CN104584376A - 针对预定义充电持续时间在积分退化全局最小化下对电池进行充电的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
一种用于以提高的充电性能和减小的电池退化对电池充电的装置和方法。电池充电曲线被配置为对于给定的充电时间，实现选定电池的可能的最小退化。该最小化使用指示选定电池的电池退化水平的电池退化模型数据和指示作为时间和充电电流的函数的选定电池的预测电池电压和温度的电压和温度响应模型数据来实现。
Description
技术领域
本发明总体涉及电池(battery)充电，包括充电曲线(profile)。
背景技术
传统上，电池充电算法已经被优化，以在给定AC适配器的可用电流下，实现最小可能的充电时间。恒流/恒压(CC/CV)充电方法满足这个要求。然而，在很多情况下，以最小充电时间充电并没有给应用带来显著的益处，而使用预定义的可接受的充电时间就足够了。另外，最小化充电时间对电池老化速率产生不利影响，因为在常规的CC/CV充电中同时发生的高温、高压和/或锂电镀周期加速了电池退化。
之前减小充电期间电池老化的尝试集中于影响退化的某些孤立因素，例如，通过减小充电电压。某些对多个参数进行优化的尝试并非基于使用经验数据得出(conform)且精炼的电池老化的实际模型，并且并非基于在任意条件下确保精确的电压和温度模型的完全的电池特征数据。一些退化模型需要访问关于电池单元(cell)化学过程和组成的详细信息，并且因此对于要求标准化获取参数的大规模应用来说是不实际的。还没有找到保证绝对最小退化的所有条件的解决方案。
有利的是，对于给定的充电时间和最大AC适配器功率，能够提供一种产生最小电池退化的充电曲线，并且提供改善的电池寿命。
发明内容
一种以提高的充电性能和减小的电池退化对电池充电的装置和方法。电池充电曲线被配置为对于给定的充电时间，实现选定电池的可能的最小退化。该最小化使用指示在给定条件下的选定电池的电池退化速率的电池退化模型数据和指示作为时间和充电电流的函数的选定电池的预测电池电压和预测温度的电压和温度响应模型数据来实现。
附图说明
图1和图2示出电池退化的影响；
图3和图4示出电池阻抗的成分；
图5示出主要的退化过程以及对电池阻抗Z和容量Q的影响；
图6示出拟合多个电压/温度存储退化数据；
图7示出拟合长期循环数据以找到由于钝化层的开裂而导致的循环退化；
图8示出在高电流充电下的额外的退化；
图9示出锂电镀退化；
图10示出依赖于活性物质粒子大小的锂淀积的模型；
图11示出基于阻抗光谱信息的锂电镀模型；
图12示出用于获取OCV和阻抗光谱信息的脉冲弛缓(pulse-relaxing)曲线；
图13示出依赖于温度和放电深度(DOD)的低频阻抗；
图14是用于运行时间预测的温度曲线；
图15和图16示出用于CC/CV充电的电压和温度模型；
图17和图18示出退化速率和使用建模的电压和温度的积分退化(integral degradation)模型；
图19A、图19B、图19C以及图19D示出与正常速率充电相比在高充电速率下的锂电镀的影响；
图20示出与实验数据相比较的锂电镀模型；
图21A、图21B、图21C和图21D示出考虑锂电镀以针对减小的充电时间最小化退化的退化模型；
图22A和图22B示出对于1.5小时充电在100次循环退化中的改善；
图23示出与高速率充电退化的实验数据相比，具有或不具有锂电镀的模拟的退化；
图24示出使用CC/CV和优化的曲线(MLC)的实际测试数据，两者实现1.5小时完全充电时间；以及
图25示出实现健康优化的快速充电方法的仪器和充电***。
具体实施方式
参照附图1-25描述了示例实施例。本申请要求美国临时申请61/695,159的优先权，该临时申请的全部公开意在通过重述合并于此，并且在这方面，任何遗漏均是无意的，并且通过引用合并于此。
