CRH380B 型动车组镍镉电池健康状态分析

2022-02-25王聪聪吴昊裴春兴郭爱戴朝华

蓄电池 2022年1期

王聪聪，吴昊，裴春兴，郭爱，戴朝华*

（1. 中车唐山机车车辆有限公司，河北唐山 064000；2. 西南交通大学唐山研究生院，河北唐山 064000）

0 引言

我国铁路营业里程高达 14.63 万km，其中高铁有 3.8 万km，而且电气化率达 72.8 %。为了保障动车组安全稳定运行，需要蓄电池给动车组辅助装置提供高效稳定的起动和应急电源。镍镉电池是各车型动车组最常用的蓄电池，在动车组起动至受电弓接入接触网阶段或故障工况时，为动车组的牵引控制、信号传输、照明等直流低压电气设备供电[1]。

在动车组运行过程中，镍镉电池大部分时间处于浮充电状态。受工作温度、充放电状态等诸多因素制约，电池性能和寿命会逐渐衰减。为了保障可靠运行，需要准确地评估镍镉电池的健康状态（SOH），以便预测电池的剩余寿命，指导检修和运行维护。目前，SOH 评估方法主要有直接测量法、模型驱动法、数据驱动法、混合法等[2]。其中，直接测量法通过测量容量、内阻和开路电压等劣化表征来估算电池 SOH，包括阻抗谱法、开路电压法和电荷积分法等[3-5]。模型驱动法通过搭建电池的等效模型，反映电池的内部电化学反应和动态特性，运用参数识别实现电池 SOH 估算。最常用的电池模型有电化学模型、二阶 Thevenin 等效电路模型等[6-8]。但是，此方法的 SOH 估算精度要取决于电池模型。如果考虑的参数越多，相应地 SOH 估算精度就越高。数据驱动法是通过特定学习算法，将内阻、电压和温度等电池参数作为输入量，利用大量数据对粗糙模型进行细化，主要包括扩展卡尔曼滤波[9]、人工神经网络、支持向量机[10]等方法。此方法不考虑电池的失效机理，但需要大量的实验数据。混合法主要通过多种方法联合优化算法和提高 SOH 预测精度，如：神经网络和扩展卡尔曼滤波融合[11]、神经网络和智能优化算法融合[12]、支持向量机和智能优化算法融合[13]等。

在动车组实际检修过程中，只对镍镉电池进行性能测试，并没有对镍镉电池健康状态进行估算，不利于镍镉电池的可靠运行和检修经济性的检测。笔者基于动车组用镍镉电池的检修规程，对 CRH380B 型用新电池、四级修电池和五级修电池进行容量测试和开路电压测试，通过不同参数的健康状态指标对不同修程镍镉电池的 SOH 进行估算，为镍镉电池的检修规程提供依据。

1 动车组镍镉电池检修规程及健康状态指标

1.1 检修规程

为保证动车组安全行驶，动车组蓄电池都会进行定期检修。按照《和谐 3C/380B(L)/380BG/380CL 型动车组三级检修规程》（TG/CL 151—2017）和《和谐 3C/380B(L)/380BG/380CL型动车组四级检修规程》（TG/CL 150—2017），CRH380B 型动车组中镍镉电池的检修被分为 5 个等级：一、二级修为运用检修；三、四级修（运行里程满足 240 万km）和五级修（运行里程满足 480 万km）为高级修。

CRH380B 型动车组的蓄电池系统一般包括蓄电池箱体、电气部分、蓄电池组等。检修时需要将其拆卸、分解，然后再组装。对 CRH380B 型动车组的镍镉电池进行检修，除了需要清洁蓄电池及其箱体，查看紧固件外观，检查电解液液面，测量绝缘性电阻之外，还要检测镍镉电池的开路电压和容量。单体蓄电池的开路电压应大于等于 1.30 V，否则就得更换单体蓄电池。采用二放二充制度，在放电过程中对蓄电池组做容量测试。能保证以 32 A电流持续放电大于等于 4.5 h 的蓄电池合格，否则应及时更换电池。

