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動力電池重組優化技術降低電池成本15%

編輯:貝朗斯動力商城 發表時間:2017-09-08 瀏覽量: 2534

 簡單看一下動力電池管理系統的作用,參與整車調度,直接決定整組電池的使用壽命,這一點來說,電動汽車非常重要的一個部分,是核心技術電池管理系統,并且公布了14項專利,跟這個問題相關的。手機都是有電池管理系統,只不過是單只電池,如果幾百只串聯、并聯起來,問題變得更加復雜了?;旧虾唵慰匆幌滦枰男┓矫娴臇|西,總體方案的設計,電池篩選和優化重組,電話仿真、狀態預測、熱場分析、安全檢測、全生命周期分析,系統設計越復雜,壽命越變長,但是價格能不能接受,這是折中要考慮的問題。
    通過動力電池管理系統方案設計、電池模塊化成組方法、電池在線狀態評估,實現動力電池系統的安全、高效、可靠運行,延長電池使命壽命,提高電池使用效率。

    我們正在做的關鍵技術,前面提到九個方面都有設計,主要講尖臍的一些進展。常用電池連接方式,包括串聯,先并后串,先串后并,混合串并聯結構。大量在用的先并后串方式。先串后并方式儲能里也是大量在用,還有混合串聯結構。到底哪種方式好,后面會給出結論。

    電池模塊化設計,北京電動環衛車,50Ah單體4并30串電池組,Leaf純電動車33Ah單體2并96串電池組,Volt增程式電動車15Ah單體3并96串電池組,車輛需要多少裝多少,便于滿足用戶續航里程需求,做成模塊化,便于分布式管理控制,為了分布化維護。電池從車上淘汰之后,怎么二次利用,如果模塊化再次利用會有更好的效果。現在寶馬在做這個事情,I3電池,淘汰之后,拿下來之后,能不能再用作儲能。如果按照整體當成一個Pad來做,基本上沒有實現,做成模塊,拆了之后,可以重新利用。

    這是關于串并聯結構的一些優化方法?;旌蟿恿Υ⒙撃K化,我們認為好一些。

    另外,混合串并聯情況下,串聯環節的并聯成份,采用先串后并方法,便于電流預測。通過組合模塊電流重組方式、電池熱膜散熱條件,可以分辨出每個電池衰退路徑什么樣,可以精確知道每個電池什么狀態。串聯形態下,影響衰退軌跡最大的因素,在于它的溫度場不一致,并聯不是這樣,并聯溫度場基本上一樣。但是并聯在高低兩端電流差異,會導致衰退路徑不一樣。電池表面特性完全不一樣。可能原來區間,大家都可以從5%到95%,衰退路徑不一樣,被迫把區間變小。如果考慮到電池衰退比例控制因素,我們覺得這種混合結構更好一些。

    第三個考慮的因素是均衡效果,先串后并連接方式,可以知道每個單體功能狀態,可以最好發揮效果。發揮電池組最大可用容量,電池利用飽滿,可以通過電池維護,保持模塊功能。無論控制還是均衡來說都是最好方式,最好做成模塊化,都是標準的,模塊之間可以通過混聯方式進行。

    我們在BMS方面開展一些工作,97年開始做,現在基本上已經成熟了?,F在按照整車要求開發車用。國外基本上日本、美國、韓國都有一些研究,并且有一些東西做得也非常不錯。這是國內的一些主要電池廠,還有電源廠家,大概主要是比亞迪自己本身有,還有哈爾貫拓。電池另外一個關鍵技術SOC,十年前開始研究,現在為止入門有很多,真正進入工業化實際應用,大部分還是原來那種情況。最近有一些進展,樂觀估計,完全工業化應用,可以很高的精度,看一下一些總結,實際上前面的開環方法主要是一些安時積分法、開路電壓法、交流阻抗譜法、直流內阻法,采用閉環方法計算比較復雜,可靠性比較差。

    建立模型,按照誤差修正,基于SOC曲線修正。仔細分析了一下影響。BMS電壓和電流采樣精度,通過系統測量噪聲對SOC估計精度仿真分析,估計誤差保持5%以內,BMS電壓檢測誤差控制5mV以內,檢測芯片來說不難達到,實際上現場車輛應用,5mV能不能達到,要精心設計保證。

