基于电池剩余电量估计的快速充电策略

王 源， 程方晓， 王 旭

(长春工业大学 电气与电子工程学院， 吉林 长春 130012)

基于电池剩余电量估计的快速充电策略

王 源， 程方晓*， 王 旭

(长春工业大学 电气与电子工程学院， 吉林 长春 130012)

通过磷酸铁锂电池的开路电压计算一个荷电状态(SOC)，随后以SOC为依据来调整充电状态。与其他充电方法相比，本方法在充电时间和充电效率方面均有较大的提高。

充电策略; 磷酸铁锂电池; 荷电状态(SOC)

0 引 言

便携式电子装置的使用越来越广泛。用于电子装置的充电电池一般是锂电池、镍氢电池和镍铬电池。近几年，电子产品中锂电池的需求量大大增加。锂电池同样可以满足电动汽车的需求，锂电池在未来电池领域举足轻重。

锂电池过充是锂电池的充电电量大于电池的额定容量。当电池经常发生过充现象时，电池将会损坏。恒流-恒压法(CC-CV)是一种易于实现的充电策略，被广泛应用于解决电池的过充问题。虽然恒流-恒压法可以有效地防止电池过充，且充电电量近乎达到电池的额定容量，但是这个充电策略的充电时间相对较长，因为使用这个策略时，电池在一定时间内会以恒定电压充电，这样会延长充电时间[1]。

为了加快充电过程并保证电池达到额定容量，近年来大量研究人员对这一方面进行了研究，提出了大量可行理论。一种蚁群算法被应用在确定五段式充电的最优充电电流上面，使充电电流逼近最佳充电电流，这样就减少了充电时间，增加了电池充放电循环次数。脉冲充电策略是利用锁相式电池充电，这种方法易于控制，便于操作[2]。这些充电策略都是可行的，但是，这些方法有一定局限性，从而阻止了它们进一步的应用。为了加快电池充电速度，需要使用一个接近最大充电电流的大电流对电池进行充电。然而，因为锂电池深度放电后产生很大的阻抗，过大的充电电流会导致电池温度升高。

基于以上原因，提出了一种快速充电策略，该策略以电池开路电压和SOC来确定大电流充电的合适时机，用以缩短充电时间。测试结果表明，该充电策略优于其他充电策略。

1 磷酸铁锂电池的剩余电量计算

SOC是一种对电池的剩余电量进行量化的常用指标，它可以代表剩余电量占电池标准容量的比例。SOC可以用公式表示为:

(1)

式中:SOC0----电池的初始SOC;

AHC----电池的标准容量；

i----放电(i为正)或充电(i为负)电流[3]。

为了表示OCV和SOC之间的关系，提出一种裁剪相关向量机(TRVR)的方法，这种方法可以减少模型中的噪音干扰。把这个方法应用于电池模型，得到:

(2)

式中:SOCi、OCVi----剩余电量与电源开路电压值，每一个SOC值都对应一个OCV(开路电压)值;

εi----采集噪声，符合高斯分布;

y(SOCi,ω)----非线性函数;

ω----可调权值，ω=[ω0,ω1,…,ωn]。

(3)

式中:K(SOC,SOCi)----核心函数。

权值可通过式(2)和式(3)迭代得出[4]。充电方法流程如图1所示。

图1 充电方法流程

步骤1：初始化参数和数据集合，确定初始权值ω。然后，把SOC与ω的值代入式(3)来计算y=[y1，y2,…,yn]。接下来，计算误差的平方r2=(OCVi-y)2，然后把r2升序排列，并依据r2的顺序排列(SOCi，OCVi)，把(SOC，OCV)集合的前一半作为T0。

步骤2：利用新的T0集合来更新ω。同时，通过新的ω来更新y和r2。利用r2来判断噪声的大小，设定一个阈值，当r2小于该阈值时，保留对应的(SOCi，OCVi)，以此来更新T0。

