基于差分电压平台的锂电池自适应充电策略.pdf
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1、第 12 卷 第 10 期2023 年 10 月Vol.12 No.10Oct.2023储能科学与技术Energy Storage Science and Technology基于差分电压平台的锂电池自适应充电策略段双明,董鹏来(东北电力大学,现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室,吉林 吉林 132012)摘要:为应对锂离子电池在充电过程中由于其复杂电化学特性所引发的多因素不平衡问题,本文在综合考量充电时间、充电效率和电池健康状态(state of health,SOH)3个因素的基础上,提出一种基于差分电压平台(differential voltage platform,DV
2、P)的自适应多阶恒流(DVP-based multistage constant current,DMCC)充电策略。首先,建立电-热-老化耦合模型以模拟充电过程中电池参数特性的变化。其次,为实现充电过程中的动态优化和自适应分阶,将充电电压差分处理并以DVP作为恒流切换条件,利用改进的灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)优化各阶段充电电流。然后,基于优化结果,采用帕累托最优前沿(Pareto optimal frontier)分析比较不同权重值组合对于充电优化的影响。最后,在MATLAB/Simulink平台搭建锂离子电池充电仿真系统,与传统恒流恒压(constant c
3、urrent-constant voltage,CC-CV)策略和基于截止电压的多阶恒流(voltage-based multistage constant current,VMCC)策略进行对比试验,仿真结果表明,本文所提充电控制策略可有效降低充电引起的电池容量衰减,缩短电池充电时间。关键词:锂离子电池;充电策略;多目标优化;多阶恒流doi:10.19799/ki.2095-4239.2023.0382 中图分类号:TM 912 文献标志码:A 文章编号:2095-4239(2023)10-3170-11Adaptive charging strategy for lithium-ion b
4、attery based on differential voltage platformDUAN Shuangming,DONG Penglai(Key Laboratory of Modern Power System Simulation and Control&Renewable Energy Technology,Ministry of Education,Northeast Electric Power University,Jilin 132012,Jilin,China)Abstract:Considering the three factors of charging tim
5、e,charging efficiency,and battery state of health,this study proposes an adaptive multistage constant current charging strategy(i.e.,differential voltage platform(DVP)-based multistage strategy)based on the DVP to cope with the multifactor imbalance caused by the complex electrochemical characterist
6、ics of lithium-ion batteries during charging.First,an electrical-thermal-aging coupling model is established to simulate the change in the battery parameter characteristics during charging.Next,the charging voltage is processed differentially to realize dynamic optimization and adaptive grading in t
7、he charging process.Accordingly,the DVP is used as the constant current switching condition,whereas the improved grey wolf optimizer algorithm is employed to optimize the charging current at each stage.Based on the optimization results,the Pareto optimal frontier analysis is used to compare the effe
8、cts of different weight value combinations on charging optimization.Finally,the lithium-ion battery charging simulation system is built on the MATLAB/Simulink platform,and the 储能测试与评价收稿日期:2023-06-05;修改稿日期:2023-06-18。基金项目:新疆维吾尔自治区重点研发任务专项项目(2022B01019-1)。第一作者及通信联系人:段双明(1984),男,博士,实验师,研究方向为新能源发电运行控制,E