本发明的原理的实施方式改善了电池老化，并且还找到了对于给定的充电时间、***环境和电池特性来说可能的最优(最小整体退化)充电曲线。它是基于使用寿命和循环退化的实验数据来精炼的老化模型，这些实验数据给出了足够的细节水平以查看在每一个充电时刻的退化并且对这些值进行积分以求得积分退化。这些老化模型参数可以直接从经验退化数据获得，所以没必要知道每个电池组成的细节，这允许快速且自动支持来自不同供应商的单元。对电池电压、电流以及温度的建模是使用从实际的单元特性获得的参数完成的，这是自动化的并且已经在该领域中被广泛采用和测试。阻抗和容量参数的额外更新发生在***自身内部，这允许考虑单元到单元的偏差以及由于电池老化而导致的改变。
所公开的原理的实施方式通过使用针对每个特定充电时间、电池特性以及外部条件，在最小化退化下进行充电来显著地延长电池寿命。这是通过以下实现的：
1)给定电池内部参数(阻抗曲线、电压曲线、热特性)和外部参数(例如，***温度)，在预定义的充电条件下，对充电期间的电池电压、温度以及电流进行建模的方法/手段(means)；
2)基于退化函数，根据电压、温度、电流以及时间对电池退化速率进行建模的方法，这些退化函数是从在固定的温度和电压下在存储期间的电池退化数据、在电池循环期间获得的退化数据以及基于对电池的阻抗光谱和电压测量的锂电镀模型获得的；
3)结合方法1)和2)以获得在预定义的充电参数下，在一个循环期间的电池的积分退化和充电时间；
4)一种优化***，其找到一组充电参数，该组充电参数使一个循环的积分退化最小化，并且使与预定义充电时间的偏差最小化；
5)测量当前的电池参数(阻抗曲线、容量)以考虑单元到单元的偏差以及测量外部***参数(例如，温度)的方法；
6)一种***，其采用针对当前的一组电池参数和外部参数确保最小退化的充电参数，以控制充电电流和/或充电电压，从而实现使其退化最小化并且在预定义时间内完成充电的实际的电池充电。
描述了一种针对预定义的充电持续时间在积分退化全局最小化下对电池进行充电的方法和装置。本发明包括电池退化模型、电池电流响应模型，并且提供使用电池模型框架优化的多级充电(MLC)。本发明处理退化机制、退化动力学、退化速率模型函数以及来自实验数据的函数参数。
电池退化的两个主要影响是引起化学容量损失的活性物质损失和引起可使用的容量损失的阻抗增加。如图1所示，在100次循环下，与新电池相比，阻抗通常增加70％。如图2中可见，根据低速率放电测试(10小时速率)，在同样的100次循环下，化学容量降低5％。
有几个影响电池阻抗的主要成分。图3示出锂离子电池中的动力学步骤，并且图4示出对应的阻抗光谱。图5示出主要的退化过程，包括阻抗Z增加和容量Q降低的影响。这包括在活性物质表面上的不可逆反应(包括钝化层的生长)、由于气体逸出而导致的锂损耗以及用于离子转移的孔的阻塞。在循环期间的钝化层的开裂引起活性物质的膨胀/收缩、溶解、电流采集器的腐蚀以及锂电镀，所有这些都有负面影响。
加快电池退化速率的因素包括：影响存储和循环的电压(充电转移速率)；影响存储和循环的温度(电荷转移和扩散速率二者)；影响循环的通过的电量(passed charge)(钝化层的开裂，减小扩散长度)；影响以高速率或低温度充电的锂电镀。降低电池退化速率的因素包括影响存储的钝化层形成(扩散长度的增加)所经过的时间。参照图6，其示出完全存储电量容量(FCC)退化数据的拟合，以找到存储退化函数的参数。这些参数包括：针对每一条件(例如，4.1V、4.2V、20C和60C)的退化速率因素；以及由于钝化层的生长而导致的速率衰减因素的时间常数。
图7示出对长期循环数据的拟合，以找到由于钝化层的开裂而导致的通过的电量校正。通过的电量被定义为在当前的电池充电或者放电期间通过的库仑量。将长期循环数据拟合到整个退化函数(包括电池温度(T)、电池电压(V)、时间以及电量的影响)使得能够找到由于钝化层的开裂而导致的退化加速的参数。这些参数包括退化的充电加速因子。整个参数组精确地描述存储退化和循环退化。
在高速率充电时存在额外的退化，并且温度影响不足以解释它。在高充电速率和同一温度下的测试表明退化增加。考虑充电期间温度增加的模型不允许这样大的增加。图8示出充电速率对循环性能的影响。测试电池以不同速率的恒流充电到4.2V，之后在4.2V进行CV悬浮充电持续2.5小时，接着以1C速率放电到2.75V。针对1、1.2、1.4速率的CV悬浮充电的周期分别是100、110和117分钟。