步骤3：根据新集合来更新权值，并通过新权值对参数进行重新计算。

步骤4：重复步骤2和步骤3，直到得到稳定的权值。随后代入SOC和与之对应的稳定的权值到式(3)，计算出OCV的值，这样就实现了OCV和SOC之间的对应，完成计算。

2 快速充电策略

图1流程中包括低充电速率(LRC)过程和高充电速率(HRC)过程。

在充电开始阶段，进行测量磷酸铁锂电池的初始电压并与阈值电压Vth比较,如果电池电压低于阈值电压，低充电速率的过程会用小电流对电池进行充电直到SOC与SOCLRC相等。用0.5C小电流进行充电是为了防止温度过高损坏电池。通过小电流充电，滞后性的影响会被消除[5]。

接下来，再次测量电池电压。利用式(3)和测量的电压来计算SOC，从而可以得到电池剩余电量。ED是电池额定容量和SOC之差。接下来进行大电流充电，直到SOC和电池额定容量之差与ED相等，从而结束充电。

3 结果测试和分析

需要做一些实验来验证充电策略的效率。测试电池的基本参数见表1。

表1 磷酸铁锂电池电气特性

参照图1的流程，第一步是确定阈值电压Vth。注意不同电池将会有不同阈值电压。测量阈值电压的方法是通过实验确定[6],四块电池的开路电压特性曲线如图2所示。

图中,No.1和No.2是新电池，No.3和No.4是旧电池。可以看出，由于电池内阻的原因，开路电压曲线存在微小差异，当开路电压大于3.2V时，四组电池开路电压没有太大差异，故Vth设定为3.2V。此时，为保证电池开路电压高于Vth，SOCLRC设置为25%,LRC和HRC分别设为0.5C和4C。这些参数见表2。

图2 四块电池的开路电压特性曲线

参数数值OCVth/V3．2SOCLRC/%25LRC充电电流0．5CHRC充电电流4C

实验1：估计电池剩余电量实验。

实验将要对两种电池阻抗模型进行比较，两种模型分别是纯电阻模型和RC网络模型[7]。放电过程采用一个恒定的电流放电，持续600s。放电过程的仿真和实验如图3所示。

(a) 纯阻抗模型

(b) RC网络模型

从图中可以看出，这两种模型的结果相差不大，出于系统复杂性考虑，在以后的实验中选择纯阻抗模型。用上述方法来计算SOC。

电池SOC估计和实测结果见表3。

由表3可以看出，该方法估算SOC时误差较小，估计效果较好。

实验2：电池充电实验。

在本实验中，使用基于磷酸铁锂电池剩余电量估计的快速充电策略进行充电，初始电压分别为2.8V和3.24V。2.8V的初始电压低于阈值电压，3.24V电压高于阈值电压。实验结果分别如图4和图5所示。

表3 电池SOC估计和实测结果

图4 电池初始电压为2.8 V时的充电曲线

图5 电池初始电压为3.34 V时的充电曲线

在图4中，由于初始电压低于阈值电压3.2 V，所以充电过程从小电流充电开始，然后进行一次负脉冲充电，后停充一小段时间，消除滞后性影响[8]。当滞后性影响减小以后，进行电压的测量，从而确定SOC值。图5中表示了当初始电压超过3.2 V的阈值电压时，开始进行一次负脉冲充电，后停充一小段时间，然后执行大电流充电操作。从图4和图5可以看出，电池的最终电压Vend不会超过充电电压3.65 V。充电过程中没有发生过充现象。在试验中，测得室温为32.2 ℃，在小电流充电时，电池温度接近室温，当进行大电流充电时，电池温度升高到37 ℃。温度曲线如图4中虚线所示。相对电池参数上面的最大工作温度为45 ℃，充电过程中的温度上升是可以接受的。为了进一步确认该充电策略同样适用于大容量电池，同样对5 A·h的磷酸铁锂电池进行实验。在试验中，初始电压为2.70 V，小电流充电时电流为2.5 A，最大充电电流达到10 A。

