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CN112051509B - 锂离子二次电池的电池状态判定方法 - Google Patents

锂离子二次电池的电池状态判定方法 Download PDF

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Abstract

本发明所要解决的问题在于，提供一种锂离子二次电池的电池状态判定方法，即便不进行完全充放电，也能够掌握电池的劣化状况。为了解决上述问题，解析阻断电流之后的弛豫过程并掌握电池的电阻，考虑到所获取的电阻值，并由一部分充放电曲线来估算充放电曲线的整体图像。提供一种锂离子二次电池的电池状态判定方法，具体来说，包括以下步骤：部分充放电曲线计算步骤，利用部分充电或部分放电，获取充放电曲线的一部分也就是部分充放电曲线，并计算正极部分充放电曲线和负极部分充放电曲线；电阻掌握步骤，由阻断充电中的充电电流或放电中的放电电流之后的端子电压的弛豫过程，来掌握锂离子二次电池的电阻值；及，充放电曲线计算步骤，考虑到所获取的电阻值，由部分充放电曲线，来获得计算出整体图像的计算充放电曲线。

Description

锂离子二次电池的电池状态判定方法
技术领域
本发明涉及一种锂离子二次电池的电池状态判定方法。进一步详细来说，涉及一种锂离子二次电池的电池状态判定方法，即便不实施电池的完全充放电，也能够掌握电池的劣化状况。
背景技术
以往，作为具有高能量密度的二次电池，锂离子二次电池广泛普及。此处，锂离子二次电池因反复充放电而导致产生劣化，因容量降低而导致性能降低。
因此，正在研究通过掌握锂离子二次电池的劣化状态，抑制电池的性能的降低，或抑制进一步劣化。尤其在电动汽车上，在进行可行驶距离的计算和电力的输入输出控制等时，重要的是掌握锂离子二次电池的劣化状态。
以往，作为掌握锂离子二次电池的劣化状态的方法，已提出以下两种方法：预先制作劣化条件的图，记录电池使用历史并适用于图中(参照专利文献1)；及，实际测量电池的容量、电阻、阻抗等，并估算状态(参照专利文献2)。
[先行技术文献]
(专利文献)
专利文献1：日本特开2018-155706号公报
专利文献2：日本特开2017-111860号公报
发明内容
[发明所要解决的问题]
但是，在专利文献1所述的制作图的方法中，为了制作图，不仅需要数量庞大的电池，而且还需要人工与时间(例如2年)。
此外，根据专利文献2所述的使用实际测量值的方法，虽然可以由完全充放电的实际测量值来获得电池的状况，但对于没有机会完全充放电的电池，情况是可能会无法获得正确的数据。例如，混合动力车(HEV)用电池，原则上是在电池荷电状态(SOC)＝50％附近使用，此外，电动车(EV)用电池可能会无法执行SOC＝0％的完全放电，在使用环境中没有完全充放电的机会。
因此，根据专利文献1和专利文献2所述的方法，虽然可以掌握表面上的性能，但情况是无法掌握实际使用状态中的电池的劣化。此外，由于无法掌握实际的使用环境中的劣化，因此难以预测将来的劣化。
本发明是鉴于上述背景技术而完成的，目的在于提供一种锂离子二次电池的电池状态判定方法，即便不进行完全充放电，也能够掌握电池的劣化状况。
[解决问题的技术手段]
针对由一部分充放电曲线来估算充放电曲线的整体图像的方法，本发明人认真进行了研究。而且，注意到为了由一部分充放电曲线来估算整体图像，需要考虑到电阻，而作为掌握电阻的手法，发现如果解析阻断电流之后的弛豫过程，考虑所获取的电阻值并估算充放电曲线的整体图像，就可以解决上述问题，从而完成本发明。
