在2015年3月23号,本田对于在美国租赁运行的FIT EV电动汽车进行了延长租赁2年的决定:
HondaOffers Two-Year Fit EV Lease Extension At $199 Per Month
支持这一决定的重要依据就来自于本田对FIT EV电芯容量状态的评估,以及未来几年容量衰减的评估。
这是为数不多的,将容量评估和衰减应用到实际产品的案例,具体来看下这个方案。
确定容量估计方法
电芯容量可以通过以下公式来进行估算:
其中,Delta Ah可以通过电流传感器测量(ECU积分计算),而SOC是无法直接获得的,可以通过安时积分法或是OCV-SOC的关系来获得。但无论哪种方法都会有误差的出现,如下两图所示,第一个图为误差的原理,第二图为ECU估计值与实际值之间的差异。
本田需要减少估计的误差,提高精度(6%以内),对于模型本身,可以通过很多种方法来改善精度,比较难的是如何评判和获得优质的数据。
优质数据满足的两个特性
本田在研究中发现,当Delta SOC比较大时,即行驶的里程较大,其容量估计的精度较高,如下所示。随着Delta SOC的变大,容量的估计值趋于60Ah。
第二是当行驶或充电后,车辆静止的时间较长,在这个状态下进行的容量估计,其精度也较高。原因在于整车刚行驶结束或是刚充电结束时,电芯OCV的测量是不稳定的,随着静止时间的增加,电芯的OCV逐渐稳定,此时进行测量,所得的Delta SOC也更接近电芯实际状况,原理如下图所示。
这样,为了满足容量估计的精度达到6%以内,车辆单程行驶要足够长(使SOC变化量在30%以上)。由于投入运营的FIT EV数量较少(共计1100辆左右),租客也以短途使用为主,所以同时能够满足以上两个特性的车辆就大为减少。在这种情况下,利用数据融合,即把相邻两个行驶+静止的数据做为一个数据组,可以扩大有效数据量,如下所示意。
模型的验证
本田共选取了805辆FIT EV车辆进行测试和验证,首先将测试车辆的估计结果统计绘制成图,然后将车辆的电池包拆卸下来,利用试验设备测量其实际容量,再对二者的数值进行差值比较,以评估模型估计的误差百分比。经过分析,该方法估计的精度可以达到3%以内,具体如下图所示。颜色越深表示该数值区间的车辆越多。
温度、充放电电流和SOC对容量的影响
在获得容量模型后,进一步需要再评估能够对电芯老化带来加速效应的因素,这主要包括3个:电芯所处环境温度、充放电电流和电芯的SOC。
评估温度影响:固定充放电电流为20A,SOC从满充100%到满放,温度从25摄氏度起,每10摄氏度递增,分别为25℃、35℃、45℃、55℃。温度越高,容量衰减越明显,55℃是加速衰退的危险温度边界。
评估SOC影响:固定温度在35℃,充放电电流20A,SOC从满充起,选定的SOC值为85%、70%、40%和0%。SOC越低,对容量衰减带来的影响越大,尤其是低SOC,避免将SOC使用至0%。
评估电流大小的影响:固定温度在35℃,在充放电从100%到0%,电流大小分别为10A、20A、40A。结果表明,增加电流对于电芯容量衰减的影响非常小,这与快充对日产Leaf电池和续航里程的影响研究结论很类似。
FIT EV实际运行中温度/SOC/电流的分布
经过上述的分析,55℃和低SOC使用(充电)是FIT EV实际使用中需要重点评估的影响要素,要看看有多少概率车子是在这两个数值上运行的。
从上述三个图可以看出来,对于足以影响FITEV容量的SOC/温度和电流区间,在实际运行中仅占很小的一部分。
根据容量估计模型,综合以上的影响因子,本田对已经合约到期的FIT EV车辆进行状态评估,认为在租赁期内,电池的容量衰减不会高于5%,基于此,在2015年3月份,本田宣布将延长FIT EV租赁2年。
本田的这个系统性的评估方法有不少值得学习的地方,但同时我们也要注意:
(1)FIT EV当时采用的是Toshiba SCiB的电芯,Li4Ti5O12,与国内采用的磷酸铁锂或三元的材料不同,所以可能的容量衰减机理,以及对温度、电流和SOC的敏感度不同;
(2)FIT EV车辆为运营租赁使用,其使用的工况可能会具有一定的局限性,不能代表更广泛的实际情况。
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