基于特征面积的锂电池容量跳水在线多级预警方法及系统

1.本发明涉及锂电池监测技术领域，尤其是涉及一种基于特征面积的锂电池容量跳水在线多级预警方法及系统。


背景技术：

2.锂电池的容量跳水行为是指在锂电池老化中后期出现的一种容量加速衰减行为。与正常电池相比，容量跳水的电池往往会伴随着电池内部的大面积析锂，而形成的锂树枝状晶体可能会导致隔膜撕裂，引发短路和瞬间电池故障，成为热失控的重要诱因。因此，希望在跳水点即将出现时或出现后的短时间内对电池进行更换，防止热失控的发生，然而，考虑到上述问题，现有的针对锂电池容量跳水在线预警和分析处理方法尚不完善。
3.目前绝大多数关于锂离子电池健康状态评估的方法都是基于近似线性的容量衰减进行的，尚未将后期高度非线性的容量衰减纳入考量，不利于对非线性老化现象的发现和预防，从而难以阻止由非线性老化带来的安全隐患和经济损失。
4.针对锂电池容量跳水行为的预警，现有的方法基本为离线判断，且大多依赖人工判断，即将数据曲线可视化之后，肉眼判别电池是否发生了容量跳水。以上方法存在很多弊端，首先人工判断结果受主观因素影响较大，不同的判别标注人员、判别尺度等都会影响到判别结果，为容量跳水的判别带来干扰；其次，依赖人工判别方法需要大量的人力成本和时间成本，且无法批量操作，不适用于将来大规模的电池安全监测；另外离线判断并不能够对发生容量跳水的电池进行及时的预警和处理，从而错过最佳的更换时机，严重时甚至会发生还没来得及判断，锂电池已发生热失控。
5.因此，针对锂电池容量跳水在线预警的方法和系统，现在并无成熟方案投入使用，以至于不能够对现有的电池安全进行全面实时的有效监测，一旦在电池的使用过程中，电池出现容量跳水点行为，不能够及时准确的进行预警，导致电池继续使用，直到电池发生故障或完全失效，这样不仅会降低电池的梯次利用价值，还会带来较大的经济损失。


技术实现要素：

6.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于特征面积的锂电池容量跳水在线多级预警方法及系统，能够应用于电动汽车、混合动力汽车以及储能领域中锂离子电池在线安全状态评估及梯次利用研究。
7.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
8.一种基于特征面积的锂电池容量跳水在线多级预警方法，包括以下步骤：
9.1)在线获取待识别锂电池实际的容量衰退曲线，并进行平滑去噪和双轴归一化处理，得到归一化后锂电池实际的容量衰退曲线并确定曲线上的起始点q1和终止点q2；
10.2)连接归一化后锂电池实际的容量衰退曲线上的起始点q1和终止点q2，
形成一条完全线性的容量衰退参考曲线
11.3)计算容量衰退参考曲线与归一化后锂电池实际的容量衰退曲线之间围成的实时特征面积α，并以该实时特征面积α作为判断是否发生容量跳水的依据，用以表征容量跳水转折程度；
12.4)将实时特征面积α与容量跳水多级阈值进行比较，评估锂电池容量跳水风险，并触发相应风险等级报警。
13.所述的步骤1)中，采用滤波的方式进行平滑去噪，具体为基于最小二乘的卷积原理，在时域内通过局部最小二乘法进行滑动窗口的多项式拟合。
14.所述的步骤2)中，归一化后锂电池实际的容量衰退曲线上各点的容量值与循环圈数值均映射在[0,1]区间内，起始点q1的坐标为(0,1)，终止点q2的坐标为(1,0)，则容量衰退参考曲线的表达式为：
[0015]
y
ref
＝
‑
x
n
+1
[0016]
其中，x
n
为完全线性老化过程中的循环数，y
ref
为完全线性老化过程中相应循环对应的容量。
[0017]
所述的步骤3)中，采用梯形法则对容量衰退参考曲线与归一化后锂电池实际的容量衰退曲线之间围成的弓形面积进行积分得到实时特征面积α。
[0018]
所述的实时特征面积α的表达式为：
[0019][0020]
其中，为归一化后老化过程中第n
i
个点对应的循环数，为归一化后锂电池实际的容量衰退曲线中第n
i
个相应循环对应的容量，为容量衰退参考曲线中第n
i
个相应循环对应的容量。
[0021]
所述的归一化后锂电池实际的容量衰退曲线位于容量衰退参考曲线上方，并且α的取值范围为(0,0.5)。
[0022]
所述的步骤4)中，多级的阈值等级、阈值区间以及对应的预警等级具体划分为：
[0023]
阈值等级第一级第二级第三级第四级阈值区间[0,0.1)[0.1,0.15)[0.15,0.25)[0.25,0.5]预警等级绿色黄色橙色红色。
