基于syon理论的混合动力结构中蓄电池寿命计算

基于syon理论的混合动力结构中蓄电池寿命计算

与电池相比，超级电容器具有高的比功率，能够承受大量的充电电流，并且具有很长的循环寿命。因此，在某些新的混合动力结果中，通过超级电容器和电池组成的复合能源可以提高整个车辆的性能。相对于蓄电池而言,超级电容是一种新兴的能源载体,其价格已由15年前的2美元每法拉下降到如今的不足1美分每法拉,而随着其应用的推广,价格的进一步合理化,这种复合能源将有利于HEV成本控制,因此,研究超级电容与蓄电池的复合能源具有深远的意义。在当前的复合能源结构选型中,一般都从功率角度进行匹配,即,由蓄电池承担能量需求而超级电容承担功率要求。由于缺乏可用的蓄电池寿命计算模型,因此在构成复合能源的过程中无法直接使用蓄电池寿命作为依据,或者说,只能定量地估算超级电容对蓄电池寿命的延长。但是作为易损件,蓄电池的寿命优化对HEV而言又是极为重要的。蓄电池的寿命匹配不合适,会带来一系列的后果,包括影响整车性能、价格以至于车辆报废后的污染程度等等。而进行寿命优化的前提是,能够在复杂多变的行驶工况下,准确地计算出蓄电池的寿命。1放电深度和放电速率对放电寿命的影响假设为了能够较为精确地计算蓄电池的使用寿命,我们尝试根据symons的三个经典假设,使用试验所得到的数据,拟合出蓄电池的寿命计算公式。Symons的蓄电池假设为:假设一:每个电池单元具有有限的寿命,以整个寿命期内可从电池中释放出的总有效安时数来计量,称之为理论荷电寿命(ΓR),这里的有效安时是指使用以下假设二和假设三修正之后的实际安时数。当累积有效安时(对于一系列放电时间的单独有效安时的总和)等于电池单元的额定荷电寿命时,电池单元便达到了它的使用寿命。电池单元的额定荷电寿命按下式定义:其中:CR—额定放电电流LR下的额定安时容量;DR—额定循环寿命下的放电深度;LR—额定放电深度DR和额定放电电流LR下的循环寿命。式中假定,除了放电深度和放电速率之外的电池操作条件(温度、周期充电、浮电压等)都是与额定循环寿命测定时的条件是相同的。假设二:电池的循环寿命随着放电深度的增加而降低。循环寿命(LR)是指电池在特定的放电深度和放电电流下,失效之前(可冲容量小于额定容量的某一百分值)所能运行的循环数。电池单元的实际电荷寿命(总输出的安时)并非其循环寿命,而是他循环工作的放电深度的函数,也就是说,某一充放电事件的有效安时可能大于或小于实际放电量。假设三:电池单元以高于额定速率放电(更高的放电电流)时,电池单元的荷电寿命ΓR将会降低。有效放电量(deff)就是指在特定放电电流和放电深度下消耗的荷电寿命。也就是说,在给定的放电速率和时间,有效放电量和实际放电量正比与额定电池单元容量与实际放电率下的实际容量之比成函数关系。放电深度的影响假设二中指出了放电深度对电池荷电寿命的影响。为确定其函数关系,使用下列式子,根据铭牌数据和试验数据对其进行拟合,其中,DR—额定循环寿命下的放电深度;D—实际放电深度;L—实际循环寿命。根据制造商所给数据和试验数据,得到待定参数并u0,u1,u2的值之后,进行代换,得到有效放电量的计算式为:其中,deff—有效放电量;dact—实际放电量;D—实际放电深度。假设三指出了对于给定充放电事件,放电速率对于电池寿命的影响。放电速率越高,活性材料邻接之间的导电性损失就越大。从导电性差的极板结构中释放相同的电荷会导致电流分布的不对称和单元应力的升高。应力的升高将会缩短电池的寿命,就像机械疲劳一样。可以用下述式子对放电速率的影响进行拟合:根据上述的放电深度和放电速率影响率计算,可得到有效放电量与放电深度及放电速率的关系:2不同放电速率下的寿命模型根据上述理论推导出的式子中提供了足够的灵活性,以对各种不同特性的蓄电池进行拟合。