基于电动汽车电池的生命周期成本和电池温度优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于电动汽车电池的生命周期成本和电池温度优化方法，建立可预测不同温度下生命周期状态和荷电状态的循环神经网络模型、电池发热模型和电池与环境的传热模型，用于分析不同的电池温度下电池生命周期成本和续航里程的影响，从而给出电动汽车总运营成本最低的温度优化值，根据环境温度的不同，对电池模组采用加热或冷却来达到电池最优化的温度，本发明专利技术的有益效果：基于平衡电池全生命周期成本与电动汽车续航的动力电池温度优化方法，行车时，能实现兼顾驱动功率需求、电池全生命周期成本和汽车续航里程；对续航里程和降低电池全生命周期成本进行混合型评价，使行车成本与续航达到最优化。

【技术实现步骤摘要】
基于电动汽车电池的生命周期成本和电池温度优化方法
本专利技术涉及电池监管
，具体是一种基于电动汽车电池的生命周期成本和电池温度优化方法。
技术介绍
温度主要影响电池内部极片物质的活性和电解质性能。温度过高和过低对电池的容量都有较大的影响。锂离子电池在低温时电池的活性明显降低，锂的嵌入和脱出的能力下降，电池内阻、极化电压增加，实际可用容量减少，电池放电能力下降，放电平台低、电池更加容易达到放电截止电压，表现为电池可用容量减小，电池能量利用效率下降。同样，锂离子电池在温度升高的环境下，在正负极之间的锂离子脱出和嵌入变得活跃，从而电池内阻减小，内阻稳定时间变长，使得外电路中电子迀移量增多，容量得到更加有效的发挥。但是电池长时间在高温环境下工作，正极晶格结构的稳定性会变差，电池的安全性会降低，电池的寿命会明显缩短。电池生命周期管理是动力电池产业链发展的另一重要方向。在电池使用阶段，利用大数据、人工智能和云技术等手段，对电池健康状态、剩余电量等关键指标进行准确的实时监控，实现提前预警,提高电池安全性；与此同时，对电池进行智能充电，提升充电安全性，延长电池寿命。在动力电池退役阶段，利用收集的使用阶段数据进行分析,评估电池是否能够进入梯次利用阶段以及选择合适的梯次利用场景,并可继续收集梯次阶段的数据。而利用“智能电池"收集到的动力电池全生命周期数据可以指导建立动力电池价值评估体系，从而促进电动汽车残值评估体系的建立。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于电动汽车电池的生命周期成本和电池温度优化方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于电动汽车电池的生命周期成本和电池温度优化方法，包括以下步骤；第一步：建立可预测不同温度下生命周期状态和荷电状态的循环神经网络模型、电池发热模型和电池与环境的传热模型，用于分析不同的电池温度下电池生命周期成本和续航里程的影响，从而给出电动汽车总运营成本最低的温度优化值；第二步：根据环境温度的不同，对电池模组采用加热或冷却来达到电池最优化的温度。作为本专利技术进一步的方案：关于步骤一中，所述循环神经网络模型基于LSTM的锂离子电池区间生命周期模型初始化为双层LSTM结构，每层的神经元数量分别是50个和100个，采用Adam优化方法，Dense层用于输出最终的估计结果，模型学习率为10-4，在模型达到最优值或训练损失变化小于规定阈值时，Earlystop函数能够使模型停止训练，LSTM根据区间范围[SOCk-1,SOCk]的不同，输出不同循环次数下的电池容量值；首先采用电池的初始容量和区间特征分别分析温度、循环区间荷电状态宽度、恒压充电时间、平均荷电状态和充电相变过程对电池老化快慢的作用机制提取量化荷电状态区间对老化影响程度大小的特征参数，建立循环神经网络模型；选取[5％,95％]和[15％,95％]两个区间开展循环寿命测试，以[0,100％]全区间作为参考区间,电池的健康状态用当前容量Qpresent与初始容量Qinitial的百分比来表征，所述电池的健康状态的表达式为选取11个荷电状态区间，每个独立荷电状态区间选取同一批次的3个测试单体，在不同的环境温度下，所有单体按照标准充放电方式进行循环测试，从测试起点开始，每完成100次循环寿命测试，进行一次性能测试，所述性能测试包括容量测试