Ticari Lityum İyon Piller İçin: Üç Elektrot Ölçümü İçin Optimize Edilmiş MCC Hızlı Şarj Algoritmasının Analizi

Soyut

Bu makale, elektrikli araç aküleri için yüksek doğrulukta şarj durumuna bağlı çok aşamalı sabit akım (MCC) şarj algoritması sağlayan yeni bir yöntem önermektedir. Bu algoritma, lityum kaplamayı önleyerek şarj süresini önemli ölçüde azaltırken, yaşlanma sürecini hızlandırmıyor. Öncelikle üç elektrotlu ölçüm teknolojisi yardımıyla akım hızı, şarj durumu ve lityum kaplama arasındaki ilişki deneysel olarak analiz edildi ve SOC (State of Charge) bağımlılığına dayalı bir şarj algoritması önerildi. İkinci olarak, yüksek hassasiyetli SOC tahmini ve şarj sürecinin hassas kontrolünü sağlamak için MATLAB/Simulink ortamında genişletilmiş Kalman filtresine dayalı bir SOC tahmin algoritması geliştirildi. Deneysel sonuçlar, SOC tahmininin kök ortalama kare hatasının (RMSE) %1.08 olduğunu ve %0 ile %80 SOC aralığında şarj süresinin %30 oranında azaldığını göstermektedir.

1. Giriş

Şarj süresini etkileyen faktörler ve mevcut şarj protokollerinin sınırlamaları:Küresel halka açık şarj miktarı ve hızlı şarj payı son on yılda arttı ancak şarj süresi yalnızca şarj cihazı kapasitesine değil, aynı zamanda pil özelliklerine, çevre koşullarına ve şarj protokollerine de bağlı. LIB için standart şarj protokolü, iki aşamayı içeren sabit akım sabit voltajıdır (CC-CV): sabit akım (CC) ve sabit voltaj (CV). Uzun CV aşaması, toplam şarj süresinin azalmasını sınırlar ve yüksek şarj akımı, lityum kaplamaya yol açarak pil ömrünü ve güvenliğini etkileyebilir. Bu nedenle şarj protokolünün pil ömrü üzerindeki etkisi göz ardı edilemez.

Çok aşamalı sabit akım şarj protokolünün araştırma geçmişi ve avantajları:Şarj süresi, verimlilik ve pil ömrü arasındaki dengeyi optimize etmek için, çok aşamalı sabit akım şarj (MCC) protokolünün de geniş çapta incelendiği birden fazla şarj protokolü önerilmiştir. MCC protokolü, şarj süresini azaltabilir ve pilin çevrim ömrünü uzatabilir ve aşama geçişi, SOC aralığına veya voltaj üst sınırına dayalı olabilir. Ana zorluk, Taguchi yöntemleri, optimizasyon algoritmaları kullanılarak veya optimum şarj akımı modunu belirlemek için Li kaplamanın tespit edilmesiyle çözülebilen MCC şarjı için optimum CC aşaması sayısını, akım hızını ve dönüşüm koşullarını belirlemektir.

Bu çalışmanın yeniliği ve makale yapısı

Yenilik noktası:Bu çalışma, üç elektrotlu pil deneyinden elde edilen SOC eşiğini MCC şarj algoritması için yüksek hassasiyetli bir SOC tahmincisi ile birleştirerek standart ticari piller için ölçeklenebilir bir şarj akımı kılavuzu geliştirerek uygulamalarda fiziksel bir üçüncü elektrot ihtiyacını ve kapsamlı şarj ihtiyacını ortadan kaldırır. Şarj süresini kısaltmayı ve hızlı şarjın neden olduğu hızlı pil yaşlanmasını önlemeyi amaçlayan, şarj protokolü geliştirme aşamasında pil testi.