也就是，本发明锂离子二次电池的电池状态判定方法，包括以下步骤：充放电曲线获取步骤，获取正极充放电曲线和负极充放电曲线；部分充放电曲线计算步骤，利用部分充电或部分放电，获取充放电曲线的一部分也就是部分充放电曲线，并计算正极部分充放电曲线和负极部分充放电曲线；电阻掌握步骤，由阻断充电中的充电电流或放电中的放电电流之后的端子电压的弛豫过程，来掌握前述锂离子二次电池的电阻值；充放电曲线计算步骤，考虑到前述电阻值，由前述正极部分充放电曲线来获取计算出整个图像的正极计算充放电曲线，并由前述负极部分充放电曲线来获取计算出整个图像的负极计算充放电曲线；及，电池状态掌握步骤，由前述正极计算充放电曲线与前述负极计算充放电曲线，计算前述锂离子二次电池的容量，来判断或预测前述锂离子二次电池的状态。
进一步，上述的锂离子二次电池的电池状态判定方法，也可包括劣化控制步骤，在劣化控制步骤中应用控制手段，所述控制手段根据由前述电池状态掌握步骤所判断的劣化状况，来抑制将来的劣化。
(发明的效果)
根据本发明的锂离子二次电池的电池状态判定方法，即便不进行完全充放电，也能够掌握电池的劣化状况，因此，不需要大量的人力和时间，便可以轻松掌握电池的状态。
此外，可以根据电池的状态判断来预测将来的劣化，进一步可以实施用于抑制将来的劣化的控制。
附图说明
图1是示出阻断电流之后的弛豫行为的图表。
图2A是示出图1的弛豫行为中的第一分解弛豫成分的行为的图表。
图2B是示出图1的弛豫行为中的第二分解弛豫成分的行为的图表。
图2C是示出图1的弛豫行为中的第三分解弛豫成分的行为的图表。
具体实施方式
以下，说明本发明的实施方式。
＜锂离子二次电池的电池状态判定方法＞
本发明的锂离子二次电池的电池状态判定方法，包括以下步骤：充放电曲线获取步骤、部分充放电曲线计算步骤、电阻掌握步骤、充放电曲线计算步骤、及电池状态掌握步骤。本发明的锂离子二次电池的电池状态判定方法，可以含有这些步骤作为必要步骤，也可以任意地含有其他步骤。
[充放电曲线获取步骤]
在充放电曲线获取步骤中，获取正极充放电曲线和负极充放电曲线。
在本发明的锂离子二次电池的电池状态判定方法中，预先获取正极和负极各自的充放电曲线。获取正极充放电曲线和负极充放电曲线的方法并无特别限定，可以应用通常实施的方法。
在充放电曲线获取步骤中获取的正极充放电曲线和负极充放电曲线，是用于实施锂离子二次电池的劣化状态的判断、及将来的劣化预测的标准。在本发明中，通过使用基于J.Newman模型的线性曲线拟合，来实施判断和预测。
[部分充放电曲线计算步骤]
在部分充放电曲线计算步骤中，利用全电池的部分充电或部分放电，获取充放电曲线的一部分也就是部分充放电曲线，并计算正极部分充放电曲线和负极部分充放电曲线。
在本发明的锂离子二次电池的电池状态判定方法中，特征在于，无需对想要判定的电池进行完全充放电，仅实施部分充电或放电即可。获取正极部分充放电曲线和负极部分充放电曲线的方法并无特别限定，可以采用为了获取充放电曲线而通常实施的方法。
在部分充放电曲线计算步骤中计算的正极和负极的局部充放曲线的长度，并无特别限定，优选为总容量的1/10以上且2/3以下的长度。如果长度是总容量的1/10以上，使用基于J.Newman模型的线性曲线拟合，可以获得足够的精度。另一方面，当长度超过总容量的2/3时，虽然可以确保拟合精度，但缩短时间的效果会降低。
[电阻掌握步骤]
在电阻掌握步骤中，由阻断充电中的充电电流或放电中的放电电流之后的端子电压的弛豫过程，来掌握锂离子二次电池的电阻值。
在本发明的锂离子二次电池的电池状态判定方法中，特征在于，当由一部分充放电曲线也就是正极部分充放电曲线和负极部分充放电曲线，估算正极充放电曲线的整体图像和负极充放电曲线的整体图像时，要考虑到由电阻掌握步骤所获取的电阻值。由此，可以高精度地掌握劣化状态，所述劣化状态考虑到因使用而导致的内部电阻的上升，与使用历史相对应。
此外，在本发明的锂离子二次电池的电池状态判定方法中，是由阻断电流之后的弛豫过程来掌握锂离子二次电池的电阻值，因此，无需实际测量电池的容量、电阻及阻抗等。
