CN113839105B - 一种主动防护电池内短路的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种主动防护电池内短路的方法，包括：建立内短路概率估算模型；获取电池的历史充放电数据以及当前工况数据，利用内短路概率估算模型计算出电池即将发生内短路的概率估算结果；根据该内短路发生的概率估算结果来采取安全保障措施，以保证电池的安全运行。本发明通过利用主动的预防方法，通过内短路概率估算的方法，利用历史数据，通过蒙特卡罗方法分析当前工况将可能发生内短路的概率，并利用概率估算用于帮助进一步的决策，这样，可以有效降低内短路导致的消极影响。此外，本方法只需要配置相应的软件，不需要增加额外的硬件装置，成本低、可行性高。

Description

一种主动防护电池内短路的方法
技术领域
本发明涉及电池技术领域，具体涉及一种主动防护电池内短路的方法。
背景技术
锂离子电池在电动汽车以及储能领域得到越来越广泛的应用，但是其安全性也持续被人们关注。
锂离子电池发生内短路后，往往很容易进一步导致热失控，甚至是***。比如电池热滥用、电滥用以及机械滥用，都直接或间接地导致中间隔膜破损，使得正极材料和负极材料直接接触，造成内短路现象。而其中，由于充放电导致的枝晶锂，刺穿隔膜，是导致内短路的非常重要原因，而且，枝晶锂导致的内短路更是具有隐蔽性，很难通过正常的测量手段预先获知。目前的检测方法，通常都是等到电池发生内短路之后，通过检测电压、温度的变化值，进一步判断是否发生了内短路。或者，通过监测周围是否产生了足够浓度的热失控气体，进行判断。这种判断方式，属于无奈的补救措施，而且该方法优先保证人员的安全，对于财物损失保证力度不足。
发明内容
为了解决上述背景技术所存在的至少一技术问题，本发明提供一种主动防护电池内短路的方法。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：
一种主动防护电池内短路的方法，包括：
建立内短路概率估算模型；
获取电池的历史充放电数据以及当前工况数据，利用内短路概率估算模型计算出电池即将发生内短路的概率估算结果；
根据该内短路发生的概率估算结果来采取安全保障措施，以保证电池的安全运行。
所述内短路发生的概率估算结果利用蒙特卡罗方法，经过多次重复试验获得的内短路概率值；而单次试验中，判断是否出现内短路，是根据枝晶锂的累积量和阈值的大小比较。
进一步地，所述内短路概率估算模型通过如下方式建立：
通过多次的样本检测，获得内短路发生概率在不同条件下枝晶锂的生长情况以及发生内短路的概率，并进一步建立枝晶锂服从的概率分布模型，获得内短路概率估算模型。
进一步地，所述内短路概率估算模型是根据枝晶锂的累积量作为判断条件的，当枝晶锂的累积量nLi超过了阈值nmax，则判断电池出现了内短路现象，若枝晶锂的累积量没有超过阈值，则认为该次试验没有出现内短路；其中，计算获得，其中ILi是析锂反应电流，F表示法拉第常数，t表示析锂反应的时间。
进一步地，所述阀值为单位体积枝晶的质量或摩尔数。
进一步地，所述枝晶锂的累积量是通过析锂反应电流获得，析锂反应电流为其中I是电池常规充电过程中的反应的电流密度，ΔULiC2Li表示碳化锂LixC6相对金属Li(s)的电势，η是电池的过电势。
进一步地，所述历史充放电数据包括充放电倍率、内阻、SOC、电压随时间变化。
进一步地，所述安全保障措施包括降低充放电倍率、降低电池温度、更换电池包。
进一步地，所述历史充放电数据采用自带的数据处理中心存储或通过云端存储。
进一步地，所示电池为是一个或多个锂离子电池或金属锂电池
本发明与现有技术相比，其有益效果在于：
本发明通过利用主动的预防方法，通过内短路概率估算的方法，利用历史数据，通过蒙特卡罗方法分析当前工况将可能发生内短路的概率，并利用概率估算用于帮助进一步的决策，这样，可以有效降低内短路导致的消极影响。此外，本方法只需要配置相应的软件，不需要增加额外的硬件装置，成本低、可行性高。
附图说明
图1为本发明实施例提供的主动防护电池内短路的方法的流程图。
具体实施方式
实施例：
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
参阅图1所示，本实施提供的主动防护电池内短路的方法主要包括如下步骤：
