摘要：针对电动汽车对动力电池的需求要点，结合健康状态参数及其管理系统功能，分析了动力电池健康状态的要素特性。结果表明，充放电方式、温度和荷电状态等特征参数对动力电池健康状态具有显著影响；充放电过程中的强放电深度直接导致循环寿命的明显下降；低温主要限制了功率的衰减形态，而高温加快了固体-电解质界面膜的恶化；且不同类型电池符合特定容量衰减规律。根据动力电池功率、内阻与衰减表现，应综合参数辨识结果与准确的等效模型作为健康状态规律的研究手段。
关键词：动力机械及工程；动力电池；健康管理系统；充放电
0引言
作为电动汽车的关键部件，动力电池对整车动力性、经济性和安全性都有重大影响。电动汽车应当具备优良的驾驶性能和高的可靠性，电动汽车用电池需要具备能量密度高、输出功率高、可实现快速充电等特性。可选择的电池包括铅酸电池、镍镉电池、镍氢电池和锂电池等。目前新能源汽车动力电池发展面临的关键技术挑战就是如何预测和提高电池系统的使用寿命问题。该问题事实上阻碍了动力电池在新能源车领域的应用[1]。
1电动汽车电池需求与健康状态
1.1 电动汽车电池需求
纯电动汽车电能的唯一来源就是动力电池。为保证纯电动汽车的正常行驶里程，动力电池的容量需要足够大同时必须满足所有的最低性能要求。增大动力电池的容量，对于整车的布局和动力性会受到影响。因此，纯电动汽车的动力电池是根据电动汽车的设计目标和道路行驶工况来进行选择的。混合动力电动汽车对动力电池容量的要求相对较低，但要求动力电池在需要的时提供更大的瞬时功率，即短时间内能输出大电流的能力要强。而插电式混合动力电动汽车在城市街道上以纯电动方式行使，在高速路上长途行驶时采用混合动力方式，因而对其动力电池的要求也需要兼顾纯电动和混合动力两种模式。
1.2 动力电池健康状态及其管理
新能源汽车上使用的动力电池一般为锂离子电池，对锂离子电池的寿命研究主要考察健康状态（State of Health）这一指标。它是电池在一定的充放电工况或贮存环境下，实际容量和额定容量之比，当电池性能即SOH不能满足使用要求时，认为电池失效报废，达到使用寿命。在电池的寿命周期内，伴随着容量、功率、内阻等性能参数的变化[2]。SOH计算的常用方法有最大容量定义法，内阻定义法，也可用容量定义以及电池启动功率定义。
动力电池组由模组（单节电池串并联）构建而成，在充放电过程中的多重因素效应会引起单体不一致特性而出现个别电池过充电或欠充电现象，甚至使整个电池组无法正常工作[3]。其管理要点为：选择充电方式，根据采集的数据判断并执行充电过程；利用各种警告功能对电池进行保护，防止电池损坏并确保使用安全；为整车电控系统提供稳定而合理的通讯方案。
2动力电池健康状态影响要素
引起动力电池衰减的原因很多，充放电方法、温度、DOD（Depth of Discharge）、SOC（State of Charge）等都会不同程度的影响电池的性能衰减。
2.1 充放电方法与DOD
充电方法对电池衰减有很大影响。例如，恒压充电方法，使电极电势长时间保持在充电截止电压，接近电解液的分解电势，容易造成电解液分解，发生副反应而引起容量衰减。锂离子电池组充放电时，必须监测到每个单体的电压，防止其过充电、过放电。DOD反应了动力电池的SOC应用范围，充放电过程的DOD不同，电池的循环寿命也不同。比如电池全充放电时，循环寿命有1000次，但当在SOC为40%~70%间循环时，其循环次数可以达到20000次以上。且电池类型不同，DOD对寿命衰减的影响也不同。
2.2 温度与SOC
温度对电池寿命的影响比较大，高温时会造成电池容量的不可逆损失，较高的温度对电池的影响主要体现在加快了SEI（Solid-Electrolyte Interface）的恶化。电池充放电过程中的电极/电解液界面的电荷传递过程，表征该过程所受的阻力大小称为电荷传递电阻。电化学反应电阻愈大，所需要的过电位愈大[4]。SEI膜电阻和界面电荷传递电阻等，在特定体系中都可能成为影响电池低温性能的主要因素。低温时电池的输入、输出功率和充放电容量会迅速下降。磷酸铁锂电池低温时的主要限制是功率衰减而不是容量衰减，在-10℃、600个相同的循环后，磷酸铁锂电池容量衰减了25.8%，而功率衰减了77.2%。
