傅達(dá)旺

（三亞理工職業(yè)學(xué)院，海南 三亞 572000）

在綠色發(fā)展理念的影響下，新能源電動(dòng)汽車(chē)得到越來(lái)越多的關(guān)注，動(dòng)力電池作為其中的關(guān)鍵部件，健康狀態(tài)及使用壽命將直接影響到電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展水平。動(dòng)力鋰離子電池具有能量密度高、輸出功率高、循環(huán)時(shí)間長(zhǎng)等優(yōu)勢(shì)，但在應(yīng)用過(guò)程中也一定程度上存在使用壽命較短的問(wèn)題。因此相關(guān)人員有必要針對(duì)鋰離子電池壽命的影響因素加以分析，為電池健康狀態(tài)估計(jì)與壽命預(yù)測(cè)提供依據(jù)，促進(jìn)其效用的提升。

1 電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力鋰離子電池壽命的影響因素

動(dòng)力鋰離子電池在使用過(guò)程中其壽命會(huì)受到多種因素的影響，主要可以分為外部因素與內(nèi)部因素。

1.1 外部因素

影響電池壽命的外部因素主要包括以下幾點(diǎn)：第一，荷電狀態(tài)。電池荷電狀態(tài)（SOC）指的是動(dòng)力鋰離子電池使用一段時(shí)間或擱置不用一段時(shí)間以后，電池剩余容量同完全充電狀態(tài)之間的比值。結(jié)合實(shí)際研究情況來(lái)看，電池在處于不同荷電狀態(tài)下其容量衰減情況也會(huì)存在一定差異，處于正常狀態(tài)的電池在電池容量衰減上要明顯優(yōu)于過(guò)充或過(guò)放狀態(tài)的電池，過(guò)充或過(guò)放會(huì)對(duì)電池壽命造成不良影響，因此大多數(shù)電動(dòng)汽車(chē)電池不能滿(mǎn)充滿(mǎn)放[1]。第二，溫度。動(dòng)力鋰離子電池在使用時(shí)對(duì)溫度范圍提出了一定要求，一旦超出范圍，就會(huì)導(dǎo)致電池性能受影響，其容量衰減也會(huì)處于非正常狀態(tài)。將鋰離子電池放在不同環(huán)境溫度下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)可以看出，在一定溫度范圍內(nèi)，充放電效率與溫度成正比，溫度越高電池壽命衰減也就越慢。第三，充放電倍率。充放電倍率指的是在一段時(shí)間內(nèi)電池充入或放出額定容量需要的電流值。結(jié)合研究結(jié)果來(lái)看，鋰離子電池充放電倍率越大，其容量衰減速度也就越快，然而在超過(guò)某一個(gè)臨界點(diǎn)的時(shí)候其容量衰減速率就會(huì)變慢。第四，不一致性。結(jié)合鋰離子電池實(shí)際的應(yīng)用情況來(lái)看，電池壽命在很大程度上會(huì)受到單體電池及電池成組之間的不一致性影響，實(shí)驗(yàn)表明，兩單體電池并聯(lián)放電的容量衰減率要明顯小于兩單體電池獨(dú)立放電，進(jìn)而在應(yīng)用上也體現(xiàn)出更加突出的優(yōu)勢(shì)。第五，內(nèi)阻電池功率。電池使用壽命與內(nèi)阻之間也有著十分密切的聯(lián)系，隨著內(nèi)阻的增加，電池內(nèi)部電流會(huì)受到更強(qiáng)的阻礙作用，同時(shí)在消耗功率的影響下導(dǎo)致電池壽命的縮短[2]。對(duì)于兩只初始容量相同的電池來(lái)說(shuō)，如果內(nèi)阻存在差異，那么最終的電池容量衰減率也會(huì)不同。

