一种基于时间和温度的锂离子电池优化充电方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电池充电技术领域，具体设及一种基于时间和溫度的裡离子电池的优 化充电方法。
【背景技术】
[0002] 目前，裡离子电池广泛使用恒流恒压（CC-CV)充电方法。首先，使用恒定的电流 (CC)对电池进行充电，当电池电压达到充电截止电压时，再进行恒压充电（CV)，充电电流逐 渐减小，当电池充电电流减小到某一值时，充电结束。运种充电方法容易控制，在恒压阶段， 极化电压和欧姆电压降低，电池能够充满电，但是充电所需时间过长，且存在对电池寿命影 响不明确等问题，已经成为限制电动汽车进一步推广应用的技术瓶颈。
[0003] 裡离子电池优化充电是一个研究的热点问题，各种充电方法层出不穷，试图达到 提高充电速度同时降低电池衰退速度的目标。各种优化充电方法各有优点和不足，基于电 流波形改进的方法直观，便于控制，但是电流变化的依据不足;基于电池模型的优化充电方 法能够把电气特性和电池反应机理联系起来，但是模型参数的辨识更新是难点；基于电池 材料改进的充电方法在电池的经济性，稳定性，安全性等方面有待进一步测试。
[0004] 结合裡离子电池的电化学反应机理和其电气特性，优化充电策略，是当前裡离子 电池优化充电研究的发展动向。极化电压是联系电池内部电化学反应与电池外部电气特性 的桥梁。极化电压过大将使电池充不满电并导致电池内部活性材料的损失进而影响电池寿 命。大电流充电将导致极化电压过大，因此，极化电压限制了裡离子电池的最大充电电流。 溫度是裡离子电池充电过程中需要考虑的重要因素，溫度过高，电池正极晶格结构稳定性 变差，电池的安全性降低，容易引起电池热失控。
【发明内容】
[000引为弥补现有裡离子电池充电方法无法兼顾充电速度和电池循环寿命的不足，本发 明结合裡离子电池电化学反应机理和外部电气特性，W裡离子电池充电极化电压限制的最 大充电电流为约束条件，W缩短充电时间和控制电池充电溫升为目标，构造优化充电目标 函数，通过遗传算法寻找最优充电电流，W兼顾缩短充电时间和降低充电溫升运两个相互 矛盾的目标，在无损电池寿命的前提下提高充电速度。
[0006] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是，一种裡离子电池优化充电方法，包 含W下步骤：
[0007] 1)通过计算获得基于极化电压限制的最大充电电流，并W此最大电流作为优化充 电电流选择的边界条件； 'OCK位OO + / X 穴。+ 恃的:=Km皆/
[000引 n'p(!) = k(SOC)x! + !) SOC = SOCn + ! XTjQ (1)
[0009] 式中：OCV为开路电压，I为充电电流，Rfi为电池欧姆内阻，Vp为电池极化电压，K为 电池极化倍率系数，b为定义的极化补偿系数，VsutDff为充电截止电压，SOC: Stata of charge,指电池的荷电状态，为当前电池剩余电量除W电池的容量，SOCo为电池充电起始的 S0C，T功充电时间，Q为电池容量；
[0010] 2) W缩短充电时间和控制电池充电溫升为目标，构造优化充电目标函数，兼顾缩 短充电时间和降低充电溫升运两个相互矛盾的目标；
[0011] 3似ASOC为间隔划分充电SOC区间(0-90 % )，共划分为N步，每一步的充电电流分 别在极化电压限制的最大充电电流约束下选取，每步电流各不相同，选取使目标函数取得 最优值的N步电流组合为最优充电电流；
[0012] 4)建立裡离子电池充电时间和充电溫升计算模型，计算W随SOC阶梯变化的充电 电流对电池充电所用时间和充电溫度变化，进而获得目标函数值；
[0013] 5)采用遗传算法，寻找最优充电电流，在每步充电中电流可变范围在最大电流与 最小电流之间，每步充电电流用相应不同位数的二进制数表示，二进制位数的大小保证分 辨率小于1A，遗传算法迭代终止，输出的结果即为最优充电电流。
