一种基于阻抗谱技术的电池一致性筛选方法
文献发布时间：2023-06-19 19:32:07
技术领域
本发明涉及电池一致性筛选方法，属于电池管理领域。
背景技术
动力、非动力型电池在其使用场景中具有能量密度大、循环寿命长、没有记忆效应、易于回收等优点，因此它得到社会的广泛使用。
电池单体的特性受到生产材料、工艺精度和生产环境的制约，在电池出厂时就存在着先天的不一致性；电池单体又由于使用场景的不同，例如过压充放电工况、浮充工况、大倍率充放电工况或应用于高温、低温等场景，产生了后天的不一致性。
这些先天的不一致性和后天的不一致性会使电池单体在性能方面出现差异，进而影响在电池成组后的工作性能。目前对于电池一致性筛选主要通过充放电曲线等方法，存在着效率低，对电池有损伤等缺点。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有电池一致性筛选方式效率低的问题，提出了一种基于阻抗谱技术的电池一致性筛选方法。
一种基于阻抗谱技术的电池一致性筛选方法，所述方法包括：
步骤1、对多个电池同时进行多个阶段的老化，测量电池中每个参数在每个老化阶段的参数值，根据每个参数在每个老化阶段的参数值，获得每个参数的老化相关系数；同时测量电池中每个参数值的变化对阻抗谱的影响，得到每个参数的敏感度；
步骤2、从每个电池中选出老化相关系数超过预设系数，同时敏感度超过预设敏感度所对应的参数作为特征参数；
步骤3、使用格拉布斯准则对所有电池内的特征参数进行筛选，筛选出异常的特征参数所对应的电池进行剔除，剩下的电池为正常的电池；
步骤4、采用K-medoids聚类算法对正常的电池进行处理，筛选出具有一致特性的多个正常的电池。
优选地，采用分数阶等效电路模型测量电池中每个参数在每个老化阶段的参数值。
优选地，分数阶等效电路模型包括欧姆电阻、高频电感、高频SEI层结构、中频传荷结构和低频结构；
欧姆电阻、高频电感、高频SEI层结构、中频传荷结构和低频结构依次串联；
高频SEI层结构由一号常相位元件和一号电阻并联组成；
中频传荷结构由二号常相位元件和二号电阻并联组成；
低频结构包括三号常相位元件。
优选地，步骤1中，得到每个参数的敏感度，具体过程为：
步骤11、选取每个电池中的第i个参数，根据该参数的参数向量ω和定频点向量P
步骤12、将第i个参数的参数向量ω和定频点向量P
步骤13、根据第i个参数的初始电化学阻抗谱f(ω,P
步骤14、判断i的数量值是否达到一个电池中设定的参数个数，如果是，则判定所有参数均获得了敏感度，检测结束，如果否，i＝i+1，然后执行步骤11。
优选地，设定的参数个数为11。
优选地，步骤3中的具体过程为：
步骤31、假设一共有M个电池，计算M个电池中同一特征参数n的平均值和方差，n的初始编号为1；
步骤32、计算M个电池中同一特征参数n的上侧格拉布斯准则的统计量G
式中，
步骤33、根据设定的置信水平α值和电池个数M查找格拉布斯准则参照表，得到G(M，1-α)；
步骤34、判断是否G
优选地，步骤4中筛选出具有一致特性的多个正常的电池的具体过程为：
步骤41、将正常的电池分成b类，每个类随机选取一个初始中心点；
步骤42、计算每个正常的电池分别到每个初始中心点的距离，将每个电池分配到b个初始中心点距离中最小距离对应的初始中心点所在的类中，将所有正常的电池都分配到对应类中后，执行步骤43；
步骤43、计算每个类中所有正常的电池到该类初始中心点距离的平均值，将平均值作为对应类的新中心点；
步骤44、判断每个类的新中心点与初始中心点是否相同，如果是，则判定该类中的所有正常的电池具有一致的特性，如果否，则将新中心点作为步骤42中的初始中心点，执行步骤42至步骤44。
