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机理模型在锂离子电池状态估计与预测中的应用

吕桃林  
【摘要】:锂离子电池状态估计与性能预测的准确性,对电池可靠性的提高以及控制策略的优化具有重要意义。以锂离子电池机理模型为基础,通过分析不同类型电池以及不同应用情况下电池内部特征与外部信号之间的关系,对锂离子电池的状态估计与性能预测方法展开了深入的研究。基于机理模型分析方法,通过分析电池的外部响应,对电池内部状态的估计进行了研究,提出了一种基于材料特征的电池状态估计方法。首先,针对工作过程中固相扩散系数具有较大变化的材料,对准二维电化学模型进行改进,建立了变固相扩散系数模型。然后,根据此类材料在工作过程中,颗粒表面与本体之间固相扩散系数具有较大差异以及表面浓度变化较快的特点,建立了利用短时激励来区分电池荷电状态的方法。该方法可以对处于电压平台的不同荷电状态的磷酸铁锂电池进行有效区分,以提高电池成组时的一致性。基于机理模型分析方法,通过分析电池衰减过程中内部状态的演变,对电池的衰减过程进行了研究,提出了一种针对复合电极状态演变的定量定性分析方法。针对复合电极的工作特征,在准二维电化学模型的基础上建立了包含多种材料电极的机理模型,并通过忽略电池内部的极化过程建立了复合电极的稳态模型。利用所建立的模型,对包含复合电极的锂离子电池外部特征与内部状态的对应关系进行研究,根据复合电极稳态电压及其微分曲线特征实现对复合电极状态的准确估算。对搁置与循环老化下复合电极衰减的进行研究,通过机理模型的分析,发现复合电极在衰减过程中多种材料相互影响,在衰减不同阶段表现出不同的特征。基于机理模型分析方法,结合电池的衰减机理,对电池的容量性能预测进行了研究,提出了储存过程中锂离子电池容量衰减的分析方法。通过建立锂离子电池的准稳态模型对电池储存过程中的内部参数演变进行了研究,同时建立了衰减模型用于预测电池的日历寿命。模型的仿真结果与实验结果具有较高的吻合度,说明所建立的模型可对电池的储存衰减过程进行准确的描述。此外,利用电量增量和电压差分方法对电池的衰减机理进行了分析。研究结果表明,电池在储存过程中的主要衰减来自于活性锂的损失和电池的自放电。基于机理模型分析方法,引入极化对电池行为的影响,对电池的完整性能预测进行了研究,提出了锂离子电池性能衰减的分析方法。为实现电池内部状态的准确辨识,在保留电池内部过程主要特征的前提下,对原始机理模型进行简化,建立了简化机理模型。利用所建立的模型,对锂离子电池的容量及功率等性能的演变进行了研究,形成了基于电池容量参数与极化参数演变的电池性能衰减预测方法。同时,根据研究过程开发相应软件,实现了实验数据的自动化处理与分析。


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