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CN113884934B - 一种锂电池自放电筛选方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

一种锂电池自放电筛选方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

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CN113884934B CN202111282238.4A CN202111282238A CN113884934B CN 113884934 B CN113884934 B CN 113884934B CN 202111282238 A CN202111282238 A CN 202111282238A CN 113884934 B CN113884934 B CN 113884934B
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Abstract

本发明公开了一种锂电池自放电筛选方法、装置、电子设备和存储介质。锂电池自放电筛选方法包括:将待测电芯进行分组,每组所述待测电芯的基本信息相同;获取所述待测电芯的自放电速度值;根据每组所述待测电芯的最大自放电速度值和平均自放电速度值确定组内所述待测电芯的倍率;根据各所述待测电芯的所述倍率和所述自放电速度值筛选所述待测电芯中的不合格电芯。本发明方案提高了自放电筛选技术的准确性和精度。

Description

一种锂电池自放电筛选方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及电池生产技术,尤其涉及一种锂电池自放电筛选方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
当前锂电池广泛应用于各领域中,如新能源汽车、消费电子、电力储能以及航天航空,锂电池作为一种新型的储能装置,其原理是在充电时将电能转换为化学能,放电时将化学能转换为电能。但锂电池在开路状态下,其自身存储容量会出现缓慢衰减的现象,这种现象称为锂离子的自放电现象。
锂电池的自放电现象是不可避免的,但自放电过大的电池影响电芯配组、循环寿命以及安全等问题,需要运用自放电筛选技术将自放电过大的电池筛选出来,使出货电池有质量保障。目前,大多数电池生产厂家采用的自放电筛选技术为K值筛选法,但这种方法容易误判,筛选精度较低。
发明内容
本发明提供一种锂电池自放电筛选方法、装置、电子设备和存储介质,以实现提高电池筛选的准确性和精度。
第一方面,本发明实施例提供了一种锂电池自放电筛选方法,锂电池自放电筛选方法包括:将待测电芯进行分组,每组所述待测电芯的基本信息相同;获取所述待测电芯的自放电速度值;根据每组所述待测电芯的最大自放电速度值和平均自放电速度值确定组内所述待测电芯的倍率;根据各所述待测电芯的所述倍率和所述自放电速度值筛选所述待测电芯中的不合格电芯。
可选地,获取所述待测电芯的自放电速度值,包括:对所述待测电芯进行分容,获得所述待测电芯的真实容量;将所述待测电芯调整至第一荷电状态;在第一温度下将所述待测电芯静置第一时间段后,测量所述待测电芯两端的第一电压;在第一温度下将所述待测电芯静置第二时间段后,测量所述待测电芯两端的第二电压;根据所述第二时间段、所述第一电压和所述第二电压计算所述待测电芯的自放电速度值。
可选地,根据每组所述待测电芯的最大自放电速度值和平均自放电速度值确定组内所述待测电芯的倍率,包括:确定每组所述待测电芯的所述最大自放电速度值;计算出每组所述待测电芯的所述平均自放电速度值;计算所述最大自放电速度值与对应的所述平均自放电速度值的比值,即为该组所有所述待测电芯的倍率。
可选地,根据所述倍率和所述自放电速度值筛选所述待测电芯中的不合格电芯之前,还包括:根据所述待测电芯的所述自放电速度值与第一预设值的相对关系将异常电芯剔除。
可选地,根据各所述待测电芯的所述倍率和所述自放电速度值筛选所述待测电芯中的不合格电芯,包括:判断所述待测电芯的所述倍率是否大于第二预设值,若是则进入下一步骤,否则确定所述待测电芯为合格电芯;判断所述待测电芯的所述自放电速度值是否大于第三预设值,若是则确定所述待测电芯为不合格电芯,否则确定所述待测电芯为合格电芯。
