CN107894568A - 一种电动汽车用动力蓄电池脉冲工况测试方法 - Google Patents

一种电动汽车用动力蓄电池脉冲工况测试方法 Download PDF

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Abstract

一种电动汽车用动力蓄电池脉冲工况测试方法,首先针对电动汽车运行时得到的电池组电流与时间数据分别建立电池组电流幅值分布直方图和电动车工作模式概率分布表,然后分析池组电流幅值分布直方图和电动车工作模式概率分布表,找到电池最大放电倍率和最大回馈制动充电倍率,以此为依据设定工况的充放电倍率。最后总结电动车动力电池组运行区间,以此设定工况的倍率范围。该方法旨在设计符合电动汽车实际使用规律的电池测试方法,并以此指导电池实验的实施,以便对电池在实际工况下的动态特性和寿命特性进行分析。

Description

一种电动汽车用动力蓄电池脉冲工况测试方法
技术领域
本发明涉及一种电动汽车用动力蓄电池脉冲工况测试方法。
背景技术
电动汽车电池***是一个非常复杂的***,其电化学反应过程呈现出高度的非线性特性,并且电池内部某些反应机理尚未完全探明。在这种情况下,仅仅依靠电池反应机理来研究该领域的相关问题就显得十分困难,比如电池的老化特性分析、电池建模、电池动态特性分析等等。鉴于此,采用电池反应机理研究、电池测试技术、电池建模技术相结合的技术路线,以电化学反应机理为基础,将电池测试技术和电池模型研究相互验证,然后反过来促进机理研究的进展,提升整体技术水平。为了有效地获得电池在不同工况和不同环境下的各种关键特性,合理地设计电池的测试方法就显得尤为重要。
在实验室环境中,通常采用恒定电流充电、恒定电流放电、或符合一定规律的矩形充放电脉冲组合来对电池的动态特性进行测试,如专利CN201110146620等。上述测试方法的主要作用在于区分电池的稳态和瞬态充放电工作过程。然而,在实际的行驶工况中,动力电池并非单一地工作在稳态或瞬态充放电过程,实际的工作状态更多的是稳态和瞬态充放电的组合。并且,现有的工况测试曲线都是以速率-时间的形式体现的,然而在电池实验过程中,需要对动力电池施加电流-时间形式工况曲线。因此,需要将速率-时间形式的工况数据转换为电流-时间形式工况数据。此外,与速率-时间形式的工况曲线不同的是,由于不同电动车之间的整车参数的差异,电流-时间形式的工况曲线并不具有普遍的适用性。
发明内容
本发明的目的是针对传统电池测试方法存在的通用性差、数据冗余、不利于定量分析等缺点,提出一种电动汽车用动力蓄电池脉冲工况测试方法。本发明可以应用于电池实验,以便对电池在实际工况下的动态特性和寿命特性进行分析。
本发明首先针对电动汽车运行时的电池组电流与时间关系数据分别建立电池组电流幅值分布直方图和电动车工作模式概率分布表。然后分析电池组电流幅值分布直方图和电动车工作模式概率分布表,找到电池最大放电倍率和最大回馈制动充电倍率,以此为依据设定工况的充放电倍率。最后总结电动车动力电池组运行区间,以此设定工况的倍率范围。
具体步骤如下:
第一步,针对电动汽车运行时得到的电池组电流与时间关系数据,分别建立电池组电流幅值分布直方图和电动汽车工作模式概率分布表。
按照以下规则绘制电池组电流幅值分布直方图:电池组电流幅值分布直方图中每一个矩形的宽度表示电流幅值区间,直方图高度表示该电流幅值区间内出现的采样点占总采样点的比例,即每一个电流幅值区间分布概率,同时绘制每一个电流幅值区间的累计分布概率。
电动汽车工作模式概率分布表包括电动汽车运行总时间、行驶时间、驻车时间、加速时间、匀速时间、减速时间、制动时间,以及各时间占总运行时间的百分比。
第二步,分析电池组电流幅值分布直方图和电动车工作模式概率分布表,找到电池最大放电倍率和最大回馈制动充电倍率,以此为依据设定工况的最大充放电倍率。
最大充放电倍率制定规则为:由于成组电池单体大多数情况是由并联的几个单体电池组成,因此需要将成组电池折算成单体电池。对于成组电池的n节电池并联情况,最大放电倍率为Cd,最大充电倍率Cc,折算成单体电池的最大放电倍率为(1/n)*Cd,最大充电倍率为(1/n)*Cc。同时最大充放电倍率还需要考虑10%~50%的裕量。
第三步,总结电动汽车动力电池组运行区间,以此设定工况的倍率范围。
根据第一步中电池组电流幅值分布直方图中的每一个电流幅值区间的分布概率和累计分布概率,设定倍率工况范围。倍率工况范围设定原则为累计分布概率大于80%的电流值。
第四步,绘制脉冲工况测试曲线。
