Para baterías comerciales de iones de litio: análisis del algoritmo de carga rápida MCC optimizado para mediciones con tres electrodos

Abstracto

Este artículo propone un nuevo método que proporciona un algoritmo de carga de corriente constante (MCC) de múltiples etapas dependiente del estado de carga de alta precisión para baterías de vehículos eléctricos. Este algoritmo reduce significativamente el tiempo de carga al evitar el revestimiento de litio, sin acelerar el proceso de envejecimiento. En primer lugar, con la ayuda de una tecnología de medición de tres electrodos, se analizó experimentalmente la relación entre la tasa de corriente, el estado de carga y el revestimiento de litio, y se propuso un algoritmo de carga basado en la dependencia del SOC (estado de carga). En segundo lugar, se desarrolló un algoritmo de estimación de SOC basado en un filtro de Kalman extendido en el entorno MATLAB/Simulink para lograr una estimación de SOC de alta precisión y un control preciso del proceso de carga. Los resultados experimentales muestran que el error cuadrático medio (RMSE) de la estimación del SOC es del 1,08 % y el tiempo de carga se reduce en un 30 % en el rango del 0 % al 80 % del SOC.

1. Introducción

Los factores que influyen en el tiempo de carga y las limitaciones de los protocolos de carga existentes:La cantidad de carga pública global y la proporción de carga rápida han aumentado en la última década, pero el tiempo de carga no solo depende de la capacidad del cargador, sino también de las características de la batería, las condiciones ambientales y los protocolos de carga. El protocolo de carga estándar para LIB es voltaje constante de corriente constante (CC-CV), que incluye dos etapas: corriente constante (CC) y voltaje constante (CV). La larga etapa CV limita la reducción del tiempo total de carga, y una corriente de carga alta puede provocar un revestimiento de litio, lo que afecta la vida útil y la seguridad de la batería. Por lo tanto, no se puede ignorar el impacto del protocolo de carga en la duración de la batería.

Antecedentes de la investigación y ventajas del protocolo de carga de corriente constante de múltiples etapas:Para optimizar el equilibrio entre el tiempo de carga, la eficiencia y la duración de la batería, se han propuesto múltiples protocolos de carga, entre los cuales se ha estudiado ampliamente el protocolo de carga de corriente constante (MCC) de múltiples etapas. El protocolo MCC puede reducir el tiempo de carga y extender la vida útil del ciclo de la batería, y su transición de etapa puede basarse en el intervalo SOC o el límite superior de voltaje. El principal desafío es determinar el número óptimo de etapas CC, la tasa de corriente y las condiciones de conversión para la carga de MCC, lo que se puede resolver utilizando métodos de Taguchi, algoritmos de optimización o detectando placas de Li para determinar el modo de corriente de carga óptimo.

La innovación y la estructura del artículo de este estudio.

Punto de innovación:Este estudio integra el umbral de SOC obtenido de experimentos con baterías de tres electrodos con un estimador de SOC de alta precisión para el algoritmo de carga de MCC, desarrollando una guía de corriente de carga escalable para baterías comerciales estándar, eliminando la necesidad de un tercer electrodo físico en las aplicaciones y la necesidad de una extensa pruebas de baterías durante la etapa de desarrollo del protocolo de carga, con el objetivo de reducir el tiempo de carga y prevenir el envejecimiento acelerado de la batería causado por la carga rápida.

Estructura de este artículo:En primer lugar, se diseña el modo de carga óptimo utilizando el método de tres electrodos y se reconstruye una batería experimental de tres electrodos a partir de una batería comercial 21700 NMC; En segundo lugar, desarrollar un estimador de SOC basado en un filtro de Kalman extendido (EKF) adecuado para sistemas de gestión de baterías (BMS); Luego realice pruebas de la batería para verificar el rendimiento del método, realice pruebas de envejecimiento y compare el protocolo MCC con la carga CC-CV estándar; Finalmente, proporcione una conclusión.

2. Materiales y métodos

Análisis de características electroquímicas:Realice un análisis de medición de tres electrodos en el electrodo de la batería cilíndrica comercial 21700 NMC. En primer lugar, descargue la batería al voltaje límite inferior después de 5 ciclos estándar según las especificaciones del fabricante. Abra la batería en una guantera de argón, retire y procese los electrodos y prepare una batería de tres electrodos. Debido a las características de los materiales de los electrodos LIB, se requieren electrodos de referencia adicionales para observar los procesos del electrodo de trabajo y del contraelectrodo por separado. Las características electroquímicas de la batería experimental de tres electrodos son similares a las de las baterías comerciales. Determinando el área de recubrimiento del electrodo y la capacidad específica, realizando pruebas a diferentes velocidades de carga y descarga, observando los potenciales de ánodo y cátodo, determinando el SOC crítico del revestimiento de litio a diferentes velocidades de C y normalizando el protocolo MCC para que sea aplicable a aplicaciones comerciales. baterías, el experimento se realizó a 25 grados C y deberá validarse en diferentes condiciones ambientales en el futuro.

