張晨佳,龐松嶺,張璐璐
(1.海南電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院,???570100; 2.熱帶海島智能電網(wǎng)實(shí)驗(yàn)室,???570100;3.海南電網(wǎng)有限責(zé)任公司,???572000)
對(duì)動(dòng)力汽車動(dòng)力電池的健康狀態(tài)進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,可以有效保障電動(dòng)汽車安全。在對(duì)動(dòng)力電池的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估上,由于在評(píng)估精度不理想、評(píng)估效果不好等,導(dǎo)致汽車安全難以達(dá)到保障[1]。電動(dòng)汽車的電池安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,與其他的評(píng)估對(duì)象不同,需要通過外部分析,并結(jié)合數(shù)學(xué)方法進(jìn)行分析,目前主要的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法中,主要有電化學(xué)模型、等效電路模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法等幾種,但在實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的實(shí)時(shí)評(píng)估上,依然存在一定的不足,并且容易有建模難度較大,魯棒性較差,導(dǎo)致評(píng)估過程出現(xiàn)誤判等。
在電動(dòng)汽車動(dòng)力電池壽命周期內(nèi)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的研究上,目前主要有以下幾種,文獻(xiàn)[2]在基于改進(jìn)TCN 模型基礎(chǔ)上,評(píng)估汽車的動(dòng)力電池健康狀態(tài),達(dá)到在不用考慮電動(dòng)汽車的電池內(nèi)部化學(xué)反應(yīng)情況下,對(duì)電動(dòng)汽車動(dòng)力電池進(jìn)行評(píng)估。文獻(xiàn)[3]提出基于數(shù)據(jù)仿真模型,分析電池內(nèi)阻等健康參數(shù),同時(shí)引入貝葉斯極限學(xué)習(xí),對(duì)電池的荷電狀態(tài)進(jìn)行分析評(píng)估。文獻(xiàn)[4]使用 GRURNN 模型結(jié)構(gòu),建立電池樣本數(shù)據(jù)集,使用電池樣本數(shù)據(jù)集,達(dá)到對(duì)電動(dòng)汽車動(dòng)力電池壽命周期內(nèi)的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。本文在這些研究之上,將電池電壓偏差納入考慮,分段計(jì)算電池電壓均方差,更準(zhǔn)確地評(píng)估動(dòng)力電池的狀態(tài)和安全風(fēng)險(xiǎn)。通過一致性辨識(shí)模型確定安全風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重,避免主觀判斷和不確定性帶來的評(píng)估誤差,提高評(píng)估結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。借助TCN 結(jié)構(gòu)作為評(píng)估的基礎(chǔ)框架,將電池電壓均方差代入目標(biāo)層,綜合考慮各項(xiàng)安全風(fēng)險(xiǎn)因素,實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的梯次綜合安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。
為了達(dá)到對(duì)動(dòng)力電池的安全風(fēng)險(xiǎn)有效評(píng)估,在基于電壓偏差下,計(jì)算動(dòng)力電池電壓均方差。利用電壓偏差特性,將動(dòng)力電池電壓曲線分為低荷電狀態(tài)、中荷電狀態(tài)、高荷電狀態(tài),在分段情況下,計(jì)算動(dòng)力電池平均電壓v,公式表示為:
式中:
n—?jiǎng)恿﹄姵仉娦緮?shù)量;
i—?jiǎng)恿﹄姵財(cái)?shù)量;
vi,t—i個(gè)動(dòng)力電池在t時(shí)刻的電壓參數(shù)。
根據(jù)動(dòng)力電池電壓協(xié)方差,計(jì)算電壓均方差σ,得到的公式為:
式中:
k—時(shí)間段的數(shù)量;
c—分段的動(dòng)力電池電壓協(xié)方差。
對(duì)低荷電狀態(tài)、中荷電狀態(tài)、高荷電狀態(tài)三個(gè)電荷狀態(tài),分別進(jìn)行計(jì)算,得到三個(gè)電荷狀態(tài)下的電壓均方差。
通過測(cè)量電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的電壓偏差,計(jì)算得出電壓的均方差。這個(gè)指標(biāo)可以量化電池電壓的離散程度和變異性,電壓均方差越大,表示電池的電壓不穩(wěn)定性越高,存在安全風(fēng)險(xiǎn)概率越大。
基于一致性辨識(shí)模型,確定其安全風(fēng)險(xiǎn)模糊權(quán)重。建立電動(dòng)汽車的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)構(gòu),目標(biāo)層為動(dòng)力電池電壓風(fēng)險(xiǎn)分析,動(dòng)力電池充放電風(fēng)險(xiǎn)分析為準(zhǔn)則層,指標(biāo)層為風(fēng)險(xiǎn)程度[5-6]。提取動(dòng)力電池電壓均方差σ,并代入安全評(píng)估矩陣的目標(biāo)層,以此建立一致性辨識(shí)矩陣,計(jì)算單層次的權(quán)重,公式為:
