准确地了解电动汽车的功率和容量是如何下降的,可以提高行驶里程的估计,降低制造商的成本,延长电池寿命。

斯坦福大学的一种新模型提供了对锂离子电池内部工作的实时精确理解。

为了预测电池的剩余存储容量和充电水平,新算法将传感器数据与计算机建模相结合,物理过程降低了锂离子电池单元。

这项研究发表在该杂志上IEEE控制系统技术汇刊

退化电池背后的物理过程

当电池充放电时,锂离子不断地在电极间穿梭。研究人员称,斯坦福大学开发的模型提供了对锂浓度的更好的理解——一个经常被错误计算的测量方法。

支持现有电池管理系统的模型假设每个电极中的锂含量永远不会改变。事实上,锂会褪色。

“随着电池退化,锂会因副反应而流失,”该研究的主要作者、能源工程专业的博士生阿尼鲁德·阿拉姆说。“所以这些假设会导致不准确的模型。”

阿拉姆和斯坦福大学能源工程教授西蒙娜·欧诺里一起设计了一个系统,可以测量失去的锂,并提供不断更新的锂浓度估计数。

当系统运行时,每个电极的专用算法根据传感器的测量值进行调整。Onori和Allam使用标准工业硬件在现实场景中验证了他们的算法。

利用dSPACE MicroAutoBox-II 1401/1513原型单元,该团队在代表城市驾驶模式的城市测力计驾驶时间表(Urban Dynamometer Driving Schedule, UDDS)上测试了其算法。

更小的细胞,更大的范围

由数百或数千个小电池单元组成的电池组,通常占总车辆成本的约30%。根据Onori的说法,更好地估计电池的实际容量将使较小的缓冲区和较小的电池组。

这位斯坦福大学的教授说:“如果你对电池在整个生命周期中可以储存多少能量有更多的把握,那么你就可以使用更多的电量。”“但我们的系统揭示了边缘的位置,所以电池可以更精确地运行。”

根据研究人员的研究,验证结果与实验数据表明有限容量估计误差在其真实值的2%以内。这些预测的准确性可能会为电动汽车更大的行驶里程铺平道路。

在短暂的面试中技术简介下面,Onori解释了这种类型的电池模型可以多快上路。

技术简介简单地说,你的模型能确定一个电池的什么?

西蒙娜教授Onori:降解现象是非常复杂的理解和流线,他们的相互作用甚至更复杂-和很少了解。我们专注于从电压和电流测量中提取内部电化学参数的变化(不是一个,而是几个),这些变化与性能随时间的下降有关。事实上,我们使用的是已经在船上可用的传感器,这使它成为一个非常有前途和廉价的解决方案。

我们的解决方案利用了电化学,控制系统理论,优化和先进的数学建模。在我看来,一次拥有所有这些技能和知识并不容易,也不常见。

技术简介在你的新闻稿中,你说:“”我们利用了以前从未用于估算目的的电化学参数你能解释一下这些电化学参数是什么,以及它们是如何导致对电池进行更好的评估的吗?

西蒙娜教授Onori:在我们的工作中,我们所做的是在电化学和数学的框架下,调查降解的主要原因。当电池老化时,我们观察到电量和容量会下降;这些分别表明了电池储存电荷能力的不可逆损失和电池可以接受或释放电能的速率的不可逆降低。

这是一个普遍接受的事实,退化的主要原因是固体电解质界面(SEI)在负极生长(用于石墨负极锂离子电池)。这通常与电池管理系统(BMS)控制/估计任务中使用的一个众所周知的数学关系有关的容量衰减。

我们不喜欢只使用这种已建立的方法,因为这种模型并不能直接解释功率衰减。我们想以更全面的方式了解退化对其他电池动力学和参数的影响。

技术简介那么,你接下来去了哪里?

西蒙娜Onori,斯坦福大学
Simona Onori,斯坦福大学地球、能源与环境科学学院能源资源工程助理教授

西蒙娜教授Onori:我们进一步发现SEI层的离子电导率(随着电池寿命的延长而降低)与电阻增加之间的关系,从而导致功率下降。孔隙率也会随着年龄的增长而减少,我们将其与权力衰退联系起来。

最后,我们能够写出数学公式将所有这些参数与系统级老化效应联系起来。这是我们研究中的第一个新贡献。

技术简介:还发生了哪些其他类型的监控?

西蒙娜教授Onori:第二个贡献是估计算法,自适应地监测这些参数-这些参数随着电池寿命的变化-然后提供实时容量估计。新的模型,连同新的估计算法,有能力捕捉退化效应由于日历老化(因为它们将表现为阻抗增加)。

我们在仿真中显示估计范围。我们进一步走了,并在真正的硬件中测试了该算法 - 本身是一个非常激动的结果,因为这从未尝试过 - 我们获得了在模拟中获得的相同性能。希望有一天 - 未来不太太远 - 我们的算法将用于现实汽车。

技术简介当你对电池的容量有如此精确的了解时,还有什么可能呢?

西蒙娜教授Onori:

  1. 驾驶员可以更好地估计驾驶距离。
  2. 你可以更准确地估计电池的寿命,这对司机和消费者都是很有价值的信息,对汽车制造商也是如此,因为他们可以提供更长的保修期。
  3. 这是一个非常有价值的信息,以回收和再利用的目的,因为知道多少生命还剩下在设备肯定会促进采用第二生命应用。
  4. 该算法甚至可以在车辆外的一个独立装置中用于对电池进行诊断。
  5. 与目前BMSs所采用的昂贵(时间和硬件资源)等效电路模型的校准过程相比,该模型/算法的校准工作非常有限
  6. 我们的技术不局限于预定义的化学,但它适用于所有石墨阳极锂离子电池。

技术简介:您如何设想这项技术用于未来的车辆?

西蒙娜教授Onori:只要一些汽车制造商愿意迈出这一步,这项技术就能得到应用。也许Elon Musk ?

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