一种电池微短路的识别方法技术

本发明专利技术公开了一种电池微短路的识别方法，该方法基于等效参数原理，利用微短路时电池单体的电动势E或电动势E的导数出现异常的现象，对发生微短路的电池单体进行识别；根据发生微短路的电池单体的信息熵H判断所发生的微短路为外短路还是内短路。本发明专利技术提供了一种准确且快速的识别电池微短路的方法，该方法解决了现有技术中由于电池微短路现象不明显而难以识别的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种电池微短路的识别方法
本专利技术属于电池
，具体涉及一种识别电池微短路的方法。
技术介绍
在能源危机与环境污染的双重压力下，汽车动力系统电动化逐渐成为未来汽车的技术发展主流。锂离子电池因其能量密度和循环寿命方面的优势，是电动汽车动力来源的主要选择之一。然而，锂离子动力电池的安全性事故偶有发生，锂离子动力电池的安全性问题将会威胁人民群众的生命财产安全，并阻碍电动汽车的大规模产业化。电池单体的小规模内短路和小规模的外短路可以统称为微短路。多数在电池正常使用过程中的安全问题都与微短路相关，不仅在电动汽车领域如此，在其他使用电池的领域也是如此，如数码产品、飞机等。目前，微短路的预测和发现依然是电池安全问题中的一个难点。微短路的发生具有一定的偶然性和随机性，造成微短路的成因很多，各种不同情况或原因可能引发不同程度的微短路。微短路的短路阻值较大，在非绝热状态下，所引起的温升一般不会大于5℃，在发生的初期现象极不明显，因此现有的电气管理或温度管理等外部措施难以有效识别微短路。
技术实现思路
有鉴于此，确有必要提供一种能够准确且快速的识别电池微短路的方法。一种电池微短路的识别方法，包括以下步骤：S1，提供一个包括多个电池单体的电池组；S2，采集所述电池组中每个电池单体的端电压Ui及端电流Ii；S3，根据所述端电压Ui及端电流Ii，计算所述每个电池单体的电动势Ei相对于基准电动势E的电动势偏差量ΔEi；S4，对所述电动势偏差量ΔEi或所述电动势偏差量的导数d(ΔEi)/dt进行异常分析；S5，若某一电池单体m的电动势偏差量ΔEi或电动势偏差量的导数d(ΔEi)/dt为异常，则判定该电池单体m为微短路电池单体，否则返回步骤S2。与现有技术相比，本专利技术所提供的电池微短路的识别方法能够准确且快速的识别电池微短路，该识别方法对于使用电池组的产品安全性能的提高具有关键作用。附图说明图1为本专利技术电池内短路的识别流程图。图2为串联电池单体的偏差模型图。图3为正常电池单体的一阶RC模型电路图。图4为微短路电池单体的一阶RC模型电路图。图5为微短路电池单体与正常电池单体电动势偏差量ΔEi对照图。图6为微短路电池单体与正常电池单体电动势偏差量导数d(ΔEi)/dt的对照图。图7为微短路电池单体与正常电池单体电动势偏差量导数d(ΔEi)/dt的对照图。主要元件符号说明如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本专利技术。具体实施方式下面将结合附图及具体实施例对本专利技术提供的电池内短路的识别方法作进一步的详细说明。请参阅图1，本专利技术第一实施例提供一种电池微短路的识别方法，包括以下步骤：S11，提供一个包括多个电池单体的电池组；S12，采集所述电池组中每个电池单体的端电压Ui及端电流Ii；S13，根据所述端电压Ui及端电流Ii，计算所述每个电池单体的电动势Ei相对于基准电动势E的电动势偏差量ΔEi；S14，对所述电动势偏差量ΔEi进行异常值查找；S15，若某一电池单体m的电动势偏差量ΔEi为异常值，则判定该电池单体m为微短路电池单体，否则返回步骤S12；S16，根据电动势偏差量ΔEi的历史数据计算出所述微短路电池单体m的信息熵H；S17，将该信息熵H与预设阈值比较，若所述信息熵H大于该预设阈值，判定所述微短路电池单体发生外短路，若所述信息熵H小于该预设阈值，则判定所述微短路电池单体发生内短路。本专利技术第一实施例中步骤S11～S15用于判断电池组中的电池单体是否发生微短路，步骤S16～S17用于进一步判断发生微短路的电池单体所发生的微短路的类型。若仅需要获知电池单体是否发生微短路，则只需进行到步骤S15即可结束，若需要获知微短路电池单体所发生的微短路的类型，则需进行到步骤S17。步骤S11中，所述电池组的种类不限，如锂离子电池、镍氢电池、铅酸电池等，本实施例中所识别的是锂离子电池。所述电池组包括n个电池单体，依次编号为1，2，3…n，其中n为大于1的整数。所述n个电池单体可以通过串联、并联或串并联的方式构成一个电池组。步骤S12中，分别对所述电池组中n个电池单体的端电压Ui及端电流Ii进行采集，其中i代表所述n个电池单体中任意的一个电池单体。步骤S13中，若所述电池组由相同型号的多个电池单体构成，可以利用分频模型计算每个电池单体的电动势Ei与内阻Zi分别相对于基准电动势E与基准内阻Z的偏差量。所述分频模型包含高频部分与低频部分，其中高频部分由精确的电池等效电路模型构成，计算频率较高，以此来得到基准电动势E和基准内阻Z；低频部分由简化的电池等效电路模型构成，计算频率较低，用来计算每个单体的电动势Ei和内阻Zi。计算频率的选择会因具体地电池组的不同而有所差异，一般地，低频模型通常选择一阶或二阶RC等效电路模型，高频模型通常选择三阶或更高阶数的电路模型。将电池单体的电动势Ei和基准电动势E带入公式ΔEi＝Ei-E即可获得电动势偏差量ΔEi；将电池单体的内阻Zi和基准内阻Z带入公式ΔZi＝Zi-Z即可获得内阻偏差量ΔZi。请参见图2，若所述电池组由多个电池单体串联构成，还可以通过下述方法计算电动势偏差量ΔEi，具体包括以下步骤：S311，计算所述多个电池单体端电压的平均值U；S312，根据ΔUi＝Ui-U计算各所述每个电池单体的端电压偏差量ΔUi；S313，利用所述端电压偏差量ΔUi与端电流Ii计算每个电池单体的电动势偏差量ΔEi。步骤S311中，可以直接将各电池单体的端电压Ui相加取平均值，也可以先去掉最大值和最小值，然后再取平均值。可以理解，在计算平均值的过程中可以适当添加一些现有的数据处理手段，进一步提高求取平均值的准确性。步骤S313中，可以利用图2所示的偏差模型进行参数识别，获得电动势偏差量ΔEi以及内阻偏差量ΔZi。根据该偏差模型，所述端电压偏差量ΔUi、端电流Ii、电动势偏差量ΔEi以及内阻偏差量ΔZi之间存在以下关系：ΔUi＝ΔEi-Ii·ΔZi。步骤S14中，本实施例中利用标准差法对所述电动势偏差量ΔEi的异常值进行查找，其具体步骤为：S41，对于同一时刻的每个电池单体的电动势偏差量ΔEi，去除最大值Emax和最小值Emin后计算标准差Estdev以及平均值Emean；S42，计算所述最小值Emin与所述平均值Emean的差值Ed1；S43，判断该差值Ed1的绝对值是否大于3倍的标准差Estdev，若大于则认为该最小值所对应的电池单体的电动势偏差量ΔEi为异常值。步骤S42中，对于微短路识别，通常情况下取最小值Emin与平均值Emean的差值Ed1进行判断，除此之外，也可以用最大值Emax和与平均值Emean的差值Ed2进行显著性判断。步骤S43中，若所述差值Ed1的绝对值大于3倍的标准差Estdev即可判定该最小值为异常值，该步骤中也可以根据实际情况对异常值的判定标准进行调整，例如可以将3倍的标准差提高为5倍的标准差，即将差值Ed1的绝对值与5倍的标准差Estdev进行比较。可以理解，本实施例中仅提供了一种异常值的识别方法，也可以采用其他的识别方法对电动势偏差量ΔEi中的异常值进行识别。步骤S15可以初步判断所述电池单体是否发生了微短路。所述微短路是指电池单体的小规模内短路或小规模的外短路。与正常电池单体相比，发生微短路的电池单本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电池微短路的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，提供一个包括多个电池单体的电池组；S2，采集所述电池组中每个电池单体的端电压Ui及端电流Ii；S3，根据所述端电压Ui及端电流Ii，计算所述每个电池单体的电动势Ei相对于基准电动势E的电动势偏差量ΔEi；S4，对所述电动势偏差量ΔEi或所述电动势偏差量的导数d(ΔEi)/dt进行异常分析；S5，若某一电池单体m的电动势偏差量ΔEi或电动势偏差量的导数d(ΔEi)/dt为异常，则判定该电池单体m为微短路电池单体，否则返回步骤S2。

