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动力锂电池正极材料/BMS发展交流报告

2014-10-21 00:04
铁马老言
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  这是关于串并联结构的一些优化方法。混合动力串并联模块化,我们认为好一些。

  另外,混合串并联情况下,串联环节的并联成份,采用先串后并方法,便于电流预测。通过组合模块电流重组方式、电池热膜散热条件,可以分辨出每个电池衰退路径什么样,可以精确知道每个电池什么状态。串联形态下,影响衰退轨迹最大的因素,在于它的温度场不一致,并联不是这样,并联温度场基本上一样。但是并联在高低两端电流差异,会导致衰退路径不一样。电池表面特性完全不一样。可能原来区间,大家都可以从5%到95%,衰退路径不一样,被迫把区间变小。如果考虑到电池衰退比例控制因素,我们觉得这种混合结构更好一些。

  第三个考虑的因素是均衡效果,先串后并连接方式,可以知道每个单体功能状态,可以最好发挥效果。发挥电池组最大可用容量,电池利用饱满,可以通过电池维护,保持模块功能。无论控制还是均衡来说都是最好方式,最好做成模块化,都是标准的,模块之间可以通过混联方式进行。

  我们在BMS方面开展一些工作,97年开始做,现在基本上已经成熟了。现在按照整车要求开发车用。国外基本上日本、美国、韩国都有一些研究,并且有一些东西做得也非常不错。这是国内的一些主要电池厂,还有电源厂家,大概主要是比亚迪自己本身有,还有哈尔贯拓。电池另外一个关键技术SOC,十年前开始研究,现在为止入门有很多,真正进入工业化实际应用,大部分还是原来那种情况。最近有一些进展,乐观估计,完全工业化应用,可以很高的精度,看一下一些总结,实际上前面的开环方法主要是一些安时积分法、开路电压法、交流阻抗谱法、直流内阻法,采用闭环方法计算比较复杂,可靠性比较差。

  建立模型,按照误差修正,基于SOC曲线修正。仔细分析了一下影响。BMS电压和电流采样精度,通过系统测量噪声对SOC估计精度仿真分析,估计误差保持5%以内,BMS电压检测误差控制5mV以内,检测芯片来说不难达到,实际上现场车辆应用,5mV能不能达到,要精心设计保证。

  关于电池模型参数的误差,简单的电池模型RPCP模型,结论是这样的,这些模型参数包括内阻Ro和Rp,极化电容Cp、电池容量Q、电池OCV-SOC曲线等,内阻误差对电池SOC估计精度影响最大,实际电池内阻误差可达到20%左右,由于造成COS估计误差达5%以上,大倍率放电条件下误差更大。极化电容Cp只影响电池SOC暂态误差,稳态误差不受其影响。电池容量Q,电池衰退Q一定有影响,误差仍然很小可以忽略,电池衰退从百分之百Q衰退到80%Q,不用修正,可以保证SOC达到很高精度。锂电池OCV-SOC曲线也会受老化影响改变,这些误差将导致5%以上的SOC估算误差,及时修正OCV-SOC曲线,可以得到比较高精度。最后做测试情况,不管电池怎么衰退情况下,仍然可以保证OCV-SOC曲线精度很高,无论这个范围之内怎么衰退,无论怎么变,可以保证SOC误差5%以内。正在做功能化测试。如果80%Q以下,解决了SOC问题。

  我们用三种观测器:PI、Hoo、EKF,PI最好的,不仅计算简单,噪音抑制能力也是最强的。全生命周期内高精度估计SOC工程化应用解决方案。容易Q和极化电容Cp对SOC估计,通过实时控制,得到SOC比较高的精度。

  我们也在加快做优化充电技术。充电用二级模型,不是一级,得到一个方法,通过优化控制极化电压,得到快速充电效果。电池极化电压特性,锰系电池和三元系,差不多都是一样,我们主要在做这个,可以得出类似曲线。通过极化电压限制,可以得到充电电流的边界曲线。综合考虑SOC曲线特性和变化特性,可以找到长寿的充电电流曲线,这样可以把每个点,跟前面相关的,联系在一起,得到边界曲线。最后验证结果,33.6分钟,当然可以更快,现在没有做那么大,30分钟内,可以从2%到80%。0.5C72分钟,1C126分钟。

  我们做了400次循环,0.5C恒流恒压充电,衰退率2.14%,我们设计2.02%,同样方法,优化充电1.4小时,可以比较快充电,延长坚持寿命。

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