式中:
—風(fēng)險(xiǎn)矩陣i 行j 列元素;
—風(fēng)險(xiǎn)矩陣i 行j 列元素隸屬度;
—風(fēng)險(xiǎn)矩陣中各元素對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的貢獻(xiàn)程度。
以此建立可能度p,公式為:
式中:
o—因素模糊數(shù);
t—風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分可能性;
g—評(píng)分參數(shù)。
從而得到一致性辨識(shí)模型,電動(dòng)汽車電壓風(fēng)險(xiǎn)可能度為:
式中:
δ—電壓分配參數(shù)。
從而得到一致性辨識(shí)判斷矩陣,并以此得到安全風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重為:
式中:
β—風(fēng)險(xiǎn)排序向量,得到?為最終安全風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重,用于計(jì)算安全風(fēng)險(xiǎn)模糊權(quán)重和綜合偏離度,以實(shí)現(xiàn)對(duì)電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的梯次綜合安全評(píng)估。
使用安全風(fēng)險(xiǎn)模糊權(quán)重,通過安全風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重?計(jì)算各個(gè)指標(biāo)或評(píng)估維度的風(fēng)險(xiǎn)程度,對(duì)電動(dòng)汽車動(dòng)力電池進(jìn)行綜合性評(píng)估。使用AHP 層次分析法,對(duì)電動(dòng)汽車的動(dòng)力電池一致性方面進(jìn)行綜合性評(píng)估[7],評(píng)估流程如圖1 所示。
圖1 綜合安全評(píng)估流程
通過挖掘數(shù)據(jù)特征與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系,形成膨脹卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),其結(jié)構(gòu)示意圖如圖2 所示[8,9]。
圖2 膨脹因果卷積網(wǎng)絡(luò)
對(duì)風(fēng)險(xiǎn)維度進(jìn)行調(diào)整,以TCN 結(jié)構(gòu)作為評(píng)估的基礎(chǔ)框架,對(duì)健康因子進(jìn)行提取,TCN 結(jié)構(gòu)如圖3 所示。
圖3 TCN 結(jié)構(gòu)
根據(jù)結(jié)構(gòu)計(jì)算安全風(fēng)險(xiǎn)模糊權(quán)重,將安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比,得到綜合偏離度,公式為:
式中:
e—安全風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)荷參數(shù)值;
y—安全風(fēng)險(xiǎn)的電壓參數(shù)值。
根據(jù)提取的健康因子,設(shè)置安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)以及對(duì)應(yīng)的狀態(tài),如表1 所示。
表1 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分
根據(jù)劃分的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),在TCN 模型的因果關(guān)系下抓取[10],對(duì)電池狀態(tài)進(jìn)行計(jì)算與匹配,得到電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的梯次綜合安全評(píng)估結(jié)果。
為了驗(yàn)證所設(shè)計(jì)方法對(duì)于電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估效果,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
使用最大壓力為2 000 N 的XYY-QD500 型電子萬能試驗(yàn)機(jī)進(jìn)行靜態(tài)壓痕實(shí)驗(yàn),壓頭類型為半球頭,通過Opus BT-C3100 V2.2 數(shù)字電池容量測(cè)試儀對(duì)電池的電壓進(jìn)行監(jiān)控。同時(shí),使用320×240 像素的FLIR E75 型紅外熱像儀來監(jiān)控電池的溫度變化,以達(dá)到對(duì)動(dòng)力電池安全風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。
電壓監(jiān)控參數(shù):采樣頻率為每秒鐘采集一次;最大電壓設(shè)置為5 V。
紅外熱像儀參數(shù):像素分辨率為320×240 像素;測(cè)量范圍為(-20 ~150)℃;每30 s 拍攝一次熱像圖像。
使用Arbin 電池測(cè)試儀,對(duì)動(dòng)力電池?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量,進(jìn)行記錄,電池尺寸為65 mm*28 mm、電池陰極為LiCoO2、標(biāo)稱容量為1 100 mAh、放電溫度為(-20 ~50)℃、充電溫度為(0 ~50)℃,充電電壓為4.2 V。選擇30 個(gè)電動(dòng)汽車的動(dòng)力電池進(jìn)行實(shí)驗(yàn),進(jìn)行編號(hào),依次為Dc10- Dc40。
