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如何选择电池衰退的特征参数是很重要的

2022-06-23

把IC曲线中得到的特征参数做一个主成分回归,后得到一个模型。利用这个模型,就能够得到在不完全充电的情况下估计电池容量的方法。
  因为电池在实际使用过程中不可能做到全充全放,且为了安全,也不会设计到100%去用,所以不完全充电估计电池容量的方法是很重要的。现在这个方法的误差是在2%以内,对于容量估计是足够精确的。
  二个要解决的问题就是关于锂离子电池容量“跳水”。从上图可以看到,容量衰退有两个阶段,一阶段非常缓慢,二阶段是非常快的,表现为在某个点突然加速衰退。所以问题就集中在电池为何突然加速衰退,以及能不能提前预知转折点。如果可以提前知道,比如还有一百次循环,容量就会跳水,就可以提前采取一些措施来解决这个问题,从而避免容量快速衰退之后的诸多问题,包括电池膨胀,甚至起火等。
  通过设计实验,分析容量“跳水”的机制。从负极情况、正极情况、锂离子情况三个方面,分析在不同温度、不同放电倍率条件下容量“跳水”的原因。得到表征参数之后,就可以通过模型进行实时的加速衰退识别,从而预知并及时更换即将出现“跳水”的电池。
  用容量、电压还有几个参数里面的峰值,进行一系列的检测算法,实现分析和分类。用类似的一维高斯分布图,有些特别的电池发生一些特殊的情况会成为离群点。
  从误差分布来看,还是比较令人满意的。四个厂家一共16块电芯6884个充电过程数据,误差小于5%的置信度是92.7%,小于3%的置信度是80.7%。
  标签:动力电池检测