动力电池HPPC测试：验证模型算法与获得建模参数！
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1. 验证模型计算方法
通过HPPC循环对电池故障诊断算法进行验证：Md[1]等采用高储能的钴酸锂为正极材料，电池电化学模型参数可在严重或滥用的情况下发生变化，故建立了四种模型：正常充放电电池模型、过放电循环模型、24h过放循环模型和过充循环模型。所述电
池故障条件会导致许多电化学电池模型参数与标称值的显著差异，可视为单独的模型。错误输出基于部分不同偏微分代数方程(PDAD)监测被用于多模型中，来监测电池持续故障情况。将残差应用到多模型自适应估算法中，以检测电池的持续故障情况。
HPPC循环模拟负载工步分析表明该算法能够利用测量的输入电流和终端输出电压准确的检测和识别所述故障状态，计算与实际HPPC测试对比如图1。采用真实HPPC循环模拟负载电流工步提供了强大的错误诊断基础，每个模型与算法高度匹配，即可产生可靠的条件控制方法。另外，提出的诊断方法能够提高锂离子电池BMS管理系统对故障诊断的精确性。
图1 电池模型与HPPC实际测试对比
2. 获得建模参数
HPPC方法可用于评估可用功率过程中设计的电压阈值。在锂电池的SOC估算模型与参数辨识研究中[2]，对模型进行分析并选择Thevenin模型为最优SOC估算模型，以HPPC实验为基础并获得模型参数：欧姆内阻R0、时间常数τ、极化电阻Rp和极化电容Cp，采用Matlab处理得到各个参数与SOC离散关系，结果证明模型符合锂电池内阻特性，可正常反应电池内部极化现象，并验证了模型参数计算的准确性。
姚建光等[3]在基于铅酸电池建模技术研究中，通过HPPC测试数据也可得到建模的各项参数，比较仿真与实际效果如图2所示，采用仿真和试验方式验证方法的可行性，结论得出所建模型可体现电池特性。
图2 电池端电压仿真结果
3. 提取电池内部特性
Chao W[4]等通过对混合动力汽车用锂离子电池提出了合成诊断方法，测试由：滥用循环、低倍率测试、HPPC测试和联邦城市驾驶工况测试4个流程组成。建立了三种锂离子电池应用中的典型模型：过放、过充、低温测试，从联邦城市驾驶工况(FUDS)模拟测试及HPPC测试中提取动静态条件下电池内部特性信息并提出了电池诊断方法，阐明电池错误的发生内部机理和物理意义。电池的真实参数如电压、电流及温度换算成内阻及SOC后可暗示电池某些降解反应及潜在的问题。
图3 HPPC测试中串联(a)和并联(b)内阻参数
参考：谢乐琼等. "动力电池重要测试方法:混合脉冲功率特性测试." 电池工业 5(2018):8.
[1]Md, Rahman, Sohel, et al. Electrochemical Model-Based Condition Monitoring via Experimentally Identified Li-Ion Battery Model and HPPC[J]. Energies, 2017, 10(9):1266.
[2]张方亮，黄泽波．锂电池SOC估算模型与参数辨识分 析研究[J]．电源世界，2016，5:37-41．
[3]姚建光，徐兴春，史慧生，等．基于HPPC实验的铅酸电池的建模技术研究[J]．科技创新与应用，2018，2:13-14.
[4] Chao W , Zhu C , Sun J , et al. A Synthesized Diagnosis Approach for Lithium-ion Battery in Hybrid Electric Vehicle[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2017, PP(7):1-1.
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