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耦合温度的锂离子电池机理建模及仿真试验

钜大LARGE  |  点击量:1907次  |  2021年01月08日  

摘要:锂离子电池机理模型精度高,可以揭示试验所无法描述的电池内部信息,对电池的老化研究、故障诊断和电池管理系统的设计具有重要意义。为解决模型计算复杂、易受温度影响的问题,提出一种耦合温度的建模方法。本文提出的模型以单粒子模型为基础:首先采用二参数抛物线法简化固相扩散方程,采用抛物线轮廓-有限差分结合法简化液相扩散方程,化偏微分方程为常微分方程;而后建立包含固、液相欧姆定律与固体电解质(SEI)膜极化用途的端电压表达式;针对恒流与复杂工况,采用集总模型法或中心差分法计算热模型中电池的平均温度;热模型与机理模型计算出的产热量相关,机理模型中的电化学参数受热模型得到的温度影响,热模型与机理模型耦合。结果表明:在恒流工况,耦合温度的简化模型比单粒子模型的温度值更准确,比不考虑温度的简化模型的电压值更准确;在高倍率复杂工况下,模型精度良好。在1C、2C、4C恒流放电工况下,电池端电压、温度的均方根误差不超过0.041、0.66;在城市道路循环工况下,电池的端电压、温度的绝对百分比误差不超过1%和0.15%。


关键词:锂离子电池;电化学简化;温度影响;仿真试验;动态参数


在环境污染和能源紧缺的问题下,电动汽车发展迅速。锂离子电池有比能量高、循环寿命长、荷电保持能力强等优点,被广泛应用于纯电动汽车与混合动力汽车中。常用的锂离子电池模型有等效电路相关相关经验模型(equivalentcircuitmodel,ECM)与机理模型(也称电化学模型)。前者因模型简单计算快捷而被广泛应用,但可供应信息量少,局限性较大;机理模型能够描述电池内部电化学信息与外特性,但过程复杂、计算耗时,不宜在工程中使用。


目前最流行的机理模型是Doyle等提出的伪二维(pseudotwo-dimensional,P2D)模型,该模型包含多个偏微分方程,有较高的仿真精度,然而计算耗时限制了其实际应用,电化学模型的简化成为了热点;模型精度也受电池工作时电芯温度变化的影响,故建模不可忽略。Zhang等提出了单粒子(singleparticle,SP)模型,忽略液相锂离子浓度变化,大大降低了运算时间,但只适用于低倍率条件;Subramanian等提出了抛物线轮廓近似法降阶固相偏微分方程,使运算时间降为P2D模型的百分之一;Guo等在单粒子的基础上考虑温度影响,应用牛顿冷却定律研究了圆柱电池的温升,最大放电电流仅为1C;Tanim等运用Pade逼近法,给出频域范围端电压与输入电流的关系,提出了扩展单粒子(extendsingleparticle,ESP)模型,并未测试复杂工况。国内学者也有相关研究,吕超等完成了热耦合-单粒子模型的简化,最大放电电流为2C;刘征宇等运用平均化动力学法简化液相扩散过程,但没有考虑温度对模型的影响。


现阶段建立的全阶电化学模型精度高,计算时间长;而一些简化模型在高倍率与复杂工况下的精度较低,比如单粒子模型;电池的温度变化对模型的影响不可忽略。综上,本文提出一种耦合温度影响的电化学简化(temperaturecoupledsimplifiedpseudotwo-dimensional,TCSP2D)模型,以单粒子模型为基础,通过抛物线轮廓法,在时间域一阶差分简化液相扩散偏微分方程为常微分方程,并综合固、液、SEI膜的欧姆极化过电势、反应极化过电势、浓度差极化过电势,提出简化伪二维(simplifiedpseudotwo-dimensional,SP2D)模型。针对简单的恒流工况,电池的平均温度通过集总模型法计算;而对复杂工况采用二阶中心差分法计算,此过程为电池充放电的热模型部分。简化模型与热模型中的部分变量耦合,TCSP2D模型建立,最后从运算时间与模型精度两方面验证该模型在恒流、城市道路循环(urbandynamometerdrivingschedule,UDDS)工况下的温度、电压性能。


