1. 概述

本文旨在通過插電混動汽車的典型運(yùn)行工況，驗(yàn)證并展示Simcenter Amesim的電池老化參數(shù)辨識工具對電池老化過程預(yù)測評估的正確性。文中插電混動汽車的使用場景為WLTC工況，采用電量消耗和電量保持兩種能量管理策略，溫度邊界條件為法國尼斯市實(shí)際采集數(shù)據(jù)。電池建模對象為12串1并的NMC/C單體，老化試驗(yàn)數(shù)據(jù)來源可參考MOBICUS項(xiàng)目。最終通過系統(tǒng)仿真建模，準(zhǔn)確預(yù)測了實(shí)車工況下的電池老化現(xiàn)象。

2. 工況場景說明  

本文的車輛仿真對象為商用插電混動汽車，配備NMC/C高能量密度電池。原車使用的鋰離子電池單體容量為15Ah，通過96串3并組成電池包。整包儲能為12.5kWh，NEDC工況下提供83km續(xù)駛里程。新電池包采用NMC/C單體通過96串1成組，總體容量較原電池包偏小但具有更高的充放電功率，可為上述車輛提供45km續(xù)駛里程。首先構(gòu)建車輛的日常使用場景，包括用4循環(huán)WLTC工況模擬的使用階段、1個快充階段和4小時的靜置階段。由此可得一天的仿真時間對應(yīng)為6小時左右。溫度數(shù)據(jù)來源于法國尼斯市當(dāng)?shù)氐膶?shí)測數(shù)據(jù)，在其基礎(chǔ)上提高5℃對應(yīng)加速老化倍速為4倍，與仿真時間相對應(yīng)。

圖1 電量保持型WLTC工況功率曲線

圖2 電量消耗型WLTC工況功率曲線

圖3 仿真溫度曲線圖4表明整個仿真過程中存在若干階段中斷循環(huán)老化過程的計(jì)算，對應(yīng)車輛保養(yǎng)以及維修等必要工作。

圖4 仿真過程中的老化使能與停止（0：停止老化計(jì)算；1：使能老化計(jì)算）

3. 模型建立

建立如圖5所示的單體老化模型，同時加載上節(jié)所述的測試場景與工況。車輛的功率需求通過圖5中的功率源表示，充電階段的電流大小通過電流源控制，同時車輛的保養(yǎng)與維修中斷也通過active/rest模塊考慮進(jìn)來。         

圖5 電池單體老化預(yù)測模型

4. 電池老化參數(shù)辨識

圖5所示的電池單體模型包含了基于經(jīng)驗(yàn)公式的老化預(yù)測功能，本模型所采用的數(shù)據(jù)擬合樣本來源于MOBICUS項(xiàng)目的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。MOBICUS項(xiàng)目基于不同溫度、不同荷電狀態(tài)以及不同放電倍率，對上百個NMC/C單體進(jìn)行了的加速老化測試，同時定期記錄單體的容量衰減值。試驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。

圖6 NMC/C單體老化試驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)下面將利用上述老化數(shù)據(jù)，通過電池老化參數(shù)辨識工具，對本文電池模型進(jìn)行參數(shù)化。首先，選擇電池單體模型，右鍵選擇運(yùn)行“電池老化參數(shù)辨識工具”，如下圖所示。

圖7 啟動電池老化參數(shù)辨識工具然后導(dǎo)入圖6所示的電池老化試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)，并為數(shù)據(jù)樣本集指定名稱。

圖8 導(dǎo)入數(shù)據(jù)樣本進(jìn)入“Aging law identification”頁，點(diǎn)擊“Identify”，如下圖所示。

圖9 老化參數(shù)自動辨識辨識過程結(jié)束后，進(jìn)入“Export”頁，將辨識結(jié)果導(dǎo)出給Simcenter Amesim模型。選擇名稱為本次數(shù)據(jù)樣本集的結(jié)果，點(diǎn)擊“Export”。如下圖所示。

圖10 老化參數(shù)自動導(dǎo)出可以看到，導(dǎo)出完成后，老化參數(shù)已經(jīng)自動加載到了電池模型上。如圖11所示。

圖11 電池老化參數(shù)化5. 結(jié)果對比   圖8展示了電池老化現(xiàn)象試驗(yàn)與仿真的對比結(jié)果，可以看出仿真計(jì)算得到的電池容量衰減曲線與實(shí)測數(shù)據(jù)點(diǎn)呈現(xiàn)出很好的一致性，曲線變化平緩沒有出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。由此可以驗(yàn)證電池老化參數(shù)擬合工具能夠準(zhǔn)確預(yù)測電池在不同工況下的老化結(jié)果。

參考文獻(xiàn)

[1] Belaid, S., Mingant, R., Petit, M., Martin, J., Bernard, J., Strategies to Extend the Lifespan of Automotive Batteries through Battery Modeling and System Simulation: The MOBICUS Project: 2017 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC). Belfort, p. 1-9.

[2] Badey Q. (2012) Etude des mécanismes et modélisation du vieillissement des batteries lithium-ion dans le cadre d'un usage automobile, PhD, Université de Paris Sud