【技术特征摘要】
1.一种电池微短路的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，提供一个包括多个电池单体的电池组；S2，采集所述电池组中每个电池单体的端电压Ui及端电流Ii；S3，根据所述端电压Ui及端电流Ii，计算所述每个电池单体的电动势Ei相对于基准电动势E的电动势偏差量ΔEi；S4，对所述电动势偏差量ΔEi或所述电动势偏差量的导数d(ΔEi)/dt进行异常分析；S5，若某一电池单体m的电动势偏差量ΔEi或电动势偏差量的导数d(ΔEi)/dt为异常，则判定该电池单体m为微短路电池单体，否则返回步骤S2；S6，根据电动势偏差量ΔEi的历史数据计算出所述微短路电池单体m的信息熵H；S7，将该信息熵H与预设阈值比较，若所述信息熵H大于该预设阈值，判定所述微短路电池单体发生外短路，若所述信息熵H小于该预设阈值，则判定所述微短路电池单体发生内短路。2.如权利要求1所述的电池微短路的识别方法，其特征在于，所述电池组由相同型号的多个电池单体构成，所述步骤S3包括：S301，利用高频电池等效电路模型计算所述基准电动势E；S302，利用低频电池等效电路模型计算所述每个电池单体的电动势Ei；S303，根据公式ΔEi＝Ei-E计算所述每个电池单体的电动势偏差量ΔEi。3.如权利要求2所述的电池微短路的识别方法，其特征在于，所述低频电池等效电路模型为一阶或二阶RC等效电路模型，所述高频电池等效电路模型为三阶或更高阶数的等效模型。4.如权利要求1所述的电池微短路的识别方法，其特征在于，所述电池组由多个电池单体串联构成，所述步骤S3包括：S311，计算所述多个电池单体的端电压的平均值U；S312，根据ΔUi＝Ui-U计算所述每个电池单体的端电压偏差量ΔUi；S313，利用所述端电压偏差量ΔUi与所述端电流Ii计算每个电池单体的电动势偏差量ΔEi。5.如权利要求1所述的电池微短路的识别方法，其特征在于，步骤S4中对所述电动势偏差量ΔEi或所述电动势偏差量的导数d(...

【专利技术属性】
技术研发人员：张明轩，欧阳明高，卢兰光，何向明，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11