Индикатор заряда разряда двух li ion аккумулятора: Схемы индикаторов разряда li-ion аккумуляторов для определения уровня заряда литиевой батареи (например, 18650)

Рост рынка портативной электроники в немалой степени связан с продолжающейся эволюцией емкости аккумуляторов. Для многих портативных устройств перезаряжаемые литий-ионные батареи являются предпочтительным источником питания из-за их высокой плотности энергии, легкого веса, низкого внутреннего сопротивления и быстрой зарядки.Однако для безопасной и эффективной зарядки этих аккумуляторов требуется относительно сложная система зарядки.

Еще одна проблема, с которой сталкиваются разработчики зарядных устройств, заключается в том, как работать с источниками относительно высокого напряжения, например, в промышленных и автомобильных приложениях. В этих условиях напряжения питания системы превышают входные диапазоны большинства микросхем зарядного устройства, поэтому требуется понижающий преобразователь постоянного тока в постоянный для обеспечения местного низкого напряжения питания микросхемы зарядного устройства. Автономное монолитное коммутируемое зарядное устройство для аккумуляторов LT3650 не требует этого дополнительного преобразователя постоянного тока в постоянный.Он напрямую принимает входное напряжение до 40 В и обеспечивает ток заряда до 2 А. Он также включает в себя множество расширенных функций, которые обеспечивают безопасную зарядку аккумулятора и расширяют его применимость.

Рис. 1. Автономное зарядное устройство LT3650 компактно и эффективно.

LT3650 включает в себя функции, которые минимизируют общий размер решения, требуя всего нескольких внешних компонентов для завершения цепи зарядного устройства. Высокая частота переключения 1 МГц позволяет использовать небольшие катушки индуктивности, а ИС размещена внутри крошечного 12-контактного корпуса DFN размером 3 мм × 3 мм.Микросхема имеет встроенную защиту от обратного тока, которая блокирует ток от батареи обратно к входному источнику питания, если этот источник питания отключен или разряжен на землю, поэтому одноэлементное зарядное устройство LT3650 не требует внешнего блокирующего диода на входном источнике питания. .

Литий-ионный аккумулятор требует системы зарядки постоянного тока / постоянного напряжения (CC / CV). Литий-ионный аккумулятор изначально заряжается постоянным током, обычно от 0,5 ° C до 1 ° C, где C – емкость аккумулятора в ампер-часах.По мере зарядки напряжение аккумулятора увеличивается до тех пор, пока не приблизится к постоянному напряжению при полной зарядке. Затем зарядное устройство переходит в режим постоянного напряжения, поскольку зарядный ток медленно уменьшается. LT3650-4.1 и LT3650-4.2 предназначены для зарядки одноэлементных литий-ионных аккумуляторов до постоянного напряжения 4,1 В и 4,2 В соответственно. LT3650-8.2 и LT3650-8.4 предназначены для зарядки двухэлементных батарейных блоков до постоянного напряжения 8,2 В и 8,4 В.

Когда ток заряда упадет ниже одной десятой максимального постоянного тока заряда, или 0.1С аккумулятор считается заряженным, и цикл зарядки прекращается. Зарядное устройство должно быть полностью отключено после завершения зарядки, поскольку неопределенная непрерывная зарядка литий-ионных элементов даже при минимальных токах может привести к повреждению аккумулятора и ухудшить его стабильность. Зарядное устройство может подзарядить аккумулятор, продолжая работать, когда ток падает ниже порогового значения тока заряда 0,1 ° C, чтобы полностью использовать емкость аккумулятора, но в таких случаях используется резервный таймер для отключения зарядного устройства после контролируемого периода времени. время.Большинство литий-ионных аккумуляторов полностью заряжаются за три часа.

LT3650 отвечает всем требованиям зарядки литий-ионных аккумуляторов. ИС обеспечивает характеристику заряда CC / CV, автоматически меняющуюся при изменении требований к батарее во время цикла зарядки. Во время работы на постоянном токе максимальный ток заряда, подаваемый на батарею, программируется через измерительный резистор до максимум 2А. Максимальный ток заряда также можно отрегулировать с помощью контакта RNG / SS. Зарядное устройство переходит в режим работы с постоянным напряжением, когда аккумулятор приближается к полностью заряженному напряжению плавающего режима.Мощность передается через внутренний элемент переключателя NPN, управляемый усиленным приводом для максимального повышения эффективности. Прецизионный порог вывода SHDN позволяет включать точные функции UVLO с помощью простого резистивного делителя.

