动力电池系统压差成因分析与改善_梁枫.pdf
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1、动力电池系统压差成因分析与改善北京汽车2023.No.1 9 北京汽车北京汽车文章编号:1002-4581(2023)01-0009-05动力电池系统压差成因分析与改善梁枫,范乐,杨佳怡,谷清芮Liang Feng,Fan Le,Yang Jiayi,Gu Qingrui(北京新能源汽车股份有限公司,北京 100176)摘要:动力电池作为新能源汽车的重要组成部分,其品质直接影响新能源汽车的质量。动力电池由多个串并联电池电芯组成,受内外多种因素作用,电芯之间存在不一致性,使电芯之间存在电压差,压差不断扩大是电池容量衰减的重要因素之一。对动力电池压差产生的原因进行深入分析,通过大数据分析及现场确认
2、,找到电池压差的主要成因,并据此提出合理可行的改善措施,为优化动力电池压差问题提供参考。关键词:新能源汽车;动力电池;压差中图分类号:U469.72+2.03文献标志码:ADOI:10.14175/j.issn.1002-4581.2023.01.0030引言动力电池是新能源汽车三大核心部件之一,内部集成复杂1,通常由几十甚至几百只电芯通过串并联组合而成,因此对一致性要求更高。动力电池的一致性通常是指电芯之间差异性大小,可分为制造过程的一致性和使用过程的一致性。制造过程的一致性主要与制造工艺、生产控制水平等因素有关,使用过程的一致性主要取决于系统集成和电池管理2。如果动力电池中的电芯发生问题,
3、例如容量降低或者漏电等,那么动力电池压差将出现问题3。伴随着电池系统的使用,压差会进一步扩大,由于木桶效应,放电时电压最低的电芯会首先达到放电截止电压,充电时电压最高的电芯会率先达到充电截止电压,进而影响电池容量以及车辆的续驶里程。本文对动力电池系统的压差进行研究,通过大数据筛选,并结合现场检查,对可能形成压差的原因进行逐一排查,包括电芯一致性、制造工艺、生产批次、BMS(Battery Management System,电池管理系统)控制策略、硬件和使用习惯,并对发现的问题进行优化改善。1电池系统压差问题电池系统压差问题突出,从大数据中共选取8 723 辆车进行统计分析,每一辆车为一个样本
4、,所对应的电池系统会产生一个压差数值,满电时压差预警阈值为 120 mV,压差报警阈值为 220mV。提取所有样本连续 38 周内触发压差预警值和压差报警值的数据进行分析,共产生压差预警数据1 099个,其中包括压差报警维修数据446个,分布如图 1 所示。图 1连续 38 周压差报警趋势为分析 1 099 个压差异常样本,在未触发预警阈值的样本中随机选取 7 624 个作为对照,对照样本选取条件为:满电且最高电芯电压 Vmax4.2 V。满电时压差 Vdif计算式为Vdif=Vmax-Vmin(1)式中:Vmax为满电时单个样本中最高电芯电动力电池系统压差成因分析与改善北京汽车2023.No
5、.1 10 北京汽车北京汽车压;Vmin为满电时单个样本中最低电芯电压。对单个样本进行分析,按充电日期计算单个样本的 Vdif值,得到单个样本 Vdif的时间序列 Vdif 1,Vdif 2,Vdif i,Vdif n,其中日期间隔天数 t须满足 t14 d,n 为单个样本在连续 38 周内满电压差的计算次数。则单个样本的压差变化率 ki为ki=(Vdif i+1Vdif i)/ti(2)式中:Vdif i+1为单个样本第 i+1 次满电的压差计算值,mV;Vdif i为单个样本第 i 次满电的压差计算值,mV;ti为连续两次满电的压差计算时间间隔,ti14 d;i 的取值为 1in1。由式(
6、2)计算得到单个样本压差变化率的时间序列 k1,k2,ki,kn1,序列的平均值为 kave。针对 8 723 个样本,计算得到 8 723 个 kave值,异常样本与对照样本在 01.25 mV/d 内的 kave分布如图 2、图 3 所示。图 2异常样本压差变化率平均值kave分布图 3对照样本压差变化率平均值kave分布综合图 2、图 3,将单个样本 kave30(一个月按 30 d 计算)得到单个样本月度压差变化值,通过开路电压法估算,可将电压差值转化为容量Q的衰减值,月度容量衰减值即为月自放电容量,本文所有样本的统计结果见表 1。表 1压差异常样本和对照样本的统计对比分析项光耦失效数
7、据异常样本月自放电容量2.5%Q(00.69mV/d)月自放电容量2.5%4%Q(0.691.25mV/d)月自放电容量4%Q(1.25mV/d)总样本量异常样本/个224878943351 099占比/%20.40.771.83.93.2100对照样本/个1802377 061105417 624占比/%2.43.192.61.40.5100对电芯压差进行分析,由表 1 可知,1 099个压差预警样本中,高于电芯规格书要求(即月自放电容量4%Q)的数量占比为 3.2%;7 624个对照样本中,高于电芯规格书要求的数量占比约为 0.5%。对比图 2、图 3,压差预警样本和对照样本的压差变化率在
8、不同区间均有分布,通过正态分布拟合曲线及柱状图可以看出,前者的压差变化率峰值为 0.40.5 mV/d,后者的压差变化率为 0.10.3 mV/d,前者的压差变化率高于后者,从而使压差问题更早出现,对于对照样本若不施加有力均衡措施,后续仍可能会出现同样问题。2成因分析根据电池系统 FMEA(Failure Mode and EffectAnalysis,失效模式和影响分析)及再发防止清单并结合电池数据,确认可能导致压差的原因,主要包括电芯生产工艺、电芯生产批次、BMS 的均衡策略、硬件故障、电气连接以及用户的使用习惯,如图 4 所示。由于异常样本和对照样本中均不含有由电气连接导致的压差问题,所
9、以本文不对电气连接问题进行分析。图 4压差成因分析动力电池系统压差成因分析与改善北京汽车2023.No.1 11 北京汽车北京汽车2.12.1电芯生产工艺从 446 个压差报警样品中选取 3 个自放电量高于电芯规格书要求且通过手动均衡后仍出现充电末端压差增长20 mV/月的样本进行分析。从 3个样本中各选取一个电芯,由此得到 3 个电芯 A、B、C,分别进行拆解分析,A 电芯为样本 1 中 9#模组的 34 号电芯,B 电芯为样本 2 中 7#模组的 28号电芯,C 电芯为样本 3 中 18#模组的 71 号电芯,拆解后模组如图 5 所示。发现异常电芯自放电量高的原因为卷芯有颗粒击穿隔膜,颗粒
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