Bu makalenin yapısı:İlk olarak, üç elektrot yöntemi kullanılarak en uygun şarj modu tasarlandı ve ticari bir 21700 NMC pilden deneysel bir üç elektrotlu pil yeniden oluşturuldu; İkinci olarak, pil yönetim sistemlerine (BMS) uygun, genişletilmiş Kalman filtresi (EKF) tabanlı bir SOC tahmincisi geliştirin; Daha sonra yöntemin performansını doğrulamak için pil testi yapın, eskime testi yapın ve MCC protokolünü standart CC-CV şarjıyla karşılaştırın; Son olarak bir sonuç belirtin.

2. Malzemeler ve Yöntemler

Elektrokimyasal karakteristik analizi:21700 NMC ticari silindirik pilin elektrotunda üç elektrot ölçüm analizi yapın. Öncelikle aküyü üreticinin spesifikasyonlarına göre 5 standart döngüden sonra alt sınır voltajına kadar boşaltın. Pili bir argon torpido gözünde açın, elektrotları çıkarıp işleyin ve üç elektrotlu bir pil hazırlayın. LIB elektrot malzemelerinin özelliklerinden dolayı, çalışma elektrotunun ve karşıt elektrotun işlemlerini ayrı ayrı gözlemlemek için ek referans elektrotları gerekir. Deneysel üç elektrotlu pilin elektrokimyasal özellikleri ticari pillerinkine benzer. Elektrot kaplama alanını ve spesifik kapasiteyi belirleyerek, farklı şarj ve deşarj hızlarında testler yaparak, anot ve katot potansiyellerini gözlemleyerek, farklı C hızlarında lityum kaplamanın kritik SOC'sini belirleyerek ve MCC protokolünü ticari uygulamalara uygulanabilir hale getirmek için normalleştirerek piller, deney 25 derece C'de gerçekleştirildi ve gelecekte farklı çevre koşulları altında doğrulanması gerekecek.

Pil modelleme ve parametre tanımlama:LIB'nin elektriksel özelliklerini simüle etmek için tek bir RC dalına sahip bir Thevenin eşdeğer devre modeli (ECM) kullanılarak, model parametreleri (açık devre voltajı, omik direnç, polarizasyon direnci ve kapasitans dahil) %10 SOC'lik artışlarla doğru bir şekilde belirlenir. Hibrit darbe gücü karakteristiği (HPPC) testi yoluyla farklı sıcaklıklar ve şarj deşarj yönleri. Parametre değerleri, SOC tahmininin temelini oluşturmak için 3 boyutlu bir arama tablosunda derlenir.

Şarj Durumu Tahmini:LIB'nin SOC değişimi zamanın bir fonksiyonu olarak ifade edilebilir ve Coulomb sayımı buna dayalı temel tahmin yöntemidir ancak hatalar vardır. Bu nedenle SOC tahmini için Genişletilmiş Kalman Filtresi (EKF) kullanılır. EKF, doğrusal olmayan sistemleri doğrusallaştırarak ve akım, voltaj ve sıcaklık ölçüm sinyallerini birleştirerek SOC tahminindeki zorlukları etkili bir şekilde çözer. Algoritması iki ana adımdan oluşur: tahmin ve güncelleme. Thevenin ECM ve SOC tanımlarına dayanarak süreç ve ölçüm denklemleri ayrık zaman alanında verilmiştir. EKF, süreç gürültüsünün ve ölçüm gürültüsünün bağımsız sıfır ortalama Gauss gürültü süreçleri olduğunu varsayar ve ölçüm fonksiyonunu Jacobi matrisi aracılığıyla doğrusallaştırır.

Yaşlanma analizi:Her 50 döngüde bir kapasite testi ve doğru akım iç direnci (RiDC) testi ile standart şarj prosedürlerini kullanarak üç akü ve MCC şarj algoritmasını kullanarak iki akü üzerinde döngüsel testler gerçekleştirin. Kapasite testi, 1C akımda alt limit voltajına kadar şarj etmek ve boşaltmak için standart CCCV şarj programını benimser. RiDC testi, farklı SOC seviyelerinde 1C akım darbeleri uygular ve iç direnci ölçer. Pilin eskime derecesi, gerçek kapasitenin başlangıç ​​referans kapasitesine oranı olarak tanımlanan pilin sağlık durumu (SOH) hesaplanarak tanımlanır. Yaşlandırma testi pil ömrünün sonuna kadar (%80 SOH) yapılır.