1.2 健康状态指标

目前行业普遍使用电池的 SOH（State of Health）来表示电池的健康状态或劣化程度。

1.2.1 从容量角度定义 SOH1

SOH1定义为在某一条件下电池的实际容量Qact和电池额定容量Q0的比值，即

在式（1）中，用ζ1表示电池的 SOH1。在标准 IEEE 1188—1996 中规定，当电池的实际容量下降到其额定容量的 80 %，即ζ1＜ 80 % 时，需要更换电池。

1.2.2 从内阻角度定义 SOH2SOH2随内阻的增大而减小，SOH2可定义为

在式（2）中：用ζ2表示电池的 SOH2；REOL为电池寿命结束时欧姆内阻；Rnew为原始电池欧姆内阻；Rnow为当前电池欧姆内阻。如果内阻增加 25 %，电池可能会发生失效；增加 50 %，会发生严重故障；增加 100 % 或更多，则电池失效[14]。在本文中，假设REOL= 2Rnew。

1.2.3 从开路电压角度估计 SOH3

镍镉电池开路电压（OCV）表征了电池在某一荷电状态（SOC）下所对应的稳定电动势，可看成 SOC高阶的非线性函数，并随电池性能衰退而变化。通过长时间静置测得不同 SOC 下的开路电压，如公式

所示，采用高阶多项式拟合实验数据获取 SOC–OCV 曲线。在式（3）中，Uoc代表电池开路电压，ai是为特征参数，而ξ表示电池的 SOC。在文献[15]中曾表述，SOC–OCV 曲线的部分特征参数ai的变化趋势能间接反映电池的老化状态，存在较强的相关性，因此可用多项式

拟合获得ai–SOH3曲线，以估算电池的健康状态SOH3[15]。在式（4）中：ζ3表示电池的 SOH3；x代表 SOC-OCV 曲线各多项式特征参数ai；βm表示ai–SOH3曲线各多项式特征参数。

2 实验

2.1 实验设计

实验平台（参见图 1）由动力电池检测系统、电池测量仪和上位机组成。动力电池检测系统（型号为新威尔 CE-7000-60V/300A-2）可采用不同充放电模式对电池进行充放电，检测电池充放电电压、电流、容量以及时间等数据，通过网线将数据输出到上位机。电池测试仪（型号为新威尔 CA-4008-1U-VT-TX）采集单体电压和温度数据，具有设置温度、过压、过流保护功能。上位机具有设置充放电模式、充放电电流、电压限值、电流限值等功能，采集镍镉电池的电性能参数的同时，能防止过充过放。实验测试方案见图 2，试验工况条件设置参数如表 1 所示。由于一、二、三级修电池衰减很小，为了节省实验时间和成本，仅仅对新电池和四、五级修电池进行测试。在实验前对镍镉电池模具及其单体进行外观检测，均无损伤。

图1 实验测量平台示意图

图2 实验测试方案图

表1 试验工况条件设置

2.2 容量测试

容量是镍镉电池性能最直接的表征指标之一。在实际工况中，实时动态容量能够及时反映蓄电池的老化状态，但是在线估计动态容量具有较大挑战性，因此常常采用对蓄电池定期进行静态容量标定的方法。试验步骤如下：

（1）对新电池进行唤醒与静置操作，采用0.1C小电流恒流充电方式充电至 36.0 V，在环境温度（20 ± 5）℃ 下静置 1～4 h；

（2）以 0.25C（40 A）恒流放电至电压为 21.0 V，测量新电池静态容量；

（3）对四、五级修电池采用 0.25C恒流充电至电压 36.0 V，静置 1～4 h；

（4）再以 0.25C恒流放电至电压为 21.0 V，测量电池静态容量；

（5）重复步骤（3）（4）共 10 次。

对新电池进行了 3 次容量测试，取 3 次测试的均值为其容量。对四、五级修电池分别测量了10 次。由于前 3 次容量比较小，取前 3 次均值作为消除记忆效应前的容量。后 7 次容量比较大，取最后 3 次均值作为消除记忆效应后的容量。根据式（1）计算镍镉电池的 SOH1，并将结果列于表 2中。新电池最大容量满足 160 Ah 镍镉电池的设计容量。四级修电池的后 7 次容量测试的最大值为138.17 Ah，其健康状态为 86.36 %。五级修电池的后 7 次容量测试的最大值为 130.70 Ah，其健康状态为 81.69 %。由此可知，四级修和五级修电池的容量明显下降。

