本發(fā)明涉及一種新能源汽車鋰離子動力電池容量突然失效風險診斷預判的方法，特別是涉及一種磷酸鐵鋰動力電池“跳水”故障的辨識預判方法，可用于電池在車運行時及退役梯次利用時的故障預判，屬于鋰離子動力電池故障預判及梯級利用技術領域。

背景技術：

磷酸鐵鋰電池在使用時會存在容量突降而發(fā)生“跳水”的情況，而通常這類電池在生產后及在運行時對容量的監(jiān)測是無法辨識診斷出來的，“跳水”電池的無征兆出現(xiàn)將導致使用儲能系統(tǒng)的切斷無法使用，因此需要該類故障的監(jiān)控與辨識預判，及時更換故障電池。且隨著國家對電動汽車的大力推廣，未來也將面臨大量動力鋰電池退役的問題。電池退役時還有75％的容量可以予以梯次再利用，充分利用電池的壽命，尤其對于磷酸鐵鋰電池具有穩(wěn)定循環(huán)、循環(huán)壽命長的特點，且直接再生利用經濟價值低，磷酸鐵鋰電池的梯級利用可以提高其使用經濟價值。但由于磷酸鐵鋰電池作為動力能源在汽車上使用的過程中，不同條件的苛刻工況會對電池造成一定程度的過度老化，導致電池存在容量突降而失效的故障風險，即稱為“跳水”。故而，退役電池在梯級利用前需對該類故障電池進行提前辨識預判及篩選出來，實現(xiàn)梯級利用過程循環(huán)工作次數(shù)和容量衰減一致性的保障。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術問題是：本發(fā)明針對磷酸鐵鋰電池“跳水”故障無法通過電池外特性指標(如常規(guī)能檢測的容量、內阻、臌脹率、自放電率)辨識的問題，本發(fā)明提出一種磷酸鐵鋰動力電池“跳水”故障辨的辨識預判方法。

本發(fā)明解決其技術問題所要采用的技術方案是：一種磷酸鐵鋰動力電池“跳水”故障的辨識預判方法，包括以下步驟：

s1：對電池單體進行一個完整的恒流充電測試，以一定采樣時間記錄下充電過程的充電容量q和對應的端電壓v，得到充電過程的q-v曲線；一定采樣時間指采樣周期。

s2：對充電過程的q-v曲線進行數(shù)值微分，即獲得對應的△q/△v數(shù)值序列，并構建成dq/dv-soc曲線；對q-v曲線進行數(shù)值微分是為了獲得dq/dv曲線，dq/dv反映電池內部鋰離子脫嵌的能力，dq/dv可以反映出正極和負極材料的相變過程，相變能力的變化表征電池健康狀態(tài)的變化和衰退/失效的主要導因。

s3：提取dq/dv-soc曲線中的三個特征峰極值，分別在soc＝20％、50％、80％位置附近，將這三個極值點作為電池狀態(tài)辨識特征點，并將其與該電池標準dq/dv-soc曲線的特征進行對比，獲得可用活性鋰離子損失量的信息；

s4：將其高荷電區(qū)對應的辨識特征點值與該電池標準dq/dv-soc曲線對應的該特征點值m*比較，并計算k＝(被測電池的soc＝80％特征點值)/(被測電池的soc＝50％特征點值)和k*＝(被測電池的dq/dv|soc＝80％)/(標準曲線的dq/dv|soc＝80％)依據m*、k和k*可辨識判斷出電池是否存在跳水故障及發(fā)生跳水的原因。m*、k和k*這三個指標的變化表征電池的失效機理：活性材料損失或鋰離子損失導致，或兩者兼具。

具體的，所述電池的標稱容量為20ah-200ah。其中，標稱容量是電池設計容量，充電容量是實際能充進去的容量。

優(yōu)選的，所述采樣周期的取值范圍為10s-50s。采樣周期具體指記錄電流或累計充入容量的采樣周期。采用周期太短，數(shù)據量太大，車用bms普遍記錄周期為10-39s；采樣周期太長，無法撲捉到相變過程，失去了分析的意義。