使用MATLAB内置函数unifrnd生成m个满足[0,1]内均匀分布的随机数列,分别将随机数列中每一项与第一步生成的电流直方图概率分布进行比较,得到对应的电流分布区间;之后再次使用unifrnd函数得到充电0.75C至放电1C区间的随机电流值,C为电池充放电时电流大小的比率;最后利用MATLAB内置函数stairs函数绘制生成电流曲线。
附图说明
图1城市道路循环工况(UDDS)曲线;
图2UDDS工况下电池组电流幅值分布直方图;
图3自定义脉冲工况测试曲线。
具体实施方式
以下结合附图对具体实施方式进一步说明本发明。
本发明首先针对电动汽车运行时得到的电池组电流与时间数据,分别建立电池组电流幅值分布直方图和电动车工作模式概率分布表。然后分析池组电流幅值分布直方图和电动车工作模式概率分布表,找到电池最大放电倍率和最大回馈制动充电倍率,以此为依据设定工况的充放电倍率。最后总结电动汽车动力电池组运行区间,以此设定工况的倍率范围,具体如下:
第一步,针对电动汽车运行时得到的电池组电流与时间关系数据,分别建立电池组电流幅值分布直方图和电动汽车工作模式概率分布表。
电池组电流幅值分布直方图绘制规则位:电池组电流幅值分布直方图中每一个矩形的宽度表示电流幅值区间,直方图高度表示该电流幅值区间内出现的采样点占总采样点的比例,即每一个电流幅值区间分布概率,同时绘制每一个电流幅值区间的累计分布概率。
电动汽车工作模式概率分布表包括电动汽车运行总时间、行驶时间、驻车时间、加速时间、匀速时间、减速时间、制动时间,以及各时间占总运行时间的百分比。
第二步,分析电池组电流幅值分布直方图和电动车工作模式概率分布表,找到电池最大放电倍率和最大回馈制动充电倍率,以此为依据设定工况的最大充放电倍率。
最大充放电倍率制定规则为:由于成组电池单体大多数情况由并联的几个单体电池组成,因此需要将成组电池折算成单体电池,对于成组电池的n节电池并联情况,最大放电倍率为Cd,最大充电倍率Cc,那么折算成单体的最大放电倍率为(1/n)*Cd,最大充电倍率为(1/n)*Cc
第三步,总结电动汽车动力电池组运行区间,以此设定工况的倍率范围。
根据第一步中电池组电流幅值分布直方图中的每一个电流幅值区间的分布概率和累计分布概率,设定倍率工况范围。倍率工况为累计分布概率大于80%的电流值。
第四步,绘制脉冲工况测试曲线。使用MATLAB内置函数unifrnd生成m个满足[0,1]内均匀分布的随机数列,分别将随机数列中每一项与第一步生成的电流直方图概率分布进行比较,得到对应的电流分布区间;之后再次使用unifrnd函数得到充电0.75C至放电1C区间的随机电流值,C为电池充放电时电流大小的比率;最后利用MATLAB内置函数stairs绘制生成电流曲线。
本发明的实施例:电动汽车动力电池组容量45Ah,5节单体并联成电池组单体。电动汽车运行时得到的电池组电流-时间曲线如图1所示。可以看到UDDS(Urban DynamometerDriving Schedule,城市道路循环工况)工况电流-时间曲线由一系列不规则的充放电脉冲组成,并无明显规律。考虑到在某一个时间点上,电池组的电流在时域上的分布式具有一定规律性。对图1进行统计学分析,得到图2所示的电池组电流幅值分布直方图和表1所示的电动车工作模式概率分布表。图2所示的直方图中,每一个矩形的宽度表示电流幅值区间,矩形的高度表示该电流幅值区间内出现的采样点占总采样点的比例。
表1 UDDS工况下电动车各工作模式时间概率分布
根据图2可以得出如下结论:
(1)在UDDS工况中,电池的最大放电倍率为2C,C为电池充放电时电流大小的比率,例如:额定容量为100mAh的电池用20mA放电时,其放电倍率为0.2C,将电池动态特性测试的最大放电倍率设为2C;
(2)在UDDS工况中,电池的最大回馈制动充电倍率为0.75C;
(3)电动汽车动力电池组以90%的概率,工作于充电0.75C至放电1C区间的充放电倍率区间范围内。
使用MATLAB内置函数unifrnd生成9个满足[0,1]内均匀分布的随机数列,分别将随机数列中每一项与生成的电流直方图概率分布进行比较,得到对应的电流分布区间;之后再次使用unifrnd函数得到充电0.75C至放电1C区间的随机电流值;最后利用MATLAB内置函数stairs绘制生成电流曲线。
如图3所示,工况的运行时间为1369秒。经过折算后,最大放电倍率为2C,即18A,最大充电倍率0.75C,即6.75A。设计的自定义脉冲工况与电动汽车实际使用规律中的电流直方图分析相符合,因此可以利用设计的自定义脉冲工况对电池在的动态特性和寿命特性进行测试分析。