可选地,所述基本信息包括电池材料、制造批次号和测试柜点。
可选地,每组所述待测电芯的数量为10-30中的任一数量。
第二方面,本发明实施例还提供了一种锂电池自放电筛选装置,该锂电池自放电筛选装置用于实施第一方面任意所述锂电池自放电筛选方法,所述锂电池自放电筛选装置包括:分组模块、自放电速度值获取模块、倍率确定模块和筛选模块,所述分组模块用于将待测电芯进行分组,每组所述待测电芯的基本信息相同;所述自放电速度值获取模块用于获取所述待测电芯的自放电速度值;所述倍率确定模块用于根据每组所述待测电芯的最大自放电速度值和平均自放电速度值确定组内所述待测电芯的倍率;所述筛选模块用于根据各所述待测电芯的所述倍率和所述自放电速度值筛选所述待测电芯中的不合格电芯。
第三方面,本发明实施例还提供了一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:一个或多个处理器;存储装置用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如第一方面中任意所述的锂电池自放电筛选方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任意锂电池自放电筛选方法。
本实施例提供的锂电池自放电筛选方法、装置、电子设备和存储介质,可以将待测电芯进行分组筛选,每次筛选的研究对象为一组电池,研究对象范围的缩小可使电池的基本信息保证一致,进一步计算组内待测电芯的自放电速度值和倍率,根据待测电芯的自放电速度值和倍率筛选掉因自放电程度而不合格的电芯,实现了对锂电池的自放电筛选,分组筛选可以较大程度消除环境和过程变量的影响,提高了自放电筛选技术的准确性,另外,引入倍率这一筛选标准可以进一步减少环境和过程变量造成的误判,提高了筛选精度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种锂电池自放电筛选方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的一种筛选原理示意图;
图3为本发明实施例提供的另一种锂电池自放电筛选方法的流程图;
图4为本发明实施例提供的一种根据数据库中自放电速度数据制成的正态分布图;
图5为本发明实施例提供的一批待测电芯的自放电速度值的统计图;
图6为本发明实施例提供的一种锂电池自放电筛选装置的结构示意图;
图7为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
正如背景技术中所述,现有的锂电池自放电筛选方法存在误判和筛选精度低的问题,经发明人研究发现,出现上述问题的原因在于,锂电池的K值并不是一个固定不变的值,除受电池自身化学体系与构造的影响,还受很多外部环境的影响,如原材料来源、制造工艺、静置温度、测试柜点等。当外部环境因素发生变动时,其K值的标准值需做调整才能正确筛选电池。但由于影响因素过多,而且有些因素还不容易识别与追踪,现有的自放电筛选方法是多批外部环境因素不一的电芯以统一标准筛选,对自放电率较大的电池识别精度降低,有些电池的自放电速率虽然超出了标准值,但同批或者说外部因素相同的多个电池的自放电速率却很集中,很可能是某一外部因素造成的,例如测试柜精度,这些电池并非是不合格电池,很容易造成误判。
基于上述问题,本发明实施例提供了一种锂电池自放电筛选方法。图1为本发明实施例提供的一种锂电池自放电筛选方法的流程图,图2为本发明实施例提供的一种筛选原理示意图。参照图1,锂电池自放电筛选方法包括:
S101、将待测电芯进行分组,每组待测电芯的基本信息相同。
具体地,将待测电芯按照基本信息进行分组,基本信息可以为电芯的制造时间、原料批次、生产流水线号和/或其他任何可以影响待测电芯自放电速率的相关信息,基本信息相同的待测电芯可以分为同一个组,每组的待测电芯的个数为固定值,超出待测电芯可以另成一组,示例性地,每组待测电芯可以有16个。
S102、获取待测电芯的自放电速度值。
具体地,自放电速度值的表达式为K=ΔV/Δt;ΔV为静置前后待测电芯的电压差(也称为电压降),其表达式为ΔV=OCV1-OCV2,其中,OCV1为静置前待测电芯两端的电压,OCV2为静置后待测电芯两端的电压;Δt为静置时间,也就是待测电芯的电压从OCV1到OCV2所用的时间,其表达式为Δt=tocv2-tocv1,tocv2和tocv1分别为静置后和静置前的时刻。