参照图9，其示出额外的电池退化的原因，即锂电镀。图10示出锂淀积的模型，示出在不寻常的高充电速率下的锂淀积，锂电镀即使在室温下也能够发生。该电镀取决于阳极材料的粒子大小、电解质和孔的电导率以及充电状态。图10示出对于石墨负电极，针对不同粒子大小(MCMB 628、1028以及2528)，根据充电速率淀积的锂的量。单元具有5％的多余的负电极，并且这些结果显示在负电极/分离器界面处。
参照图11，其示出基于阻抗光谱信息的锂电镀模型。与锂淀积有关的全部信息被包含在阻抗光谱中。该模型拟合允许获得参数。有利地，非线性电路模型允许预测针对任何充电条件的锂电镀速率。
本发明提供充电电压和温度模型以防止锂电镀。基于模型的开路电压(OCV)和阻抗考虑瞬态效应。从化学ID数据库获得模型参数。仪器随着电池老化而调整容量和阻抗参数。使用热模型以及放电和充电曲线的模型。
图12示出用于获得OCV和阻抗信息的脉冲弛缓曲线。图13示出阻抗取决于电池温度和放电深度(DOD)。限制的阻抗在值和曲线形状上强烈依赖于温度。在不同温度下采集脉冲弛缓曲线，以提供依赖温度的数据库。
对于运行时间或充电时间预测，需要知道温度曲线。图14示出笔记本操作期间的电池单元温度。如图所示，在设备操作期间发生显著的温度变化。阻抗在10度C变化下改变约1.5倍。为了预测运行时间，知道电阻/温度依赖性是不够的。必须知道或计算进一步的温度曲线。
图15和图16示出用于恒流/恒压(CC/CV)充电的电压和温度模型。图15示出相对于时间的电压和电流，并且图16示出对于0.5C CC充电速率和4.2V CV阈值，相对于时间的电压和温度。
通过将所有模型组合在一起，本发明有利地提供使用建模的电压和温度的电池退化模型。图17示出作为时间函数的积分退化的百分比(％)，并且图18示出相对于时间的退化速率和电池电压。
图19A、图19B、图19C以及图19D示出在高充电速率下增加锂电镀的影响。
图20示出与实验数据相比的锂电镀模型。可以看出，电池退化随C速率增加。仅温度增加不能够考虑退化增加。除了温度之外恰当地考虑锂电镀的模型描述了相比于低速率充电的退化增加。本发明提供用于最小退化的电池充电曲线的优化。本发明提供以下能力：对于任意的充电曲线，将电压和温度模型与退化模型结合，从而允许找到对于给定电池的最佳充电曲线。作为示例，5级的CC/CV曲线由控制器支持并且被优化。
图21A、图21B、图21C以及图21D示出考虑锂电镀并且允许针对1.5小时的减小的充电时间使退化最小化的退化模型。
可以针对恒定充电时间或者目标退化速率执行优化。由于单元特性的不同，优化的参数专用于每个单元类型。维护不同单元的大型数据库，用于允许执行优化而不必对大部分单元进行任何额外测试的算法。
图22A和图22B示出在100次循环退化下的改善，其比较了CC/CV方法与根据本发明的优化的MLC曲线。该模型表明，通过使用本发明的优化的曲线，在100次循环之后电池退化显著下降。
图23和图24示出CCCV与MLC的测试结果，其中图23示出去除锂电镀的模拟的电池退化，并且图24示出相比于CC/CV，使用MLC曲线的实际的测试结果。
图25示出实现之前描述和示出的本发明的健康优化的快速充电方法的电池燃料仪器和充电***10。该仪器是在12处所示的控制器，其耦合到在14处所示的充电器并且控制它。仪器12和充电器14一起包括集成电路(IC)芯片组，并且如果期望，可以被配置成单个IC。仪器12与在16处所示的应用处理器通信，并且响应于该应用处理器。仪器12被示为包括多个感测输入，其响应于电池18提供实际电池电压、电池电流以及电池温度，如上所述。电池燃料仪器12和充电器14在这个示例中位于***主板上。主板包含电池燃料计量***10，其监测电池电压、电流以及温度，并且确定电池18的充电状态和退化状态。***10可以向电池18提供例如MLC充电曲线作为5个可配置的CC/CV充电级，该5个可配置的CC/CV充电级被修改以实现对于给定温度和老化条件的电池18的最佳充电。这个数据可以经由I2C接口传递到充电器14。