表2 容量测试结果

新电池与旧电池的放电电压如图 3 所示。在新电池刚开始放电的随后几秒内电压直线下降。这是由镍镉电池的欧姆电阻引起的[6]。然后，电压下降速率逐渐减小直到进入电压平台阶段。在电压平台阶段内电压下降较为平缓甚至电压保持不变。在电压平台期后，电池电压下降速率不断上升，直至放电结束。四级修和五级修电池并未出现电压平台，而是出现了放电电压骤降，并且由于放电电压低于放电截止电压（21 V），放电结束，导致放电时间小于 4 h。记忆效应对旧电池放电电压影响如图 3b和图 3c 所示。由于镍镉电池长期处于浮充状态，产生了记忆效应，与消除记忆效应前（前 3 次容量测试）相比，四级修和五级修的镍镉电池在消除记忆效应后（后 7 次容量测试）的电池最大容量明显提高，放电时间更长，放电电压有所提高，但是不能恢复新电池的理想放电电压平台。

图3 电池放电电压曲线

根据容量测试步骤（4）能够获得四级修和五级修电池的初期放电曲线。镍镉电池由静置状态至0.25C（40 A）恒流放电时，会出现放电电压骤降的情况。在放电前，电池为静置状态，由于电容的电压无法突变，可近似地把电压骤降看成是由电池的欧姆内阻引起的，可由公式

表示。不同修程电池恒流放电时初期电压波形如图 4 所示，各类电池的骤降电压、欧姆内阻和健康状态 SOH2如表 3 所示。随着电池劣化程度的加深，欧姆内阻逐渐增大。由于忽略了极化内阻的影响，所测得电压 △U取均值，再采用欧姆内阻的方法估计镍镉电池的 SOH2。SOH2比 SOH1要大，误差约为 8.32 %。

图4 电池初期放电电压

表3 欧姆内阻测试结果

2.3 开路电压测试

镍镉电池的开路电压（OCV）与其荷电状态（SOC）存在单调映射关系。镍镉电池在某一荷电状态 SOC 下对应着特定的开路电压，但开路电压会随电池性能衰退而变化。通过研究 SOC-OCV 的规律可以提高老化状态估计精度。在实验开始前，对新电池采用 0.25C（40 A）恒流充电方式充电至36.0 V，然后静置，测量单体新电池在充放电趋稳（dU/dt＜ 0.01 V）所需的时间，时长为 2 h。试验步骤如下：

（1）对不同修程的镍镉电池以 0.25C（40 A）恒流放电至电压 21.0 V 以下，静置 2 h。

（2）对新电池、四级修电池和五级修电池以0.25C进行恒流充电，至充入容量为 10 % 的最大可用容量。基于实际容量测试的充电时间设置充电时间分别为 24、19、21 min，静置 3 min 和2 h 后测量开路电压，重复该步骤至测试电池完全充满。

（3）对不同修程的镍镉电池以 0.25C恒流充电至 36.0 V，静置 2 h。

（4）对新电池、四级修电池和五级修电池以0.25C进行恒流放电，至放出容量为 10 % 的最大可用容量。设置放电时间分别为 24、19、21 min，静置 3 min 和 2 h 后测量开路电压，重复该步骤至测试电池放电至 21.0 V 以下。

根据开路电压测试步骤，得到各类电池开路电压曲线如图 5 所示。电池不可能放电到 SOC 为 0 的时候，因而充电阶段不存在 SOC 为 0 的开路电压，同理放电阶段电池不存在 SOC 为 100 % 的开路电压。镍镉电池在充电阶段后静置下的开路电压普遍高于放电阶段的开路电压。电池开路电压随电池荷电状态的增大而不断提高。随着静置时间增长，由于极化电容的存在[6]，在充电阶段开路电压逐渐降低，而在放电阶段电压逐渐升高。

图5 电池开路电压曲线

采用公式（3）所示形式，进行曲线拟合，得到图 6 所示曲线，同时发现 SOH3与曲线常数项特征参数a0有很大关联性，因此可用曲线特征参数a0来反映镍镉电池的衰退机理，进行 SOH 估计。由于充电态和放电态 SOH 估算结果几乎相同，在表 4 列出了充电态的相关参数的变化趋势，得出误差在 0.2 %左右。