S103、根据每组待测电芯的最大自放电速度值和平均自放电速度值确定组内待测电芯的倍率。
具体地,倍率可以为组内待测电芯的最大的自放电速度与自放电速度的平均值的比值,可以体现该组最大的自放电程度与组内待测电芯的平均自放电程度之间的差距。若一组待测电芯的倍率超出预设的倍率值,则表明该组中各个待测电芯的自放电程度不均,可能存在自放电率超标的电芯。若一组待测电芯的倍率的数值小于预设的倍率值,则表明该组中各个待测电芯的自放电程度相似,不会存在自放电率超标的电芯。
S104、根据各待测电芯的倍率和自放电速度值筛选待测电芯中的不合格电芯。
具体地,结合图2,若计算所得倍率大于预设的倍率值且自放电速度值大于预设的自放电速度值,此时该待测电芯两个条件都满足(如图2阴影部分),则表明该待测电芯所在组中存在自放电程度与该组平均自放电程度的差距超标的电芯,且该待测电芯的自放电速度值高于正常范围,该待测电芯属于不合格电芯。然而,若计算所得倍率不大于预设的倍率值但自放电速度值大于预设的自放电速度值,则表明该待测电芯的自放电速度虽然高于正常范围但该待测电芯所在组的各个待测电芯的自放电程度相差很小,该待测电芯属于合格电芯。
本实施例提供的锂电池自放电筛选方法,将待测电芯进行分组筛选,每次筛选的研究对象为一组电池,研究对象范围的缩小可使电池的基本信息保证一致,进一步计算组内待测电芯的自放电速度值和倍率,根据待测电芯的自放电速度值和倍率筛选掉因自放电程度而不合格的电芯,实现了对锂电池的自放电筛选,分组筛选可以较大程度消除环境和过程变量的影响,提高了自放电筛选技术的准确性,另外,引入倍率这一筛选标准可以进一步减少环境和过程变量造成的误判,提高了筛选精度。
图3为本发明实施例提供的另一种锂电池自放电筛选方法的流程图,图4为本发明实施例提供的一种根据数据库中自放电速度数据制成的正态分布图,图5为本发明实施例提供的一批待测电芯的自放电速度值的统计图。参照图3,锂电池自放电筛选方法包括:
S201、将待测电芯进行分组,每组待测电芯的基本信息相同。
具体地,基本信息包括电池材料、制造工艺和测试柜点,同一组待测电芯的电池材料需为同一批,制造工艺相同,用于测试的测试柜点也应该为同一个,以尽量减小组内待测电芯之间的外部环境因素之间的差异。每组待测电芯的数量为10-30中的任一数量,示例性地,可以为16。
S202、对待测电芯进行分容,获得待测电芯的真实容量。
具体地,采用分容柜等测试装置对待测电芯进行分容测试,同一组的待测电芯需要采用同一个分容柜并同时进行分容测试,以进一步减小同组电芯之间的环境差异。
S203、将待测电芯调整至第一荷电状态。
具体地,用测试装置为待测电芯进行充电或者放电,使得所有的待测电芯都保持统一的荷电状态,为后续的测量做准备,示例性地,第一荷电状态可以为80%SOC。
S204、在第一温度下将待测电芯静置第一时间段后,测量待测电芯两端的第一电压。
具体地,待测电芯在第一温度下进行静置,保持第一时间段后,待测电芯两端的电压趋于稳定,减小极化电压对测量结果的影响。此时,再测量待测电芯两端的电压,记做第一电压。示例性地,第一温度可以为20摄氏度,第一时间段可以为6小时至12小时之间的任一时间段,其中,同批筛选的待测电芯的第一温度应保持为同一数值。
S205、在第一温度下将待测电芯静置第二时间段后,测量待测电芯两端的第二电压。
具体地,在测量完第一电压之后,需要将待测电芯在第一温度下再静置第二时间段,在第二时间段的静置过程中待测电芯会发生自放电,造成待测电芯电压的变化。在静置第二时间段之后,测量待测电芯两端的电压,记做第二电压。示例性地,第二时间段可以为24小时至120小时之间的任一时间段,其中,同批筛选的待测电芯的第二时间段应保持为同一数值。由于待测电芯的自放电程度一般较弱,长时间的静置才可以检测到明显的电压降落,故第二时间段比起第一时间段要更长。
S206、根据第二时间段、第一电压和第二电压计算待测电芯的自放电速度值。
具体地,根据第二时间段、第一电压和第二电压可以计算得到待测电芯的自放电速度值,计算公式为:K2=(V1-V2)/t,其中,V1为第一电压的值,V2为第二电压的值,t为第二时间段的值。自放电速度值可以体现待测电芯的自放电速度。