***10被配置为有助于对电池18充电。***10包括仪器控制器12，其被配置为控制电池充电器14，以便对选定电池18进行充电。控制器12被配置为处理多个充电曲线参数，以确定MLC电池充电曲线，该MLC电池充电曲线被配置为控制电池充电器并且对电池充电。电池充电曲线被配置为对于给定的充电时间，使选定电池18的退化最小化。使用指示选定电池的电池退化速率的电池退化模型数据以及指示作为时间和充电电流函数的选定电池的预测电池电压和温度的电压和温度响应模型数据来实现最小化。
***充电曲线参数可以是在使用***10之前预先计算的，并且可以在***内计算。***控制器12被配置为响应于接收到的电池温度测量值以控制电池充电曲线。***控制器被配置为利用电池放电深度测量值来控制充电曲线。充电曲线参数是当前电池退化水平的函数。当前电池退化水平可以通过对选定电池18执行的阻抗测量来确定。当前电池退化水平可以通过对选定电池执行的化学容量测量来确定。
***电池退化模型数据包括指示在充电/放电循环下选定电池18的预测退化的数据。电池退化模型数据是选定电池的电池电压、电池温度、电池电流、电池放电深度以及预测温度的函数，该预测温度是根据电池充电曲线充电的函数。电池退化模型数据包括作为电池老化的函数的选定电池18的预测阻抗，其中预测阻抗是选定电池的电池温度和放电深度的函数。***电压和温度响应模型数据从选定电池18的阻抗光谱获得的。
电池充电曲线可以被配置为建立近似于但低于一个值的充电电流，该值将引起作为当前电池温度和电池放电深度的函数的选定电池18的活性物质电镀效应的开始。电池退化模型数据包括作为充电电流速率、温度以及充电状态的函数的选定电池18的预测活性物质电镀效应。使用从选定电池的阻抗光谱获得的参数对选定电池的活性物质电镀效应进行建模。使用选定电池的非线性等效电路对选定电池的活性物质电镀效应进行建模。
选定电池可以优选是锂离子型电池，并且电池退化模型数据指示作为充电电流速率、充电状态(SOC)、电池温度或者电池寿命的函数的对选定电池的锂电镀效应。电池充电曲线是非线性的，并且可以包括多个CC/CV曲线。
充电参数是选定电池的单元类型的函数。***包括包含针对不同电池寿命和温度的多个电池充电曲线(如果它们被预先计算)的存储器，或者包括包含执行计算所需要的电池老化速率和电压/温度模型参数的存储器。
综上所述，在此公开的充电***使用考虑了以前未采用的显著的退化因素的复杂电池退化模型***。应当理解，虽然描述的方法使用所有描述的因素，但是所使用的因素的特定选择根据个人偏好可以是变化的，并且即使使用少于所有因素，也仍然能够提供超过常规方法的显著优势。
电池电压和温度响应模型***适合在气体计量***中。
描述的方法有利地针对任意充电曲线将电压和温度模型与退化模型结合，从而允许找到对于给定电池的最佳充电曲线。该模型具有自更新能力，其中对于给定电池的充电曲线参数随电池老化根据电池阻抗增加而被调整。
在高充电速率下，锂电镀变为重要的退化因素。基于阻抗的锂电镀模型允许根据充电速率、SOC、温度和寿命预测特定电池的电镀速率。
在考虑锂电镀下优化的MLC曲线能够在1.5小时快速充电情况下使100次循环退化减小30％。
由于算法的自更新能力，充电曲线参数随电池老化根据电池阻抗增加而被调整。
包含气体压力表(gas-gauge)和充电器的芯片组允许用例如4.5A的电流进行健康优化的快速充电，同时不需要基于主机的充电控制。
本领域技术人员将理解，在要求保护的发明的范围内，可以对描述的实施例进行修改，并且许多其他实施例也是可能的。
Claims (20)
1.一种被配置为有助于电池充电的***，其包括：
控制器，所述控制器被配置为控制电池充电器以便对选定电池进行充电，所述控制器被配置为处理多个充电曲线参数以确定电池充电曲线，所述电池充电曲线被配置为控制所述电池充电器；
其中所述电池充电曲线被配置为对于给定的充电时间，使所述选定电池的退化最小化，其中所述最小化通过指示所述选定电池的电池退化速率的电池退化模型数据以及指示作为时间和充电电流的函数的所述选定电池的预测电池电压和温度的电压和温度响应模型数据来实现。
