趙振超 李雨芬 李繼民

摘 要：電池的使用壽命受到各種因素的影響，其中鋰電池在眾多電池類型中應用最為廣泛，同時當下也有著較為系統(tǒng)的研究。鋰電池放電末端最常見的問題是析鋰現象，這種現象不但影響著電池的使用，還威脅著電池的使用安全。所以，針對放電末端析鋰現象，通過電池SOH算法，可以規(guī)避放電末端的安全問題。通過電池SOH算法，針對放電末端出現析鋰現象時，可以有效截止放電保護的鎖死，防止電池過度使用而造成安全威脅。這是目前針對鋰電池放電末端安全保護的有效措施，同時鋰電池中存在的問題，也一直都是這類電池特點造成的重要原因。

關鍵詞：SOH算法;放電末端;電池安全

中圖分類號：U469.72;TP311.52 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1064（2021）02-064-02

DOI：10.12310/j.issn.1674-1064.2021.02.028

鋰電池的特征是電壓比較大，出現析鋰現象之后，不但縮減了電池的電容量，而且會導致電池過度使用、急劇升溫。其中，析鋰現象形成的原因多種多樣，但是最終造成的影響是正極鋰離子脫嵌后，無法嵌入負極。尤其是鋰電池低溫析鋰造成的危害，將會直接影響電池的使用壽命。鋰電池在低溫條件下使用，正極產生較大的熱量，負極熱量相對較小，甚至在電池內形成10℃的溫差，這不但會影響電池的使用壽命，而且還會直接影響電池的使用安全。所以，利用電池SOH算法規(guī)避放電末端的安全問題，需要考慮影響放電末端安全的各類元素?；诖俗鱿嚓P探索，才能真正完成整體安全措施設計。

1 SOH算法在電池使用中的意義

在BMS當中，SOH參數是重要的核心參數，因為SOH參數在電池的梯次使用當中有著重要意義。SOH代表的是電池的健康程度，在電池生產過程中一般都使用壽命檢測，所以SOH參數的具體情況，代表了電池當下使用中的具體健康情況。這是目前電池健康狀況檢測的重要參數，通過參數情況可以更精確地了解電池的使用情況，這個參數的算法也可以規(guī)避放電末端的安全問題[1]。在SOH算法的應用當中，可以規(guī)避放電末端的安全問題。針對這種問題的有效探索，主要可以更快了解電池放電末端的具體情況。如果出現了析鋰反應，需要及時截止放電保護的鎖死，這樣可以讓放電終端切斷放電，從而達到保護電池的目的。

電池作為重要的工業(yè)化產物，在目前的市場上有著廣泛應用。其中，作為動力應用的電池，一直以來安全性都備受詬病。其中，某電動汽車就出現過電池自燃現象。電池自燃現象不但帶來了安全隱患，而且直接影響著客戶的人身安全和財產安全。尤其是電池作為汽車動力應用時，產生的安全問題會造成較大的經濟損失。電池產生問題的根本原因中，放電末端出現問題的概率很大，這種故障現象在不同的電池種類當中都有著相同的共性。其根本原因是因為電池在充電和運用過程當中產生析鋰現象，或者是電流不夠穩(wěn)定、電壓不夠穩(wěn)定造成的種種破壞。這些對電池的使用壽命有著直接影響，甚至會造成電池使用壽命的大幅度縮短[2]。所以針對電池的應用當中，需要依據SOH算法提供的參數和計算結果進行有效控制。在目前的電池使用當中，SOH算法的應用越來越廣泛。究其原因是當下電池的應用越來越多，但是電池的安全使用影響了發(fā)展。所以目前在電池技術領域當中，針對電池安全性問題的研究越來越多。其中，在各類電池的研究當中，SOH參數都是重要的核心數據，其應用情況將會直接影響最終的算法情況。在針對電池的應用當中，需要針對電池中的各類數據進行深入探索，解決其中的各類問題。

2 目前市場常見的SOH算法類型

作為電池管理系統(tǒng)當中重要的部分，SOH參數代表了電池的健康情況。所以，需要在電池管理當中積極推動SOH算法的應用，讓電池末端放電安全問題得到有效保障。這個是目前電池技術當中非常重要的內容。同時，針對SOH也有著不同的算法，這些算法都有應用市場，在有條件的情況下，甚至要用多種算法綜合考量電池的健康情況。所以，了解SOH算法規(guī)避放電末端安全問題，首先需要了解這幾種算法。

2.1 容量衰減BMS基礎算法

SOH容量衰減算法當中，需要針對電池的具體情況進行有效測算。這個過程當中針對具體情況的測算，需要有相對精確的把握和認識。其中，SOH容量衰減算法工作量相對較大，這其中需要針對容量衰減的各種要素進行全部的基礎檢驗測算，然后根據SOH%的計算量公式進行最終數值的計算。這個過程當中，基礎算法的弊端比較明顯，但是其優(yōu)點是相對比較精確。在各類算法當中，基礎算法把握的相對比較全面。

基礎算法的公式表達：SOH% = A*放電深度+B*倍率+C*環(huán)境溫度+D*日歷壽命，在這個基本算法當中考慮到了各項元素，這些都是影響電池SOH參數的重要因素。在電池使用過程當中，使用健康情況跟這些元素直接關聯。所以，在針對電池容量衰減BMS的算法當中，基礎運算將各項元素都考慮其中。但是，整體的算法工作量比較大，所以這種方式在應用當中有利有弊。針對當下的電池管理，這種形式的使用情況一般出現在電池的大修當中。這種算法也是日常電池檢修中較為重要的形式，有助于更加深入地了解電池的健康情況。通過SOH參數的情況，對電池的使用將會有更加深刻的理解。