[0014] 进一步，步骤1)中所说的计算采用matlab迭代计算法，优化充电电流在极化电压 限制的最大充电电流范围内选取。在一确定SOC点，采用某一电流恒流充电，充电时间等于 此点的极化时间常数，在充电结束时，如果电池端电压等于或大于充电截止电压，则运个电 流即为此SOC点的极化电压限制的最大充电电流;如果小于，则增大充电电流后重复上述步 骤。
[001引进一步，步骤2)中所说的优化充电目标函数(2)包含充电时间和充电溫升;所述目 标函数采用归一化线性打分制，W最大允许溫升A Tmax为60分，1/20C充电溫升A To.05C为 100分。W允许的最长充电时间Uax为60分，W极化电压限制的最大充电电流对应的充电时 间Uin为100分，最长允许充电时间从是用户角度定制的。最终目标函数为式(2)，采用线性 加权的形式，加权系数a为时间加权系数，代表充电时间的重要程度，加权系数0为溫升加权 系数，代表充电溫升的重要程度;所述目标函数为式
[0017]进一步，步骤3)中所说的W ASOC = 10%为间隔划分充电SO姫间，优化充电SOC区 间为0%-90%，所说的N步为9步，每一步的充电电流分别在极化电压限制的最大充电电流 下选取，每步电流各不相同，选取使目标函数取得最优值的9步电流组合为最优充电电流。
[001引进一步，步骤2)中，所述充电时间为：
其中，Qk为每步充电的充电 容量，Ik为第k步的充电电流，所述充电溫升计算模型为：
[0019 ]其中，R为电池直流内阻，h为电池表面与周围环境间的对流传热系数，A为电池单 体与周围环境接触表面积，为赌系数，Tcell为电池溫度，Tamb为周围环境溫度，m为电 池质量，C为电池的平均比热容，取表示第k步充电起始电池溫度，T读示第k步充电过程中 电池溫度变化，第k步充电的电池初始溫度等于第k-1步充电结束时电池溫度，Ik为第K步的 充电电流，电池充电溫升为充电过程中的最大溫度减去初始溫度;根据计算出的充电时间 和充电溫升进一步计算优化充电目标函数值。
[0020] 进一步，步骤5)中遗传算法迭代100代后，终止迭代，输出的结果即为最优充电电 流。每一种充电电流组合方式对应一个目标函数分值，分值最高的就是最优充电电流，每步 充电中电流可变范围在极化电压限制的最大充电电流与最小电流之间。
[0021] 本发明的有益效果是，W随SO邱介梯变化的充电电流对裡离子电池进行充电，在充 电初期W大电流充电，提高充电速度，在充电末期用小电流充电，W降低充电末期极化，从 而充入更多容量，同时末期小电流充电可W减小溫升速度，从而限制电池充电溫升，防止 电池热失控，提高电池寿命和充电安全性。不同SOC区间的充电溫升速率不同，在溫升速率 小的区间提高充电电流，在溫升速率大的区间降低充电电流，从而实现全程充电时间和充 电溫升的平衡。
【附图说明】
[0022] 图1是综合考虑充电时间和充电溫升的优化充电方法策略流程图。
[0023] 图2是极化电压限制的最大充电电流曲线和充电步数划分示意图。
[0024] 图3是综合考虑充电时间和充电溫升的最优充电电流电压曲线。
【具体实施方式】
[0025] 下面结合附图对本发明进一步详细说明。
[0026] A、采用matlab迭代计算方法获得极化电压限制的最大充电电流:在某一SOC点，先 设置充电电流初始值为1A，充电时间为极化时间常数T，计算充电结束时的电池端电压，判 断是否等于充电截止电压。如果等于或大于，则此电流即为最大充电电流;如果小于，则增 大充电电流后重复上述步骤。在5 % SOC到95 % SOC，每隔1 % SOC，计算一次最大充电电流，即 可得到最大充电电流曲线。
[002引式中：OCV为开路电压，I为充电电流，Rn为电池欧姆内阻，Vp为电池极化电压，K