本发明涉及动力电池热管理领域，具体涉及一种基于bv方程的动力电池智能自调节加热电流计算方法和电池加热方法，本发明还涉及电池管理系统。
背景技术：
在低温环境下，动力电池的电化学反应过程变慢，致使充放电困难，可用容量降低，故需要提前预热电池。目前研究的热电是正弦交流电加热方法，但是现有交流电加热技术中，交流电激励电流未考虑电池的安全性能，无法有效保证加热过程中电池的端电压在许用电压值范围内，因此，易造成加热后电池寿命缩短，健康状态受损坏。
因此，本发明为克服上述技术缺陷，提出了一种基于bv方程的动力电池智能自调节加热电流计算方法，这种电流计算方法可以在低温环境下，施加交流电激励过程中，电池端电压在许用的电压限值内，实现快速升高电池内部温度，提升最大可用能，保障了电池在低温环境下安全使用。同时，实验结果表明，该计算方法所得电流为标准的正弦波交流电，可以短时将电池温度提升至安全工作温度范围且对电池寿命无明显损伤。
技术实现要素：
一种基于bv方程的动力电池智能自调节加热电流计算方法，具体包括以下步骤：
(a)对电池加热过程建立包含bv方程的电路模型；所述电路模型是bv方程与纯电容元件并联后再与欧姆内阻和电池开路电压串联；
(b)基于所述电池的所述电路模型，利用所述bv方程描述支路电流的数学方程；
(c)对建立的所述数学方程进行离散化处理，得到总电流随时间变化的函数；所述总电流为流经欧姆内阻的电流；
(d)分别利用电池端电压的电压上限值和电压下限值带入上述函数，得到电流上限许用最大值和电流下限许用最大值；
(e)选择电流上限许用最大值和电流下限许用最大值中较小者，作为所述加热电流。
所述bv方程描述支路电流的数学方程为：
式中：s为电极面积，i0为交换电流密度，ict为支路电流，uct为过电位，αa和ac为对称系数，表示电极电位对还原反应和氧化反应活化能的影响程度，通常满足aa＝ac＝0.5，f为法拉第常数，r为气体常数，t为热力学温度。
所述步骤(c)中所述总电流随时间变化的函数为：
ut为电池端电压，uocv为电池开路电压，uct为极化电压，ri为欧姆内阻，c为回路电容值
本发明还涉及一种动力电池加热方法，其特征在于：
1)获得当前电池温度和电池环境温度；
2)判断是否需要进行交流电加热，当电池温度高于设定阀值时，不需要进行加热，电动汽车正常启动或工作；当电池温度低于设定阀值时，使用交流电对电池加热；
3)获得电池端电压、当前电池的soc值、电池开路电压、欧姆内阻、极化电压和回路电容值；
4)根据前述的所述方法计算自调节加热电流值，执行交流电加热；
5)实时测量电池温度，并判断电池温度是否升高目标阀值，若是，执行步骤6；若否，执行步骤4，继续执行交流电加热；
6)判断动力电池温度是否达到设定终止温度，若是，停止交流电加热，电池正常工作；若否，执行步骤3，更新自调节加热电流值，并施加在电池两端。
根据当前电池的soc值，结合电池温度,根据控制器内预存的开路电压值和电池温度关系获取所述开路电压值。
根据控制器内预存的电池阻抗值与电池温度的关系获取当前电池温度下的欧姆阻抗。
将电池加热前的端电压作为开路电压值初始值。
所述目标阀值是1度、0.5度、0.25度或2度。
本发明还涉及一种电池管理系统，使用如上任意一项所述的方法。
附图说明
图1为本发明所述的智能自调节激励电流计算方法；
图2为本发明所述的智能自调节加热方法；
图3为本发明所述的电池电路模型；
图4为基于本发明所述方法和传统方法的单体电池温升曲线对比；
具体实施方式：
本发明所涉及的电池包括车用单体电池、车用动力电池包、或者车用电池组。
本发明使用ocv代表开路电压，i代表动力电池的输入的交流激励电流，t为所述动力电池温度，tamb为环境温度。
本领域中，离线复合脉冲测试数据，简称为hppc测试数据
本领域中，电池管理系统，简称为bms系统。
本领域中，butler-volmer方程，简称bv方程。
如图1所示，一种基于bv方程的动力电池智能自调节加热电流计算方法，包括：
(a)建立电路模型：对锂离子动力电池的低温加热过程建立电池模型；
(b)建立系统状态方程：基于所述电池电路模型，建立动力电池加热过程中基于bv方程的数学方程，并对建立的所述数学方程进行离散化处理；
(c)离线参数辨识：根据离线复合脉冲(hppc)测试数据，结合遗传算法对所述的电池模型进行参数辨识，并存储在bms系统中；
(d)bms系统根据传感器得到当前时刻的环境温度、电池工作温度、电池端电压,并判定是否需要加热；若不需要，则动力电池可正常工作；若需要，获取当前时刻动力电池的soc值、开路电压值、电池阻抗值、电池容抗值；
(e)激励电流计算：基于所述的电池电路模型，结合动力电池寿命衰退特性和健康状态的对应关系，利用数值计算方法求解并获得任意时刻任意温度下的最优激励电流值。
以所述(e)计算的交流电激励电流值施加在动力电池两端，智能自调节执行交流电加热，直至达到加热终止温度。该交流电激励电流值在确保电池端电压不超限，和电池寿命不缩短的前提下，保证激励电流幅值在每个时刻都能达到最大值，以实现电池高效加热和提升其最大可能用。