Claims (5)

1.一种电动汽车用动力蓄电池脉冲工况测试方法,其特征在于:首先针对电动汽车运行时得到的电池组电流与时间关系数据,分别建立电池组电流幅值分布直方图和电动车工作模式概率分布表;然后分析电池组电流幅值分布直方图和电动车工作模式概率分布表,找到电池最大放电倍率和最大回馈制动充电倍率,以此为依据设定工况的充放电倍率;最后总结电动车动力电池组运行区间,以此设定工况的倍率范围。
2.如权利要求1所述的电动汽车用动力蓄电池脉冲工况测试方法,其特征在于:所述的电池组电流幅值分布直方图按照以下规则绘制:电池组电流幅值分布直方图中每一个矩形的宽度表示电流幅值区间,直方图高度表示该电流幅值区间内出现的采样点占总采样点的比例,即每一个电流幅值区间分布概率,同时绘制每一个电流幅值区间的累计分布概率;电动汽车工作模式概率分布表包括电动汽车运行总时间、行驶时间、驻车时间、加速时间、匀速时间、减速时间、制动时间,以及各时间占总运行时间的百分比。
3.如权利要求1所述的电动汽车用动力蓄电池脉冲工况测试方法,其特征在于:所述的最大充放电倍率按照规则制定:对于成组电池的n节电池并联情况,最大放电倍率为Cd,最大充电倍率Cc,折算成单体的最大放电倍率为(1/n)*Cd,最大充电倍率为(1/n)*Cc
4.如权利要求1所述的电动汽车用动力蓄电池脉冲工况测试方法,其特征在于:根据电池组电流幅值分布直方图中每一个电流幅值区间的分布概率和累计分布概率,设定倍率工况范围,倍率工况范围为累计分布概率大于80%的电流值。
5.如权利要求1所述的电动汽车用动力蓄电池脉冲工况测试方法,其特征在于:使用MATLAB内置函数unifrnd生成m个满足[0,1]内均匀分布的随机数列,分别将随机数列中每一项与第一步生成的电流直方图概率分布进行比较,得到对应的电流分布区间;之后再次使用unifrnd函数得到充电0.75C至放电1C区间的随机电流值,C为电池充放电时电流大小的比率;最后利用MATLAB内置函数stairs函数绘制生成电流曲线。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090306915A1 (en) * 2005-10-21 2009-12-10 Eberhard Schoch Method for predicting the power capacity of electrical energy stores
CN103605078A (zh) * 2013-11-12 2014-02-26 清华大学 混合动力车用动力电池或电池组的性能测试方法
CN105608302A (zh) * 2014-11-19 2016-05-25 国家电网公司 一种储能***平滑波动典型工况生成方法及***
CN106291392A (zh) * 2016-10-28 2017-01-04 北京机械设备研究所 一种电池动态特性测试方法及装置
CN106772104A (zh) * 2017-02-27 2017-05-31 安徽江淮汽车集团股份有限公司 一种动力电池soc值估算方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090306915A1 (en) * 2005-10-21 2009-12-10 Eberhard Schoch Method for predicting the power capacity of electrical energy stores
CN103605078A (zh) * 2013-11-12 2014-02-26 清华大学 混合动力车用动力电池或电池组的性能测试方法
CN105608302A (zh) * 2014-11-19 2016-05-25 国家电网公司 一种储能***平滑波动典型工况生成方法及***
CN106291392A (zh) * 2016-10-28 2017-01-04 北京机械设备研究所 一种电池动态特性测试方法及装置
CN106772104A (zh) * 2017-02-27 2017-05-31 安徽江淮汽车集团股份有限公司 一种动力电池soc值估算方法

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