3. Sonuçlar

Elektrokimyasal karakteristik analiz sonuçları

Farklı C hızlarında elektrot potansiyelindeki değişiklikler: Figure 4 shows the analysis results of the electrochemical characteristics of a three electrode battery at 25 ° C, used to determine the maximum charging rate dependent on SOC. Figure 4a shows the potential of the anode and cathode relative to the reference electrode and the overall battery potential during C/10 rate charging. During charging, the anode potential decreases while the cathode potential increases. At C/10 rate, the anode potential is not lower than 0V and there is no lithium plating. Figure 4b shows the variation of anode potential with SOC at different C-rates. The higher the C-rate, the greater the negative shift of anode potential. When C ≥ C/2, it may be lower than 0V, and as the C-rate increases, the maximum SOC at anode potential>0V yavaş yavaş azalır. MCC şarj protokolü tasarımı: Yukarıdaki sonuçlara dayanarak çok aşamalı bir sabit akım (MCC) şarj eğrisi tasarlandı. Şekil 5, SOC'ye bağlı şarj aşamalarını gösterir ve Tablo 3, her aşamanın ayrıntılarını özetlemektedir. Standart CCCV şarj protokolüyle karşılaştırıldığında, MCC protokolünün düşük SOC aralığında zaman avantajı vardır; %80 SOC'ye kadar şarj, standart şarja göre yaklaşık %30 daha hızlıdır ve MCC şarjı da tam şarj olduğunda yaklaşık %10 daha hızlıdır.

Parametre tanımlama ve pil modelleme sonuçları

Model parametresinin belirlenmesi:HPPC test sonuçlarını Matlab'da analiz edin ve pil modelinin farklı sıcaklıklarda ve SOC seviyelerinde açık devre voltajı, direnci ve kapasitans parametrelerini belirlemek için "fminsearch()" işlevini kullanın. Sıcaklığın pil kapasitesi üzerindeki etkisini analiz edin, kapasite testi sonuçlarını sıcaklıkla ilgili 2 boyutlu arama tablosuna ekleyin ve SOC'nin model parametreleri üzerinde sınırlı etkiye sahip olduğunu bulun. Basitleştirmek için bunu formülde bir sabit olarak düşünün.

Model doğrulama:Pil modeli ve SOC tahmincisi, test pilinin tamamen boşaltılması ve ardından farklı şarj hızlarında ve SOC seviyelerinde dinamik akım testi yapılarak doğrulanır. Aynı test dizisini MATLAB/Simulink ortamında simüle edin ve kök ortalama kare hata (RMSE) değerlendirmesini kullanarak deneysel verilerle karşılaştırın. Gerilim simülasyonunun RMSE'si 7,09 mV'dir. Pil tamamen boşaldığında önemli bir hata olmasına rağmen model performansı sağlamdır ve farklı yük koşulları altında pil voltajı dinamiklerini doğru bir şekilde yakalayabilmektedir.

EKF'ye dayalı SOC tahmincisinin sonuçları:25 derece C'deki EKF'yi temel alan SOC tahmincisini doğrulayın ve EKF algoritması tarafından tahmin edilen SOC değerini Coulomb sayma yöntemiyle elde edilen referans SOC değeriyle karşılaştırın. Test akımının çözünürlüğü 1 mA ve doğruluğu %0,1'dir. İlk aşamada, EKF tarafından tahmin edilen SOC ile referans SOC arasında bir sapma vardı. Test hızla ilerledikçe RMSE %1,08 oldu. Algoritma, özellikle şarj aşamasında SOC'yi doğru bir şekilde takip edebildi ve şarj akımını hassas bir şekilde kontrol edebildi.