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3动力电池健康状态识别
3.1 亚健康形态
由于锂离子电池亚健康，即衰减问题的复杂性和重要性，它一直是业内人员研究的热点。主要表现为：容量与功率衰减是由一系列的综合效应引起的，并且大部分都不单独发生，各种过程和反应有着复杂的联系。容量或功率性能的下降是车用动力电池主要的衰减表现，当容量或者功率不能满足电动汽车的使用要求时，视为寿命终止。
3.2 等效模型与数据驱动
电池健康状态主流的研究方法是等效模型法，通过建立模型来研究电池衰减，主要包括通过交流阻抗谱的方法建立等效电路模型，通过复杂的电池内部反应机理建立电化学分析模型及采用数学的方法建立数据驱动的分析模型[5]。其中根据电池放电容量的变化规律来判断电池的SOH，是最直接的判断方法。此方法通过容量实验数据，利用数据驱动的方法建立模型，利用最小二乘拟合等数学方法确定电池容量和内阻数据衰减的规律。
3.3 公式化模型与模式识别
对于电池健康状态的预测，可以利用容纳非高斯噪声的非准确、非线性、非稳态粒子滤波模型。也可以使用基于模式识别的容量衰减法，其核心思想是电池的化学特性会在其充、放电一致性高的情况下也较高。通过比较电池的充、放电特性和在指定倍率恒定电流时的充、放电时的电压曲线，在允许的范围内，如果未知容量电池、已知容量电池的波形相匹配，则认为二者容量一致[6]。然后进行波形识别，据此建立数学模型预测出电容电量，最终达到了估算SOH的目的。
3.4 研究趋势
为达到电池的SOH实时监测与预测的目的，无论是使用统计参数模型来预测无故障工作时间，还是基于阻抗谱的电池容量预测模型，或者利用扩展卡尔曼滤波算法、神经网络等数据驱动算法，均对模型的合理性提出了较高要求。如何设计出完备的等效电路模型，在线准确监测电池的健康状态，迅速估计电池的使用寿命，反映电池的内部特征，是动力电池健康管理技术研究的重点与难点。
4结论
本文基于电动汽车对动力电池的需求，针对动力电池的主要特征剖析了健康影响要素与健康状态模型，主要内容有：
（1）电动汽车对动力电池及健康管理系统的外在需求体现在容量、功率与内阻特性。
（2）动力电池衰减受到荷电状态、温度与充放电形式的综合影响。
（3）动力电池健康状态研究方法精准性取决于模型的构造。
动力电池健康管理系统作为具备自适应特性的电动汽车核心技术，它还涉及SOC估计的高精度算法、主被动均衡管理和热管理等研究领域，此类课题有待进一步讨论。
参考文献：
[1]刘大同.锂离子电池健康评估和寿命预测综述[J].仪器仪表学报，2015，36（1）：1-16.
[2]Bhangu B S，Bentley P，Stone D A，et al.Nonlinear observers for predicting state-of-charge and state-of-health of lead-acid batteries for hybrid electric vehicles[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology，2005，54（3）：783-794.
[3]田家益.电动车锂电池组健康状态研究综述[J].科技展望，2016，（19）：267-268.
[4]郭炳焜，徐徽，等.锂离子电池[M].长沙：中南大学出版社，2002.
[5]郑英，姚振辉，苏岭.电动汽车锂离子电池健康状态SOH预估方法研究[J].西南汽车信息，2017，（4）：9-14.
[6]薛辉.动力锂离子电池组SOH估计方法研究[D].长春：吉林大学，2013.
作者：谢贵婷，工学硕士，主要研究方向为动力电池系统。E-mail：xiegt@grgtest.com.
论文作者:谢贵婷,陈明生
论文发表刊物:《基层建设》2019年第13期
论文发表时间:2019/7/19
标签：电池论文; 动力电池论文; 容量论文; 健康论文; 状态论文; 电动汽车论文; 模型论文; 《基层建设》2019年第13期论文;