2.2 SOH算法中的估算方法

估算方法是通過對電池在充電當中狀態(tài)數值的假定，然后測算具體的變化情況來得出電池的健康狀況數據。一般電池的初步檢修當中，可以利用這種估算方式初步確定電池的問題。在電池SOH的狀況當中，針對電池健康狀況的估算方法，在電池維修當中有著較高的使用價值。在SOH算法當中，針對估算內容的算法調整，可以進一步完成電池的估算。在這種估算過程中，可以對電池SOH進行更加精確的把握[3]。

在運用估算方法時，首先：假設當前50%的SOC，慢充靜置，充到100%，額定容量為100AH，實際充了40AH，理論上應該充50AH，故估算當中的結果就是：SOH=40AH/50AH=80%。用這種方法估算電池的SOH情況，可以節(jié)約整個過程消耗的成本。在基礎算法中進行優(yōu)化，可以確保整個估算的正確性。在SOH算法當中，這種估算形式有著重要意義和作用。對于電池的使用情況進行更加精確的估算，針對電池健康狀況才能夠有更好的認識。對于當下離子電池的情況，可以有更好的認識，才能理解電池的具體健康狀況。

3 電池SOH電量計算芯片的應用

在了解了電池的算法之后，只有進一步認識電池中反饋參數的具體工具，才能夠理解電池放電末端保護的根本原理。目前，電池電量計的工具主要有Ti和Maxim這兩類芯片。這兩種芯片當中，Maxim是高精度的電量計算工具，可以高精度反饋電池中的電量情況。2016年1月7日，Maxim Integrated Products，Inc.（NASDAQ：MXIM）推出MAX14720電源管理芯片（PMIC）。TI電池管理芯片，這種管理芯片是高集成和高性能的管理芯片。兩種芯片的管理有著較大的區(qū)別，其中TI電池管理芯片可以接受較大電量的充電，可以滿足客戶快充的要求。這兩種芯片是目前電池當中的主流芯片，對電池的使用情況和反饋數據，以及對電池的保護都有著直接的作用和意義。針對這種電池芯片的應用情況，在未來依舊有著較大的發(fā)展空間。而且目前這兩種芯片技術還在不斷改進當中，未來依舊有著較大的市場潛力。

在電池各項技術的發(fā)展當中，芯片技術是貫穿始終的核心技術。電池芯片是支撐電池SOH和SOC的基礎，同樣也是電池管理系統(tǒng)的基礎。只有良好的芯片技術應用，才能夠保證數據傳達更加精準，同時芯片技術的開發(fā)和拓展，在電池技術領域也是重難點。針對高精度和高集成兩個方向電池芯片技術的發(fā)展，都是提升電池管理技術的綜合水平。高集成的芯片主要是為了滿足快充，這種技術在動力電池領域中有著重要意義。電動汽車需要快充形式，以完成對汽車電池的充電。高精度的電池芯片技術，主要是為了更加精確地檢測電池電量。這些都是為電池SOH提供數據的重要基礎，在電池維修當中也有著重要的意義和作用，能夠讓電池維修更加高效。

4 SOH算法下的電池放電末端管理

SOH算法下的電池放電末端管理，主要是為了防止電池過度使用。過度使用會造成電池虧損，或者電池損壞。針對這種情況，主要是在算法下的設計當中，針對電池放電當中放電末端壓力差的情況，做精確的把握和設計。只有確保在算法下對整體放電情況的把握，才能夠讓電池放電保證安全性。電池放電控制圖如圖1所示。

在這個設計當中，Qmax和Qmin這兩個數值，就是電池充放電控制當中的閥值。當通過電池芯片反映出來的電量超過充電閥值Qmax時，會提示充電已經完成，并且切斷充電。當電池電量不足，臨近閥值Qmin時，同樣會通過電池管理切斷電池放電末端。這樣可以保證電池在使用過程當中，不會出現過度使用的情況。只有保證電池在放電使用當中不過度使用，才能夠保證電池使用當中的安全性。這個是SOH電池算法下，電池放電末端安全保護的重要形式。

5 結語

隨著我國對環(huán)境的要求越來越高，針對電池的應用情況，需要有更加精確的把握。其中，電池算法可以為電池管理系統(tǒng)提供準確的數值，在這種數值范圍內，可以確保電池在規(guī)格范圍內使用，確保放電過程當中電池不會出現過度使用，導致電池使用壽命降低。這也是保證電池安全，促進電池管理系統(tǒng)發(fā)展的重要基礎。

參考文獻

[1] 劉良，戴瑋，王麗梅，等.鋰離子電池濃差極化及放電特性分析[J].江蘇大學學報（自然科學版），2020，42（01）：24-26.

[2] 劉偉霞，田勛，肖家勇，等.基于混合模型及LSTM的鋰電池SOH與剩余壽命預測[J/OL].儲能科學與技術：1-7[2020-01-31].

[3] 陳濤，郭俊文，張芮.基于雙UKF濾波器的鋰電池SOC-SOH聯合估計方法[J].船電技術，2020，40（S1）：42-44.