1锂离子电池电化学-热模型


下述的电化学模型用来描述单体电池内部的反应过程,可以计算电池体的产热速率;热模型可以描述电池体的热传导过程,计算电池体的温度。


1.1 伪二维模型


伪二维模型将正负极的活性物质视为均匀球体。如图1所示,可以将电芯分为5个部分:正极集流体、正极区域、隔膜、负极区域和负极集流体。由于沿着x方向与球体半径r方向有两个维度,故称为伪二维模型。


图1锂离子电池微观结构


锂离子的扩散、迁移过程可以用偏微分方程描述,按原理可分为7类,具体的控制方程见表1。给定输入电流,即可得到端电压、锂离子浓度等值,由于伪二维模型经过充分的测试和研究,在没有试验测量数据的时候,一般将伪二维模型的仿真结果作为标准值。本文的静态参数见表2,动态参数见表3,参数均来源于文献[14-16]。


表1伪二维模型控制方程及原理


表2机理模型参数


表3机理模型动态参数


1.2 热模型


根据电池的产热类型,电芯的产热可分为可逆热与不可逆热,根据能量守恒定律,电芯的产热使得电池温度上升,符合以下公式


电池热模型参数已做平均化处理,见表4。


表4热模型参数


2耦合模型简化


本文假设正-负极各处反应离子通量为定值。图2为建模的整体思路。


图2TCSP2D模型


本文采用二参数抛物线近似法简化固相锂离子浓度;液相锂离子浓度分正负极与隔膜三个部分,经过对COMSOL仿真结果的观察,液相浓度在各部分均为抛物线型;电池的端电压分开路电压、反应极化电压、浓度差极化电压与欧姆极化电压四个部分。在恒流工况下,电池的温度可采用集总模型+牛顿冷却定律近似估计;在复杂工况下,忽略电池厚度方向温度的变化,在电池边界添加传感器测量温度,利用中心差分法来估计电池中间点温度,并求取整体温度的平均值。


2.1 端电压表达式


正负极集流体边界处的离子通量如式(18)所示:


根据B-V方程,求解过电势差


2.2 固相锂离子浓度简化


根据式(1),正负极颗粒中锂离子浓度分布沿半径方向分布为抛物线型,设固相锂离子浓度表达式为二参数型


电化学计量数与固相表面锂离子浓度相关,会影响平衡电位、正极电化学反应速率常数、正极固相扩散系数等,是电化学模型中方程之间的一个耦合量。


2.3 液相锂离子浓度简化


液相锂离子浓度在各区域满足不同的控制方程,如下


式(32)~(34)中,假设在t时刻,沿着x方向,方程左侧的锂离子浓度变化量为常数,方程右侧锂离子浓度沿着x方向分布的二阶导数为常值,故此微分方程为抛物线型,根据边界条件式(35)、式(36),在正极右端点与负极左端点处锂离子浓度变化量为0,即浓度的一阶导数为0,可以将锂离子浓度ce(x,t)分段为以下持续的分段函数


而根据物质守恒定律,在不考虑反应过程中正负极受到破坏的特殊情况下,锂离子总量是守恒的,锂离子在3个区域内移动,可以计算得到每个区域的锂离子总量


至此,端电压表达式(25)中的所有变量均已求出,在不考虑温度影响的情况下,简化的电化学模型搭建完成。


2.4 热模型简化


Forgez等分析软包锂离子电池在高倍率工况会出现内部温差较大的情况,集总模型不适合求解,温升受散热系数、放电倍率的影响。但根据本文模型计算,在恒流情况下,大型软包电池使用集总模型相对准确,但在复杂工况表现不佳。


图3为软包锂离子电池的三维结构,上述的简化模型与电芯温度相关。由于极耳面积相对较小,为计算方便,本文在计算产热时考虑极耳发热,忽略极耳散热。


图3软包锂离子电池三维结构


电池厚度z有关长宽可忽略不计,图3中的三维电池模型可简化为图4中的平面模型,假设电池散热条件一致,电池的温度场呈对称分布,由于电化学模型中要的是电芯的平均温度,本文再做一次简化,电池平均温度可化为:过O两条中心线的一维热模型所求出各点温度的平均解。


