鋰電池循環(huán)壽命預(yù)測(cè)
來源:寶鄂實(shí)業(yè)
2019-11-23 19:14
點(diǎn)擊量:次
由于電池循環(huán)壽命的測(cè)試耗時(shí)長且成本高, 因此壽命模型的建立和壽命的評(píng)估預(yù)測(cè)成為國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)。鋰電池的壽命預(yù)測(cè)方法按照信息來源可劃分三類:基于容量衰退機(jī)理的預(yù)測(cè)、基于特征參數(shù)的預(yù)測(cè)和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)。
1 基于容量衰退機(jī)理的預(yù)測(cè)
基于機(jī)理的預(yù)測(cè)是根據(jù)電池在循環(huán)過程中內(nèi)部結(jié)構(gòu)和材料的老化衰退機(jī)制來推測(cè)電池的壽命。 該方法需要利用基本模型對(duì)電池內(nèi)部發(fā)生的物理和化學(xué)反應(yīng)過程進(jìn)行描述, 如歐姆定律、電化學(xué)極化、濃差極化以及電極材料內(nèi)部擴(kuò)散等。
Ning等基于電池在循環(huán)過程中活性鋰的損失,利用第一性原理模擬了鈷酸鋰電池的容量衰退模型,影響參數(shù)包括交換電流密度、DOD、界面膜阻抗以及充電截止電壓等。作者將得出壽命預(yù)測(cè)模型與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)該模型與實(shí)際檢測(cè)結(jié)果非常接近。
Virkar提出了一種基于非平衡熱力學(xué)電池退化模型,考慮了化學(xué)電勢(shì)及SEI膜等因素對(duì)容量衰退的影響,并指出在串聯(lián)電池組中會(huì)存在不平衡單體,其正極與電解液的界面處也可能產(chǎn)生 SEI 膜,導(dǎo)致容量衰減加劇。
2 基于特征參數(shù)的預(yù)測(cè)
基于特征參數(shù)的預(yù)測(cè)是指利用電池在老化過程中某些特征因素的變化來預(yù)測(cè)電池壽命, 目前研究者關(guān)注最多的EIS與循環(huán)壽命的關(guān)系。Li等研究了商用鈷酸鋰電池在1C充放電循環(huán)過程中阻抗譜的變化,并采用XRD、TEM和SEM觀察了電極材料的變化, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)在鋰電池正極和負(fù)極的Nyquist曲線中,對(duì)應(yīng)于界面膜阻抗的低頻區(qū)半圓大小隨著循環(huán)次數(shù)的增加呈增大趨勢(shì),據(jù)此可推斷電池循環(huán)壽命。
EIS能夠給出較為精細(xì)的電池阻抗描述,但測(cè)試儀器易受外界干擾且對(duì)于復(fù)雜的譜圖難以進(jìn)行有效的分析。相對(duì)而言,脈沖阻抗的測(cè)量則簡單易行,且可以快速實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)。
3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)
基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法是指不考慮電池內(nèi)部的物理化學(xué)反應(yīng)和機(jī)理,直接分析測(cè)試數(shù)據(jù)來挖掘規(guī)律,是一種基于經(jīng)驗(yàn)的模擬手段。 較常見的有時(shí)間序列模型(AR)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(ANN)及相關(guān)向量法(RVM)等。
AR模型是根據(jù)以前某些時(shí)間點(diǎn)測(cè)得數(shù)據(jù)來推斷當(dāng)前狀態(tài)下的預(yù)測(cè)值,具有線性特性。 考慮到電池容量衰減與循環(huán)次數(shù)的非線性關(guān)系,羅悅提出改進(jìn)的非線性AR模型,在預(yù)測(cè)后期引入加速退化因子,提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
ANN模型是將多個(gè)神經(jīng)元按照某種規(guī)則組成的人工智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),是一種典型的非線性模型。RVM模型屬于數(shù)據(jù)回歸分析法,可以通過調(diào)整參數(shù)來靈活地控制過擬合和欠擬合,具有概率式預(yù)測(cè)的特點(diǎn)?;趦?nèi)部機(jī)理的預(yù)測(cè)方法具有更好的理論支持和更好的精 度,但復(fù)雜程度大,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法的優(yōu)點(diǎn)在于簡單實(shí)用,但是由于獲取的數(shù)據(jù)不可能覆蓋所有的參數(shù), 因此也具有一定的局限性。
















