Gesundheitsüberwachung und Vorhersage von Zellen in einem Batteriemodul oder -paket unter Betriebsbedingungen

Anmerkung des Herausgebers: Das Papier, auf dem dieser Artikel basiert, wurde ursprünglich auf dem IEEE International Symposium on Product Compliance Engineering – Asia (ISPCE-ASIA) 2021 vorgestellt, das im November/Dezember 2021 in Taipeh, Taiwan, stattfand. Es wird hier mit freundlicher Genehmigung abgedruckt Genehmigung des IEEE. Urheberrecht 2021, IEEE.

Nachdem die Zahl der Brände bei Elektrofahrzeugen (EVs) und Energiespeichersystemen (ESSs) nach jahrelangem Betrieb zugenommen hat, ist das Gesundheitsüberwachungssystem von Elektrofahrzeugen und ESSs immer noch ein besorgniserregendes Thema. Während es relativ einfach ist, den Gesundheitszustand einer Zelle unter statischen Bedingungen zu messen, ist die Messung des Gesundheitszustands einer in einem System verpackten Zelle und unter Betriebsbedingungen mit statischen Messmethoden eher schwierig oder zeitaufwändig.

Allerdings verringert die Verschlechterung einer Zelle in einem Serienblock die Leistung des gesamten Blocks, und die Verschlechterung führt zu wirtschaftlichen Problemen wie einer Abwertung der Lebensdauer oder Kilometerkosten. Daher ist es sehr wichtig, ein Gesundheitsüberwachungssystem ohne Unterbrechung zu entwickeln des tatsächlichen Betriebs und der Zerlegung des Batteriepakets in Module und Zellen.

Angesichts der Bedeutung des Zellenzustands unter hoher Beanspruchung und langer Lebensdauer bei EV-Anwendungen hat IEC/ISO die Leistungsnorm IEC 62660-1:2018 für die Zelle und ISO 12405-4:2018 für das Paket veröffentlicht. Beide Standards betonen die Leistung von Zellen bei dynamischem Lade- und Entladeverhalten, nicht nur in Batterie-Elektrofahrzeugen (BEVs), sondern auch in Hybrid-Elektrofahrzeugen (HEVs).

Diese dynamischen Profile haben Bedingungen berücksichtigt, wie zum Beispiel:

Testprofile, die den realen Betrieb simulieren, werden entsprechend erstellt, wie in Abbildung 1 und Abbildung 2 anhand von IEC- und ISO-Normen dargestellt.

Abbildung 1: Das dynamische Entladungsprofil A für den BEV-Zyklustest in IEC 62660-1 [1]

Abbildung 2: Das dynamische Entladungsprofil B für den BEV-Zyklustest in IEC 62660-1 [2]

Wie in den meisten Forschungsstudien erwähnt, wurde EIS als eine umfassende Beschreibung von Batteriestrukturen betrachtet, wie in Abbildung 3 dargestellt. Typische EIS wurde durchgeführt, indem normalerweise ein Wechselstrompotential an eine elektrochemische Zelle angelegt und dann der Strom durch die Zelle bei verschiedenen Frequenzen gemessen wurde von Frequenzen von nur 1 MHz bis zu 1 MHz.

Abbildung 3: Konzepte von EIS und ihre Beziehungen zur elektrochemischen Struktur einer Zelle [3]

Die Reaktionsfrequenz kann als Beschreibung der elektrochemischen Struktur der Zelle betrachtet werden, da sich zwischen den Elektroden viele Materialschichten befinden und das externe Potenzial wie eine Stimmgabel mit unterschiedlichen Schwingungsfrequenzen wirkt. Jedes Schichtmaterial hat eine andere charakteristische Eigenfrequenz und befindet sich in Resonanz, wenn die Spannungsfrequenz gleich ist. Die Amplitude des charakteristischen Frequenzpeaks kann analog zur Dicke oder Masse des Materials sein. Je dicker das Material ist, desto stärker ist die Reaktion.

Allerdings ist ein einzelnes Spektrum zu einem Zeitpunkt für eine Zelle nicht aussagekräftig, aber beim Vergleich von Spektren über Zellen hinweg, wenn sich die Schichtdicken unter verschiedenen Betriebsbedingungen ändern, ändert sich die Reaktion zwischen extremen Bedingungen, z. B. SOC 0 % bis SOC 100 %, hilft Benutzern dabei, den Zustand im Rahmen der Messung auf den ursprünglichen, unbenutzten Zustand abzuschätzen.