[0024]
所述的预警等级对应表述如下：
[0025]
第一级：预警等级为绿色，在该区间内，认为电池的特征面积较小，电池老化近似线性，电池老化正常，性能良好；
[0026]
第二级：预警等级为黄色，在该区间内，认为电池的特征面积略有上升，电池开始出现非线性老化的现象，但仍处于正常范围内，具有容量跳水的潜力；
[0027]
第三级，预警等级为橙色，在该区间内，认为电池已经发生容量跳水或正在发生容量跳水，应选择一个合适的时间，对电池进行更换，防止进一步恶化；
[0028]
第四级，预警等级为红色，在该区间内，认为电池已经发生严重的跳水，并且容量正在加速下降，已经失效，应立即对电池进行更换，防止事故的发生。
[0029]
所述的步骤4)具体为：
[0030]
重复步骤1)
‑
3)，实时检测获取待识别锂电池实际的容量衰退曲线并进行平滑去噪和双归一化处理，并计算当前的实时特征面积α，实时进行多级预警，防止电池寿命继续恶化，提高电池使用的安全性和电池梯次利用价值。
[0031]
一种基于特征面积的锂电池容量跳水在线多级预警系统，该系统包括：
[0032]
数据预处理模块：用于对锂电池充放电循环的原始锂电池容量数据进行预处理，包括数据平滑去噪和归一化，获得预处理后的锂电池实际的容量衰退曲线并连接以锂电池实际的容量衰退曲线起始点q1(0,1)和终止点q2(1,0)形成完全线性的衰退参考曲线
[0033]
特征面积计算模块：用于计算衰退参考曲线和锂电池实际的容量衰退曲线之间围成的实时特征面积α的大小；
[0034]
容量跳水多级预警模块：用于根据实时特征面积α与相应阈值区间进行比较，判断锂电池容量跳水预警等级。
[0035]
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0036]
一、本发明通过添加完全线性的容量衰退参考线，提出了一种在线实时的计算表征容量跳水程度的特征面积的方法，能够有效的对电池衰退过程中的容量跳水现象进行有效的表征，且计算结果更加稳定。
[0037]
二、本发明所提出的容量跳水在线多级预警方法，能够实时的对电池是否发生容量跳水进行监测和预警，且能够随着数据的不断更新，对容量跳水预警等级进行实时更新，具有较强的动态性和实时性。
[0038]
三、本发明通过专家经验合理设置阈值，采用基于多重阈值的分级管控与决策，有效进行跳水等级的划分，便于批量分级管理，减轻计算负担和管控成本，同时有助于后续梯次利用，提升电池的全生命周期价值。
附图说明
[0039]
图1为本发明一种基于特征面积的锂电池容量跳水在线多级预警方法及系统的示意图。
[0040]
图2为本发明一种基于特征面积的锂电池容量跳水在线多级预警系统的示意图。
[0041]
图3为本发明平滑降噪和双轴归一化预处理及添加参考线示意图，其中，图(3a)为进行电池容量衰减数据样本平滑过程，图(3b)为添加完全线性老化参考线后的归一化容量衰退曲线。
[0042]
图4为本发明实时计算表征锂电池容量跳水程度的特征面积的示意图。
[0043]
图5为本发明基于跳水电池样本在线实时计算特征面、阈值比较及多级预警的示意图。
[0044]
图6为基于本发明策略的正常电池样本与跳水电池样本的在线实时特征面积变化、阈值比较及多级预警示意图，其中，图(6a)为正常电池b3c28的多级预警示意图，图(6b)为跳水电池b1c24的多级预警示意图。
具体实施方式
[0045]
为了使本发明的目的、技术方案及创新点更加清晰，以下结合附图及实施例对本发明作进一步的阐释。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
[0046]
如图1所示，本发明提供一种基于特征面积的锂电池容量跳水在线多级预警方法，该方法包括以下步骤：
[0047]
首先，基于滤波方法和双轴归一化方法，本发明中，滤波方法以savitzky
‑
golay为例，对锂电池容量衰退曲线进行滤波平滑和双轴归一化处理，获得经过预处理后的锂电池容量衰退曲线，包括起始点q1和终止点q2。
[0048]
然后，在归一化后锂电池实际的容量衰退曲线的基础上，添加一条由起始点q1和终止点q2组成的完全线性的容量衰退参考曲线
[0049]
接着，计算归一化后锂电池实际的容量衰退曲线与添加的容量衰退参考曲线之间围成的实时特征面积α；
[0050]