、混合功率脉冲特性测试和容量增量分析性能测试由于部分区间宽度差异较大，无法仅根据区间循环次数和容量衰退值对比不同荷电状态区间下电池老化速度的快慢，此时需要将分区间循环次数转换成等效全区间循环次数后再进行对比分析，基于容量吞吐量相同的原则，每100次分区间循环的等效全区间循环次数为循环过程中电池的累计放电容量Qcycle除以上一次性能测试中得到的容量值Capcycle-10，即可的带等效全区间循环次数：选取区间宽度中电池循环过程中的放电深度和平均荷电状态两个参数对区间进行量化，其中平均荷电状态代表了区间内的电压水平，分别用区间上限SOCk和区间下限SOCk-1与容量增量特征荷电区间点的距离来表述循环区间与电池电压平台之间的包含关系；将区间内是否存在恒压充电阶段作为布尔型输入特征，如果区间内经历恒压充电，该特征取值为1，反之为0；区间上限SOCk到100％的距离说明了区间恒压充电时间的多少；选取等效全区间循环次数作为时序数据的时间轴；将上一个数据点的容量值作为模型特征以计算当前的老化状态并对下一个时刻的循环结果产生的影响，其表达式如下：Ct+1＝f(Ct,Ct-1,Ct-2…C1),在进行t+1次循环时Ct会影响电池的循环过程进而影响到t+1时刻的容量值Ct+1，锂离子电池的衰退容量值之间存在关联性。作为本专利技术进一步的方案：所述电池发热模型主要包含电化学反应热、焦耳热、极化产热及副反应热，Q＝Qrea+Qact+Qohm+Qsid；其中，Qrea为反应热；Qact为极化产热；Qohm为欧姆产热；Qsid为副反应产热，其中单体动力电池生热率为q＝MCΔT，M、C、ΔT分别表示单体电池总质量、比热容、电池放电过程中每5秒电池温升值，其中电池比热容Mcor、Mpos、Mneg、Mcase分别表示电池正极柱质量、负极柱质量、外壳铝的质量，Ccore、Cpos、Cneg、Ccase分别表示电池正极柱比热容、负极柱比热容、外壳铝比热容。作为本专利技术进一步的方案：所述电池与环境的传热模型具体是由对流换热模型和热传导模型构成，所述热传导模型的具体表达式如下：其中ρ、c、λ分别为密度、比热容、导热系数，为x方向温度梯度分量；所述对流换热模型的具体表达式为：λ、h、T、T∞、分别是物体导热系数、对流换热系数、壁面温度、流体介质温度和温度梯度。作为本专利技术进一步的方案：所述电池生命周期成本包括电池购置成本、电池回收所得、热管理耗费电量、驱动用电、高温时的自放电和电池寿命衰减，当电池的容量衰退至75％-85％时达到电池退役标准，其中退役电池市场售价采用数据拟合、插值得到，电池的残余容量为电池组退役标准的前瞻规划值，模组故障率设为0.1％；计算得到退役电池收购价格的上限值后对该值扣除6％的净利润即为电池回收价格；当电池容量衰减至初始容量的80％时寿命终结，那么每个循环的电池衰退成本就等于每个循环带来的衰退率除以20％，乘以电池总成本。作为本专利技术进一步的方案：关于步骤二，对部分电池模组采用正弦交流激励对动力电池进行低温下的内部加热，所述交流加热的限压阈值为4.2V/2.75V，频率在10Hz以上，每次低温工况下冷启动时，对即热管理的电池模块采用轮换机制，以保持电池在长期使用过程中的参数一致性，即电气连接层面的和荷电状态层面的一致性。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：1、行车时，能实现兼顾驱动功率需求、电池全生命周期成本和汽车续航里程。对续航里程和降低电池全生命周期成本进行混合型评价，使行车成本与续航达到最优化；2、实验表明在低温环境中，较普通电池，电池容量跳水率和电池生命衰减率大大减少，在加热工况下，交流加热方法具有响本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于电动汽车电池的生命周期成本和电池温度优化方法，其特征在于，包括以下步骤；第一步：建立可预测不同温度下生命周期状态和荷电状态的循环神经网络模型、电池发热模型和电池与环境的传热模型，用于分析不同的电池温度下电池生命周期成本和续航里程的影响，从而给出电动汽车总运营成本最低的温度优化值；/n第二步：根据环境温度的不同，对电池模组采用加热或冷却来达到电池最优化的温度。/n