充电过程如图6所示。

图6中显示，当充电电流达到0时,电池最终电压Vend没有超过充电电压3.65 V。这个结果证实了该充电策略同样适用于大容量电池。

随后，使用其他两种策略进行充电，分别是CC-CV方法(策略1)和提前预测法(策略2)，用来和基于磷酸铁锂电池剩余电量估计的快速充电策略的对比[9]。

前两种充电策略的结果分别如图7和图8所示。

图6 大容量磷酸铁锂电池充电曲线

图7 策略1充电曲线

图8 策略2充电曲线

在同样的初始电压条件下，以上两种充电策略分别需要67 min和38 min。经过比较图5、图7和图8，在0.5 A·h的电池容量下，3种充电策略中，文中提出的充电策略的充电时间是最短的。同时，在提前预测法中产生了较大的充电电流，可能会降低电池容量。

为了进一步验证文中提出的充电策略的优点，3种充电策略在对完全放电的电池充电时的充电效率见表4。

表4 3种充电方法充电效率

在试验中，所有的电池初始电压被控制在2.8 V。η用来显示充放电的效率。为了保证测试的一致性，所有充电策略的最大充电电流为2C。在同样的实验条件下，3种策略的充入电量分别是1.07、1.06、1.01 A·h。策略3为磷酸铁锂电池剩余电量估计的快速充电策略，这表明该策略具有充电时间少、效率高等优点。

4 结 语

通过对锂电池充电策略进行大量研究，提出了基于磷酸铁锂电池剩余电量估计的快速充电策略。通过研究开路电压和SOC之间的关系，准确估计出电池的剩余电量,并据此执行快速充电策略来减少充电时间。实验结果在上述两个实验中得到验证，与同类充电策略相比，本充电策略充电效果突出，是进行快速充电的新选择。

[1] 麻友良,罗明胜,陈全世.电动汽车用电池智能化快速充电研究[J].武汉科技大学学报,2010(2):218-221.

[2] 李国晓.电动汽车电池组快速充电研究[J].甘肃联合大学学报:自然科学版,2011(1):62-65，103.

[3] 柏林.电动汽车动力电池的电气特性分析及模型研究[D].重庆:重庆大学,2013.

[4] 余熠.基于SOC估计算法的电动汽车充电器设计[D].合肥:安徽工程大学,2010.

[5] 范良松.铅酸蓄电池快速充电系统的研究[D].长春:长春工业大学材料科学与工程学院,2013.

[6] 王源.电动汽车用动力铅酸电池快速充电技术研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2006.

[7] 马燕.磷酸铁锂电池模型参数与SOC联合估算研究[D].武汉:武汉理工大学,2014.

[8] 王坚,秦大为,季宝华,等.慢脉冲快速充电方法的研究[J].电池工业,2002(z1):160-164.

[9] 徐磊.动力锂电池充电技术研究[D].太原:太原科技大学,2014.

Fast charge strategy based on the residual energy evaluation

WANG Yuan, CHENG Fangxiao*, WANG Xu

(School of Electrical & Electronic Engineering, Changchun University of Technology, Changchun 130012， China)

The State of Charge (SOC) is determined based on the open-circuit voltage of LiFePO4batteries. Then the charge state is adjusted according SOC value. Both charge time and charge efficiency are improved.

charge strategy; LiFePO4; State of Charge (SOC).

2016-03-22

吉林省科技发展计划项目(20120362)

王 源(1992-)，男，汉族，山东菏泽人，长春工业大学硕士研究生，主要从事测控技术与智能系统方向研究,E-mail:644638099@qq.com. *通讯作者：程方晓(1969-)，女，汉族，吉林长春人，长春工业大学教授，博士，主要从事测控技术与智能系统方向研究,E-mail:chengfangxiao@ccut.edu.cn.

10.15923/j.cnki.cn22-1382/t.2016.6.08

TM 910.06

A

1674-1374(2016)06-0555-06