2.根据权利要求1所述的***，其中所述控制器被配置为响应于接收到的电池温度测量值而控制所述电池充电曲线。
3.根据权利要求1所述的***，其中所述控制器被配置为使用电池放电深度测量值来控制充电曲线。
4.根据权利要求1所述的***，其中所述当前电池退化水平是通过对所述选定电池执行的阻抗测量来确定的。
5.根据权利要求1所述的***，其中所述当前电池退化水平是通过对所述选定电池执行的化学容量测量来确定的。
6.根据权利要求1所述的***，其中所述电池退化模型数据包括指示在充电/放电循环中所述选定电池的预测退化的数据。
7.根据权利要求1所述的***，其中所述电池退化模型数据是电池放电深度的函数。
8.根据权利要求7所述的***，其中所述电池退化模型数据是所述选定电池的预测温度的函数，所述预测温度是根据所述电池充电曲线充电的函数。
9.根据权利要求1所述的***，其中所述电池退化模型数据包括作为电池老化的函数的所述选定电池的预测阻抗。
10.根据权利要求1所述的***，其中所述预测阻抗是所述选定电池的电池温度和放电深度的函数，并且其中所述电压和温度响应模型数据是从所述选定电池的阻抗光谱获得的。
11.根据权利要求1所述的***，其中所述电池充电曲线被配置为建立近似于但低于一个值的充电电流，该值将引起作为当前电池温度和电池放电深度的函数的所述选定电池的活性物质电镀效应的开始。
12.根据权利要求1所述的***，其中所述电池退化模型数据包括作为充电电流速率、温度以及充电状态的函数的所述选定电池的预测活性物质电镀效应。
13.根据权利要求1所述的***，其中使用从所述选定电池的阻抗光谱获得的参数对所述选定电池的活性物质电镀效应进行建模。
14.根据权利要求1所述的***，其中使用所述选定电池的非线性等效电路对所述选定电池的活性物质电镀效应进行建模。
15.根据权利要求1所述的***，其中所述选定电池是锂离子型电池，并且所述电池退化模型数据指示作为充电电流速率、充电状态(SOC)、电池温度或者电池寿命的函数的对所述选定电池的锂电镀效应。
16.根据权利要求1所述的***，其中所述电池充电曲线包括多个CC/CV曲线。
17.根据权利要求1所述的***，其进一步包括响应地耦合到所述控制器的电池充电器。
18.一种被配置为有助于电池充电的***，其包括：
控制器，所述控制器被配置为控制电池充电器以便对选定电池进行充电，所述控制器被配置为处理多个充电曲线参数以确定电池充电曲线，所述电池充电曲线被配置为控制所述电池充电器；
其中所述电池充电曲线被配置为对于给定的充电时间，使所述选定电池的退化最小化，其中所述最小化通过指示所述选定电池的电池退化水平的电池退化模型数据以及指示作为时间和充电电流的函数的所述选定电池的预测电池电压和温度的电压和温度响应模型数据来实现；以及
其中所述电池退化模型数据是电池电压、电池温度、电池电流、电池放电深度、作为电池老化的函数的所述选定电池的预测阻抗、作为根据所述电池充电曲线充电的函数的所述选定电池的预测温度的函数，其中所述电池充电曲线被配置为建立近似于但低于一个值的充电电流，该值将引起所述选定电池的物质电镀效应的开始。
19.一种对电池充电的方法，其包括：
控制器控制电池充电器以便对选定电池进行充电，所述控制器被配置为处理多个充电曲线参数以确定电池充电曲线，所述电池充电曲线被配置为控制所述电池充电器；
其中对于给定的充电时间，所述电池充电曲线使用指示所述选定电池的电池退化速率的电池退化模型数据以及指示作为时间和充电电流的函数的所述选定电池的预测电池电压和温度的电压和温度响应模型数据，使所述选定电池的退化最小化。
20.根据权利要求19所述的方法，其中所述电池退化模型数据是电池电压、电池温度、电池电流、电池放电深度、作为电池老化的函数的所述选定电池的预测阻抗、作为根据所述电池充电曲线充电的函数的所述选定电池的预测温度的函数，其中所述电池充电曲线被配置为建立近似于但低于一个值的充电电流，该值将引起所述选定电池的物质电镀效应的开始。
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