作为由阻断充电中的充电电流或放电中的放电电流之后的弛豫过程来掌握锂离子二次电池的电阻值的方法，可以列举例如，解析阻断电流之后的弛豫过程的方法。作为解析的方法，可以列举例如，使用时间常数，将阻断电流之后的弛豫过程分解成多个成分的方法。作为分解的方法，可以列举例如，将弛豫成分加以分类，并根据扩散方程式进行拟合的方法。
在电阻掌握步骤中，使用所获取的分解弛豫成分，考虑各成分的时间常数与电压变化，可以掌握锂离子二次电池的电阻值。
以下，使用附图，说明本发明的一实施态样的电阻掌握步骤。图1是示出阻断充电电流之后的端子电压的弛豫行为的图表。纵轴ΔE/V表示端子电压的变化量，横轴t0.5/s0.5表示经过时间的平方根。
在图1所示的图表中，如果在充电过程中阻断电流，电池的端子电压将会瞬间降低约－0.25V。之后，显示为产生平稳的弛豫。
在本发明的一实施态样的电阻掌握步骤中，将图1所示的弛豫行为分解成基于3个时间常数的弛豫成分。图2A是示出将图1的弛豫行为依照第1个时间常数分解的第一分解弛豫成分的行为的图表。图2B是示出依照第2个时间常数分解的第二分解弛豫成分的行为的图表。图2C是示出依照第3个时间常数分解的第三分解弛豫成分的行为的图表。图2A～图2C中，以×标记记载的曲线，与实际的实际测量值也就是图1所示的曲线相同，实线是利用时间常数分解的各自的分解弛豫成分。
如图2A～图2C所示，本发明的一实施态样的电阻掌握步骤是分解成基于3个时间常数的弛豫成分的例子，在本发明的电阻掌握步骤中，分解弛豫行为的成分的数量并无限定，可以任意设定。此外，并不限定于基于时间常数的分解，例如，也可以基于弛豫时间来进行分解。
在本发明的锂离子二次电池的电池状态判定方法中，根据电阻掌握步骤中所获得的各自的分解弛豫成分，使用基于J.Newman模型的线性曲线拟合，由上述的部分充放电曲线计算步骤中获取的全电池的部分充放电曲线，来计算正极部分充放电曲线和负极部分充放电曲线，并判断分别符合充放电曲线获取步骤中获取的正极充放电曲线和负极充放电曲线的哪个部分。
[充放电曲线计算步骤]
在充放电曲线计算步骤中，考虑到上述的电阻掌握步骤中获取的电阻值，由上述的部分充放电曲线计算步骤中计算出的正极部分充放电曲线，来获得计算出充放电曲线的整体图像的正极计算充放电曲线，并由上述的部分充放电曲线计算步骤中计算出的负极部分充放电曲线，来获得计算出充放电曲线的整体图像的负极计算充放电曲线。
具体来说，如上所述，使用基于J.Newman模型的线性曲线拟合，来判断在部分充放电曲线计算步骤中计算出的正极部分充放电曲线和负极部分充放电曲线，符合充放电曲线获取步骤中获取的正极充放电曲线和负极充放电曲线的哪个部分，并使用该判断，计算充放电曲线的整体图像，而获得正极计算充放电曲线与负极计算充放电曲线。
充放电曲线的整体图像的计算，可以利用例如使用最小二乘法的拟合来实施。
[电池状态掌握步骤]
电池状态掌握步骤是如下的步骤：由上述的充放电曲线计算步骤中获取的正极计算充放电曲线与负极计算充放电曲线，来计算锂离子二次电池的容量，并判断或预测锂离子二次电池的状态。
锂离子二次电池的容量计算方法并无特别限定，可以用通常的方法来计算。
如上所述，根据本发明的锂离子二次电池的电池状态判定方法，即便不进行完全充放电，也能够掌握电池的劣化状况，可以轻松掌握电池的状态。
[其他步骤]
本发明的锂离子二次电池的电池状态判定方法，除了上述的必要步骤，也就是充放电曲线获取步骤、部分充放电曲线计算步骤、电阻掌握步骤、充放电曲线计算步骤、及电池状态掌握步骤以外，还可以包含任意步骤。
(劣化控制步骤)
作为任意的步骤，可以列举例如劣化控制步骤。在劣化控制步骤中，应用控制手段，所述控制手段是根据由电池状态掌握步骤所判断的劣化状况，来抑制将来的劣化。
本发明的锂离子二次电池的电池状态判定方法，可以根据电池的状态判断来预测将来的劣化，因此，可以实施用于抑制将来的劣化的控制。
在劣化控制步骤中实施的控制方法并无特别限定，可以列举例如以下方法：使充放电速度或者充放电结束电压变化。