图4温度模型简化


2.5 模型耦合


以锂离子电池的负极为例,电压模型中的固相扩散系数Ds,an与电化学反应速率常数kan是动态变化的,与2.4节计算出的平均温度T相关;固相扩散系数与电化学反应速率常数会影响电池的总产热量,直接影响温度变化,热模型与电压模型耦合,正极同理。


3仿真验证及分析


本文选用容量为20A·h的软包磷酸铁锂离子电池,上限电压3.65V,下限电压2.3V,电池长、宽、厚度分别为150mm、200mm、8mm。仿真电脑配置:AMD2700处理器,内存16GB。本文以COMSOL软件中P2D-热模型的结果为标准,设计2组比较试验:①不考虑温度的SP2D模型与考虑温度的TCSP2D模型在不同倍率、恒流工况的电压比较;②考虑温度的SP模型与TCSP2D模型在不同初始温度、相同放电倍率的温度比较。试验2中的SP模型忽略液相浓度影响,端电压表达式不如TCSP2D模型详尽,故只比较温度。


图5是初始温度为25℃、不同倍率、恒流放电工况的电压比较,可以看出,TCSP2D模型更加接近P2D模型电压曲线。电化学模型中的扩散系数、电化学反应速率常数与温度系数都会对端电压出现影响,SP2D默认这些量为初始温度下的常值,故会出现偏差。


图51C、2C、4C恒流放电电压


表5展示了两种模型与P2D模型端电压的均方根误差(rootmeansquareerror,RMSE),可以看出TCSP2D模型在计算精度上有一定提升。


表5不同放电倍率电池电压的均方根比较


图6为初始温度为10℃、15℃、20℃,4C恒流放电的温度曲线,TCSP2D模型与P2D模型的平均温度更加接近;SPM没有考虑固液相欧姆热以及液相电势差产热,产热量有所下降;而TCSP2D模型忽略了浓度差极化的产热量,影响较小,误差相对较低。


图610℃、15℃、20℃4C恒流放电下电池平均温度


表6记录了在考虑温度的两种动态模型与P2D模型的均方根误差,在计算电池平均温度方面,TCSP2D误差较小,性能有一定提升。


表6不同初始温度下4C恒流放电RMSE比较


表7记录了3种模型单次、完整的4C恒流放电的运算时间,忽略了网格划分、复杂微分方程耦合等问题,简化模型的计算速度远快于COMSOL软件中的P2D模型。


表7模型运算时间比较


综上所述,SP模型最简单,计算速度最快;P2D模型计算最准确,耦合热模型更费时;TCSP2D模型运算在高倍率放电下精度较高,运算时间大大减小,有关投入到实际应用中非常有意义。


此外,本文测试了单次城市道路循环工况,峰值电流超过7C,取电池初始SOC=0.75,图7为两模型的端电压、电池平均温度曲线。


图7UDDS工况电压、平均温度比较


图8记录了TCSP2D模型较P2D模型的电压、平均温度的绝对百分比误差(absolutepercentageerror,APE)曲线。


图8UDDS工况电压、平均温度绝对百分比误差比较


有关复杂工况,基于有限差分法的TCSP2D模型的端电压绝对百分比误差不超过1%,温度绝对百分比误差不超过0.15%,在大电流冲击下该模型依然有效且稳定。


4结论


(1)本文提出耦合温度影响的TCSP2D模型,对电池的端电压做了细致的分解,考虑不同极化对电压的影响,并把电化学参数与温度耦合,通过全代数表达式快速计算电池平均温度与端电压,可在线运行,可求解每一点每一时刻的锂离子浓度,如有需求可以扩展添加与电池老化相关的参数。


(2)仿真验证的结果表明,本文提出的TCSP2D模型相比于SPM与SP2D模型运算精度更高,相较于P2D模型运算速度更快,具有准确、高效、可在线运行的优点。


(3)该模型可以为电池管理系统中考虑温度影响的荷电状态(stateofcharge,SOC)估计供应支持,下一步的工作重心为在该模型的基础上结合具体试验,提出效果更好的SOC在线估算方法。


第一作者:李旭昊(1996—),男,硕士研究生,研究方向为锂离子电池建模仿真,E-mail:286165141@qq.com;


通讯作者:王冰川,特聘副教授,研究方向为系统建模与优化,E-mail:bcwang@csu.edu.cn。


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