1.2 內(nèi)部因素

除了外部因素以外，鋰離子電池在使用過(guò)程中還會(huì)受到內(nèi)部因素的影響。通常情況下，內(nèi)部因素指的是電池內(nèi)部所產(chǎn)生的一系列物理和化學(xué)變化，進(jìn)而導(dǎo)致整體電池容量呈衰減狀態(tài)。根據(jù)研究，正負(fù)兩極都會(huì)直接影響到鋰離子電池的老化狀態(tài)，從而造成容量衰減速度的加快。

2 針對(duì)電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力鋰離子電池壽命的預(yù)測(cè)方法

2.1 電池健康情況估算

作為電力汽車(chē)的主要?jiǎng)恿υ?，需要?duì)鋰離子電池的健康情況進(jìn)行準(zhǔn)確估算，進(jìn)而確保電動(dòng)汽車(chē)的穩(wěn)定行駛?，F(xiàn)階段比較常見(jiàn)的估算方法主要包括以下幾點(diǎn)：第一，定義法。定義法是根據(jù)電池SOH的定義實(shí)施估算，電池SOH是指電池在一定工況下最大放出容量與額定容量的比值，在此基礎(chǔ)上對(duì)鋰離子電池處于滿(mǎn)電狀態(tài)的時(shí)候進(jìn)行放電，再對(duì)其放出電量進(jìn)行記錄。這種方法雖然是公認(rèn)的應(yīng)用于健康估算的方法，但操作上仍存在時(shí)間消耗大、實(shí)用性不強(qiáng)的弊端。第二，電化學(xué)阻抗法。此種方法的實(shí)施需要在鋰離子電池兩端設(shè)置若干個(gè)頻率不同的正弦信號(hào)，并完成響應(yīng)測(cè)試與參數(shù)采集，進(jìn)而在模糊理論的基礎(chǔ)上對(duì)電池的SOH值加以預(yù)測(cè)。第三，內(nèi)阻法。這種方法是利用電池SOH與內(nèi)阻之間的關(guān)系，在實(shí)驗(yàn)中可以看出，電池的SOH值會(huì)隨著電池內(nèi)阻值的增加而逐漸減小。在此過(guò)程中，還可以進(jìn)一步應(yīng)用到脈沖法通過(guò)電流脈沖對(duì)電池進(jìn)行激勵(lì)，并圍繞電壓變化來(lái)借助歐姆定律對(duì)內(nèi)阻進(jìn)行估算。對(duì)于內(nèi)阻法來(lái)說(shuō)，常用的算法包括粒子濾波法、最小二乘法RLS（recursive least square）及卡爾曼濾波法等。第四，模型法。模型法通過(guò)對(duì)電池的內(nèi)在特性或外在特性加以分析，并根據(jù)相關(guān)研究數(shù)據(jù)進(jìn)行電池SOH建模，并最終完成相關(guān)參數(shù)的推算。

2.2 健康狀態(tài)估算模型的建立

在鋰離子電池應(yīng)用的過(guò)程中，SOH會(huì)逐步隨著電池的老化而減小，在對(duì)鋰離子電池進(jìn)行健康狀態(tài)評(píng)估的時(shí)候還應(yīng)更多考慮到實(shí)際應(yīng)用環(huán)境對(duì)電池壽命的影響。鋰離子電池需要應(yīng)用在電動(dòng)汽車(chē)駕駛環(huán)境下，因此車(chē)輛的加減速、氣候環(huán)境等都會(huì)直接影響到電池工作溫度以及充放電倍率等參數(shù)。電池SOH已經(jīng)成為鋰離子電池使用壽命的重要評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)與上述參數(shù)之間也存在著十分復(fù)雜的關(guān)系，為提升電池SOH估算的準(zhǔn)確性，需要實(shí)現(xiàn)對(duì)健康狀態(tài)估算模型的建立，其中主要涉及到4種情況。