Claims (2)

1.一种锂离子二次电池的电池状态判定方法，包括以下步骤：
充放电曲线获取步骤，获取正极充放电曲线和负极充放电曲线；
部分充放电曲线计算步骤，利用部分充电或部分放电，获取充放电曲线的一部分也就是部分充放电曲线，并计算正极部分充放电曲线和负极部分充放电曲线；
电阻掌握步骤，由阻断充电中的充电电流或放电中的放电电流之后的端子电压的弛豫过程，来掌握前述锂离子二次电池的电阻值；
充放电曲线计算步骤，考虑到前述电阻值，由前述正极部分充放电曲线来获取计算出整个图像的正极计算充放电曲线，并由前述负极部分充放电曲线来获取计算出整个图像的负极计算充放电曲线；及，
电池状态掌握步骤，由前述正极计算充放电曲线与前述负极计算充放电曲线，计算前述锂离子二次电池的容量，来判断或预测前述锂离子二次电池的状态。
2.根据权利要求1所述的锂离子二次电池的电池状态判定方法，其中，包括劣化控制步骤，在劣化控制步骤中应用控制手段，所述控制手段根据由前述电池状态掌握步骤所判断的劣化状况，来抑制将来的劣化。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230075033A (ko) 2021-11-22 2023-05-31 삼성전자주식회사 배터리 상태를 추정하는 전자 장치 및 그 동작 방법
CN114865117B (zh) * 2022-05-27 2022-11-11 上海玫克生储能科技有限公司 锂离子电池电极嵌锂量检测方法、装置及电池管理系统
CN115639480B (zh) * 2022-12-21 2023-03-21 中创新航科技股份有限公司 一种电池健康状态的检测方法及装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009080093A (ja) * 2007-09-07 2009-04-16 Hitachi Vehicle Energy Ltd 二次電池の内部情報検知方法及び装置
WO2014044763A2 (de) * 2012-09-24 2014-03-27 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Koppelspeichervorrichtung für ein kraftfahrzeug
JP2015102328A (ja) * 2013-11-21 2015-06-04 日産自動車株式会社 組電池および電池劣化検知装置
WO2017050944A1 (fr) * 2015-09-24 2017-03-30 Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives Procede et dispositif de determination d'un indicateur d'etat de sante d'une batterie lithium
JP2017111860A (ja) * 2015-12-14 2017-06-22 株式会社日立製作所 二次電池制御システム
WO2018019313A2 (zh) * 2017-11-17 2018-02-01 深圳市恒翼能科技有限公司 基于电池部分充放电数据重建完整充放电数据的方法及系统
JP2018156759A (ja) * 2017-03-16 2018-10-04 プライムアースＥｖエナジー株式会社 二次電池の状態判定方法及び二次電池の状態判定装置

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3598873B2 (ja) * 1998-08-10 2004-12-08 トヨタ自動車株式会社 二次電池の状態判定方法及び状態判定装置、並びに二次電池の再生方法
JP2008191103A (ja) * 2007-02-07 2008-08-21 Auto Network Gijutsu Kenkyusho:Kk 開放電圧予測方法及び開放電圧予測装置
JP5515524B2 (ja) * 2009-09-01 2014-06-11 日産自動車株式会社 二次電池の劣化状態判別システム、および二次電池の劣化状態判別方法
JP5633227B2 (ja) * 2009-10-14 2014-12-03 ソニー株式会社 電池パックおよび電池パックの劣化度検出方法
JP6488105B2 (ja) * 2014-10-28 2019-03-20 株式会社東芝 蓄電池評価装置及び方法
JP6369340B2 (ja) * 2015-01-28 2018-08-08 株式会社豊田自動織機 蓄電装置および蓄電装置の制御方法
JP2017033669A (ja) * 2015-07-29 2017-02-09 ニッポン高度紙工業株式会社 電池正極用活物質、電池、電池正極用活物質の製造方法
JP2017073331A (ja) * 2015-10-09 2017-04-13 株式会社デンソー 二次電池装置
JP6431644B2 (ja) * 2016-03-14 2018-11-28 株式会社東芝 蓄電池評価装置、蓄電システムおよび蓄電池評価方法
JP2018155706A (ja) 2017-03-21 2018-10-04 三菱自動車工業株式会社 二次電池の劣化状態推定装置並びにそれを備えた電池システム及び電動車両
JP6927009B2 (ja) * 2017-12-12 2021-08-25 トヨタ自動車株式会社 二次電池システムおよび二次電池のｓｏｃ推定方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009080093A (ja) * 2007-09-07 2009-04-16 Hitachi Vehicle Energy Ltd 二次電池の内部情報検知方法及び装置
WO2014044763A2 (de) * 2012-09-24 2014-03-27 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Koppelspeichervorrichtung für ein kraftfahrzeug
JP2015102328A (ja) * 2013-11-21 2015-06-04 日産自動車株式会社 組電池および電池劣化検知装置
WO2017050944A1 (fr) * 2015-09-24 2017-03-30 Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives Procede et dispositif de determination d'un indicateur d'etat de sante d'une batterie lithium
JP2017111860A (ja) * 2015-12-14 2017-06-22 株式会社日立製作所 二次電池制御システム
JP2018156759A (ja) * 2017-03-16 2018-10-04 プライムアースＥｖエナジー株式会社 二次電池の状態判定方法及び二次電池の状態判定装置
WO2018019313A2 (zh) * 2017-11-17 2018-02-01 深圳市恒翼能科技有限公司 基于电池部分充放电数据重建完整充放电数据的方法及系统

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Publication number Publication date
US20200386825A1 (en) 2020-12-10
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