HPPC 测试利用受控的 SOC 步进、静置期和短电流脉冲来测量电池电压的动态响应。 可编程电池测试系统在电池移动到各个 SOC 点（通常以 10% 为增量）的过程中，记录电流、端电压、时间和通常的温度。由此产生的电压响应被用于识别等效电路模型中的开路电压、欧姆电阻、极化电阻和 RC 时间常数。

基本工作流程为： 建立 OCV-SOC 关系，使电池按定义的 SOC 水平步进，在每个水平施加放电和充电脉冲，并将测得的电压响应拟合到等效电路模型中。

HPPC 测试旨在测量什么

动态功率响应

HPPC 协议评估电池在不同 SOC 水平下提供和接收功率的能力。它将由欧姆电阻引起的瞬时电压响应与由电化学极化引起的较慢响应分离开来。

依赖于 SOC 的模型参数

电池参数在整个工作范围内并非恒定。因此，该测试会生成参数映射，例如：

• (U_{OCV}(SOC)) 或 (V_{OC}(SOC))
• 欧姆电阻，(R_0)
• 极化电阻，(R_P)
• 极化电容，(C_P)
• RC 时间常数，(\tau = R_P C_P)

更复杂的模型可能会使用多个极化分支，例如 (R_1,C_1) 和 (R_2,C_2)。

电池测试系统如何执行该协议

配置测试通道

电池或模组连接到具有受控电流输出、电压和电流测量、温度监控以及自动序列控制的可编程电池循环测试仪上。

系统必须能够产生快速的电流转换，并以足够短的间隔采样由此产生的电压响应。参考程序在脉冲序列期间使用大约 0.1 秒的数据间隔。

完全充电并稳定电池

测试开始时，使用选定的充电协议将电池充电至定义的满充状态。然后将电池静置（通常约为 2 小时），以使电压、温度和电化学状态趋于平衡。

此步骤建立了可重复的起始条件，并提供了满充开路电压的实际估计值。

通过 SOC 水平移动

系统以受控的增量（通常为 10% SOC 步进）使用恒定电流（例如 0.3 C）对电池进行放电。

在每个放电增量之后，系统会暂停一段静置期，通常约为 1 小时。静置允许瞬态电压效应在下一次脉冲测试前衰减。

重复此序列，直到完成所需 SOC 范围的表征。

应用脉冲序列

在每个 SOC 点，自动测试系统应用复合脉冲序列：

1. 放电脉冲： 1 C 下约 10 秒
2. 开路静置： 约 40 秒
3. 充电脉冲： 0.75 C 下约 10 秒

确切的脉冲幅度和持续时间可以根据电芯、模组、测试目标和设备限制进行调整。一些 HPPC 实现指定相对于允许最大电流的脉冲水平，而不是使用固定的 C 倍率。

记录同步测试数据

系统记录时间同步的：

• 端电压
• 施加电流
• SOC 或累积电荷吞吐量
• 电芯和环境温度
• 测试状态标记，如脉冲开始和脉冲结束

精确的同步非常重要，因为参数计算取决于电流阶跃后立即发生以及随后的松弛期间的电压变化。

建立 OCV-SOC 关系

使用静置电压作为 OCV 估计值

在每个 SOC 水平下，在充分静置后测得的电压被用作开路电压的近似值：

[ U_{OCV}(SOC) \approx U_{\text{rest}} ]

生成的表格或拟合曲线定义了作为 SOC 函数的电池平衡电压。

认识短静置期的局限性

一小时的静置可能提供有用的工程近似值，但它并不总是能产生完全的电化学平衡。对于高精度的 OCV 表征，可能需要更长的静置时间或专门的 OCV 测试。

因此，当应用需要高 SOC 估计精度时，应将 OCV 曲线与动态脉冲响应分开处理。

提取等效电路参数

识别瞬时欧姆电压变化

当电流脉冲开始时，端电压会发生突变。这种瞬时阶跃主要与电池的欧姆电阻有关，包括来自电解质、集流体、触点和其他快速电阻效应的贡献。

基本电阻估计为：

[ R_0 = \frac{\Delta U}{\Delta I} ]

对于包含放电和充电转换的脉冲序列，组合估计值可写为：

[ R_0 = \frac{(U_0-U_1)+(U_3-U_2)}{2I_1} ]

确切的电压标签取决于数据点的定义方式，但原理相同：将瞬时电压阶跃除以相应的电流阶跃。

拟合瞬态极化响应

在瞬时电压跳变之后，电压继续更缓慢地变化。这种瞬态行为归因于极化，并使用一个或多个电阻-电容分支进行建模。

对于一阶 Thevenin 模型，代表性响应方程为：

[ y(t)=a-bI-cI\left(1-e^{-t/d}\right) ]

拟合项解释如下：

• (a)：开路电压，(U_{OCV})
• (b)：欧姆电阻，(R_0)
• (c)：极化电阻，(R_P)
• (d)：RC 时间常数，(\tau)

极化电容计算如下：

[ C_P=\frac{\tau}{R_P} ]

必要时分别拟合充电和放电响应

电池在放电和充电期间的响应可能不完全相同。因此，测试数据可用于识别单独的参数，例如：

• 放电电阻： (R_{\text{discharge}})
• 充电或再生电阻： (R_{\text{charge}})

