在一定程度上,電動汽車上的電池也是其致命弱點。電動車的終極目標是確保足夠的駕駛范圍,避免因電池過早退化而縮短行駛里程。準確診斷電池的狀態可以顯著提高其長期可靠性。
因此,盡早發現電池容量下降、內部短路等問題,以避免故障并延長電池壽命是非常重要的。特定的維護措施也至關重要,以確保電池在最佳效率下運行。在充電狀態(SOC)和健康狀態(SOH)方面的準確估算可以幫助減少電池單元的壓力和磨損,從而提高整體性能。最后,通過利用特定算法和數據分析,可以確定電池的剩余使用壽命(RUL),從而實現最佳資源分配和規劃。
簡而言之,準確掌握電池的狀態將使操作員能夠做出改善性能和最大化電池壽命的決策。
新的診斷方法
仔細診斷電動汽車電池的狀態是其高效運行和管理的必要步驟。位于韓國大田的韓國科學技術院(KAIST)的一組研究人員開發了一種新技術,可以僅通過低電流系統準確診斷和監測電池狀態,這有助于最大化電池的長期穩定性和效率。
由KAIST電氣工程學院的權景河教授和李相國教授領導的研究小組開發了電化學阻抗譜(EIS)技術,這對提高電動汽車高容量電池的穩定性和性能至關重要。
EIS是一種評估電池SOC和SOH的強大工具。該方法基于對電池阻抗值及其變化的測量,從而評估電池效率和損耗。電池阻抗是電流在電池內流動時的阻力測量,用于估算電池性能和狀態。
此外,這種新方法還可以確定熱特性以及化學和物理變化;預測電池壽命;并找出故障的根本原因。
電池單元的參數
EIS通過對電化學單元施加小的交流(AC)信號,并測量疊加在電池直流(DC)電壓上的交流電壓響應來工作。通過分析不同頻率下的阻抗,可以深入探討單元的性能,如電荷轉移電阻、雙電層電容、擴散過程等,這些都影響著電池單元的電化學反應效率。阻抗曲線圖是通過將其實部顯示在X軸上,虛部顯示在Y軸上構建的。在理想情況下,阻抗譜由一系列特征組成,每個特征與整個電化學機制內的單個基本過程相關聯(見圖1)。
圖1
實際上,完整的電池單元經歷來自兩個電極和電解質建模單元的不同基本過程。這些過程在實踐中非常難以從單一測量譜中分離出來。實際上,在實際測量中,許多這些個體特征重疊,明確解耦它們是一項艱巨的工作。這在圖2中得到了體現,某些特征缺失或被掩蓋。
電池單元電化學過程的關鍵步驟可以總結如下:
電解質傳輸:離子在電解質中從一個電極穿梭到另一個電極。
離子擴散:離子在電極和電解質內擴散。
電荷轉移:電子在電極-電解質界面上轉移。
電極反應:在電極上發生氧化和還原反應,涉及電子和離子的轉移。
離子遷移:在反應過程中,離子通過電解質遷移以平衡電荷。
圖2電荷轉移電阻是指在電極與電解質界面上,電子轉移過程中遇到的阻力。在阻抗光譜中,它對應于中頻區域,從幾十分之一赫茲到幾百赫茲,并呈現半圓形。
雙電層電容表示電極與電解質界面之間的電容。由正離子和電子在電極表面形成的雙電層像電容器一樣影響電荷轉移和電池電化學反應的效率以及電池性能。電容越大,電池儲存電荷的能力越強。
最后,擴散是指離子因電極表面與體相電解質之間的濃度梯度而移動的現象。有效的擴散過程保持穩定的反應速率,避免濃度極化,這可能會阻礙電池的性能。該步驟在阻抗光譜中可以被可視化為低頻下的一條直線,低于幾十分之一赫茲。
在高頻區域,阻抗光譜形成與X軸相交的小曲線。這是電池電感和歐姆電阻的指示。
新的EIS系統
傳統的EIS設備基于高電流激勵和離芯組件,價格昂貴且復雜,使得部署、操作和維護變得困難。由于強迫幾安培的電流進入電池可能引發顯著的電氣應力,從而增加電池故障或起火的可能性,敏感性和精度限制使問題更加嚴重,從而使實際使用變得麻煩。
為了避免這些結果,KAIST研究團隊開發并調試了一種低電流EIS系統,用于診斷高容量電動車電池的狀態和健康。這種EIS系統可以在電流擾動在十毫安范圍內的情況下精確測量電池阻抗,最小化測量階段的熱效應和安全問題。
顯然,這種新設備應該足夠緊湊且具有成本效益,以便能夠集成到車輛的電池管理系統(BMS)中,正如韓國研究人員所做到的那樣。該系統在識別經歷不同操作條件的電池的電化學特征方面被證明是適用的,包括不同的溫度和SOC水平。
權教授解釋道,這種系統不僅可以輕松集成到電動汽車的BMS中,而且還能夠進行精確測量,同時與以往的高電流EIS設置相比顯著降低成本和復雜性。由于其新穎特性,低電流EIS技術還可以用于監測能源存儲系統(ESS)。
EIS的實施與結果
Lee等人撰寫的一篇文章介紹了一種針對高容量電動車電池優化的EIS系統,支持高測量精度、最小電流擾動和短測量時間。該系統嵌入了切換電阻高通濾波器,以阻止電池的DC電壓并緩解濾波器失配。低噪聲放大器以極低的失真放大交流電壓響應,模擬到數字轉換器以高精度采樣放大信號。它還具有數字鎖相放大器,可以在特定頻率下計算阻抗,使用兩個并聯的數字低通濾波器(LPFs)以抑制頻率偽影(不必要的頻率成分)。基本上,LPF的截止頻率僅允許低頻成分通過,而頻率偽影通常頻率較高,被衰減,從而降低其幅度和影響。
EIS頻率范圍的選擇取決于特定電池及其操作條件、診斷算法和電池的擬合模型。對于70-Ah的待測電池,選擇了1 Hz至1 kHz之間的頻率帶,其中包含31個不同點,因此包括中頻半圓和高頻交點(見圖2以獲取一般情況);溫度范圍在0°C至45°C之間。如作者所述,這個頻率譜詳細說明了電荷轉移、內部溫度、歐姆電阻、RUL、SOC和SOH等方面的細節。
該原型在高精度電阻器下實現了標準差小于10.4 μΩ的精確阻抗測量,并在70-Ah電池的1-Hz到1-kHz頻率范圍和20%至80% SOC范圍內實現了小于14 μΩ的均方根誤差。這些發現證明了所提出的EIS模型在準確評估和健康監測大型電動車電池方面的有效性。
盡管該架構適合擴展,但在更復雜的電池配置中的有效性需要更深入的研究。在實際應用中,將所提議的EIS系統集成到單個集成電路中,再與電池監測電路結合,可以作為增強電動車和ESS的診斷和性能的基礎。基于單片和多電池測量能力的改進對于支持新的服務商業模式至關重要。這可以看作是在改善電池動力車輛聲譽方面又邁出的一步。
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