Modelado de baterías e identificación de parámetros:Utilizando un modelo de circuito equivalente (ECM) de Thevenin con una sola rama RC para simular las características eléctricas de LIB, los parámetros del modelo (incluido el voltaje de circuito abierto, la resistencia óhmica, la resistencia de polarización y la capacitancia) se determinan con precisión en incrementos del 10% de SOC en diferentes temperaturas y direcciones de descarga de carga mediante pruebas de característica de potencia de pulso híbrido (HPPC). Los valores de los parámetros se compilan en una tabla de búsqueda 3D para sentar las bases para la estimación del SOC.

Estimación del estado de carga:La variación SOC de LIB se puede expresar en función del tiempo, y el recuento de Coulomb es el método de estimación básico basado en esto, pero existen errores. Por lo tanto, se utiliza un filtro de Kalman extendido (EKF) para la estimación del SOC. EKF resuelve eficazmente los desafíos en la estimación de SOC al linealizar sistemas no lineales y combinar señales de medición de corriente, voltaje y temperatura. Su algoritmo incluye dos pasos principales: predicción y actualización. Según las definiciones de Thevenin ECM y SOC, las ecuaciones de proceso y medición se dan en el dominio del tiempo discreto. EKF supone que el ruido del proceso y el ruido de medición son procesos independientes de ruido gaussiano de media cero y linealiza la función de medición a través de la matriz de Jacobi.

Análisis de envejecimiento:Realice pruebas cíclicas en tres baterías utilizando procedimientos de carga estándar y dos baterías utilizando el algoritmo de carga MCC, con pruebas de capacidad y pruebas de resistencia interna de corriente continua (RiDC) cada 50 ciclos. La prueba de capacidad adopta el programa de carga CCCV estándar para cargar y descargar a una corriente de 1C hasta el voltaje límite inferior. La prueba RiDC aplica pulsos de corriente 1C a diferentes niveles de SOC y mide la resistencia interna. El grado de envejecimiento de la batería se describe calculando el estado de salud (SOH) de la batería, que se define como la relación entre la capacidad real y la capacidad de referencia inicial. La prueba de envejecimiento se realiza hasta el final de la vida útil de la batería (80% SOH).

3. Resultados

Resultados del análisis de características electroquímicas.

Cambios en el potencial del electrodo a diferentes velocidades de C: Figure 4 shows the analysis results of the electrochemical characteristics of a three electrode battery at 25 ° C, used to determine the maximum charging rate dependent on SOC. Figure 4a shows the potential of the anode and cathode relative to the reference electrode and the overall battery potential during C/10 rate charging. During charging, the anode potential decreases while the cathode potential increases. At C/10 rate, the anode potential is not lower than 0V and there is no lithium plating. Figure 4b shows the variation of anode potential with SOC at different C-rates. The higher the C-rate, the greater the negative shift of anode potential. When C ≥ C/2, it may be lower than 0V, and as the C-rate increases, the maximum SOC at anode potential>0V disminuye gradualmente. Diseño del protocolo de carga MCC: basándose en los resultados anteriores, se diseñó una curva de carga de corriente constante (MCC) de múltiples etapas. La Figura 5 muestra las etapas de carga dependientes del SOC y la Tabla 3 resume los detalles de cada etapa. En comparación con el protocolo de carga CCCV estándar, el protocolo MCC tiene una ventaja de tiempo en el rango de SOC bajo, la carga al 80 % de SOC es aproximadamente un 30 % más rápida que la carga estándar y la carga de MCC también es aproximadamente un 10 % más rápida cuando está completamente cargada.

Resultados de identificación de parámetros y modelado de baterías.

Determinación de parámetros del modelo:Analice los resultados de la prueba HPPC en Matlab y utilice la función "fminsearch()" para determinar los parámetros de voltaje, resistencia y capacitancia del circuito abierto del modelo de batería a diferentes temperaturas y niveles de SOC. Analice el impacto de la temperatura en la capacidad de la batería, incorpore los resultados de las pruebas de capacidad en una tabla de búsqueda 2D relacionada con la temperatura y descubra que el SOC tiene una influencia limitada en los parámetros del modelo. Para simplificar, considérelo como una constante en la fórmula.