在0.75 A 的恒流模式下進(jìn)行充電,當(dāng)電壓為4.2 V 時(shí),選擇40 個(gè)電動(dòng)汽車的動(dòng)力電池進(jìn)行實(shí)驗(yàn),電池的實(shí)驗(yàn)信息如表2 所示。
表2 實(shí)驗(yàn)動(dòng)力電池信息
電動(dòng)汽車的動(dòng)力電池,在0.75 A 的恒流模式下進(jìn)行充電,當(dāng)電壓為4.2 V 時(shí),進(jìn)行第二階段的充電模擬。
選擇恒壓充電過程中,動(dòng)力電池電壓從2.5 V 上升至3.7 V 時(shí)間作為第一階段,記為A1;動(dòng)力電池電壓從3.7 V 下降至2.5 V 時(shí)間作為第二階段,記為A2;動(dòng)力電池電壓從2.5 V 回升后階段作為第三階段,記為A3,以此選擇動(dòng)力電池健康因子參數(shù),對(duì)動(dòng)力電池風(fēng)險(xiǎn)程度加以評(píng)估。
動(dòng)力電池健康因子的選取過程如圖4 所示。
圖4 動(dòng)力電池健康因子選取過程
根據(jù)圖4 結(jié)果,使用皮爾森相關(guān)系數(shù),對(duì)評(píng)估因子進(jìn)行驗(yàn)證,驗(yàn)證公式如下所示:
式中:
—第i 次循環(huán)的電池風(fēng)險(xiǎn);
—第i 次循環(huán)的動(dòng)力電池健康因子。
將選擇的動(dòng)力電池健康因子進(jìn)行代入,得到系數(shù),如表3 所示。
表3 動(dòng)力電池健康因子相關(guān)系數(shù)
從表3 中可以看出,選取的動(dòng)力電池健康因子,其皮爾森相關(guān)系數(shù)均在[-1,1]之間,并且絕對(duì)值均在0.8以上,說明選擇的動(dòng)力電池健康因子具有可行性,可用作此實(shí)驗(yàn)的評(píng)估。
選取的動(dòng)力電池健康因子,其皮爾森相關(guān)系數(shù)均在[-1,1]之間,說明選擇的動(dòng)力電池健康因子具有可行性,可用作此實(shí)驗(yàn)的評(píng)估。
實(shí)驗(yàn)選擇絕對(duì)誤差、評(píng)估均方根誤差、評(píng)估平均誤差對(duì)評(píng)估的精度進(jìn)行評(píng)價(jià),其公式如下:
評(píng)估絕對(duì)誤差;
評(píng)估均方根誤差:
評(píng)估平均誤差:
式中:
a—評(píng)估次數(shù);
—評(píng)估值。
使用本文設(shè)計(jì)方法,以及其他兩種方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),可以對(duì)于四組電動(dòng)汽車的動(dòng)力電池進(jìn)行安全分析評(píng)估后,得到評(píng)估結(jié)果的絕對(duì)誤差圖像,如圖5 所示。
圖5 評(píng)估結(jié)果絕對(duì)誤差
圖5 中可以看出,使用本文設(shè)計(jì)方法,在進(jìn)行安全分析評(píng)估后,得到的絕對(duì)誤差幾乎趨近與0,說明其評(píng)估的絕對(duì)誤差相對(duì)較小。
三種方法下,對(duì)四組電動(dòng)汽車的動(dòng)力電池評(píng)估的評(píng)估均方根誤差與評(píng)估平均誤差對(duì)評(píng)估進(jìn)行統(tǒng)計(jì),情況如表4 所示。
表4 不同方法下的均方根誤差與平均誤差統(tǒng)計(jì)
從表4 中可以看出,相對(duì)比其他兩種方法,本文設(shè)計(jì)的方法,安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的均方根誤差相對(duì)較小,平均達(dá)到了0.012,安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的絕對(duì)平均誤差相對(duì)也較小,平均達(dá)到了0.007。綜合三類評(píng)估誤差指標(biāo),可以看出,本文設(shè)計(jì)的方法,在安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估上,其精度較高。其主要原因在于,在基于電壓偏差下,將動(dòng)力電池負(fù)荷分為低荷電狀態(tài)、中荷電狀態(tài)、高荷電狀態(tài),分段計(jì)算其電池電壓均方差,減少了其他因素對(duì)評(píng)估的影響。該方法可適用于電動(dòng)汽車動(dòng)力電池壽命周期內(nèi)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。
本文對(duì)電動(dòng)汽車動(dòng)力電池壽命周期內(nèi)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估進(jìn)行研究,經(jīng)實(shí)驗(yàn)得出以下結(jié)論:
1)通過使用本文設(shè)計(jì)的方法進(jìn)行動(dòng)力電池安全分析評(píng)估,評(píng)估結(jié)果的絕對(duì)誤差相對(duì)較小,說明評(píng)估準(zhǔn)確性較高。
2)本文設(shè)計(jì)方法在均方根誤差和平均誤差相對(duì)較小,說明評(píng)估精度較高。
3)本文設(shè)計(jì)的方法利用了動(dòng)力電池在不同荷電狀態(tài)下的電壓偏差分析,減少了其他因素對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響。
在未來的研究中,可以引入更多的指標(biāo)或因素,探索不同的評(píng)估模型或算法,進(jìn)一步改進(jìn)動(dòng)力電池綜合安全評(píng)估方法,以提高評(píng)估的準(zhǔn)確性和全面性,適應(yīng)不同類型的動(dòng)力電池系統(tǒng)和實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。