    關于電池模型參數的誤差,簡單的電池模型RPCP模型,結論是這樣的,這些模型參數包括內阻Ro和Rp,極化電容Cp、電池容量Q、電池OCV-SOC曲線等,內阻誤差對電池SOC估計精度影響最大,實際電池內阻誤差可達到20%左右,由于造成COS估計誤差達5%以上,大倍率放電條件下誤差更大。極化電容Cp只影響電池SOC暫態誤差,穩態誤差不受其影響。電池容量Q,電池衰退Q一定有影響,誤差仍然很小可以忽略,電池衰退從百分之百Q衰退到80%Q,不用修正,可以保證SOC達到很高精度。鋰電池OCV-SOC曲線也會受老化影響改變,這些誤差將導致5%以上的SOC估算誤差,及時修正OCV-SOC曲線,可以得到比較高精度。最后做測試情況,不管電池怎么衰退情況下,仍然可以保證OCV-SOC曲線精度很高,無論這個范圍之內怎么衰退,無論怎么變,可以保證SOC誤差5%以內。正在做功能化測試。如果80%Q以下,解決了SOC問題。

    我們用三種觀測器:PI、Hoo、EKF,PI最好的,不僅計算簡單,噪音抑制能力也是最強的。全生命周期內高精度估計SOC工程化應用解決方案。容易Q和極化電容Cp對SOC估計,通過實時控制,得到SOC比較高的精度。

    我們也在加快做優化充電技術。充電用二級模型,不是一級,得到一個方法,通過優化控制極化電壓,得到快速充電效果。電池極化電壓特性,錳系電池和三元系,差不多都是一樣,我們主要在做這個,可以得出類似曲線。通過極化電壓限制,可以得到充電電流的邊界曲線。綜合考慮SOC曲線特性和變化特性,可以找到長壽的充電電流曲線,這樣可以把每個點,跟前面相關的,聯系在一起,得到邊界曲線。最后驗證結果,33.6分鐘,當然可以更快,現在沒有做那么大,30分鐘內,可以從2%到80%。0.5C72分鐘,1C126分鐘。

    我們做了400次循環,0.5C恒流恒壓充電,衰退率2.14%,我們設計2.02%,同樣方法,優化充電1.4小時,可以比較快充電,延長堅持壽命。

    均衡控制跟衰退軌跡是相關的,我們電池的唯一能夠均衡的是最大限度永遠所有電池SOC保持同樣范圍,這樣電池利用率最高。如果電池容量有差異的話,不可能通過均衡來解決,所以只能控制SOC。不同衰退情況下,控制策略不太一樣??匆幌陆Y論,均衡前和均衡后的充電曲線,可以看出來,均衡后明顯看出來好的多,充電后的SOC看出來,均衡前92.2%,均衡后96.6%,均衡前標準差2.3%,均衡后標準差3.6%。單次4%不算大,但是用兩千次4%是很大的容量。單體電池0到百分之百,重組之后,從5%到95%,均衡做得好,永遠保持5%到95%,90%左右,做的不好的話,保持10%到90%,可能是80%。

    簡單介紹一下,我們正在做的一些工作,利用大數據的技術,電池運行狀態和安裝性評估,電池容量越來越大,所以可以接歷史數據,對電池做預測,現在所有在實驗室做的電池,剩余預測完之后電池壽命怎么樣,都是不可靠。實驗室做的結論,電池衰退某一個時間點,如果受到一個擾動因素影響,包括溫度,突然電流或者漏電,電流控制完全不受控制,通過大數據解決這個問題。動力電池重組優化技術,有一些進展,還沒有完全做完。低溫快速加熱和保溫技術,北京這種地方冬天還是有一些問題,怎么樣低溫下用加熱方法,不是外部加空調來吹,效率太低,通過內部加一些東西,控制電流,使得熱起來。動力電池和電力電子深度融合的柔性成組技術,希望得到很好應用,中有柔性中流輸電,這是最劃算的一種方法。

    最后簡單過一些應用的一些結論。這是給出一種電池,奧運、世博會我們都在做,也做了測試。根據結論,按照當時價格,可以降低車用電池成本15%,通過儲能應用,有一些新方法,安全性都不是問題,最大問題,拆了之后怎么重新組裝起來,撤了15%不夠,進行重組。怎么樣把電池拿過來做儲能這是很大問題。其他的都不是問題。結論是降低車用電池成本15%,按照現有電能價格。

文章來自:http://m.qfrzy.com/

Tags: 電池

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