為了提高低溫下鋰離子電池的充電性能,降低其低溫充電老化速率和充電時(shí)間,從而促進(jìn)新能源汽車在低溫地區(qū)的推廣,進(jìn)行了一系列鋰離子電池低溫充放電循環(huán)老化試驗(yàn),基于大量低溫充放電試驗(yàn)數(shù)據(jù),分析了低溫環(huán)境下不同充電條件對鋰離子電池老化速率的影響。建立了用于鋰離子電池低溫充電老化速率估計(jì)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在此基礎(chǔ)上引入粒子群優(yōu)化算法對傳統(tǒng)CC-CV充電策略進(jìn)行優(yōu)化,將整個(gè)充電過程分為兩個(gè)階段,第一階段,在達(dá)到充電截至電壓前,采用粒子群優(yōu)化算法尋找近似最優(yōu)充電曲線,第二階段采用常規(guī)的恒壓充電。以低溫容量衰退速率估計(jì)模型為基礎(chǔ),將低溫充電老化速率和充電時(shí)間加權(quán)求和得到的多目標(biāo)優(yōu)化方程作為粒子群優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù),在適應(yīng)度函數(shù)中引入權(quán)值系數(shù)"g"來權(quán)衡兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)量級,用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行迭代優(yōu)化。測試結(jié)果表明所建立的低溫充電老化模型對鋰電池低溫充電容量衰退速率具有較高的估計(jì)精度,優(yōu)化后的充電策略能有效減小鋰電池低溫充電老化速率和充電時(shí)間。

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