磷酸铁锂&锰酸锂电池串并联

锂离子电池凭其重量轻、体积小、寿命长、电压高和无污染等优势，逐步取代铅酸、镍氢、镍镉等电池，并且凭其充放电效率高的特点在电网储能应用中得到了重视。但是，受动力锂离子电池技术的限制，为满足电网储能应用的要求，需将电池串联到一定的电压等级，再将电池组并联，以达到较高容量。

同时，通过研究大容量储能技术和储能拓扑结构，发现先串后并的电池拓扑结构有利于对储能系统各个单体电池进行检测和管理。以比亚迪深圳总部储能示范系统为例，系统由16个并联支路组成，每个支路由252个单体串联连接至800V直流母线，再接功率变换器系统（powerconversionssystem，PCS）与电网连接，所构成的1MW（兆瓦）储能系统的性能与各单体的状态参数密切相关。

显然，当电池性能存在不一致性，并将动力电池组串并联使用时，性能指标往往达不到单体电池原有水平，所以评价电池系统的性能并不能将单体电池性能进行简单叠加，而是需要对电池储能系统中串联支路的能量利用率以及并联支路的电流不平衡度进行准确评估，从而保证系统的效率和安全性。

本文在锰酸锂电池和磷酸铁锂电池电学模型的基础上，提出基于等效电路微分方程的串并联仿真方法，通过试验验证串并联仿真精度，研究影响动力锂离子电池组电流不平衡度的各项因素，拟出有效的电池组性能预测及评价手段。

电池模型与精度分析

本文以电动汽车用90A·h锰酸锂LiMn2O4和60A·h磷酸铁锂LiFePO4能量型电池为测试对象，实验使用美国Arbin公司BTS2000及其数据采集系统进行电池测试。

研究人员为分析动力锂离子电池的特性设计了大量等效电路模型，通常分析单体电池在不同倍率、不同温度和不同老化程度下的充放电特性。

以电流作为输入量，并以电池电压作为输出量，通过等效元件的串并联来模拟电池的电学性能。如电池在充放电过程中表现出的欧姆内阻、电化学极化以及浓差极化等现象，均可以通过模型参数以较高的精度表示。

由于电池极化电压的建立和静置过程消退均呈现指数函数增加或者衰减的特性，同时为便于电学仿真和计算，通常使用Rc阻容的模型对电池的极化电压进行建模。

电池组串并联仿真中电池外电压Uo决定了并联的各个支路的电流大小，而Uocv可以通过OCV-SOC曲线实际测量得到，因此对极化电压的准确建模和仿真是研究电池串并联特性的关键。对锰酸锂电池充电状态（stateofcharge，SOC）为40％～50％的充电过程和50％测试点的静置过程分别进行模型状态参数的辨识，极化电压Up试验数据和拟合结果如图1（a）所示。

磷酸铁锂电池SOC为35％～40％的充电过程和40％测试点极化电压Up的试验数据和拟合结果如图1（b）所示。

从图中可以看出，通过1阶模型得到的拟合指数曲线与实际电池测试曲线相关的系数不高，其中静置过程的幅值和拟合程度分别拟合均有较大误差。

为了提高极化电压的仿真精度，进一步分析2阶模型及其参数辨识。如图2所示，根据动力锂离子电池阻抗谱及特性模型参数分析，可以将极化阻抗Rp分为Rp1和Rp2，分别表示电化学极化以及表示扩散作用的浓差极化，并得到Rp1和Rp2共同作用的2阶Rc模型对电池的极化电压进行建模分析。

通过2阶模型得到的拟合指数曲线与实际电池测试曲线相关系数大于0.999，而且在极化电压的幅值和拟合程度上都具有较高的精度。因此利用2阶Rc模型进行电池串并联仿真可以提高串联单体的SOC估计精度，并提高并联各支路电流分配的计算准确度。

三方面研究电池串并联

对于电动汽车和储能系统的新电池筛选或旧电池梯次利用而言，研究电池串并联的特性主要通过三个方面开展：电池不一致性及参数分布造成的影响；电动汽车和储能系统运行工况造成的影响；串并联电池组的性能如何评价。

本文提出的

磷酸铁锂&锰酸锂电池串并联

串并联仿真工具采用2阶等效电路模型辨识电池性能具有较高的仿真精度，同时通过改变串并联电池组的内阻分布、SOC分布以及电池容量分布，可以分析支路电流的不平衡情况，并可作为新电池筛选和旧电池梯次利用的筛选分析软件。该方法适用于动态分析电动汽车的电池组和储能系统的支路运行状况，并可对支路电流超限以及不平衡环流的恢复时间等影响整个系统稳定性的指标做出准确预测。