需要特别说明的是,结合图4,在背景技术中工作人员在研究自放电程度的时候,会根据锂电池数据库中的数据做出自放电速度值的正态分布图,以确定自放电速度的标准值为0.24mV/h(仅为示例),进而根据自放电速度的标准值去筛选电池。结合图5,图5中同组待测电芯的编号相邻,一组待测电芯的数量为16,同一批进行测试的多组待测电芯的自放电速度值较为离散,若仅根据待测电芯的自放电速度与自放电速度的标准值之间的相对关系去筛选这批待测电芯,会将最后一组待测电芯整组均筛选掉,显然是不合理的。这整组待测电芯的自放电速度虽然偏高,但均集中在某一固定值附近,其自放电率偏高为正常现象,可能由该组待测电芯测试过程中的外部环境条件导致,无需筛选出。所以,为了提高筛选精度,引入了倍率作为另一个筛选标准,以减少如图4中最后一组待测电芯的这种误判的情况,提高筛选的精确度。
S207、确定每组待测电芯的最大自放电速度值。
具体地,根据待测电芯的自放电速度值,确定出每组中最大的自放电速度值。
S208、计算出每组待测电芯的平均自放电速度值。
具体地,根据每组待测电芯的自放电速度值求平均值,得到每组电芯的平均自放电速度值。
S209、计算最大自放电速度值与对应的平均自放电速度值的比值,即为该组所有待测电芯的倍率。
具体地,将每组的最大自放电速度值除以该组的平均自放电速度值,可以得到该组所有待测电芯的倍率,倍率可以体现该组最大的自放电程度与组内待测电芯的平均自放电程度之间的差距。
S210、根据待测电芯的自放电速度值与第一预设值的相对关系将异常电芯剔除。
具体地,继续结合图5可知,在同一批进行测试的多组待测电芯中偶尔存在异常电芯(图中虚线圈出的点),这些异常电芯由于制造过程中有磁性物质和金属小颗粒引入或者其他原因,造成隔膜被刺破而有微电路点,这样的电芯自放电速度值远超该组的平均值,属于严重的制造不良,是不可使用的。若是不排除这些异常的电芯就直接进入倍率和自放电速度的筛选,这些异常电芯的自放电率可能略低于自放电速度的筛选值,不会被筛选出来,故需要将自放电速度异常的待测电芯首先排除掉。第一预设值可以根据实际需求自行设定,示例性地,第一预设值可以是各组中的自放电速度数据的正态分布图获得的期望加上4倍标准差的值。
S211、判断待测电芯的倍率是否大于第二预设值,若是则进入下一步骤,否则确定待测电芯为合格电芯。
具体地,第二预设值为对待测电芯倍率进行筛选的筛选标准值,可以根据经验值设定,也可以根据大数据分析得到。若待测电芯的倍率大于第二预设值,则表明该待测电芯所在组的各个待测电芯自放电程度分布不均,该待测电芯可能为自放电率超标的电芯。若待测电芯的倍率小于第二预设值,则表明该组待测电芯的自放电速度值的分布均匀,该待测电芯可能为自放电率超标的电芯。
S212、判断待测电芯的自放电速度值是否大于第三预设值,若是则确定待测电芯为不合格电芯,否则确定待测电芯为合格电芯。
具体地,第三预设值为对待测电芯自放电速度进行筛选的筛选标准值,可以根据经验值设定,也可以根据大数据分析得到。若待测电芯在倍率大于第二预设值的基础上,其自放电速度的值也大于第三预设值,则表明该待测电芯不仅处于自放电率分布情况离散的组而且该待测电芯的自放电速度还高于预设的筛选值,该待测电芯可以确定为自放电不合格的电芯。
本实施例提供的锂电池自放电筛选方法,首先利用自放电速度值与第一预设值的相对关系将每组中的异常电芯剔除,实现了对制造不良而导致的微短路电芯的优先剔除,节约了后续的检测成本,又引入了倍率这一筛选标准,防止误筛选掉整组自放电程度均匀的正常电芯,实现了对锂电池自放电程度的精确筛选,降低了误筛率,进一步提高了筛选精度。
本发明实施例还提供了一种锂电池自放电筛选装置,该锂电池自放电筛选装置用于实施前述任意锂电池自放电筛选方法。图6为本发明实施例提供的一种锂电池自放电筛选装置的结构示意图,参照图6,锂电池自放电筛选装置600包括:分组模块601、自放电速度值获取模块602、倍率确定模块603和筛选模块604,分组模块601用于将待测电芯进行分组,每组待测电芯的基本信息相同;自放电速度值获取模块602用于获取待测电芯的自放电速度值;倍率确定模块603用于根据每组待测电芯的最大自放电速度值和平均自放电速度值确定组内待测电芯的倍率;筛选模块604用于根据各待测电芯的倍率和自放电速度值筛选待测电芯中的不合格电芯,不合格的电芯。该锂电池自放电筛选装置600可以将待测电芯进行分组筛选,每次筛选的研究对象为一组电池,研究对象范围的缩小可使电池的基本信息保证一致,进一步计算组内待测电芯的自放电速度值和倍率,根据待测电芯的自放电速度值和倍率筛选掉因自放电程度而不合格的电芯,实现了对锂电池的自放电筛选,分组筛选可以较大程度消除环境和过程变量的影响,提高了自放电筛选技术的准确性,另外,引入倍率这一筛选标准可以进一步减少环境和过程变量造成的误判,提高了筛选精度。
