引用本文

Yu, Q., Xiong, R., Wang, L. et al. A Comparative Study on Open Circuit Voltage Models for Lithium-ion Batteries. Chin. J. Mech. Eng. 2018，31: 65.

研究背景及目的

锂离子动力电池的荷电状态SOC精确估计是电动汽车安全高效运行的基础。目前的研究主要集中于电池模型的改进、模型参数和状态的估计算法选用。实际上，对动力电池荷电状态进行修正的的开路电压OCV模型精度缺很少有相关研究。目前文献中共包含18种常用OCV模型，在对比验证各种电池模型或估计算法的优势时，如果选用的OCV模型不同会使得研究结论的正确性值得商榷。本论文针对此问题将对文献中现有的18种OCV模型进行全面的对比分析来确定精度最好的OCV模型。

试验方法

考虑到磷酸铁锂(LFP)锂离子电池和三元材料(NMC)锂离子电池的OCV-SOC曲线特征的不同，本文选择LFP和NMC电池为研究对象研究不同OCV模型对电池材料的适用性情况。同时，考虑到温度对OCV-SOC关系的影响，本研究以小电流法得到LFP和NMC新电池在10°C, 25°C and 40°C 三个温度点下的OCV-SOC曲线。此外，电池的OCV-SOC曲线在不同老化状态也会有所不同，故也需要采用小电流法得到25°C温度下LFP和NMC电池在容量损失分别为10.2%和 10.5%时的OCV-SOC曲线。

在每条OCV-SOC实验曲线上选择相应的(OCV, SOC)点，采用MATLAB软件中的曲线拟合工具箱（curve fitting toolbox）即可得到相应OCV模型的待确定参数。进而得到每种实验实际获取的SOC值代入各个OCV模型就可以得到每种实验情况相对于的各个模型的OCV-SOC拟合或仿真值。而实验和仿真OCV的均方根值RMSE用来评价每种模型所得的OCV接近真实实验OCV值的程度。

分别从对SOC区间、拟合数据点的数量、温度、老化状态的敏感度及对SOC估计的影响等角度对比分析各OCV模型。

结果

对比分析的结果如表1所示，而所对应的模型编号参考表2。

结论

通过分别对SOC区间、拟合数据点的数量、温度、老化状态的敏感度及对SOC估计的影响等角度对比分析各OCV模型，9及以上阶次的多项式模型对于NMC和LFP电池均有较好的拟合效果。考虑到9阶以上多项式的精度提升非常有限，本研究推荐9阶多项式用作NMC和LFP电池的OCV模型。

前景与应用

通过确定最佳的OCV模型，以便更好地分析各种电池模型及算法的优劣，进而得到更为精确的电池荷电状态，为电池的安全运行提供基础。

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2.A Marongiu, F G W Nubaum, W Waag, et al. DU Sauer. Comprehensive study of the influence of aging on the hysteresisbehavior of a lithium iron phosphate cathode-based lithium ion battery - Anexperimental investigation of the hysteresis. Applied Energy, 2016,171:629–645.

3.C H Weng, J Sun, H Peng. A unifiedopen-circuit-voltage model of lithium-ion batteries for state-of-chargeestimation and state-of-health monitoring. Journal of Power Sources, 2014,258(14):228–237.

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主创简介

于全庆，男， 哈尔滨工业大学威海校区副教授 。2012年毕业于北京理工大学宇航学院力学系。2015年9月起在北京理工大学机械与车辆学院攻读机械工程专业博士学位，2016年11月至2017年11月期间在美国韦恩州立大学工程学院电气工程专业进行博士联合培养，自2017年11月起在美国马里兰大学帕克分校工程学院Center for AdvancedLife Cycle Engineering (CALCE)实验室进行博士联合培养。主要研究方向为：锂离子电池建模及状态估计，混合动力系统能量管理，锂离子电池系统故障诊断及可靠性研究。目前已发表SCI论文9篇，EI及国际会议论文6篇，获瑞典ICEEE 2018国际会议最佳论文奖(Best Paper Award)。