【技术特征摘要】
1.基于电动汽车电池的生命周期成本和电池温度优化方法，其特征在于，包括以下步骤；第一步：建立可预测不同温度下生命周期状态和荷电状态的循环神经网络模型、电池发热模型和电池与环境的传热模型，用于分析不同的电池温度下电池生命周期成本和续航里程的影响，从而给出电动汽车总运营成本最低的温度优化值；
第二步：根据环境温度的不同，对电池模组采用加热或冷却来达到电池最优化的温度。


2.根据权利要求1所述的一种基于电动汽车电池的生命周期成本和电池温度优化方法，其特征在于：关于步骤一中，所述循环神经网络模型基于LSTM的锂离子电池区间生命周期模型初始化为双层LSTM结构，每层的神经元数量分别是50个和100个，采用Adam优化方法，Dense层用于输出最终的估计结果，模型学习率为10-4，在模型达到最优值或训练损失变化小于规定阈值时，Earlystop函数能够使模型停止训练，LSTM根据区间范围[SOCk-1，SOCk]的不同，输出不同循环次数下的电池容量值；
首先采用电池的初始容量和区间特征分别分析温度、循环区间荷电状态宽度、恒压充电时间、平均荷电状态和充电相变过程对电池老化快慢的作用机制提取量化荷电状态区间对老化影响程度大小的特征参数，建立循环神经网络模型；
选取[5％，95％]和[15％，95％]两个区间开展循环寿命测试，以[0，100％]全区间作为参考区间，电池的健康状态用当前容量Qpresent与初始容量Qinitial的百分比来表征，所述电池的健康状态的表达式为
选取11个荷电状态区间，每个独立荷电状态区间选取同一批次的3个测试单体，在不同的环境温度下，所有单体按照标准充放电方式进行循环测试，从测试起点开始，每完成100次循环寿命测试，进行一次性能测试，所述性能测试包括容量测试、混合功率脉冲特性测试和容量增量分析性能测试。


3.根据权利要求1所述的一种基于电动汽车电池的生命周期成本和电池温度优化方法，其特征在于：所述电池发热模型主要包含电化学反应热、焦耳热、极化产热及副反应热，Q＝Qrea+Qact+Qohm+Qsid；其中，Qrea为反应热；Qact为极化产热；Qohm为欧姆产热；Qsid为副反应产热，其中单体动力电池生热率为q＝MCΔT，M、C、ΔT分别表示单体电池总质量、比热容、电池放电过程中每5秒电池温升值，其中电池比热容Mcore、Mpos、Mmeg、Mcase分别表示电池正极柱质量、负极柱质量、外壳铝的质量，Ccore、Cpos、Cneg、Ccase分别表示电池正极柱比热容、负极柱比热容、外壳铝比热容。


4.根据权利要求1所述的一种基于电动汽车电池的生命周期成本和电池温度优化方法，其特征在于：所述电池与环境的传热模型具体是由对流换热模型和热传导模型构成，所述热传导模型的具体表达式如下：其中ρ、c、λ分别为密度、比热容、导热系数，为x方向温度梯度分量；所述对流换热模型的具体表达式为：λ、h、T、T∞、分别是物体导热系数、对流换热系数、壁面温度、流体介质温度和温度梯度。


5.根据权利要求1所述的一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：马奚杰，卞海红，王德邻，徐天，姜昊言，朱晓，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32