本发明实施例还提供了一种电子设备。图7为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图,参照图7,电子设备包括:一个或多个处理器701,以及存储装置702;存储装置702用于存储一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器701执行,使得一个或多个处理器701实现前述中任意的锂电池自放电筛选方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现如前述任意锂电池自放电筛选方法。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整、结合和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (7)

1.一种锂电池自放电筛选方法,其特征在于,包括:
将待测电芯进行分组,每组所述待测电芯的基本信息相同;
获取所述待测电芯的自放电速度值;
根据所述待测电芯的所述自放电速度值与第一预设值的相对关系将异常电芯剔除;
根据每组所述待测电芯的最大自放电速度值和平均自放电速度值确定组内所述待测电芯的倍率,具体包括:确定每组所述待测电芯的所述最大自放电速度值;计算出每组所述待测电芯的所述平均自放电速度值;计算所述最大自放电速度值与对应的所述平均自放电速度值的比值,即为该组所有所述待测电芯的倍率;
根据各所述待测电芯的所述倍率和所述自放电速度值筛选所述待测电芯中的不合格电芯,包括:判断所述待测电芯的所述倍率是否大于第二预设值,若是则进入下一步骤,否则确定所述待测电芯为合格电芯;判断所述待测电芯的所述自放电速度值是否大于第三预设值,若是则确定所述待测电芯为不合格电芯,否则确定所述待测电芯为合格电芯。
2.根据权利要求1所述的锂电池自放电筛选方法,其特征在于,获取所述待测电芯的自放电速度值,包括:
对所述待测电芯进行分容,获得所述待测电芯的真实容量;
将所述待测电芯调整至第一荷电状态;
在第一温度下将所述待测电芯静置第一时间段后,测量所述待测电芯两端的第一电压;
在第一温度下将所述待测电芯静置第二时间段后,测量所述待测电芯两端的第二电压;
根据所述第二时间段、所述第一电压和所述第二电压计算所述待测电芯的自放电速度值。
3.根据权利要求1所述的锂电池自放电筛选方法,其特征在于,所述基本信息包括电池材料、制造批次号和测试柜点。
4.根据权利要求1所述的锂电池自放电筛选方法,其特征在于,每组所述待测电芯的数量为10-30中的任一数量。
5.一种锂电池自放电筛选装置,其特征在于,用于实施权利要求1-4任一所述锂电池自放电筛选方法,所述锂电池自放电筛选装置包括:
分组模块,所述分组模块用于将待测电芯进行分组,每组所述待测电芯的基本信息相同;
自放电速度值获取模块,所述自放电速度值获取模块用于获取所述待测电芯的自放电速度值;
倍率确定模块,所述倍率确定模块用于根据每组所述待测电芯的最大自放电速度值和平均自放电速度值确定组内所述待测电芯的倍率,具体包括:确定每组所述待测电芯的所述最大自放电速度值;计算出每组所述待测电芯的所述平均自放电速度值;计算所述最大自放电速度值与对应的所述平均自放电速度值的比值,即为该组所有所述待测电芯的倍率;
筛选模块,所述筛选模块用于根据所述待测电芯的所述自放电速度值与第一预设值的相对关系将异常电芯剔除,还用于根据各所述待测电芯的所述倍率和所述自放电速度值筛选所述待测电芯中的不合格电芯,包括:判断所述待测电芯的所述倍率是否大于第二预设值,若是则进入下一步骤,否则确定所述待测电芯为合格电芯;判断所述待测电芯的所述自放电速度值是否大于第三预设值,若是则确定所述待测电芯为不合格电芯,否则确定所述待测电芯为合格电芯。
6.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的锂电池自放电筛选方法。
7.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的锂电池自放电筛选方法。
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