事实上,国内外的高校中已经有一些机构尝试用不同的经典理论作为基础进行蓄电池寿命的研究,symons理论是这些常用理论中比较著名的一个。但总体而言,对蓄电池的寿命研究还是不够深入的,这主要是由于不同蓄电池的差异很大,影响其寿命的因素又特别多,且相关的试验数据比较缺乏。因此,在我们的项目中,针对我们所考察的镍氢蓄电池,利用试验数据进行拟合。实验数据证明,在我们所使用的蓄电池种类范围内,我们具有足够的精度,对项目而言具有重要的实际意义。此外,在之前的一些研究中,都忽略了充电过程和充放电速率的影响。而从我们的HEV运行工况来看,回馈制动时轮毂电机的功率要高于驱动时的峰值功率,这意味着,如果要提高能量回馈的效率,则充电过程对蓄电池的影响不可忽略。因此,在拟合寿命模型的时候,我们综合考虑了充放电过程的影响。我们的实验数据包括循环寿命与放电深度的关系以及不同放电速率下的循环寿命数据。NiMH,Cap=7Ah,额定电流为7A、额定放电深度为1,其数据如表1和表2所示。需要提出的是,在试验中,1C和5C的循环次数为严格规定(容量衰减超过80%)下的循环寿命,而10C放电条件下,进行两次试验,分别在148和156次循环后,电池迅速失效,而在此前,电池可用容量都大于其额定容量的70%,对电池微观结构进行分析,可以确定10C条件下的失效行为虽然和小电流放电下的失效行为原因不同,但都属于蓄电池的正常失效,因此,将该数据用作一般寿命估算是可行的。在MATLAB中对上述四个参数进行拟合,可以得到:u0=1.133,u1=0.1639,u2=849.6,v0=0.596从而得到每一次充放电事件有效电量的计算式为:deff=D1.133·e0.1639(D-1)·(I/IR)·dact在实车上应用时,应将一系列充放电事件的有效放电量进行求和。放电曲线可以实车循环工况中测得,也可以通过对循环工况仿真结果进行分析而获得。计算时,指定的n个放电序列都将对应于特定的工况时间周期T。特定使用模式下的电池单元寿命时间Ltime由下述式子给定:3u3000蓄电池的寿命在我们搭建的CRUISE模型中,运行UDC工况,得到该蓄电池的soc时间里程,从中提取出充放电事件。图1为cruise模型结构。图2所示为UDC工况下的蓄电池电流时间历程。根据电流变化的速率,cruise自动调整采样速率,采样间隔介于0.2s至0.4s之间。将其中第一个放电事件的电流时间历程如表3所示。根据表3数据,采用前文中拟合所得的公式,可算得其有效放电量为:deff=0.0046Ah。为能够将该计算嵌入cruise控制策略中,在matlab中编制寿命计算函数的m文件,对该行驶工况下的其他充放电事件进行相同的计算,得到图中各个充放电事件的有效充放电量如表4所示。总的有效充放电量为:deff=0.0858Ah。用我们拟合出来的公式代入程序中进行计算,可以得出结果为jahr=5.1514。这意味着,在我们的试验车上使用该电池的话,假设将来所有行驶过程中的电流时间里程与上述计算中所用的UDC循环工况下的时间历程相同,则每天使用4小时的情况下,蓄电池的使用寿命为5年。这与原车的实际情况是比较吻合的(原型车8Ah的蓄电池使用年限为6年)。当然,在通过测量或软件仿真得到电流时间历程之后,我们也可以尝试用传统的方法来估算蓄电池的寿命,即对上图中的电流对时间进行积分。估算的结果与我们的结果比较接近。分析其原因,在该工况下,蓄电池的充放电电流基本分布在1C附近,实验条件与测定额定容量时的放电条件较为接近,因此计算出的寿命相差不大。这再次证明了我们的模型具有相当高的实用性。4不同放电速率蓄电池的寿命计算HEV的控制策略决定了实车行驶过程中的系统电流是非常复杂的,与蓄电池进行寿命标定时的放电条件完全不一样,蓄电池会在不同的DOD下放电,放电速率的范围变化很大,同时还有电流冲击和温度的影响,因此,在实际行车过程中,用传统的电流积分来估算蓄电池寿命就失去了意义。