優(yōu)選的，步驟s1中恒流充電的電流值取值范圍為0.1c-c的充電倍率。

優(yōu)選的，步驟s1中恒流充電的電流值取值范圍為0.1c-0.3c的充電倍率。

所述該方法采樣的恒流充電電流可以為0.1c-1c的充電倍率，可參考該電池標準充電電流，推薦0.1c-0.3c充電倍率為最佳。所述該方法采用的恒流充電法充到3.65v-3.7v截止，充電電流可以為0.1c-1c的充電倍率，可參考該電池標準充電電流。dq/dv-soc曲線中的soc對應的是電池當前荷電狀態(tài)。

進一步，當電池的標稱容量＜100ah時，其dq/dv-soc曲線上橫坐標soc＝80％±10％區(qū)間出現(xiàn)的特征峰極值低于臨界值225ah/v，且在充放電倍率≥0.3c時，可判斷該電池后循環(huán)次數(shù)壽命最多為400次-500次。以0.3c的充電倍率為最低基準，充放電倍率越大電池循環(huán)壽命次數(shù)越少。

進一步，當電池的標稱容量≥100ah時，且k*＜0.23或k＜0.23或m*≤225ah/v任一條件成立，且在充放電倍率≥0.3c時，可判斷該電池后循環(huán)次數(shù)壽命最多為400次-500次。電池后循環(huán)次數(shù)指從測試判別后開始的全soc循環(huán)次數(shù),代表循環(huán)壽命。m*指電池標準dq/dv-soc曲線高荷電區(qū)(soc＝80％)對應的該特征點值。

針對0.1c-0.3c的情況原理是一樣的，本發(fā)明的數(shù)據驗證是基于0.3c充電數(shù)據積累分析總結出來的(因0.3c為標準充電及定容倍率)，因此實例僅對0.3c充電倍率的情況進行說明，且不同廠家和不同規(guī)格型號該值也可能不同，但趨勢是一樣的。

以預設采樣周期記錄以一定電流值恒流充電過程中的電池的充電容量q和端電壓v，得到充電過程的q-v曲線；對充電過程的q-v曲線進行數(shù)值微分獲得dq/dv-soc曲線；將其與該電池標準dq/dv-soc曲線的特征進行對比，并分析其dq/dv-soc曲線中soc＝50％與soc＝80％附近對應的特征峰的變化，獲得lli(可用活性鋰離子損失量)的信息。該方法利用恒流充電過程數(shù)據，通過數(shù)值微分計算方法得到電池的容量增量曲線，可無損地反應出電池內部狀態(tài)情況，可以直觀地判斷出電池是否存在“跳水”(容量突降造成電池失效)故障及引起“跳水”的原因，能夠實現(xiàn)發(fā)生“跳水”前400次循環(huán)的預判辨識，降低新能源汽車鋰離子動力蓄電電池在車運行時及退役梯次利用時突然容量失效的風險。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明提供的一種磷酸鐵鋰動力電池“跳水”故障的辨識預判方法，通過對電池充電過程容量增量-soc曲線的特征峰對應的辨識特征點的獲取與變化特征進行類比分析，從電池的電化學內部特性進行定性判斷電池可用活性材料量和可用活性鋰離子量的衰退程度，來辨識電池是否存在“跳水”故障與風險，該方法最早可進行400次循環(huán)前的預判，降低新能源汽車鋰離子動力蓄電電池在車運行時及退役梯次利用時突然容量失效的風險。