然后，将实时特征面积与容量跳水多级阈值进行比较，评估锂电池容量跳水风险，并触发相应风险等级报警。
[0051]
根据所得到的实时特征面积与相应阈值区间的对比，判断容量跳水的预警等级，包括：当判断所得到的实时特征面积落入绿色预警等级的第一级阈值区间内时，则判断锂电池性能良好，运行正常；当判断所得到的实时特征面积落入黄色预警等级的第二级阈值区间内时，则判断锂电池已出现轻微的非线性化老化，具有容量跳水的潜力；当判断所得到的实时特征面积落入橙色预警等级的第三级阈值区间内时，则判断锂电池已发生容量跳水或正在进行容量跳水，应及时且适时的停止电池运行，并进行更换；当判断所得到的实时特征面积落入红色预警等级的第四级阈值区间内时，则判断锂电池已出现严重的容量跳水，并应立即进行更换。
[0052]
图2显示了本发明的一种基于特征面积的锂电池容量跳水在线多级预警系统的示意图，该系统包括：
[0053]
数据预处理模块，用于对锂电池充放电循环的原始锂电池容量数据进行预处理，包括数据平滑去噪和归一化，获得归一化后的锂电池容量实时衰退曲线并添加以q1(0,1)为容量衰退曲线起始点和q2(1,0)为容量衰退曲线终止点的完全线性的衰退参考曲线
[0054]
特征面积计算模块，用于计算并获取由衰退参考曲线和归一化后的锂电池容量实时衰退曲线包围而成的特征面积α的大小；
[0055]
容量跳水多级预警模块，用于根据所得到的特征面积与相应阈值区间的比较，判
断锂电池容量跳水预警等级。
[0056]
下面结合图3
‑
图6对上述方法及系统进行详细说明。
[0057]
步骤1：数据预处理及添加参考线
[0058]
考虑到数据测量和采集过程中受到测量仪器的误差以及试验环境的影响，难免会给原始数据带来一定的波动，影响跳水风险评估的准确性。
[0059]
因此，本方法基于最小二乘的卷积原理，对数据进行滤波处理，以savitzky
‑
golay滤波为例，进行电池容量衰减数据样本的平滑。
[0060]
进行平滑的具体操作步骤如下：
[0061]
定义原始电池样本数据集为dc，按照循环进行的先后顺序进行排列，即
[0062]
dc＝{(x0,y0),(x1,y1),
…
(x
n
,y
n
)|0＜x1＜x2＜
…
＜x
n
}
[0063]
其中，对于x
i
对应着老化过程中的循环数，y
i
为相应循环的电池充电或放电容量。
[0064]
根据数据样本，选择窗口大小w和多项式阶次p，以兼顾较好的平滑效果和对曲线形状特征的捕捉。平滑后的容量衰减数据集合表示为dc
f
，如图(3a)中所示。
[0065][0066]
其中，对于x
i
对应着老化过程中的循环数，为相应循环平滑后的电池充电或放电容量。
[0067]
考虑到由于不同的电池数据样本，其容量的大小和循环次数都存在很大的不一致性，使得计算出的某些特征值不具有可比性，同时也给预警阈值的选取带来了不一致性，为了进行统一化处理，这里以双轴归一化方法为例，将其容量和循环次数均映射到[0,1]区间内，在不改变其原始曲线变化趋势的基础上，使其具有相同的数量级，便于批量操作。
[0068]
进行双轴归一化的步骤如下：
[0069]
为了提升算法对于不同电池上的适用能力，平滑后的电池样本dc
f
的循环和容量分别进行归一化处理，使其转换为0到1之间的数据，从而得到双轴归一化后的容量衰减数据集合ndc
f
，即
[0070][0071][0072][0073]
其中，为归一化之后老化过程中的循环数，且为归一化之后老化过程中的循环数，且为归一化之后相应循环的充电或放电容量，且
[0074]
添加完全线性老化参考线的步骤如下：
[0075]
归一化之后电池容量的起始点q1坐标为(0,1)，终止点q2坐标为(1,0)，而添加的完全线性老化参考线即为q1q2的连线，如图(3b)所示。其参考线表达式如下所示，
[0076]
y
ref
＝
‑
x
n
+1
[0077]
其中，x
n
为添加的完全线性老化过程中的循环数，y
ref
为添加的完全线性老化过程中相应循环对应的容量。
[0078]
步骤2：表征容量跳水程度的特征面积α的实时计算
[0079]
如图4所示，跳水电池样本的ndc
f
与共同虚线构建起了一个近似弓形的结构，它们均可以看作是从起始点q1(0,1)到终止点q2(1,0)的不同老化路径。若电池样本依照虚线路径发生电池老化，则其容量衰退是完全线性的。而按照实际老化路径衰退的话，在前期相比于参考老化路径，容量衰减稳定但较慢，积累了明显的容量优势，但后期容量衰减速率的显著增加使得容量优势快速消退，最后同时到达终止点q2。可以发现随着转折程度的上升,对应的弓形面积上升。因此，我们使用该弓形面积来进行容量跳水转折程度的定量描述，即表征容量跳水程度的特征面积α。