而我们所拟合的算法能够实时地对每一个放电事件进行分析,根据各个充放电事件所对应的蓄电池状况进行计算,从而准确地计算出寿命消耗进而估算蓄电池寿命,为车型设计时部件的选型提供依据。为了更清楚地显示出我们所拟合算法的优越性,我们从蓄电池的Ftp75和US_US06循环中截取出4段具有特征的蓄电池电流时间历程,分别模拟汽车在大电流短时放电、小电流均衡放电以及不同DOD(0.6和0.2)下的寿命消耗。如图3所示,不同DOD下的同种放电速率工况下蓄电池放电曲线有极细微的差别,但是四种工况下的SOC变化量基本相同的,也就是说,其DOD的变化是相同的,因此可以忽略其所带来的误差。结果如表5。表5中,dact为直接积分算得的充放电量及使用该电量计算所得的使用寿命;deff为采用寿命模型计算所得的充放电量及使用该电量计算所得的使用寿命。即使不经计算,根据常识,也可以看出在上述四种极端工况下,蓄电池的实际寿命是完全不同的。但是如果用放电安时数直接估算,却会得到四种工况下寿命相差不多的结论(1000天左右)。也就是说,在实际行驶工况条件下,用电流积分估算蓄电池寿命已经失去了意义。而在这种情况下,我们所拟合的公式仍然能够根据不同蓄电池的特性(具体体现为我们所用的试验数据,不同的蓄电池会有不同的试验数据),准确地识别出蓄电池的工作条件,并实时地计算出在各种充放电条件下的寿命消耗。正如前文所提到的,当所计算出的寿命消耗累积达到蓄电池的理论荷电寿命(ΓR)时,电池单元便达到了它的使用寿命。从计算结果来看,在良好工况下能使用3100天的电池,如果一直工作在最恶劣的工作循环下(深度大电流放电),则其使用寿命只有466天。这与实际情况也是相符合的。5蓄电池的寿命通过上面的试验和验证计算,可以看出我们拟合的寿命模型具有相当高的实用性。因此,我们将其嵌入带有超级电容的HEV中,以计算超级电容对蓄电池寿命优化所起的作用,从而为复合能源的优化提供依据。在cruise中搭建超级电容与蓄电池构成复合能源所驱动的HEV,其结构与控制策略如图4及图5所示。将我们所拟合的寿命估算模型嵌入到cruise计算结果的后处理中,就可以直接计算出加入超级电容后蓄电池的寿命延长情况,或者是计算出使用多大容量的蓄电池与超级电容能够得到与原系统相近的性能。计算结果如下:采用图3d所对应的工况进行对比,无超级电容时,蓄电池将进行大电流深度放电,7Ah的蓄电池使用寿命约为1.5年,这种结果是无法令人满意的。为提高其寿命,我们尝试配备各种不同的蓄电池,如图6所示。改用图6所示的超级电容与蓄电池的符合能源及对应的控制策略后,使用8Ah,额定放电速率为1C的蓄电池(国产,型号QNF8)可以使用2427天,折合6.65年,而在没有超级电容辅助的情况下,要达到相同的峰值功率和使用年限,必须使用相当大的蓄电池,例如60Ah,此时,使用的寿命计算值为2656天。对两种部件进行对比,8Ah的蓄电池重量为0.28×200=56kg,所使用的电容为pc1000c,40节进行串联,其总质量为0.39×40=15.6kg,而60Ah的蓄电池为1.42×200=282kg,复合能源的质量仅为原方案中蓄电池组的25.3%,而寿命为原方案的92%。使用超级电容前后,蓄电池的电流时间历程分别如图7、图8所示。从图中可以看出,超级电容承担了绝大部分的峰值功率,换句话说,大电流冲击(超过20A)不再作用在蓄电池上,而是由超级电容承担,超级电容的额定工作电流远大于蓄电池,这种电流则几乎不影响其寿命,这正是复合能源改善蓄电池工作条件的根源。6池和超级电容的匹配和寿命模型的建立试验证明,我们的拟合公式能在各种复杂工况下较为准确地计算出蓄电池的有效充放电量,从而计算出其使用寿命。将我们的寿