9、-mail:。引用本文:段双明,董鹏来.基于差分电压平台的锂电池自适应充电策略J.储能科学与技术,2023,12(10):3170-3180.Citation:DUAN Shuangming,DONG Penglai.Adaptive charging strategy for lithium-ion battery based on differential voltage platformJ.Energy Storage Science and Technology,2023,12(10):3170-3180.第 10 期段双明等:基于差分电压平台的锂电池自适应充电策略traditiona
10、l constant current-constant voltage and voltage-based multistage constant current strategies based on the cut-off voltage are compared and tested.The simulation results show that the proposed charging control strategy effectively reduces the battery capacity attenuation caused by charging and shorte
11、ns the battery charging time.Keywords:lithium-ion battery;charging strategy;multi-objective optimization;multistage constant current锂离子电池因具有能量密度高、循环寿命长、自放电率低和无记忆效应的优点,被广泛应用于移动设备、电动汽车、储能等领域1-2。然而,锂离子电池的充电过程存在多个问题,如小电流充电时间长、大电流充电易引起电池老化、过温等问题,限制了其在实际应用中的性能和可靠性3。因此,对锂离子电池的充电问题进行研究和优化具有重要意义。传统的锂离子电池充电策略
12、包括恒流恒压(CC-CV)、恒功率(constant power,CP)及脉冲充电策略4。CC-CV充电策略易于实现、简单可控,已成为多数锂离子电池应用的标准充电策略5。然而,该策略在恒流阶段使用固定的经验电流值充电,优化变量单一,无法同时兼顾充电速度和电池寿命6。CP充电策略的充电电流会随电池电压动态变化,这会导致电池充电不均匀。同时,在电池电压达到较高水平时,充电电流可能会变得非常小,导致充电时间延长。脉冲充电策略在充电过程中会产生大电流脉冲,容易造成电池极化现象,影响电池使用寿命7。这些传统充电策略主要基于经验控制,无法根据电池内部的物理和电化学特性优化充电过程。因此,为克服这些局限性,
13、众多国内外学者进行了改进研究。为了实现更快速的电池充电,多阶恒流充电策略(multistage constant current,MCC)应运而生。相比于普通的恒流(CC)充电策略,MCC由两个或更多个CC阶段组成,更为灵活多变。国内外研究表明,在充电过程中,通过调整电流值,可以有效降低电池温升、减小电池应力及充电损耗8。Zhao等9通过设立充电时间和SOH两个目标函数,分析比较了不同权重、不同截止电压和不同恒流阶段数对充电优化的影响。Jiang等10基于田口法进行正交实验,以充电容量、充电效率和充电时间为优化目标,得到基于截止电压的多阶恒流(VMCC)充电策略。与传统的CC-CV充电策略相比
14、,该策略可以在充电容量基本相同的条件下提高充电效率并降低电池温升,但该方法需要进行大量正交实验,求解过程较为复杂。Li等11以充电时间和SOH为优化目标,基于电-热-老化耦合模型提出了一种多阶段恒流恒压(multistage constant current-constant voltage,MCC-CV)充电策略。该策略在电池的荷电状态(state of charge,SOC)达到预设阈值时切换到CV充电模式,并维持恒定电压进行充电,直到充电过程结束。由于存在CV阶段,该方法较MCC充电策略会延长充电时间。Jiang等12根据SOC的变化将充电过程分段,并利用遗传算法优化充电电流。在优化过程
15、中,他们发现SOC超过70%后,相比CV充电会增加损耗。由此限制,充电策略较早进入CV阶段,这不利于快速充电的需求。上述研究基于不同的恒流切换条件划分充电过程以实现优化,但不能根据充电过程电池参数的动态变化做出优化调整。本文提出一种基于差分电压平台(DVP)的多阶恒流(DMCC)充电策略,将电池充电电压差分处理,并以差分电压平台区域为切换条件,在电池端电压达到切换条件后,以较上一阶段更低的电流值继续充电,重复该过程直到SOC达到预设值。为获取电池的动态参数并进行优化,建立电-热-老化综合模型,以此为基础构建包括充电时间、充电效率和SOH的多目标优化函数,利用改进的灰狼优化算法(GWO)求解各阶
16、段优化电流,得到不同目标权重下的帕累托最优前沿。最后分析比较了VMCC、DMCC和CC-CV充电策略在充电时间、充电效率和循环寿命方面的充电性能。1 电池模型1.1电模型二阶RC等效电路模型由于其简单高效且精度较高的特点,在电池研究领域被广泛应用。因此,本文选择采用二阶RC等效电路模型来对锂离子电池进行建模,如图1所示。图中:Uocv为电池开路电压,开路电压定义为电池在不受外部电流作用下的电压;Uk为电池端电压;R0为电池欧姆内阻;R131712023 年第 12 卷储能科学与技术和R2为电池极化内阻,C1和C2为电池极化电容,用来描述电池充放电过程中电荷在电解质中的传递和储存现象13。模型参
17、数关系可通过如下方程式表示:U0=R0I(1)I=U1R1+C1dU1dt(2)I=U2R2+C2dU2dt(3)Uk=Uocv+U0+U1+U2(4)电池的荷电状态SOC由安时积分法计算为:SOC(t)=SOC(t0)-t0tICndt(5)式中,SOC(t0)为初始时刻电池的荷电状态;Cn为电池额定容量。Uocv、R0、R1、R2、C1和C2是描述锂电池特性的参数,它们会随着电池的SOC和温度的变化而变化14。因此,在进行电池模型仿真时,需要对这些参数进行辨识。混合脉冲功率特性实验(hybrid pulse power characterization,HPPC)可以通过施加脉冲信号,引发