[0080]
利用梯形法则对弓形面积进行积分，特征面积α，其中
[0081][0082]
其中，为归一化后老化过程中的循环数，为归一化后锂电池实际的容量衰退曲线中相应循环对应的容量，为容量衰退参考曲线中相应循环对应的容量。
[0083]
针对电池的容量跳水问题，后期的容量衰减速率大于前期，因此归一化后锂电池实际的容量衰退曲线整体位于容量衰退参考曲线的上方。此外，由于是通过归一化得到的，均位于0和1之间，因此不难理解0＜α＜0.5。
[0084]
步骤3：容量跳水在线多级预警
[0085]
以特征面积α参数意义为主要依据，结合新能源动力电池的专家经验，经过大量的实验数据验证，设置四级阈值区间，如表1所示。
[0086]
表1阈值等级和区间
[0087]
阈值等级第一级第二级第三级第四级阈值区间[0,0.1)[0.1,0.15)[0.15,0.25)[0.25,0.5]预警等级绿色黄色橙色红色
[0088]
各级阈值含义如下：
[0089]
第一级：预警等级为绿色，在该区间内，认为电池的特征面积较小，电池老化近似线性，电池老化正常，性能良好。
[0090]
第二级：预警等级为黄色，在该区间内，认为电池的特征面积略有上升，电池开始出现非线性老化的现象，但仍处于正常范围内，具有容量跳水的潜力。
[0091]
第三级，预警等级为橙色，在该区间内，认为电池已经发生容量跳水或正在发生容量跳水，应该选择一个合适的时间，对电池进行更换，防止进一步恶化。
[0092]
第四级，预警等级为红色，在该区间内，认为电池已经发生严重的跳水，并且容量正在加速下降，已经失效，应立即对电池进行更换，防止事故的发生。
[0093]
容量跳水在线多级预警步骤如下：
[0094]
图5是本发明的容量跳水在线多级预警的示意图。如图5所示，当电池样本循环了n0圈时，通过前述步骤，会得到此时对应的实时表征电池容量跳水的特征面积α，通过对实时计算得到的α与预警阈值行比较，当α＜0.1时，则认为电池处于近似线性的正常老化过程中，电池可继续循环，并更新终止点q2。当0.1≤α＜0.15时，则电池的特征面积略微上升，但仍处于正常范围内，但存在容量跳水的潜力，应继续观察。当0.15≤α＜0.25时，则电池已出现容量跳水或正在发生容量跳水，此时容量的衰退速度正在逐步加快，应尽快适时的对电池进行更换。当0.25≤α≤0.5时，则电池此时已发生严重的容量跳水行为，已严重失效，应立即停止运行，并进行更换。
[0095]
实施例
[0096]
本例中采用severson等人公开的a123数据集验证所提出的基于特征面积的锂离子电池容量跳水在线多级预警方法及系统的可行性和有效性。
[0097]
选取数据集中编号为b3c28和b1c24的两个电池样本案例进行分析，其中包括一个未跳水样本b3c28和一个跳水样本b1c24。
[0098]
在进行了数据预处理、参考线添加、表征容量跳水程度的特征面积α的计算等步骤后，两个样本的实时动态结果如图6所示。
[0099]
如图(6a)中所示，虚线表示多级预警阈值，电池b3c28一直未发生明显的跳水行为，通过计算得出的α的值也一直未进入橙色预警等级的第三级预警阈值区间，仅在约520次循环后，进入了观察预警等级。结果表明，基于特征面积的容量跳水在线多级预警方法能够有效地监测电池的跳水现象。
[0100]
如图(6b)中所示，虚线同样表示所选多级预警阈值，电池b1c24则在循环至511圈时，该电池进入了黄色预警等级的第二级预警阈值区间内，表明电池有发生容量跳水的潜力。在循环至723圈时，电池进入了橙色预警等级的第三级预警阈值区间内，表明电池已发生容量跳水或正在进行容量跳水的行为。当循环至900圈时，电池进入了红色预警等级的第四级预警阈值区间内，此时的电池已发生严重的容量跳水，并已失效。从结果中可以看出，基于特征面积的锂电池容量跳水在线多级预警方法能够有效且及时地发现和预警电池的容量跳水行为，从而起到了提前终止电池继续运行，防止电池寿命继续恶化，提高电池使用的安全性和电池梯次利用的价值。
[0101]
尽管上文对本发明进行了详细说明，但是本发明不限于此，本技术领域技术人员可以根据本发明的原理进行各种修改。因此，凡按照本发明原理所作的修改，都应当理解为落入本发明的保护范围。