第一種SOH估算模型是電化學(xué)模型。電化學(xué)模型主要針對(duì)電池內(nèi)部產(chǎn)生的物理化學(xué)反應(yīng)加以分析，以Gang Ning模型為例，就是通過(guò)研究電化學(xué)反應(yīng)特性與電池容量衰退之間的關(guān)系來(lái)分析電池的使用壽命。研究顯示，鋰離子電池容量的衰退主要是受到SEI膜消耗作用的影響?？偟膩?lái)說(shuō)，電化學(xué)模型在對(duì)電池SOH值進(jìn)行估算的時(shí)候主要需圍繞電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、參數(shù)變化等，但是考慮到其內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，導(dǎo)致識(shí)別參數(shù)變化需要面臨更大難度，從而難以及時(shí)、準(zhǔn)確掌握電化學(xué)系統(tǒng)變化機(jī)理，因此電化學(xué)模型存在一定限制，難以完全實(shí)現(xiàn)對(duì)電池SOH的有效估算[3]。

第二種SOH估算模型是經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮谝揽看罅侩姵爻淙肱c放出數(shù)據(jù)來(lái)總結(jié)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，并在相關(guān)技術(shù)的支持下分析參數(shù)變化對(duì)電池容量衰減規(guī)律的影響，進(jìn)而得出二者之間的關(guān)系式，因此經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ鸵彩菙?shù)學(xué)模型的一種。在實(shí)際開(kāi)展相關(guān)實(shí)驗(yàn)的時(shí)候，需要將電池所處工況進(jìn)行控制，并依靠大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)分析各參數(shù)與電池SOH之間的變化規(guī)律，從而進(jìn)一步通過(guò)數(shù)據(jù)擬合的方式來(lái)得出最終結(jié)論。

第三種SOH估算模型是等效電路模型。等效電路模型在運(yùn)行的過(guò)程中主要依靠的是電池內(nèi)部的化學(xué)反應(yīng)，通過(guò)模擬相關(guān)化學(xué)反應(yīng)來(lái)得出一系列參數(shù)。現(xiàn)階段比較常用的等效電路模型包括PNGV模型、Rint模型等。這種模型的優(yōu)勢(shì)在于可以借助專(zhuān)業(yè)軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)反應(yīng)情況的模擬，進(jìn)而更接近與真實(shí)情況。與此同時(shí)，相較于其他模型，等效電路模型在仿真環(huán)境的實(shí)現(xiàn)難度也更低，從而更多應(yīng)用在系統(tǒng)層面上的仿真當(dāng)中。等效電路模型的具體設(shè)計(jì)如圖1所示。

圖1 等效電路模型示意圖

第四種SOH估算模型是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在運(yùn)行過(guò)程中主要是以人體神經(jīng)元連接為基礎(chǔ)實(shí)施相關(guān)運(yùn)算，數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建也參照了人體大腦神經(jīng)的連接結(jié)構(gòu)、信息處理方式與信息傳遞模式[4]。在這樣的形式下，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型形成大規(guī)模的節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，而節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間也發(fā)揮出相應(yīng)的記憶作用。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建SOH估算模型可以分析出鋰離子電池實(shí)際的運(yùn)行狀態(tài)，并實(shí)施對(duì)SOH的準(zhǔn)確估算。相較于其他的運(yùn)算模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有環(huán)節(jié)省略、使用簡(jiǎn)單、運(yùn)算速度快、精度高等優(yōu)勢(shì)，因此在鋰離子電池健康狀態(tài)估算中得到廣泛使用。

2.3 鋰離子電池的SOH估算2.3.1 SOH估算分析

SOH是評(píng)價(jià)鋰離子電池當(dāng)下健康狀態(tài)的重要手段，依靠SOH估算結(jié)果可以對(duì)鋰離子電池的未來(lái)使用進(jìn)行明確規(guī)劃，從而為電池的穩(wěn)定運(yùn)行提供保障。SOH指的是最大放出容量占額定容量的百分比，相關(guān)數(shù)學(xué)關(guān)系式與內(nèi)阻變化數(shù)學(xué)表達(dá)式為

