肌Ｕ３潆娺^程中電池包等幅充電溫升定義為每充電1kWh 電量電池包的溫度變化絕對值。使用ΔTP 表示。

其中，Qcharge表示本次充電電量，Tend表示充電結(jié)束時電池包的溫度，Tstart表示充電開始時電池包的溫度值。

3.2 單體電池電壓差

單體電池電壓差是衡量電池包一致性的關(guān)鍵指標，由于電池成組后具有“木桶效應(yīng)”[6]，整組電池的可用容量取決于容量最小的單體電池。充電時容量小的電池會最快充滿，從而導(dǎo)致其它電池?zé)o法充電，整組電池的可用容量下降。因此單體電池壓差是表征電池包健康狀態(tài)的重要特征之一，單體電池電壓差使用ΔV 表示。

3.3 單體電池溫度差

單體電池溫度是電池充電過程中極化熱和焦耳熱的主要表征特征。是電池內(nèi)阻的直接體現(xiàn)，電池內(nèi)阻越大，在充電過程中溫度上升越快。單體電池溫度差也是衡量電池包一致性的關(guān)鍵指標。單體電池溫度差使用ΔTC 表示。

3.4 電池容量剩余率

由于電池在使用中會發(fā)生金屬離子沉積、負極金屬鋰枝晶、隔膜氧化、電解液分解等問題，從而導(dǎo)致電池化學(xué)性質(zhì)變化。其主要表現(xiàn)就是可用容量的減少。充電過程中可以隨時獲取到車輛電池荷電狀態(tài)（SOC），同時根據(jù)充電機自身電能表計量的充電電量，可以估算出當(dāng)前電池的容量。并且根據(jù)電池管理系統(tǒng)傳送的電池標稱容量，可以計算出電池容量剩余率ρQ。

其中，Qcharge表示本次充電電量，Qrated表示電池標稱容量，SOCstart表示本次充電起始SOC，SOCend表示本次充電結(jié)束時的SOC。

3.5 數(shù)據(jù)歸一化

4 鋰離子電池健康狀態(tài)評估模型建立

4.1 算術(shù)平均法粗略估計電池SOH

使用歸一化之后的健康因子，用算術(shù)平均法計算電池包健康狀態(tài)。則當(dāng)前電池包的SOH 可用公式（7）表示。

圖2 某車電池健康狀況

通過雷達圖可以直觀的看到該車輛電池包充電溫升與同區(qū)域同車型的數(shù)據(jù)相比較低，根據(jù)此參數(shù)可以進行針對性的電池包檢測，進一步排查電池包風(fēng)險。

4.2 層次分析法評估電池SOH

層次分析法通過建立層次結(jié)構(gòu)模型、構(gòu)造出各層次中的所有判斷矩陣、層次單排序及一致性檢驗、層次總排序及一致性檢驗等步驟進行分析和評估，廣泛應(yīng)用于決策、預(yù)測以及評估方面。相比于4.1 加權(quán)平均法具有更科學(xué)，預(yù)測性更準確的優(yōu)勢。

4.2.1 建立層次結(jié)構(gòu)模型

層次分析法的結(jié)構(gòu)模型如圖3 所示。

圖3 層次結(jié)構(gòu)模型

4.2.2 構(gòu)造判斷矩陣

層次結(jié)構(gòu)反映了因素之間的關(guān)系，采取對因子進行兩兩比較建立成對比較矩陣的辦法來確定各因素在目標衡量中所占的比重。全部比較結(jié)果用矩陣A=(aij)n×n表示，其中:

使用5 個等級表示差別程度，aij相應(yīng)地取1、3、5、7、9。在成對事物的差別介于兩者之間難以定奪時，aij可分別取值2、4、6、8，見表1。

表1 各層次評分標準

判斷矩陣的關(guān)鍵是確定健康因子與電池健康狀態(tài)的相關(guān)度[5]。根據(jù)第3 節(jié)，可知，電池健康狀態(tài)最關(guān)鍵的指標是電池容量剩余率，該指標是純電動汽車續(xù)航里程衰減的最顯性指標，對用戶體驗至關(guān)重要。單體電壓差比單體溫度差相對更重要，這兩個參數(shù)主要表征電池包內(nèi)單體電池的一致性。電池包等幅充電溫升相對于其他健康因子，對SOH 的影響最小。由此，構(gòu)造成對比較判斷矩陣:

4.2.3 一致性檢驗及電池健康狀態(tài)評估

構(gòu)造成對比較判斷矩陣的辦法雖能減少其他因素的干擾影響，較客觀地反映出一對因子影響力的差別。但綜合全部比較結(jié)果時，其中難免包含一定程度的非一致性。通常使用一致性指標和隨機一致性比率作為判斷依據(jù)，一致性指標CI 使用公式（9）表示：

當(dāng)且僅當(dāng)A 為一致矩陣時，CI=0。CI 的值越大，A 的非一致性越嚴重。當(dāng)CI 略大于零時（對應(yīng)地，λmax稍大于n），A 具有較為滿意的一致性；否則，A 的一致性就較差。一致性比率CR 使用公式（10）表示：

其中RI 是平均隨機一致性指標。該指標是用從1～9及其倒數(shù)中隨機抽取的數(shù)字構(gòu)造的正互反矩陣，取充分大的子樣，求最大特征根的平均值。CR<0.10 時可以認為判斷矩陣具有較為滿意的一致性，否則就應(yīng)當(dāng)重新調(diào)整判斷矩陣，直至具有滿意的一致性為止。

經(jīng)過層次分析計算，結(jié)果如表2。

表2 層次分析結(jié)果

一致性檢驗結(jié)果如表3。

表3 層次分析結(jié)果

在實際應(yīng)用中，將電池健康等級分為健康、亞健康、不健康三種，根據(jù)健康狀態(tài)SOH 的值進行分類評估，同時制定不同健康等級的電池處理方法，具體見表4。

表4 電池健康狀態(tài)等級

根據(jù)表4，4.1 中示例電池包的健康等級使用算術(shù)平均法計算后為健康，而使用層次分析法計算出的電池健康狀態(tài)等級為亞健康。根據(jù)實際情況判斷該電池應(yīng)為亞健康狀態(tài)，需要做進一步的檢修和維護。由此可見使用層次分析法確定各個健康因子的權(quán)重后計算出的SOH更為準確。

5 結(jié)論

本文提出了根據(jù)電動汽車實時充電過程數(shù)據(jù)的鋰離子電池健康狀態(tài)評估方法，根據(jù)實時數(shù)據(jù)，提取電池包充電溫升、單體電池壓差、單體電池溫度差、電池容量剩余率等關(guān)鍵健康因子，使用算術(shù)平均法和層次分析法進行電池健康狀態(tài)的評估，通過對比發(fā)現(xiàn)，使用層次分析法計算出的電池SOH 更加準確，對電池健康狀態(tài)的研判具有非常高的參考價值。

池健康狀態(tài)評估對車輛使用壽命和安全運行具有至關(guān)重要的意義，通過高頻率的充電實時檢測車輛健康狀態(tài)，可以及早的發(fā)現(xiàn)問題并根據(jù)電池健康等級進行及時處理，對亞健康電池檢修，對不健康電池進行更換或維修后使用，從而減少車輛自燃造成的重大損失。這一舉措將對新能源行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生重要意義，同時對“碳達峰、碳中和”也有強勁的促進作用。