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由于电池循环寿命测试时间长、成本高,寿命模型的建立和寿命的评价与预测成为国内外学者的研究热点。 锂电池寿命预测方法按信息来源可分为三类:基于容量衰减机理的预测、基于特征参数的预测和基于数据驱动的预测。
1 基于容量递减机制的预测
Mechanism based prediction是根据材料在循环过程中的内部结构和老化衰退机理来预测电池的寿命。 该方法需要使用基本模型来描述电池内部发生的物理和化学反应过程,如欧姆定律、电化学极化、浓差极化和电极材料的内部扩散等。
基于电池循环过程中活性锂的损失,Ning 等人。 利用第一性原理模拟了钴酸锂电池的容量衰减模型。 影响参数包括交换电流密度、DOD、界面面膜阻抗和充电截止电压。 作者将寿命预测模型与实测数据进行对比,发现该模型与实际测试结果非常接近。
Virkar提出了基于非平衡热力学的电池退化模型,考虑了化学势、SEI膜等因素对容量衰退的影响,并指出串联电池组中会存在不平衡的单体,SEI膜 也可能在正极和电解液的界面产生,导致容量下降。
2 基于特征参数的预测
基于特征参数的预测是指利用电池老化过程中某些特征因素的变化来预测电池的寿命。 目前研究者最关注的是EIS与循环寿命的关系。 李等。 研究了商用钴酸锂电池在1C充放电循环过程中阻抗谱的变化,通过XRD、TEM和SEM观察电极材料的变化。 研究发现,在锂电池正负极的奈奎斯特曲线中,接口面罩阻抗对应的低频区半圆的大小随着循环次数的增加而增大,从中可知 可以推断电池的循环寿命。
EIS可以对电池阻抗给出更详细的描述,但测试仪器易受外界干扰,难以对复杂的频谱进行有效分析。 相比之下,脉冲阻抗的测量简单易行,可以快速实现在线监测。
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