锂动力电池一致性动态筛选方法

动态筛选是基于锂动力电池单体在充放电工作过程中采集的数据，依据锂动力电池单体参数有所不同进行分组的筛选方法。采集的数据包括充放电特性曲线、温度、电化学阻抗谱等。其中，充放电曲线筛选方法能够保证锂动力电池动力性能的一致，可以满足锂动力电池应用于电动汽车上大部分工况下的需求。

因动态筛选是针对锂动力电池单体在充放电过程中表现出来的特性进行筛选的，有的选择恒流恒压充电过程，有的选取脉冲冲击充放电过程，有的对比自身的充电和放电曲线之间的关系。

1）根据锂动力电池单体恒流充放电过程，把电压时间曲线作为分类对象，利用统计学算法，按电压时间曲线特征划分组别，也可根据锂动力电池单体恒流充放电过程中的电压、容量、内阻、放电平台等参数，并进行分类。

2）在锂动力电池单体的脉冲冲击充放电过程中，电流的大小会极大地影响锂动力电池单体的极化状态。因而在锂动力电池单体恒流充放电过程的分组基础上继续细化分组，给锂动力电池单体加载脉冲电流，把锂动力电池单体端电压作为分组依据。

3）根据锂动力电池单体在充放电过程中的温度变化，将温度变化近似的锂动力电池单体筛选出来，舍弃温度变化较大的锂动力电池单体，此种筛选方法可以减少锂动力电池单体组成锂动力电池包后因温度不均一而导致的一致性恶化现象，但此种方法测量的温度是锂动力电池单体充放电下的温度，其与锂动力电池包工作时的温度情况差异较大，且不能反映锂动力电池单体内部的温度，因而应用场合极少，未得到广泛认可。

4）从锂动力电池包产品品质管理的角度，提出基于锂动力电池包结构的锂动力电池单体一致性筛选方法。即将串并联组成的锂动力电池包进行充放电，利用锂动力电池管理系统记录的锂动力电池单体温度、电压、荷电状态(SOC)等数据，每隔10%SOC计算锂动力电池包内锂动力电池单体的标准差，当标准差小于一定的值，则表示该锂动力电池包一致性良好。

5）从锂动力电池单体品质控制的角度，提出基于锂动力电池单体的数据进行单一级别的一致性筛选。例如，基于充放电数据对锂动力电池单体的一致性筛选。即利用恒流、恒压对多个锂动力电池单体进行充电，通过恒压段充入的电量和恒流段充入的电量的比值，判断锂动力电池单体之间的一致性。

6）引入强化条件，进行一致性评价。先对锂动力电池单体进行大电流充放电，而后静置记录其自放电率，通过二者的结合对锂动力电池单体的一致性进行筛选。

7）基于修正曲线对锂动力电池包或者锂动力电池单体进行一致性筛选，在得到锂动力电池包的充放电曲线后，通过计算得到去除欧姆压降的一次修正的充放电曲线，再计算得到去除计算电压影响的二次修正的充放电曲线，根据二次修正曲线计算得到的Qmax和荷电状态对锂动力电池单体的一致性进行筛选。

8）基于锂动力电池单体电化学阻抗谱的筛选方法，相比于所有静态筛选方法来说更为准确，且能反映锂动力电池单体内部的特征参数，因其测量需要锂动力电池单体处于稳态时方能进行，且耗时较长，不适合工厂对锂动力电池单体的大规模筛选。

9）复合计算因子的一致性评价方法是基于一个一致性系数Q，这是一个由锂动力电池单体容量、直流内阻以及极化电压三者相乘得到的一个反映不一致性大小的系数，用来评价锂动力电池单体的动态一致性。