基于自适应“I-U-R”法的锂电池梯次利用检测方法

刘昊霖

摘   要：本文针对退役锂电池梯次回收利用过程中，电池性能检测精度低，指标少，分类难的问题，提出一种基于自适应“I-U-R”法的锂电池梯次利用检测方法，该方法在提高参数测量精度的基础上，充分考虑电池多个性能参数的影响，利用算法评估模型得到其健康状态，为梯次利用场景适配提供辅助决策依据。提出了基于自适应算法的短时间恒流放电方案，可以有效降低虚电压、虚电阻影响，提高检测精度;在评价算法方面，提出“锂电池多参数协调评估模型”，使得评价结果更客观、真实、全面。基于该方法设计了配套的硬件实物装置。

关键词：梯次利用  性能检测  自适应  恒流放电

中图分类号：TM912                                文献标识码：A                        文章编号：1674-098X（2019）05（a）-0099-02

截至2018年底，市场上新能源汽车的保有量已经超过160万辆。根据权威机构预测，到2020年时，国内磷酸铁锂、三元等动力电池的报废量将会达到17万t左右，报废量达32.2GWh[1]。动力电池从电动汽车上退役下来后仍有80%的剩余容量，可应用于对电池性能要求较低的场合，即进入电池储能梯次利用阶段。研究动力电池的梯次利用技术，对于推动电力行业的健康绿色发展、储能系统的推广应用以及节能环保具有重要的社会意义和巨大的经济效益[2-4]。

然而整个梯次利用产业链中，至关重要的环节就是退役电池性能检测分类及场景适配，即通过电池状态参数确定其合适的二次利用领域[5]。而目前针对该领域的研究还很匮乏，檢测机制及分类标准也不够完善。针对以上背景，本文提出一种基于自适应“I-U-R”法的锂电池梯次利用检测方法。

1  基于自适应“I-U-R”法的锂电池梯次利用检测方法

1.1 检测步骤

（1）将充满电的锂电池通过自适应算法调整锂电池放电倍率，使其恒流放电;

（2）结合“自适应恒流放电端电压内阻匹配法”（简称“I-U-R”检测法），准确检测得到锂电池的端电压，内阻，剩余容量，荷电状态（SOC，state of charge）等关键参数;

（3）根据本文提出的“锂电池多参数协调评估模型”对锂电池性能及健康状态进行评级，为其梯次利用提供重要数据支撑和参考依据。测试流程如图1所示。

1.2 自适应放电倍率

步骤（1）中，“通过自适应算法调整锂电池放电倍率”原理为：实验表明，只有当放电电流选取合适时，同一类型电池的当前电压U和实测内阻R才与电池的实际容量直接相关，而不同类型不同电压等级的电池其合适的放电电流往往不一样。自适应算法会根据实际检测到的端电压判断电池型号，电压级别，进而自动将放电倍率调整到合适数值，精确检测电池容量。详见表1。

1.3 “I-U-R”检测法

步骤（2）中“I-U-R”检测法原理为：通过大量的实验数据得到不同类型锂电池的“端电压—剩余容量”（“U-SOC”）以及“内阻—剩余容量”（“R-SOC”）的对应关系，并存储在控制器中;经过恒流放电后，可以降低虚电压，虚内阻影响，提高检测精度;精确检测出U和R后，先利用“U-SOC”关系确定电池剩余容量，然后利用“R-SOC”关系对剩余容量进行修正，这种基于“I-U-R”检测方法得到的剩余容量容错率更高，预估结果更接近真实值。

1.4 多参数协调评估模型

评估模型表达式为：

AH=αASOC+βAU+γAR

其中AH为健康因子，取值介于0～1;α、β、γ为权重系数，由行业标准确定;ASOC为容量因子，ASOC=当前容量/额定容量;AU为端电压因子，AU=实际放电电压/额定电压;AR为内阻因子，AR=实测内阻/额定容量下对应内阻值。

健康因子AH的评级标准为：0.9～1为优，可用于汽车、自行车等车载动力电池;0.8～0.9为良，可用于电网、新能源发电等储能领域;0.6～0.8为合格，可用于对电池性能要求不高的低端用户;0.6以下为报废，可用于拆解回收。

2  硬件实物装置

为实现上述理论方法，设计了配套的硬件实现电路。硬件结构如图2所示。包括：微控制器系统、A/D转换电路、D/A转换电路、恒流负载电路、按键电路、显示电路、时钟电路。

具体操作流程为：以微控制器作为控制核心，由按键设置初始放电电流，控制器通过D/A转换器将读入的放电电流值输出到恒流负载，实现恒流放电。同时，控制器通过A/D转换器采集锂电池的各项试验参数，并对采集的数据进行处理，经过一系列分析判断，得到锂电池的性能指标及健康状况，由液晶屏显示检测结果。

3  结语

本文提出一种基于自适应“I-U-R”法的锂电池梯次利用检测方法，可有助于退役电池回收利用的检测分类。

在测试工况方面，提出基于自适应算法的短时间恒流放电方案，有效降低虚电压、虚电阻影响;在测试原理方面，提出全新的“I-U-R”检测方法，综合了已有技术的优点，提高检测精度;在评价算法方面，提出“锂电池多参数协调评估模型”，使得评价结果更客观、真实、全面。但所提方法适用的检测电池类型有限，扩展可测电池的种类和型号是后续工作的重点。

参考文献

[1] 李臻，董会超.退役锂离子动力电池梯次利用可行性研究[J].电源技术，2016，40（8）：1582-1584.

[2] 夏重凯.动力电池梯次利用现状及政策分析[J].汽车与配件，2016（38）：42-45.

[3] 王英东，杨敬增，张承龙，等.退役动力磷酸铁锂电池梯次利用的情况分析与建议[J].再生资源与循环经济， 2017，10（4）：23-27.

[4] 佚名.基于应用需求的退役电池梯次利用安全策略[J]. 储能科学与技术，2018，7（6）：146-156.

[5] 慈松.基于全生命周期优化管理的锂电池梯次利用[J]. 新材料产业，2015（4）：41-46.