[发明专利]锂离子电池的负极电位估算模型建立方法及计算机设备在审
申请号: | 202011491854.6 | 申请日: | 2020-12-16 |
公开(公告)号: | CN112733427A | 公开(公告)日: | 2021-04-30 |
发明(设计)人: | 卢宇芳;韩雪冰;冯旭宁;卢兰光;欧阳明高 | 申请(专利权)人: | 清华大学 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G01R31/367;G01R31/387;G01R31/389;G06F119/02;G06F119/04 |
代理公司: | 北京华进京联知识产权代理有限公司 11606 | 代理人: | 马云超 |
地址: | 10008*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 锂离子电池 负极 电位 估算 模型 建立 方法 计算机 设备 | ||
1.一种锂离子电池的负极电位估算模型建立方法,其特征在于,包括:
提供带参比电极的三电极电池;
对所述三电极电池进行性能测试,从而获得所述三电极电池的标称容量和电压特性参数,所述电压特性参数包括正极电位、端电压以及负极电位;
建立电池的分极等效模型,所述分极等效模型包括正极参数和负极参数,以反映所述三电极电池的外部特性和内部特性;
利用所述标称容量和所述电压特性参数对所述正极参数和所述负极参数进行标定,以获得负极电位估算模型。
2.如权利要求1所述的锂离子电池的负极电位估算模型建立方法,其特征在于,所述对所述三电极电池进行性能测试包括给定电流条件下的容量测试、给定电流条件下的电池开路电压测试以及不同工况下的充放电测试。
3.如权利要求1所述的锂离子电池的负极电位估算模型建立方法,其特征在于,所述分极等效模型为分极一阶RC模型,所述分极一阶RC模型是在电池一阶RC模型的基础上将全电池的理想电压源、欧姆内阻、极化内阻以及极化电容基于正负极特性拆分为正极理想电压源、负极理想电压源、正极欧姆内阻、正极极化内阻、负极欧姆内阻、负极极化内阻、正极极化电容和负极极化电容得到的。
4.如权利要求1所述的锂离子电池的负极电位估算模型建立方法,其特征在于,所述分极等效模型为分极Rint模型,所述分极Rint模型是在电池Rint模型的基础上将全电池的理想电压源、总内阻基于正负极特性拆分为正极理想电压源、负极理想电压源、正极内阻和负极内阻得到的。
5.如权利要求1所述的锂离子电池的负极电位估算模型建立方法,其特征在于,所述利用所述标称容量和所述电压特性参数对所述正极参数和所述负极参数进行标定的步骤包括:
获取模型计算的正极电位和参比电极实测正极电位之间的均方根误差,作为第一适应函数,通过优化算法拟合,以使得所述第一适应函数为最小为优化目标,得到相应的正极参数;
获取模型计算的负极电位和参比电极实测负极电位之间的均方根误差,作为第二适应函数,通过优化算法拟合,以使得所述第二适应函数为最小为优化目标,得到相应的负极参数。
6.如权利要求5所述的锂离子电池的负极电位估算模型建立方法,其特征在于,所述优化算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火、禁忌搜索、以及粒子群算法中的至少一种。
7.如权利要求6所述的锂离子电池的负极电位估算模型建立方法,其特征在于,所述优化算法为遗传算法,并且在MATLAB软件中直接调用相关工具进行参数优化。
8.如权利要求1所述的锂离子电池的负极电位估算模型建立方法,其特征在于,所述利用所述标称容量和所述电压特性参数对所述正极参数和所述负极参数进行标定,以获得负极电位估算模型的步骤之后还包括:
对所述负极电位估算模型和实验电池施加相同的测试工况,以获取负极电位模型仿真结果与负极电位实验结果;
通过比较所述负极电位模型仿真结果与所述负极电位实验结果,以确认所述负极电位估算模型的准确性。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的锂离子电池的负极电位估算模型建立方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的锂离子电池的负极电位估算模型建立方法的步骤。
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