基于多参数耦合模型的锂离子电池充电策略在智能物流系统中的研究进展

2024-01-26万丽丽

储能科学与技术 2024年1期

马浩，万丽丽

（天津交通职业学院物流工程学院，天津 300110）

锂离子电池充电是一个极为复杂的多参数耦合过程，受到温度、电压、电流等多个外界因素的影响[1]。多参数耦合模型能够准确地描述电池充电行为，从而在保证稳定供电的同时，避免不当用电行为的出现。为了全面提高电池元件在智能物流系统中的充电效率与应用安全性，利用多参数耦合模型，对锂离子电池的充电策略展开深入研究。

1 基于多参数耦合模型的锂离子电池充电特性分析

1.1 多参数耦合模型定义

多参数耦合模型是一种较为复杂的数学模型，可用于描述或预测锂离子充电行为。在该模型中，多个参数之间相互影响、相互作用，使得各项指标参量的表达形成关联且彼此制约的耦合关系[2]。在锂离子电池充电过程中，多参数耦合模型可以用来描述电压、电流、电容、电阻等多个因素之间的数值关系。由于这些因素之间存在着复杂的耦合关系，所以任何一个参数的改变，都会对锂离子电池的充电能力造成影响。

规定U表示电压、I表示电流、C表示电容、R表示电阻、E表示电感强度、ΔT表示单位充电周期，联立上述物理量，可将多参数耦合模型定义式表示为：

通过建立多参数耦合模型，可以更加深入地分析锂离子电池的充电流程，该模型准确描述了电池元件的充电机制，这也为优化智能物流系统锂电池的充电策略提供了理论支持。

1.2 智能物流系统锂离子电池充电行为

锂离子电池提供了智能物流系统运行所需的电力信号，锂元素作为电池的正极材料，在充电过程中，其表面所累积的带有正电荷的电子数量不断增多，随着充电时间的延长，这些电子不断向着电池负极传输，当正、负级带电量基本持平时，智能物流系统也就进入了稳定运行状态。图1为充电过程中的锂离子电池等效供电电路。

图1 锂离子电池充电电路Fig.1 Lithium ion battery charging circuit

由于智能物流系统的运行不需进行连续储能，所以锂离子电池充电过程中所产生的多余电力信号，会以点电荷的形式暂时存储于电解溶液之中。

1.3 充电行为调节

基于多参数耦合模型调节锂离子电池充电行为，包括电流调节、电压调节、温度调节、时间调节、策略优化5 种方式，其具体调节内容如表1所示。

表1 锂离子电池充电行为调节Table 1 Regulation of charging behavior of lithium-ion batteries

由于锂离子电池的充电行为较为复杂，所以为避免其储能能力下降，常应用多种方法对充电行为进行同时调节。

1.4 锂离子电池的最大储能量

锂离子电池的最大储能量就是指其在单位充电周期内，所能存储的最大电荷量，该项物理量的取值越大，就表示锂离子电池的储能能力越强，即电池元件在充电过程中对于电力信号的转化效率越高。对于智能物流系统而言，其运行所需的电量资源由锂离子电池提供，且电池元件的储能水平直接影响系统的运行能力[3]。因此，基于多参数耦合模型优化锂离子电池充电策略时，应以提高锂离子电池的最大储能量为主要目标。

设β表示电能转化参数，σ表示存储系数，q̂表示锂离子电池的充电储能向量，f表示供能参数，kˉ表示单位充电周期内的储能均值量，联立上述物理量，可将锂离子电池最大储能量的计算式表示为：

此外，在锂离子电池的充电过程中，避免已存储电力信号发生泄漏，也有助于提升电池元件的储能能力。