实验室或者课题组特色

电动车辆国家工程实验室于2009年批准设立。主要研究方向为：(1)开展电动车辆设计理论和系统集成、控制技术研究，研究电动车辆整车设计、系统集成与优化匹配理论，建立电动车辆整车评估体系，建立电动车辆动力传动系统技术平台，研发电动车辆安全技术，开展电动车辆的整车综合控制技术和电磁兼容性技术研究；(2)开展高效高能量密度一体化电驱动系统及部件电动化技术研究，研究高效高能量密度电机驱动系统技术和高效节能部件电动化技术；(3)开展电池成组应用、车载能量源安全及能量高效利用技术研究，研究动力电池组模块化、标准化封装技术，动力电池组充放电策略，动力电池系统的评估指标和评价方法，车载能量源安全及高效利用技术等；(4)开展电传动车辆专用技术研究，研究混合动力电传动系统集成与控制技术、可再生燃料电池动力系统应用技术和电传动车辆一体化电源平台技术；(5)开展电动车辆应用模式、发展战略和标准、规范研究；(6) 加强电动车辆专业人才培养和技术交流，提高我国电动车辆技术整体水平和国际影响力。

在团队负责人孙逢春院士的带领下，该实验室成功研制了纯电动旅游客车、纯电动低地板公交客车、混合动力电动旅游客车、燃料电池汽车、纯电动轿车等20余种电动车辆整车，其中10种整车产品列入我国国家汽车产品公告。开发了车用续流增磁电机及控制器、永磁同步电机驱动系统、一体化电驱动机械式自动变速系统、支持快速更换的标准化电池系统等具有自主知识产权的电动汽车关键零部件产品。在奥运史上，首次实施了中心区零排放电动客车工程，实现了国家“奥运昼夜服务零抛锚”的最高目标，受到国家表彰。奥运纯电动客车成果已进入全面商业化推广与应用阶段。该纯电动客车动力系统平台已在上海世博会、广州亚运会以及“十城千辆”项目中得到批量应用。实验室主持开发了北京121路公交车充电站，技术支持建造了国际上第一座具备电池更换功能的奥运公交车充电站，以及规模更大、功能更为完善的上海世博电动公交车充电站和广州亚运会充电站等。

近两年团队发表文章

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2. R. Xiong, S. Ma, H. Li, F. Sun and J.Li, “Towards a Safer Battery Management System: A Critical Review on Diagnosis and Prognosis of Battery Short Circuit”, iScience, vol. 23, no. 4, pp. 101010, April 2020.

3. R. Xiong, R.X. Yang, Z.Y. Chen, W.X. Shen and F.C. Sun, "Online Fault Diagnosis of External Short Circuit for Lithium-ion Battery Pack", IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol 67, no. 2, pp. 1081-1091, Feb 2020.

4. 熊瑞，李幸港. 基于双卡尔曼滤波算法的动力电池内部温度估计. 机械工程学报, 2020, 56.

5. R. Xiong, Q. Yu, W. Shen, C.Lin and F. Sun, "A Sensor Fault Diagnosis Method for a Lithium-Ion Battery Pack in Electric Vehicles", IEEE Transactions on Power Electronics, 2019, vol. 34, no. 10, pp. 9709-9718, OCT 2019.

6. R. Xiong, J.Tian, W. Shen and F. Sun, "A novel fractional order model for state of charge estimation in lithium ion batteries", IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 68, no.5, pp.4130-4139, May 2019.

7. R. Xiong, Y. Zhang, J. Wang, H. He, S. Peng, Michael Pecht, "Lithium-ion battery health prognosis based on a real battery management system used in electric vehicles", IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 68, no.5, pp. 4110-4121, May 2019.

8. 熊瑞,马骕骁,杨瑞鑫, 陈泽宇.动力电池外部短路的热-力影响及建模分析. 机械工程学报, 2018, 55(1):1-9.

9. R. Xiong, J.Y. Cao, Q. Yu, “Reinforcement learning-based real-time power management for hybrid energy storage system in the plug-in hybrid electric vehicle,” Appl Energy, vol. 211, pp. 538-548, Feb 2018.

10. R. Xiong, Y. Zhang, H. He, X. Zhou, Michael Pecht, “A double-scale, particle-filtering, energy state prediction algorithm for lithium-ion batteries,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol.65, no.2, pp.1526-1538, Feb 2018.

编辑：金程 校对：张彤

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