循環(huán)壽命預(yù)測

由于電池循環(huán)壽命的測試耗時長且成本高，因此壽命模型的建立和壽命的評估預(yù)測成為國內(nèi)外學者的研究熱點。鋰電池的壽命預(yù)測方法按照信息來源可劃分三類：基于容量衰退機理的預(yù)測、基于特征參數(shù)的預(yù)測和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測。

1基于容量衰退機理的預(yù)測

基于機理的預(yù)測是根據(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制來推測電池的壽命。該方法需要利用基本模型對電池內(nèi)部發(fā)生的物理和化學反應(yīng)過程進行描述，如歐姆定律、電化學極化、濃差極化以及電極材料內(nèi)部擴散等。

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)測模型與實測數(shù)據(jù)進行對比，發(fā)現(xiàn)該模型與實際檢測結(jié)果非常接近。

Virkar提出了一種基于非平衡熱力學電池退化模型，考慮了化學電勢及SEI膜等因素對容量衰退的影響，并指出在串聯(lián)電池組中會存在不平衡單體，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

基于特征參數(shù)的預(yù)測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)在鋰電池正極和負極的Nyquist曲線中，對應(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，據(jù)此可推斷電池循環(huán)壽命。

EIS能夠給出較為精細的電池阻抗描述，但測試儀器易受外界干擾且對于復(fù)雜的譜圖難以進行有效的分析。相對而言，脈沖阻抗的測量則簡單易行，且可以快速實現(xiàn)在線監(jiān)測。

3基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法是指不考慮電池內(nèi)部的物理化學反應(yīng)和機理，直接分析測試數(shù)據(jù)來挖掘規(guī)律，是一種基于經(jīng)驗的模擬手段。較常見的有時間序列模型(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)以前某些時間點測得數(shù)據(jù)來推斷當前狀態(tài)下的預(yù)測值，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，羅悅提出改進的非線性AR模型，在預(yù)測后期引入加速退化因子，提高了預(yù)測的準確性。

ANN模型是將多個神經(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)測的特點。基于內(nèi)部機理的預(yù)測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)動法的優(yōu)點在于簡單實用，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。

本文主要介紹了動力鋰離子電池循環(huán)壽命的影響因素及壽命預(yù)測模型方面的研究。可以看出，影響動力鋰電池循環(huán)壽命的因素很多，而且對于不同材料和結(jié)構(gòu)的鋰電池，其影響因素也不盡相同。

從文中的分析可知，我們可以通過控制參數(shù)來延長電池壽命，如讓電池在合適的溫度、倍率及充放電條件下工作。相對而言，電池組的循環(huán)壽命影響因素更為復(fù)雜，因為這些因素之間會產(chǎn)生相互耦合作用，而且單體一致性問題會導(dǎo)致電池組的性能得不到充分發(fā)揮，嚴重縮短電池組的循環(huán)壽命。

在對電池進行循環(huán)壽命預(yù)測時，可以基于電池的內(nèi)部機理、某個特征參數(shù)或者已測的大量數(shù)據(jù)，精確合理且簡單可操作的模型的建立對電池循環(huán)壽命的準確評估及性能的進一步優(yōu)化都具有重要的意義。