18、电池的动态响应,从而获取电池在不同SOC和温度下的电压变化,进而进行参数辨识。如图2所示,在放电初始阶段,施加一个突增的脉冲电流信号,下降的这部分压降U0由欧姆内阻R0引起;而在放电结束后产生的压降U1,2由极化电容C1、C2和极化内阻R1、R2引起15。取充放电曲线的平均值作为电池的开路电压Uocv,SOC-OCV特性曲线如图3所示。通过对相应阶段的电压曲线进行指数拟合,便可有效识别出R0、R1、R2、C1和C2,结果如图4所示。1.2热模型若假设电池内部发热量分布均匀,并且电池比热容和传热系数为常数16,则电池的发热功率可以用以下公式表示:Q0=Qj+Qr-Qe(6)式中,Q0为电池总发热
19、功率;Qj为电池内阻产生的焦耳热;Qr为电池内部产生的可逆热,这一部分的热功率描述了电池在充电过程中,由于内部锂离子在活性颗粒中脱嵌时伴随产生的活性颗粒晶体结构改变而引发的放热和吸热现象;Qe为热交换功率,用于反映电池与环境温度之间的热交换现象。电池总发热功率可表示如下:Q0=chmdTdt(7)式中,ch为电池的比热容;m为电池的质量;T为电池表面温度。电池内阻产生的焦耳热可表示为:Qj=I(Uk-Uocv)(8)由电池内部产生的可逆热如下式:Qr=IT Uocv T(9)式中,Uocv/T表示电池开路电压随温度变化的温度系数,可以利用不同温度下的开路电压的差值与温度差的比值取平均值求得。电
20、池与环境温度之间的热交换功率可表示为:Uk+-UocvR0C1U0+U1+C2+-I-U2+-R1R2图1二阶RC等效电路模型Fig.1Second-order RC equivalent circuit model204060804.0电压/V充电Uocv均值Uocv放电UocvSOC/%3.73.4图3SOC-OCV特性曲线Fig.3SOC-OCV characteristic curve-1012000240003600034时间/sU0U1,2电压/V电流/A图2HPPC实验Fig.2HPPC experiment3172第 10 期段双明等:基于差分电压平台的锂电池自适应充电策略Qe
21、=hS(T-Ta)(10)式中,h为电池传热系数;S为电池表面积;Ta为电池环境温度。综上可得到电池的温升模型:T(t)=T(t-1)+I()t-1()Uk-Uocv+I()t-1 T()t-1UocvT-hST()t-1-Tachm(11)1.3老化模型本文采用一种基于循环测试矩阵的老化模型17。基于测试结果可得到表征容量损失的半经验公式:Qloss=B(C)exp-Ea()CRT(Ah)z(12)温度/SOC/%1301201101009080402060802040温度/SOC/%R0/mR2/mR1/mC1/FC2/kF12010080R0/m R2/m R1/m(b)不同SOC和温度
22、下的R1(a)不同SOC和温度下的R029242016117204040206080252015101451189163349温度/SOC/%2040温度/(c)不同SOC和温度下的R2(d)不同SOC和温度下的C1C1/F 12010080204040206080320024001600358031162652218817241260152126100744822SOC/%40206080SOC/%温度/(e)不同SOC和温度下的C2204040206080C2/kF 1208040图4不同SOC和温度下的R0、R1、R2、C1和C2Fig.4R0,R1,R2,C1 and C2 at di
23、fferent SOCs and temperatures31732023 年第 12 卷储能科学与技术式中,Qloss为容量损失百分比;R为气体常数,其值为8.314 J/(molK);T为电池温度;Ah为电池从出厂到当前时刻的总放电容量;z为幂律因子,其值为0.55;B(C)为指前因子,表示为C倍率的非线性函数,见表1。B(C)=-47.84C3+1215C2-9419C+36040(13)电池的活化能Ea(C)与C倍率的关系式可表示如下:Ea(C)=-370.3C+31700(14)一般认为,锂离子电池的容量损失达到20%时,电池寿命终止,即Qloss=20时,电池的循环寿命耗尽18。因
24、此,将Qloss=20代入式(12)即可得到电池从出厂到寿命耗尽时的总放电容量19:Atotal(C,T)=20B(C)exp()-Ea(C)RT1z(15)由于电池的一次循环包括充电和放电两个过程,而Atotal(C,T)仅表示放电过程,因此电池的总充电放电容量可近似表示为2Atotal(C,T)。单次充电过程电池的健康状态SOH可表示如下:SOH(t)=SOH(t0)-t0tIdt2Atotal()C,T(16)2 充电优化策略2.1自适应多阶段恒流充电策略CC-CV充电策略因其控制方法简单便捷、易于实现且成本较低,是目前应用最广泛的充电策略。然而,在整个充电过程中,优化变量仅限于恒流阶段
25、的电流,控制方式不够灵活。仅仅提高恒流阶段的充电电流以追求更快的充电速度,可能会导致电池温度升高,从而加重电池老化,无法满足用户的需求。相比之下,多阶恒流(MCC)充电策略将恒流阶段分成多段,每个阶段采用不同的充电电流值,增加了优化空间,可根据电池充电状态动态调整充电电流值。可以更加灵活地控制充电电流,以最大限度地提高充电速度,同时避免电池温度升高过快,减轻电池老化的风险,从而更好地满足用户的需求。如图5所示,在充电初期,采用较大的电流对电池进行充电,以提高充电速度。当电池端电压达到设定的上限后,充电电流会被降低,以防止过充现象的发生。同时,随着充电电流的下降,电池端电压也会随之下降,直到趋于
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