本发明的有益效果是：
本申请通过电池充放电测试仪和锂离子阻抗谱时域测量装置获得电池特征参数，使用格拉布斯准则对电池每个特征参数筛选，筛选出一些参数异常的电池，保留正常的电池；将正常的电池输入到K-medoids聚类算法中，进行聚类处理，然后根据每个数据到聚类中心的欧式距离，来剔除废品电池，能够成为一类的电池我们说该类中电池具有一致的特性。本申请相比现有方法效率高，且不会对电池造成损伤。
附图说明
图1为一种基于阻抗谱技术的电池一致性筛选方法的流程图；
图2为分数阶等效电路模型示意图；
图3为多个电池阻抗谱实测结果图；
图4为参数敏感度获得流程图；
图5为K-medoids算法流程图；
图6(a)为电池组容量随老化循坏圈数的变化情况图；
图6(b)为电池组容量衰减率随老化循坏圈数的变化情况图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
实施例一：
结合图1说明本实施例，一种基于阻抗谱技术的电池一致性筛选方法，所述方法包括：
步骤1、对多个电池同时进行多个阶段的老化，测量电池中每个参数在每个老化阶段的参数值，根据每个参数在每个老化阶段的参数值，获得每个参数的老化相关系数；同时测量电池中每个参数值的变化对阻抗谱的影响，得到每个参数的敏感度；
步骤2、从每个电池中选出老化相关系数超过预设系数，同时敏感度超过预设敏感度所对应的参数作为特征参数；
步骤3、使用格拉布斯准则对所有电池内的特征参数进行筛选，筛选出异常的特征参数所对应的电池进行剔除，剩下的电池为正常的电池；
步骤4、采用K-medoids聚类算法对正常的电池进行处理，筛选出具有一致特性的多个正常的电池。
本实施方式中，特征参数选取：
本申请基于测量的电池阻抗谱，采用了分数阶等效电路模型对其进行特征参数的提取，模型示意图如2所示，其中R
本申请在选取特征参数时，对模型各个参数与电池老化程度的相关性进行了研究。实验电池B
本申请将由老化试验得到的阻抗谱作为数据储备，通过对锂离子电池不同老化阶段的阻抗谱进行参数辨识，得到随着电池老化，各个参数的变化情况，并以此为依据剔除与电池老化程度相关性不高的参数。
本申请使用斯皮尔曼相关系数，来衡量分数阶模型参数与SOH的相关性，各参数与老化情况相关系数如下表所示：
表1-1阻抗谱模型参数的相关系数
在评估完分数阶模型参数与电池老化程度的相关系数后，我们还需要考察这些参数与阻抗谱之间的敏感度，参数敏感度获取流程如图4所示。
参数对阻抗谱的敏感度指的是阻抗谱模型对这些参数的依赖程度。若阻抗谱模型对某参数依赖程度高，则通过改变该参数的大小，阻抗谱也会发生较大程度的改变；反过来若阻抗谱模型对某个参数依赖程度低，则通过改变该参数的大小，阻抗谱相对变化的程度就会较小。
根据图4中流程，研究得到各参数敏感度情况如表1-2所示：
表1-2分数阶模型参数敏感度
本申请认为分数阶模型参数使得阻抗谱产生4％以上的相对误差即为高敏感参数。
经过上面两个对参数提取，应选择与SOH相关系数高且参数敏感度高的分数阶模型参数作为电池的阻抗谱筛选健康特征参数，最终选择了欧姆电阻与SEI层电阻的和R
优选地的实施方式，采用分数阶等效电路模型测量电池中每个参数在每个老化阶段的参数值。
优选地的实施方式，分数阶等效电路模型包括欧姆电阻、高频电感、高频SEI层结构、中频传荷结构和低频结构；
欧姆电阻、高频电感、高频SEI层结构、中频传荷结构和低频结构依次串联；
高频SEI层结构由一号常相位元件和一号电阻并联组成；
中频传荷结构由二号常相位元件和二号电阻并联组成；
低频结构包括三号常相位元件。
优选地的实施方式，步骤1中，得到每个参数的敏感度，具体过程为：
