在一定程度上,电动汽车上的电池也是其致命弱点。电动车的终极目标是确保足够的驾驶范围,避免因电池过早退化而缩短行驶里程。准确诊断电池的状态可以显著提高其长期可靠性。
因此,尽早发现电池容量下降、内部短路等问题,以避免故障并延长电池寿命是非常重要的。特定的维护措施也至关重要,以确保电池在最佳效率下运行。在充电状态(SOC)和健康状态(SOH)方面的准确估算可以帮助减少电池单元的压力和磨损,从而提高整体性能。最后,通过利用特定算法和数据分析,可以确定电池的剩余使用寿命(RUL),从而实现最佳资源分配和规划。
简而言之,准确掌握电池的状态将使操作员能够做出改善性能和最大化电池寿命的决策。
新的诊断方法
仔细诊断电动汽车电池的状态是其高效运行和管理的必要步骤。位于韩国大田的韩国科学威廉希尔官方网站 院(KAIST)的一组研究人员开发了一种新威廉希尔官方网站 ,可以仅通过低电流系统准确诊断和监测电池状态,这有助于最大化电池的长期稳定性和效率。
由KAIST电气工程学院的权景河教授和李相国教授领导的研究小组开发了电化学阻抗谱(EIS)威廉希尔官方网站 ,这对提高电动汽车高容量电池的稳定性和性能至关重要。
EIS是一种评估电池SOC和SOH的强大工具。该方法基于对电池阻抗值及其变化的测量,从而评估电池效率和损耗。电池阻抗是电流在电池内流动时的阻力测量,用于估算电池性能和状态。
此外,这种新方法还可以确定热特性以及化学和物理变化;预测电池寿命;并找出故障的根本原因。
电池单元的参数
EIS通过对电化学单元施加小的交流(AC)信号,并测量叠加在电池直流(DC)电压上的交流电压响应来工作。通过分析不同频率下的阻抗,可以深入探讨单元的性能,如电荷转移电阻、双电层电容、扩散过程等,这些都影响着电池单元的电化学反应效率。阻抗曲线图是通过将其实部显示在X轴上,虚部显示在Y轴上构建的。在理想情况下,阻抗谱由一系列特征组成,每个特征与整个电化学机制内的单个基本过程相关联(见图1)。
图1
实际上,完整的电池单元经历来自两个电极和电解质建模单元的不同基本过程。这些过程在实践中非常难以从单一测量谱中分离出来。实际上,在实际测量中,许多这些个体特征重叠,明确解耦它们是一项艰巨的工作。这在图2中得到了体现,某些特征缺失或被掩盖。
电池单元电化学过程的关键步骤可以总结如下:
电解质传输:离子在电解质中从一个电极穿梭到另一个电极。
离子扩散:离子在电极和电解质内扩散。
电荷转移:电子在电极-电解质界面上转移。
电极反应:在电极上发生氧化和还原反应,涉及电子和离子的转移。
离子迁移:在反应过程中,离子通过电解质迁移以平衡电荷。
图2电荷转移电阻是指在电极与电解质界面上,电子转移过程中遇到的阻力。在阻抗光谱中,它对应于中频区域,从几十分之一赫兹到几百赫兹,并呈现半圆形。
双电层电容表示电极与电解质界面之间的电容。由正离子和电子在电极表面形成的双电层像电容器一样影响电荷转移和电池电化学反应的效率以及电池性能。电容越大,电池储存电荷的能力越强。
最后,扩散是指离子因电极表面与体相电解质之间的浓度梯度而移动的现象。有效的扩散过程保持稳定的反应速率,避免浓度极化,这可能会阻碍电池的性能。该步骤在阻抗光谱中可以被可视化为低频下的一条直线,低于几十分之一赫兹。
在高频区域,阻抗光谱形成与X轴相交的小曲线。这是电池电感和欧姆电阻的指示。
新的EIS系统
传统的EIS设备基于高电流激励和离芯组件,价格昂贵且复杂,使得部署、操作和维护变得困难。由于强迫几安培的电流进入电池可能引发显著的电气应力,从而增加电池故障或起火的可能性,敏感性和精度限制使问题更加严重,从而使实际使用变得麻烦。
为了避免这些结果,KAIST研究团队开发并调试了一种低电流EIS系统,用于诊断高容量电动车电池的状态和健康。这种EIS系统可以在电流扰动在十毫安范围内的情况下精确测量电池阻抗,最小化测量阶段的热效应和安全问题。
显然,这种新设备应该足够紧凑且具有成本效益,以便能够集成到车辆的电池管理系统(BMS)中,正如韩国研究人员所做到的那样。该系统在识别经历不同操作条件的电池的电化学特征方面被证明是适用的,包括不同的温度和SOC水平。
权教授解释道,这种系统不仅可以轻松集成到电动汽车的BMS中,而且还能够进行精确测量,同时与以往的高电流EIS设置相比显著降低成本和复杂性。由于其新颖特性,低电流EIS威廉希尔官方网站 还可以用于监测能源存储系统(ESS)。
EIS的实施与结果
Lee等人撰写的一篇文章介绍了一种针对高容量电动车电池优化的EIS系统,支持高测量精度、最小电流扰动和短测量时间。该系统嵌入了切换电阻高通滤波器,以阻止电池的DC电压并缓解滤波器失配。低噪声放大器以极低的失真放大交流电压响应,interwetten与威廉的赔率体系 到数字转换器以高精度采样放大信号。它还具有数字锁相放大器,可以在特定频率下计算阻抗,使用两个并联的数字低通滤波器(LPFs)以抑制频率伪影(不必要的频率成分)。基本上,LPF的截止频率仅允许低频成分通过,而频率伪影通常频率较高,被衰减,从而降低其幅度和影响。
EIS频率范围的选择取决于特定电池及其操作条件、诊断算法和电池的拟合模型。对于70-Ah的待测电池,选择了1 Hz至1 kHz之间的频率带,其中包含31个不同点,因此包括中频半圆和高频交点(见图2以获取一般情况);温度范围在0°C至45°C之间。如作者所述,这个频率谱详细说明了电荷转移、内部温度、欧姆电阻、RUL、SOC和SOH等方面的细节。
该原型在高精度电阻器下实现了标准差小于10.4 μΩ的精确阻抗测量,并在70-Ah电池的1-Hz到1-kHz频率范围和20%至80% SOC范围内实现了小于14 μΩ的均方根误差。这些发现证明了所提出的EIS模型在准确评估和健康监测大型电动车电池方面的有效性。
尽管该架构适合扩展,但在更复杂的电池配置中的有效性需要更深入的研究。在实际应用中,将所提议的EIS系统集成到单个集成电路中,再与电池监测电路结合,可以作为增强电动车和ESS的诊断和性能的基础。基于单片和多电池测量能力的改进对于支持新的服务商业模式至关重要。这可以看作是在改善电池动力车辆声誉方面又迈出的一步。
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