附圖說明

下面結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明。

圖1為本發(fā)明辨識預判方法的流程圖；

圖2為具體實施方式一所述的容量增量dq/dv-soc曲線；

圖3為具體實施方式二所述的容量增量dq/dv-soc曲線；

圖4為具體實施方式所述的電池容量衰減曲線。

具體實施方式

現(xiàn)在結合附圖對本發(fā)明作詳細的說明。此圖為簡化的示意圖，僅以示意方式說明本發(fā)明的基本結構，因此其僅顯示與本發(fā)明有關的構成。

實施例一：

如圖1所示，本發(fā)明提供的一種磷酸鐵鋰動力電池“跳水”故障的辨識預判方法，包括以下步驟：

步驟s1：對型號為ca60aha的磷酸鐵鋰電池單體(電池起始健康狀態(tài)為80％標稱容量，容量為50ah)，以0.3c充電倍率進行一個完整的標準恒流恒壓充電測試(cccv)，恒流充電至3.65v轉恒壓充電至電流0.02c結束，并記錄下充電過程的充電容量q和對應的充電端電壓v數(shù)據，并得到充電過程的q-v曲線，所用的采樣記錄周期為19s。

恒流恒壓充電與恒流充電原則上是有一定差異的，恒流恒壓是在恒流充電至截止電壓上限后轉恒壓充電至電流降至近似于0a，兩種方法不影響ic曲線形式及峰值，僅特征峰對應的soc位置存在微小偏差。

步驟s2：對充電過程的q-v曲線進行數(shù)值微分，即獲得對應的△q/△v數(shù)值序列，并構建成dq/dv-soc曲線，其中soc＝qt/qcm，qt是某個采樣點累積充電容量，qcm是最終的充電容量。磷酸鐵鋰電池具有寬的電壓平臺區(qū)，取相鄰兩采樣點電壓滿足vn+1-vn≥2mv對應的vn+1和vn為計算采樣點，其中，n指第n個采樣點。

步驟s3：提取dq/dv-soc曲線中的三個特征峰極值，分別在soc＝20％、50％、80％位置附近，將這三個極值點作為電池狀態(tài)辨識特征點。

步驟s4：取其高荷電區(qū)(soc＝70％-90％區(qū)間，這里針對soc＝80％進行對比分析)對應的辨識特征點值記為m*，m*＝225ah/v(經驗臨界值)，并計算得到k＝0.231、k*＝0.23(經驗臨界值)，該款電池標準dq/dv-soc曲線的k＝0.46；如圖2所示，該電池在循環(huán)400次后發(fā)生了跳水，且在循環(huán)過程中m*和k值在減小，而soc＝50％和soc＝20％位置的辨識特征點的值未明顯變化，因此辨識出該電池可用活性鋰離子量損失嚴重且達到了臨界值、而可用活性材料損失量很小，故判斷出該電池在400次充放電循環(huán)后會因缺乏可用活性鋰離子而發(fā)生跳水，如圖4中35#對應的容量衰減曲線在400次循環(huán)后該電池容量突降。

實施例二：

實施例二是實施例一的一種特殊情況，步驟s3中所述dq/dv-soc曲線中的三個特征峰極值，在某些情況會出現(xiàn)soc＝50％和soc＝80％區(qū)間的特征峰重合(如圖3所示)，該被測電池型號為ca100fi，故近似取第700次循環(huán)后的定容充電過程dq/dv-soc曲線中soc＝80％處dq/dv曲線對應的縱坐標值，如圖3，即m*＝355ah/v，k＝0.44，但k*＝0.227＜0.23(經驗臨界值)，如圖4所示59#循環(huán)曲線，在第1000次循環(huán)后電池發(fā)生跳水，引起跳水的原因為活性材料損失最終導致可用活性鋰離子損失。例如：容量大于100ah的電池在幾百次循環(huán)衰退后出現(xiàn)soc＝80％處對應的特征峰消退，soc＝50％和soc＝80％對應的特征峰合成一個峰。

以上述依據本發(fā)明的理想實施例為啟示，通過上述的說明內容，相關的工作人員完全可以在不偏離本發(fā)明的范圍內，進行多樣的變更以及修改。本項發(fā)明的技術范圍并不局限于說明書上的內容，必須要根據權利要求范圍來確定其技術性范圍。

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