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图1 汽车动力蓄电池编码规则
这里还分成几个步骤:
电池生产企业:包括单体生产厂家和Pack生产企业,通过数据交互,把单体、模组和电池系统的各个层面信息归档,然后对所有不同批次不同型号(包括各个改进型号)全部按照以上的编码规则,然后进行分类,通过梳理之后,统一汇总到电动汽车生产企业这里。
图2 所需要汇总的数据规格
通过整个过程监控,把电池生产、维修过程中的相应信息,通过整车企业的联网平台汇总到国家监控平台,等于国家监控平台包含:
新能源汽车产品都应将静态信息提供与新能源汽车国家监测与管理中心
按照GB/T 32960 的 要求上传车辆相关动态数据
图3 信息上传的过程
2)一些工作的展开
在这里我们来探讨一下电池数据的采集和应用,由于按照上述的规则,在数据库里面的数据包含使用过程在数据密度和采集精度时有差异的。在实际使用中,采集数据需要覆盖一定的层面,包含电池系统的电流、电压、温度,也需要考虑这些采集数据的实际精度。我们在历史数据上检索的主要内容包括,电池系统在生命周期的滥用情况,包含各种:
高低电压的状态(处在软性过压和欠压的状态)
电动汽车内电池在充电过程中、BMS休眠以前和启动前,记录在较高温度存放的时间实时状态
还有其他的类似较低温度下充电的记录
我们在考虑这些状态的过程,一方面要考虑采集数据、一方面包括历史故障状态。在实际的开发中,我们可以独立于电池系统SOH来做一些尝试:
A)充电状态下
通过在线数据进行评测电池的SOH,评估电池在容量衰减的情况。目前大部分的办法,是通过不同温度下,在同一个功率条件下去采集整个电池的充电的过程,然后根据充电电流和充电机电流这两个参数来分析充电的电量。
图4 充电的曲线的记录和重复对比
B)大数据下的内阻检测
直流内阻量测原理是假设电池等效模型为,当电池施加电流时电池电压与电池开路电压的电位差为放电电流‧内阻抗。我们在大数据的时候,可以在电池系统在某些大开度的加速过程,来通过典型的工况捕捉来与以下的方法进行记录,如我们之前的测试方法的简化版:在电池静置时测得开路电压(U1),使电池以规格内最大电流(IDisge)定电流放电 18 秒。分别纪录放电开始 2 秒、10 秒与 18 秒电池电压(U2、U3、U4),透过 U1、U2、U3、U4、 IDisge计算可得放电内阻抗;充电以相对方式处理可得放电内阻抗。
图5 典型工况的分析过程
3)方法的缺陷
这里我们可以思考下一下动力电池历史数据对退役电池性能评估的作用和局限性是什么?这种方法是否特别适合进行退役电池梯次利用的筛选?采用历史数据对老化电池分选,进行梯次利用,是否可靠?
整个电池数据的分析工作量是很大的,也需要大量的BMS的内部数据的算法对比,还有实验室建立的基准进行对比。我们发现最大的问题,还是整个数据的连续性和有效性,在整个生命周期去数据采集的量是非常大的,我们在数据前期和数据后期,数据库里面的数据需要进行合适的压缩。所以某些程度上,我们现在设计的电池采集的精度、频率和其他要求,只是在某些层面上满足一个基本的采集要求。而不能当下带来直接的效益。我认为这个事情是稳步推进的过程。
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