Da die Spannung einer einzelnen Lithium-Ionen-Batterie oder -Zelle nur 3 Volt beträgt, müssen Zellen kombiniert werden, um einen Ausgang bei 12 Volt, 48 Volt, 96 Volt oder sogar mehr für große Leistungen von mehr als 5 kW ohne DC/DC-Spannungstransformationstechnologien zu erzeugen in Reihenblöcke aufgeteilt. Da elektrochemische Zellen jedoch Innenwiderstandsunterschiede aufweisen, ist der Spannungsunterschied am Ende der Blöcke größer. Um eine Überspannung der Zellen im Block zu vermeiden, muss jede Zelle in derselben Serie gemäß den Anforderungen der Modulsicherheitsstandards wie IEC 62133, UL 2594 oder UL 2580 Überspannungsschutzmechanismen oder Überwachungssysteme integrieren, wie in Abbildung 4 dargestellt.

Abbildung 4: Typische Verkabelungsschemata für die Zellüberwachung zum BMS in einem Batteriemodul [4]

Dementsprechend installieren die meisten Hersteller Spannungssensoren an jeder Zelle oder jedem Zellblock derselben Serie und sammeln die Spannungsdaten im BMS-System innerhalb des Moduls oder der Packung oder senden sie an nachgelagerte Speicher- oder Analysegeräte wie speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) für die Industrie Personal Computer (IPC) oder Cloud Computing oder Speicherdienste über kabelgebundene Kommunikationsschnittstellen wie CAN-Bus (Controller Area Network), Modbus, Ethernet oder drahtlos wie WIFI, Bluetooth oder 4G.

Mithilfe der vom BMS-System abgerufenen Daten, die über die Zeit aufgezeichnet werden, können die Steigung der Lade-/Entladereaktion oder die Form der Spannungswiederherstellung dann zur weiteren Analyse auf die Zellen-EIS-Datenbank angewendet werden.

Obwohl sie nicht perfekt kontrolliert werden wie eine Laborumgebung mit standardisierter Stromversorgung und elektrischen Lasten, bilden der Spannungssensor, der Stromsensor und der Temperatursensor mit dem Leistungssteuerungssystem (PCS), dem Batterieladegerät/-entlader und dem Motor bzw. der eigentlichen Last und dem BMS eine Ein ähnliches Testsystem liefert ebenfalls kontinuierliche und aussagekräftige Daten.

Wie man sich vorstellen kann, wird EIS typischerweise an einer einzelnen Zelle unter Laborbedingungen durchgeführt und ein vollständiger Scan von 1 MHz bis 1 MHz dauert mehrere Stunden. Es ist wirtschaftlich nicht machbar, EIS über jede Zelle in einem Paket durchzuführen, und ohne Demontage und auch im Betrieb unmöglich.

Allerdings ist jede Ladung und Entladung bei unterschiedlichem Potential und unterschiedlicher Zeit im realen Betrieb wie ein Impuls eines EIS-Scans, und dann können wir nach der Spannungsnormalisierung ein EIS-ähnliches Spektrum rekonstruieren, obwohl die Frequenzen möglicherweise nicht kontinuierlich sind.

Durch die Akkumulation des Spektrums über verschiedene Zellen und über die Zeit hinweg im Vergleich zum realen Verhalten oder der tatsächlichen Leistung kann der Benutzer oder Hersteller eine Datenbank zum Zellgesundheitszustand erstellen, ähnlich der in Abbildung 5 gezeigten Studie.

Abbildung 5: Die Datenbank mit SOH-Profilen für verschiedene Marken und elektrochemische Strukturen [5]

Wenn die SOH-Datenbank für die gewünschte Zelle oder elektrochemische Struktur erstellt wurde, können die Spannungs-, Strom-, SOC- und Zeitinformationen vom BMS abgerufen und dann zum Vergleich an Edge-Geräte wie Computer oder Mobiltelefone oder direkt an die Cloud gesendet werden. Eine Gesamtverteilung von SOH für Zellen in der Packung kann als Visualisierung in 3D- oder 2D-Objekten gezeichnet werden, ähnlich den Diagrammen in Abbildung 6.

Abbildung 6: Die Vorhersage des Zell-SOH unter verschiedenen Betriebsbedingungen [6]

Die SOC-Informationen einer Zelle sind als Basisinformationen wichtig, aber EIS- oder dynamische Verhaltensinformationen sind umfassender und wichtiger für die Beschreibung des SOH. Durch die vom BMS im Echtzeitbetrieb abgerufene Datenverarbeitung und den Vergleich mit der Datenbank, die mit dem vorhandenen SOH-Profil erstellt wurde, kann die SOH-Verteilung für die Zellen im Pack beschrieben und demonstriert werden, ohne dass der Akku unter dynamischen und Betriebsbedingungen wieder in die Zellen zerlegt werden muss.

Der ähnliche Ansatz kann sowohl auf ESS als auch auf BMS-Daten angewendet werden, die über Kommunikationsschnittstellen und unabhängig von der Batteriechemie verfügbar sind.

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Benjamin Chen ist ein unabhängiger Ingenieurberater.

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