101、建立内短路概率估算模型；
102、获取电池的历史充放电数据以及当前工况数据，利用内短路概率估算模型计算出电池即将发生内短路的概率估算结果；
103、根据该内短路发生的概率估算结果来采取安全保障措施，以保证电池的安全运行。
在本实施例中，估算的概率值，是利用蒙特卡罗方法，经过多次重复试验获得的内短路概率值。而单次试验中，判断是否出现内短路，是根据枝晶锂的累积量和阈值的大小比较。
在本实施例中，估算的概率值，是利用蒙特卡罗方法，经过多次重复试验获得的内短路概率值。而单次试验中，判断是否出现内短路，是根据枝晶锂的累积量和阈值的大小比较，nLi＞nmax，其中nmax是发生内短路的阈值。
在本实施例中，内短路概率估算模型，是根据枝晶锂的累积量作为判断条件的，当枝晶锂的累积量超过了一定的阈值，则判断电池出现了内短路现象，若枝晶锂的累积量没有超过阈值，则认为该次试验没有出现内短路。即nLi＞nmax时发生内短路，其中nmax是发生内短路的阈值，nLi是析出锂的物质的量，可以通过公式计算获得，其中ILi是析锂反应电流，F表示法拉第常数，t表示析锂反应的时间。
在本实施例中，所述的阈值，是指一定体积枝晶的质量或摩尔数，或相关的等效数值。
在本实施例中，所述的枝晶锂累积量，是通过析锂反应电流获得，析锂反应电流为其中I是电池常规充电过程中的反应的电流密度，ΔULiC2Li表示碳化锂LixC6相对金属Li(s)的电势，η是电池的过电势。
在本实施例中，防护的对象是一个或多个锂离子电池或金属锂电池。
在本实施例中，所述的相应措施，包括但不限于降低充放电倍率、降低电池温度、更换电池包等。
在本实施例中，所述的历史数据，可以采用自带的数据处理中心存储，也可以通过云端存储。
在本实施例中，所述的检测数据，可以通过电池管理***BMS完成检测。
在本实施例中，所述的内短路概率模型，可以通过大量的样本检测，获得内短路发生概率在不同条件下枝晶锂的生长情况以及发生内短路的概率，并进一步建立枝晶锂服从的概率分布模型，从而获得内短路概率估算。
上述实施例只是为了说明本发明的技术构思及特点，其目的是在于让本领域内的普通技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡是根据本发明内容的实质所做出的等效的变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种主动防护电池内短路的方法，其特征在于，包括：
建立内短路概率估算模型；
获取电池的历史充放电数据以及当前工况数据，利用内短路概率估算模型计算出电池即将发生内短路的概率估算结果；
根据该内短路发生的概率估算结果来采取安全保障措施，以保证电池的安全运行；
所述内短路发生的概率估算结果利用蒙特卡罗方法，经过多次重复试验获得的内短路概率值；而单次试验中，判断是否出现内短路，是根据枝晶锂的累积量和阈值的大小比较；
所述内短路概率估算模型通过如下方式建立：
通过多次的样本检测，获得内短路发生概率在不同条件下枝晶锂的生长情况以及发生内短路的概率，并进一步建立枝晶锂服从的概率分布模型，获得内短路概率估算模型；
所述内短路概率估算模型是根据枝晶锂的累积量作为判断条件的，当枝晶锂的累积量超过了阈值/>，则判断电池出现了内短路现象，若枝晶锂的累积量没有超过阈值，则认为该次试验没有出现内短路；其中，/>计算获得，其中I Li 是析锂反应电流，F表示法拉第常数，t表示析锂反应的时间；
所述阈值为单位体积枝晶的质量或摩尔数；
所述枝晶锂的累积量是通过析锂反应电流获得，析锂反应电流为，其中I是电池常规充电过程中的反应的电流密度，/>表示碳化锂LixC6相对金属Li(s)的电势，η是电池的过电势；
所述历史充放电数据包括充放电倍率、内阻、SOC、电压随时间变化。
2.如权利要求1所述的主动防护电池内短路的方法，其特征在于，所述安全保障措施包括降低充放电倍率、降低电池温度、更换电池包。
3.如权利要求1所述的主动防护电池内短路的方法，其特征在于，所述历史充放电数据采用自带的数据处理中心存储或通过云端存储。
4.如权利要求1所述的主动防护电池内短路的方法，其特征在于，所示电池为是一个或多个锂离子电池或金属锂电池。
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