MCC ücretlendirme algoritmasının eskime performansı sonuçları

Yaşlanma testi sonuçları:Şekil 10 yaşlandırma testi sonuçlarını göstermektedir. Üç standart şarj ve iki MCC şarj pili test edildi ve her pil grubu arasındaki sapma göz ardı edilebilir. Yaşlandırma testinin erken aşamasında (%90'a kadar SOH), MCC şarjının eskime hızı biraz daha yavaştır. Ortalama değer göz önüne alındığında, MCC şarjlı piller, standart şarjlı pillerden yaklaşık 50 döngü daha erken kullanım ömrünün sonunda %80 SOH'ye ulaşır, ancak yaşlanma oranı üzerindeki genel etki önemli değildir. MCC tarafından şarj edilen pil, testin kesintiye uğraması nedeniyle 850 döngüden sonra SOH'da hafif bir düşüş gösterdi.

İç direnç değişikliği sonucu:Şekil, 25 derece C ve %50 SOC'de iki şarj protokolü altında pilin toplam iç direncindeki (R₀+R₁) değişiklikleri göstermektedir. Başlangıç ​​direnci ve SOH değerindeki fark, pil depolama sürelerinin farklı olmasından kaynaklanmaktadır. Her iki şarj yönteminde de pillerin iç direnci, yaşlanmanın ilk aşamalarında biraz azaldı ve daha sonra yaşlanmayla birlikte arttı. MCC şarj algoritması, kapasite testi sonuçlarıyla tutarlı olarak, MCC algoritmasının pilin eskime özelliklerinin bütünlüğünü koruduğunu gösteren ek lityum kaplamaya neden olmamıştır.

4. Tartışma ve Özet

Pil MCC şarj teknolojisine araştırma katkısı:Yüksek hassasiyetli SOC tahmincilerinin entegre edilmesi ve bunların ticari silindirik pillere (NMC pil kimyası) uygulanmasıyla pil MCC şarj teknolojisine katkı sağlanır. Başarılı entegrasyon, üç elektrotlu pil deneyinden elde edilen hassas SOC eşik değerlerinin ticari pil düzeyine aktarılmasını kolaylaştırdı, pratik uygulamaları geliştirdi ve deneysel anlayışlar ile endüstriyel uygulama arasındaki boşluğu doldurdu.

Yaşlanma için optimize edilmiş MCC şarj algoritması:Lityum kaplama riskini azaltarak pilin bozulmasını hızlandırmadan şarj süresini azaltan, eskimeye göre optimize edilmiş, SOC'ye bağlı bir MCC şarj algoritması tanıtıldı. Pil şarjındaki temel zorlukların üstesinden gelmek için elektrokimyasal analiz, modelleme ve tahmin tekniklerini birleştirmenin önemi vurgulandı ve laboratuvar sonuçlarının endüstriyel uygulamalara genişletilebilmesini sağlamak için SOC bir transfer parametresi olarak kullanıldı.

Şarj modu ve protokolün avantajları:Optimum şarj modu, deneysel üç elektrotlu piller aracılığıyla belirlenebilir ve anot potansiyeli, lityum kaplamayı tespit etmek için izlenebilir. Deneylerden elde edilen SOC eşiği ile birleştirilmiş önerilen MCC şarj protokolü, geleneksel voltaj bazlı MCC protokollerine kıyasla daha kararlıdır ve sıcaklık değişimleri ve elektrokimyasal histerezis gibi faktörlerden daha az etkilenir.

SOC tahmincisinin rolü ve deneysel sonuçları:Genişletilmiş Kalman Filtresine (EKF) dayalı, %1,08 RMSE'ye sahip, Pil Yönetim Sistemlerine (BMS) uygun bir SOC tahmincisi geliştirildi. Deneysel sonuçlar, geleneksel sabit akım sabit voltaj (CC-CV) şarj yöntemiyle karşılaştırıldığında, bu yöntemin yaşlanma sürecini hızlandırmadan %80 SOC'ye ulaşma süresini %30 oranında azaltabildiğini göstermektedir.