其中步骤(a)中所述对锂离子动力电池的低温加热过程建立电池电路模型的数学方程包括：
本申请的动力电池电路模型，如图3，主要由欧姆内阻ri、电池开路电压uocv、butler-volmer(bv)方程、纯电容元件组成，其中bv方程与纯电容元件并联后再与ri和uocv串联。
其中，步骤(b)中用bv方程描述支路电流如下式所示：
式中：s为电极面积，i0为交换电流密度，ict为支路电流。uct为过电位，αa和ac为对称系数，表示电极电位对还原反应和氧化反应活化能的影响程度，通常满足aa＝ac＝0.5，f为法拉第常数，r为气体常数，t为热力学温度。
对建立的所述数学方程进行离散化处理具体为：
首先，所述的电池电路模型的状态空间表达式具体为：
其中，i代表总电流，充电为正，ict代表支路电流，如式(1)所示用bv方程描述，ut代表电池端电压，uocv为电池开路电压，uct为极化电压,c为回路中的电容值。
其次，将式(1)代入式(2)，并根据基尔霍夫定律可以确定所述电池电路模型的状态空间表达式：其中，t代表连续时间。
然后，使用差分代替微分的方式将模型状态空间表达式进行离散化处理：
本领域离散化后，一般用k代表时刻，从而，可以得到任意时刻k总电流的计算方法：
对于步骤(e)中最优激励电流值的具体计算方法如下：
由于正弦交流电加热过程中，若电池端电压ut超过允许的电压上下限值造成电池健康状态受损和寿命缩短等不良影响，因此，需要根据电池上述允许的电压上下限值计算激励电流值i最大许用值。ut,min≤ut≤ut,max(6)
其中，ut,max为电压许用上限值，ut,min为电压许用下限值。
将式(6)代入式(5)得到k+1时刻的电流上限许用最大值iupper_max,k+1，和下限许用最大值ilower_max,k+1
为防止电池出现过充现象，激励电流应选择iupper_max,k+1和ilower_max,k+1两者中较小者，即最优激励。
iopt＝min(iupper_max,k+1,ilower_max,k+1)(9)
其中步骤(c)中所述的离线参数辨识具体为：根据离线hppc测试数据，结合遗传算法对所述的电池电路模型进行参数辨识，首先开展动力电池不同soc点的hppc工况测试，然后利用测试数据根据所述的电路模型和状态方程进行模型参数辨识，获得欧姆内阻ri、极化电容c、开路电压uocv、交换电流密度i0参数，辨识结果存储于bms系统中，用于后续的最优激励电流的求解。
其中步骤(d)中，bms系统利用温度传感器和电压信号传感器，获取当前环境温度、电池工作温度、电池端电压,判定是否需要加热；若不需要，则动力电池可正常工作；若需要，则获取动力电池的soc值，并根据所述步骤c中，辨识得到当前时刻的模型参数值，即：欧姆内阻值、开路电压值、电池阻抗值、电池容抗值。
本发明还涉及一种动力电池加热方法，其特征在于：
1)系统初值预设，包括获得当前电池温度和电池环境温度；
2)判断是否需要进行交流电加热，当电池温度高于设定阀值时，不需要进行加热，电动汽车正常启动或工作；当电池温度低于设定阀值时，使用交流电对电池加热；
3)计算/更新当前时刻输入参数值，包括获得电池端电压、当前电池的soc值、电池开路电压、欧姆内阻、极化电压和回路电容值；
4)根据前述的所述方法计算计算/更新当前时刻交流电激励电流幅值iopt，然后执行交流电加热；
5)实时测量电池温度，并判断电池温度是否升高目标阀值，若是，执行步骤6；若否，执行步骤4，继续执行交流电加热；
6)判断动力电池温度是否达到设定终止温度，若是，停止交流电加热，电池正常工作；若否，执行步骤3，更新自调节加热电流值，并施加在电池两端。
根据当前电池的soc值，结合电池温度,根据控制器内预存的开路电压值和电池温度关系获取所述开路电压值。
根据控制器内预存的电池阻抗值与电池温度的关系获取当前电池温度下的欧姆阻抗。
将电池加热前的端电压作为开路电压值初始值。
所述目标阀值是1度、0.5度、0.25度或2度。
下面通过实验结果进一步阐明本发明。
选用18650型三元锂离子电池为研究对象，其额定容量为2.4ah，充放电截止电压分别为4.2v和2.7v。环境温度和电池的初始温度均为-20℃，用单体电池和四串电池组的温升曲线与等效电路模型的实验结果对比来验证该方法的可靠性与实用性。
根据实验结果，本发明所提出的智能自调节加热方法与传统方法相比具有以下优势：
(1)该方法温度速率相对较快，770s可将单体电池温度从-20℃升高到10℃，而等效电路模型需要830s。
(2)该方法同样适用于电池组的低温加热，并进一步降低电池组的温升不一致性，747s可将四串电池组的温度从-20℃升高到10℃，最大温差为2.9℃，等效电路模型从-18.83℃升高到10℃需要820s，最大温差为4.5℃。
(3)正弦交流电加热过程中，不同温度下电池最大激励值，确保了电池不出现过充，过放等现象。