步骤11、选取每个电池中的第i个参数，根据该参数的参数向量ω和定频点向量P
步骤12、将第i个参数的参数向量ω和定频点向量P
步骤13、根据第i个参数的初始电化学阻抗谱f(ω,P
步骤14、判断i的数量值是否达到一个电池中设定的参数个数，如果是，则判定所有参数均获得了敏感度，检测结束，如果否，i＝i+1，然后执行步骤11。
本实施方式中，将每个参数的值扩大倍数，看阻抗谱是否也随着变化，来得到该参数的敏感度，由此得到每个参数的敏感程度。
优选地的实施方式，设定的参数个数为11。
本实施方式中，如果一个参数中一共有11个参数，那么这11个参数都要求出敏感程度。
优选地的实施方式，步骤3中的具体过程为：
骤3中的具体过程为：
步骤31、假设一共有M个电池，计算M个电池中同一特征参数n的平均值和方差，n的初始编号为1；
步骤32、计算M个电池中同一特征参数n的上侧格拉布斯准则的统计量G
式中，
步骤33、根据设定的置信水平α值和电池个数M查找格拉布斯准则参照表，得到G(M，1-α)；
步骤34、判断是否G
本实施方式中，一致性筛选：
本申请使用了格拉布斯准则和K-medoids算法对电池进行一致性分类。
首先是利用格拉布斯准则进行异常值的剔除，以电池的直流内阻R
(1)将由1C充放电试验得到的直流内阻R
(2)计算上侧与下侧格拉布斯准则的统计量，即：
(3)根据实际情况选择置信水平α的值(0.05或0.01)，后通过置信水平α与电池个数M查找格拉布斯准则参照表得到G(M，1-α)；
(4)比较G(M,1-α)与G
(5)剔除后重复上面的步骤，直到所有数据满足要求为止。本过程是判断最大值和最小值均有没有明显错误，实现剔除电池的目的。
然后使用K-medoids算法进行聚类分析，其流程如图5所示。
优选地的实施方式，步骤4中筛选出具有一致特性的多个正常的电池的具体过程为：
步骤41、将正常的电池分成b类，每个类随机选取一个初始中心点；
步骤42、计算每个正常的电池分别到每个初始中心点的距离，将每个电池分配到b个初始中心点距离中最小距离对应的初始中心点所在的类中，将所有正常的电池都分配到对应类中后，执行步骤43；
步骤43、计算每个类中所有正常的电池到该类初始中心点距离的平均值，将平均值作为对应类的新中心点；
步骤44、判断每个类的新中心点与初始中心点是否相同，如果是，则判定该类中的所有正常的电池具有一致的特性，如果否，则将新中心点作为步骤42中的初始中心点，执行步骤42至步骤44。
本实施方式中，图5中的簇也就是本申请中所说的类。
为验证本申请的有效性，设计了电池组老化循环实验。我们将电池分为A、B、C三组分别进行老化试验，其中A组是随机从70枚试验电池中抽取的4枚电池，B组是基于传统筛选方式挑选出来的4节电池；C组是基于阻抗谱筛选方式筛选出来的4节电池。
我们将A、B、C三组的这四节电池分别串联组成电池组，用相同的工况来对这三组电池组进行老化试验。
图6(a)和图6(b)是A、B和C三组电池组的容量随老化的衰减情况，可以看出经过传统方式筛选的电池组B和经过阻抗谱方式筛选的电池组C的容量衰竭情况要明显好于未筛选的电池组A，因此说明本文筛选方法有效。同时，本方案筛选速度快，特征提取过程对电池没有损伤，相较于传统充放电实验筛选方式具有更高的实际应用价值。
虽然在本文中参照了特定的实施方式来描述本发明，但是应该理解的是，这些实施例仅仅是本发明的原理和应用的示例。因此应该理解的是，可以对示例性的实施例进行许多修改，并且可以设计出其他的布置，只要不偏离所附权利要求所限定的本发明的精神和范围。应该理解的是，可以通过不同于原始权利要求所描述的方式来结合不同的从属权利要求和本文中所述的特征。还可以理解的是，结合单独实施例所描述的特征可以使用在其他所述实施例中。