式中：Qa指的是鋰離子電池的最大可用容量；QR指的是電池的額定容量；Re指的是電池在使用過(guò)后的電池內(nèi)阻；Rnew指的是沒(méi)有使用過(guò)的電池的電池內(nèi)阻。在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中，SOH估算方法具有較多的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，其中主要可以分成特征法、自適應(yīng)濾波法及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法，具體的分類(lèi)情況如圖2所示。

圖2 SOH估算方法分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)

2.3.2 特征法

特征法的應(yīng)用原理是在對(duì)鋰離子電池容量衰退進(jìn)行測(cè)試的過(guò)程中，通過(guò)抓住某些主要特征來(lái)作為依據(jù)，在此基礎(chǔ)上確定與之相適應(yīng)的算法，分析相關(guān)特征量與電池SOH之間的關(guān)系。當(dāng)前，特征法主要包括內(nèi)阻分析法、電化學(xué)阻抗譜法（EIS）法及微分分析法。其中，內(nèi)阻分析法是依靠電池內(nèi)阻完成瑞容量衰退的分析，對(duì)SOH的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行總結(jié)。這種方法在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中成本投入較少，但其精度也存在一定限制性。例如，通過(guò)內(nèi)阻分析法在構(gòu)建等效電路模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行SOH估算，同時(shí)需要考慮車(chē)輛行駛溫度對(duì)電池的影響。EIS法是將鋰離子電池容量衰退過(guò)程繪制阻抗譜曲線(xiàn)，并將曲線(xiàn)的不同階段與電路模型聯(lián)系起來(lái)，實(shí)現(xiàn)與電池SOH相對(duì)應(yīng)。EIS法在應(yīng)用過(guò)程中往往需要涉及大量的阻抗譜曲線(xiàn)信息，整體的復(fù)雜性較強(qiáng)，加上還需要專(zhuān)業(yè)儀器相配合，因此整體應(yīng)用成本較高。例如，可以通過(guò)EIS法構(gòu)建等效電路模型，并通過(guò)多元數(shù)學(xué)分析實(shí)現(xiàn)對(duì)電池SOH的預(yù)測(cè)。微分分析法是針對(duì)鋰離子電池不同老化狀態(tài)的微分容量進(jìn)行分析，進(jìn)而在完成老化特征提取的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)SOH預(yù)測(cè)。例如，可以借助高斯濾波方法實(shí)現(xiàn)微分容量獲取與老化特征提取的同步進(jìn)行，從而可以實(shí)現(xiàn)在小倍率電流環(huán)境下開(kāi)展SOH預(yù)測(cè)。上述方法在SOH預(yù)測(cè)中發(fā)揮出了十分關(guān)鍵的作用，結(jié)合當(dāng)前的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，更多的專(zhuān)家學(xué)者開(kāi)始對(duì)電池退化的新特征量展開(kāi)研究，包括充電溫度、充電時(shí)間常數(shù)等，更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)特征法原理的應(yīng)用，進(jìn)而有效實(shí)現(xiàn)對(duì)預(yù)測(cè)過(guò)程與模式的創(chuàng)新。

2.3.3 自適應(yīng)濾波法

通過(guò)自適應(yīng)濾波法來(lái)進(jìn)行鋰離子電池壽命預(yù)測(cè)主要是通過(guò)對(duì)電池模型參數(shù)的準(zhǔn)確辨識(shí)，并在濾波增益的影響下實(shí)現(xiàn)對(duì)這部分參數(shù)的更新，以促進(jìn)電池SOH預(yù)測(cè)精度的不斷提升?，F(xiàn)階段，常用的自適應(yīng)濾波法主要包括卡爾曼濾波法（KF）、粒子濾波法（PF）及最小二乘法等。其中，最小二乘法就是根據(jù)線(xiàn)性回歸分析來(lái)得出預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間的誤差，并對(duì)其實(shí)施有效控制[5]。最小二乘法具有計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單、計(jì)算量小的優(yōu)勢(shì)，因此可以應(yīng)用在參數(shù)辨識(shí)當(dāng)中，但在參數(shù)獲取的實(shí)時(shí)性上還有提升空間。例如，可以通過(guò)最小二乘法結(jié)合卡爾曼濾波法提出一種多遺忘因子，并確定出最優(yōu)遺忘因子。將電池所處工況的溫度變化情況加以確認(rèn)，進(jìn)而可以將SOC估算誤差控制在0.29%?？偟膩?lái)說(shuō)，通過(guò)自適應(yīng)濾波法來(lái)實(shí)施電池SOH預(yù)測(cè)可以在線(xiàn)實(shí)現(xiàn)相關(guān)操作，參數(shù)獲取精度上得到保障，因此在工業(yè)生產(chǎn)中得到了十分廣泛的使用。