Validación del modelo:El modelo de batería y el estimador de SOC se validan descargando completamente la batería de prueba, seguido de pruebas de corriente dinámica a diferentes velocidades de carga y niveles de SOC. Simule la misma secuencia de prueba en el entorno MATLAB/Simulink y compárela con datos experimentales mediante la evaluación del error cuadrático medio (RMSE). El RMSE de simulación de voltaje es 7,09 mV. Aunque hay un error significativo cuando la batería está completamente descargada, el rendimiento del modelo es sólido y puede capturar con precisión la dinámica del voltaje de la batería bajo diferentes condiciones de carga.

Resultados del estimador SOC basado en EKF:Verifique el estimador de SOC basado en EKF a 25 grados C y compare el valor de SOC estimado por el algoritmo EKF con el valor de SOC de referencia obtenido mediante el método de conteo de Coulomb. La corriente de prueba tiene una resolución de 1 mA y una precisión del 0.1%. En la etapa inicial, hubo una desviación entre el SOC estimado por EKF y el SOC de referencia. A medida que las pruebas avanzaban rápidamente, el RMSE era del 1,08%. El algoritmo pudo rastrear con precisión el SOC, especialmente durante la fase de carga, y pudo controlar con precisión la corriente de carga.

Resultados de rendimiento de envejecimiento del algoritmo de carga de MCC

Resultados de la prueba de envejecimiento:La Figura 10 muestra los resultados de la prueba de envejecimiento. Se probaron tres baterías de carga estándar y dos de carga MCC, y se puede ignorar la desviación entre cada grupo de baterías. Durante la etapa inicial de la prueba de envejecimiento (hasta 90 % SOH), la tasa de envejecimiento de la carga del MCC es ligeramente más lenta. Al considerar el valor medio, las baterías cargadas con MCC alcanzan el 80% de SOH al final de su vida útil aproximadamente 50 ciclos antes que las baterías cargadas estándar, pero el efecto general sobre la tasa de envejecimiento no es significativo. La batería cargada por MCC mostró una ligera disminución en SOH después de 850 ciclos debido a la interrupción de las pruebas.

Resultado del cambio de resistencia interna:La figura muestra los cambios en la resistencia interna total (R ₀+R ₁) de la batería bajo dos protocolos de carga a 25 grados C y 50% SOC. La diferencia en la resistencia inicial y el valor SOH se debe a diferentes tiempos de almacenamiento de la batería. La resistencia interna de las baterías con ambos métodos de carga disminuyó ligeramente en las primeras etapas de envejecimiento y luego aumentó con el envejecimiento. El algoritmo de carga de MCC no provocó revestimiento de litio adicional, lo que concuerda con los resultados de la prueba de capacidad, lo que indica que el algoritmo de MCC mantiene la integridad de las características de envejecimiento de la batería.

4. Discusión y resumen

Contribución de la investigación a la tecnología de carga de baterías MCC:Al integrar estimadores de SOC de alta precisión y aplicarlos a baterías cilíndricas comerciales (química de baterías NMC), se contribuye a la tecnología de carga de baterías MCC. La integración exitosa ha facilitado la transferencia de umbrales de SOC precisos obtenidos de experimentos con baterías de tres electrodos al nivel de baterías comerciales, mejorando las aplicaciones prácticas y cerrando la brecha entre los conocimientos experimentales y la implementación industrial.

Algoritmo de carga de MCC optimizado por envejecimiento:Se introduce un algoritmo de carga MCC dependiente de SOC y optimizado para el envejecimiento, que reduce el tiempo de carga sin acelerar la degradación de la batería al reducir el riesgo de enchapado de litio. Se enfatizó la importancia de combinar técnicas de análisis, modelado y estimación electroquímicas para abordar los desafíos clave en la carga de baterías, y se utilizó el SOC como parámetro de transferencia para garantizar que los resultados de laboratorio puedan extenderse a aplicaciones industriales.

Las ventajas del modo y protocolo de carga:El modo de carga óptimo se puede determinar mediante baterías experimentales de tres electrodos y se puede monitorear el potencial del ánodo para detectar el revestimiento de litio. El protocolo de carga de MCC propuesto, combinado con el umbral de SOC obtenido de los experimentos, es más estable en comparación con los protocolos de MCC tradicionales basados ​​en voltaje y se ve menos afectado por factores como los cambios de temperatura y la histéresis electroquímica.

El papel y los resultados experimentales del estimador SOC:Se desarrolló un estimador de SOC basado en Filtro de Kalman Extendido (EKF), con un RMSE de 1.08%, adecuado para Sistemas de Gestión de Baterías (BMS). Los resultados experimentales muestran que, en comparación con el método de carga tradicional de voltaje constante y corriente constante (CC-CV), este método puede reducir el tiempo para alcanzar el 80 % de SOC en un 30 % sin acelerar el proceso de envejecimiento.