[发明专利]一种锂离子电池容量循环退化动态识别方法

说明书

本发明公开了一种用于识别锂离子电池容量循环退化动态的方法，包括：建立五状态的非齐次马尔科夫链模型；将所述五状态的非齐次马尔科夫链模型中任意两个状态之间转移定义为锂离子电池的一次充放电循环；通过定义所述五状态的非齐次马尔科夫链模型中任意两个状态之间转移的状态转移概率，得到初始状态转移概率矩阵；分别利用已知不同化学配方的锂离子电池容量循环退化数据，对所述初始状态转移概率矩阵进行修正，得到对应于不同化学配方的锂离子电池的状态转移概率矩阵，并建立化学配方与状态转移概率的关联关系，以便对不同配方的锂离子电池容量循环退化动态进行识别。

技术领域

本发明涉及一种锂离子蓄电池容量循环退化方法，属于锂离子蓄电池健康管理系统和剩余容量估计技术领域。

背景技术

锂离子电池因为重量轻、能量密度高而引起学术界和工业界的兴趣，并成为最有潜力的电动汽车能量来源。目前有很多锂离子电池的相关研究的目的是提高电池循环寿命、可靠性及其他性能特性。由于老化，环境的影响和动态的负载变化等，锂离子电池的性能会随着时间逐渐退化。所有电池制造商都会遇到的主要问题是锂离子电池的容量和功率会随充放电循环数的增加而衰减。

为了应对电池设计阶段存在的问题并加速电池设计过程，在过去的几年中，一些与节省电池设计阶段的经费和时间相关的研究已经出版。文献J.N.Reimers,Can firstprinciples calculations aid in lithium-ion battery design？J.Power Sources.54(1995)16-19.利用第一性原理计算锂离子电池电极材料的电压曲线，并预测未知材料的平均层间电压；文献W.Wu,X.Xiao,X.Huang,The effect of battery design parameters onheat generation and utilization in a Li-ion cell,Electrochim.Acta.83(2012)227-240.通过灵敏度方程获得灵敏度系数，并用来指导电池的热设计；文献D.Bharathan,A.Pesaran,A.Vlahinos,G.Kim,presented at the Vehicle Power and Propulsion,2005IEEE Conference,2005,pp.8.建立了一个电热有限元模型来预测金属氢化物(镍氢)模块的热性能。文献H.Wenzl,I.Baring-Gould,R.Kaiser,B.Y.Liaw,P.Lundsager,J.Manwell,A.Ruddell,V.Svoboda,Life prediction of batteries for selecting thetechnically most suitable and cost effective battery,J.Power Sources.144(2005)373-384.中提出了一种处理上述问题的方法，作者指出基于电池模型的寿命预测方法有助于选择成本效益最高的电池。无论是对于设计阶段还是使用阶段的电池，寿命预测的关键是掌握电池容量的循环退化动态。因此，为了选择最合适的电池配方并加速电池的设计过程，在电池设计阶段根据电池容量退化动态知识设计电池模型，具有商业上和技术上的必要性。

这些现有的相关方法确实有助于节省电池配方设计阶段的时间和成本，并尝试通过将一个电池配方的性能迁移到另一个配方来减少配方的量。然而，由于电池单体的电化学反应的随机特性以及相似配方的不同电池单体的差异性，导致通过这些方法获得的电池预测寿命准确性较低。主要原因是1)在模型选择和模型参数的选择方面缺乏系统性，往往出现一些没有事实根据的概念；2)参数的变化会受到外部因素的显著影响。

发明内容

本发明目的在于，提出一种五状态非齐次马尔可夫链模型。