2.3.4 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法也是其中較為常見(jiàn)的一種方法，該方法的應(yīng)用原理是在電池實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上對(duì)電池容量衰退規(guī)律進(jìn)行發(fā)現(xiàn)與總結(jié)，進(jìn)而有效開(kāi)展相應(yīng)的SOH估算?，F(xiàn)階段數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法主要涉及到高斯過(guò)程回歸模型（GPR）、灰色理論（GF）及自回歸模型（AR）等。其中，高斯過(guò)程回歸模型可以基于貝葉斯框架完成非參數(shù)模型的構(gòu)建，也就是可以在不建立實(shí)際模型的基礎(chǔ)上運(yùn)算，因此大多被應(yīng)用在低維回歸問(wèn)題的運(yùn)算當(dāng)中。例如，借助GPR模型實(shí)施電池SOH預(yù)測(cè)，分析多個(gè)電池?cái)?shù)據(jù)來(lái)促進(jìn)整體預(yù)測(cè)性能的提升。灰色理論指的是在信息量不足且信息內(nèi)容不完全的基礎(chǔ)上建立數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行預(yù)測(cè)，多數(shù)情況應(yīng)用在小樣本問(wèn)題的解決中。相較于其他模型，灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以實(shí)現(xiàn)精度的進(jìn)一步提升，因此得到十分廣泛的應(yīng)用。而自回歸模型則是基于時(shí)間序列展開(kāi)分析，根據(jù)模型參數(shù)的各個(gè)歷史狀態(tài)建立模型并展開(kāi)SOH預(yù)測(cè)。自回歸模型在應(yīng)用過(guò)程中具備操作簡(jiǎn)單且計(jì)算量較小的特點(diǎn)。總的來(lái)說(shuō)，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法來(lái)對(duì)鋰離子電池的健康狀態(tài)與使用壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)可以在不了解工作原理且不構(gòu)建電池模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行，通過(guò)收集大量的老化數(shù)據(jù)來(lái)分析電池容量衰退所呈現(xiàn)出來(lái)的規(guī)律。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法的優(yōu)勢(shì)在于具有較高的精度及較強(qiáng)的適應(yīng)性。表1是對(duì)常見(jiàn)鋰離子電池SOH估算方法的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)展開(kāi)對(duì)比分析。

表1 鋰離子電池SOH估算方法優(yōu)劣勢(shì)對(duì)比

3 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，作為電動(dòng)汽車(chē)的主要?jiǎng)恿υ磁c關(guān)鍵組成部分，鋰離子電池使用壽命很大程度上決定了電動(dòng)汽車(chē)性能的優(yōu)劣，因此有必要不斷加大對(duì)鋰離子電池健康評(píng)估及壽命預(yù)測(cè)的研究力度，提出有效的預(yù)測(cè)方法。結(jié)合當(dāng)前的研究成果來(lái)看，應(yīng)充分通過(guò)鋰離子電池的SOH估算來(lái)提高預(yù)測(cè)精度，同時(shí)還要充分考慮到電池動(dòng)態(tài)工作條件的復(fù)雜影響因素，因此宜采用多元化壽命預(yù)測(cè)方法來(lái)提升整體預(yù)測(cè)水平的準(zhǔn)確性。