在计算放电功率能力和再生充电接受能力时，这种区分很有用。

扩展模型以适应多个时间尺度

单个 (R_P C_P) 分支可能无法代表电池的所有动态行为。如果电压响应包含多个松弛时间尺度，则可以扩展模型：

[ R_0 + (R_1 \parallel C_1) + (R_2 \parallel C_2) ]

测试系统执行相同的基本脉冲实验，但参数估计阶段拟合多个指数分量而不是一个。

将参数估计应用于每个 SOC 点

分割脉冲数据

对于每个 SOC 水平，分析软件识别：

• 脉冲前静置电压
• 电流转换
• 瞬时电压阶跃
• 瞬态电压衰减或恢复
• 脉冲结束
• 随后的松弛响应

然后将数据适当地分为放电和充电段。

使用回归或曲线拟合估计参数

最小二乘线性回归、非线性最小二乘法或指数曲线拟合可应用于分段响应。

拟合参数在每个 SOC 点独立计算，产生参数函数，例如：

[ R_0=f(SOC) ]

[ R_P=f(SOC) ]

[ C_P=f(SOC) ]

[ U_{OCV}=f(SOC) ]

这些函数可以存储为查找表、多项式拟合、样条曲线或其他适合电池管理系统模型的形式。

验证拟合模型

识别出的模型使用实验期间施加的相同电流脉冲进行模拟。将其预测的端电压与测得的电压进行比较。

可靠的参数集应能重现：

• 电流转换时的瞬时电压跳变
• 脉冲期间和之后的较慢瞬态响应

较大的拟合误差可能表明静置时间不足、脉冲定时不准确、温度漂移、测量噪声或等效电路模型过于简单。

计算脉冲功率能力

确定允许的电压和电阻

测得的电阻可以与电压限制相结合，以估计电池的脉冲功率能力。

对于放电，代表性计算为：

[ P_{\text{discharge}}

\frac{U_{\min}\left(U_{OCV}-U_{\min}\right)} {R_{\text{discharge}}} ]

对于充电，代表性计算为：

[ P_{\text{charge}}

\frac{U_{\max}\left(U_{\max}-U_{OCV}\right)} {R_{\text{charge}}} ]

其中：

• (U_{\min}) 是允许的最小放电电压
• (U_{\max}) 是允许的最大充电电压
• (U_{OCV}) 是测试 SOC 下的平衡电压

这些计算估计在达到电压限制之前可以提供或接受多少功率。

谨慎解读功率结果

功率方程是基于模型的估计，而不是通用限制。热约束、电流限制、老化、脉冲持续时间、电芯不平衡和电池管理系统保护可能会施加更严格的限制。

理解权衡

短脉冲提高动态分辨率

短电流脉冲隔离了快速电压行为，使欧姆电压阶跃更容易识别。然而，它们可能无法完全揭示较慢的极化机制。

较长脉冲揭示更多动态

较长脉冲提供更多关于瞬态和扩散相关行为的信息。它们也增加了 SOC 漂移、发热和偏离标称测试条件的风险。

较高电流提高信号强度

较大的脉冲产生较大的电压变化，提高了电阻识别的灵敏度。然而，过大的电流会导致发热、非线性行为或电芯应力，从而扭曲参数。

静置持续时间影响 OCV 精度

静置不足可能导致测得的“OCV”包含残余极化。过长的静置期提高了平衡度，但大大增加了测试持续时间。

必须控制温度

等效电路参数随温度变化。如果温度在 SOC 扫描期间发生变化，生成的参数映射可能会将 SOC 效应与热效应结合在一起。

因此，测试应连续记录温度，并在可能的情况下，在预期应用相关的温度下重复表征。

一个模型可能不适用于所有工况

在一种 C 倍率、温度、老化状态或脉冲持续时间下识别的参数不应自动被视为通用参数。除非有额外的验证支持更广泛的使用，否则该模型仅在测试数据所代表的条件下有效。

为您的目标做出正确的选择

最可靠的实现方式是一个可重复的自动化序列，它结合了受控的 SOC 步进、充足的静置期、精确的脉冲控制、同步高速采集以及在每个 SOC 点的参数拟合。

• 如果您的主要重点是等效电路建模： 使用脉冲响应将瞬时欧姆阶跃与较慢的极化瞬态分开，然后在每个 SOC 点拟合 (R_0)、(R_P) 和 (C_P) 或多个 RC 分支。
• 如果您的主要重点是 SOC 估计： 进行具有足够长静置时间的专门 OCV 表征，并使用 HPPC 数据来捕获动态电压校正。
• 如果您的主要重点是放电功率能力： 在每个 SOC 点提取放电电阻，并将其与允许的最小电压和测得的 OCV 相结合。
• 如果您的主要重点是再生充电： 分别识别充电侧电阻，并使用最大电压限制计算允许的充电功率。
• 如果您的主要重点是模型精度： 控制温度，验证脉冲定时，对照测得的电压验证拟合模型，并在单个 RC 分支不足时使用多时间常数模型。

正确执行的 HPPC 测试将受控的脉冲测量转换为依赖于 SOC 的电气参数，这些参数可以直接支持电池模型、功率限制计算和电池管理算法。

总结表：

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