Зарядное устройство LT3650 может быть сконфигурировано для завершения цикла зарядки аккумулятора одним из двух способов: оно может использовать обнаружение низкого зарядного тока (C / 10), активируемое подключением контакта ТАЙМЕРА к земле, или отключение в зависимости от безопасности на плате. таймер, включаемый подключением конденсатора к выводу TIMER.После завершения новый цикл зарядки автоматически возобновляется, если напряжение батареи упадет до 97,5% от напряжения холостого хода.

Когда выбран режим завершения C / 10, LT3650 завершает цикл зарядки, когда выходной ток упадет до 1/10 запрограммированного максимума. Например, в зарядном устройстве на 2 А цикл зарядки заканчивается, когда ток заряда аккумулятора падает до 200 мА.

Завершение таймера или дозаправка включается, когда конденсатор подключен к выводу ТАЙМЕРА.Емкость конденсатора устанавливает продолжительность таймера безопасности – 0,68 мкФ соответствует 3-часовому циклу. Когда реализовано завершение таймера, зарядное устройство продолжает работать в режиме постоянного напряжения, когда токи заряда падают ниже C / 10, позволяя происходить дополнительной слаботочной зарядке, пока не истечет цикл таймера, что позволяет максимально использовать емкость батареи. Во время дополнительной зарядки контакты состояния CHRG и FAULT сообщают «заряд завершен». В конце цикла таймера LT3650 завершает цикл зарядки.

После завершения цикла зарядки LT3650 переходит в режим ожидания, в котором ИС потребляет 85 мкА из входного источника и менее 1 мкА из аккумулятора. Оба контакта CHRG и FAULT имеют высокий импеданс в режиме ожидания. Если напряжение батареи упадет до 97,5% от напряжения холостого хода, LT3650 автоматически перезапустится и инициирует новый цикл зарядки.

На рис. 2 показано базовое зарядное устройство для одноэлементной литий-ионной батареи 2 А, которое работает от входного напряжения от 7,5 В до 32 В. Зарядка приостанавливается, если входное напряжение питания превышает 32 В, но ИС может выдерживать входные напряжения до 40 В без повреждений.Максимальный ток заряда 2 А соответствует 100 мВ на внешнем измерительном резисторе 0,05 Ом. В этой базовой конструкции не используются контакты состояния, мониторинг температуры батареи или функции таймера безопасности. Цикл зарядки аккумулятора заканчивается, когда напряжение аккумулятора приближается к 4,2 В, а ток заряда падает до 200 мА. Новый цикл зарядки запускается автоматически, когда напряжение аккумулятора падает до 4,1 В.

Рис. 2. Зарядное устройство для одноэлементной литий-ионной батареи на 2 А, сконфигурированное для прекращения зарядки C / 10.

могут получить необратимые повреждения при глубоком разряде, поэтому при зарядке таких аккумуляторов необходимо соблюдать осторожность. Слабый зарядный ток с предварительной подготовкой рекомендуется для активации любых схем безопасности в аккумуляторной батарее и для повторного включения глубоко разряженных элементов с последующим полным циклом зарядки. Однако, если аккумулятор поврежден в результате чрезмерной разрядки, аккумулятор не следует заряжать. Глубоко разряженные элементы могут образовывать медные шунты, которые создают резистивные короткие замыкания, и зарядка такой поврежденной батареи может вызвать опасные условия из-за чрезмерного тепловыделения.В случае обнаружения глубоко разряженной батареи зарядное устройство должно быть достаточно интеллектуальным, чтобы определить, подверглась ли батарея повреждению вследствие глубокого разряда, и избежать начала полного цикла зарядки такой поврежденной батареи.

Рисунок 3. Зависимость тока заряда аккумулятора от напряжения на выводе BAT для зарядного устройства, показанного на рисунке 2.

LT3650 использует автоматический режим предварительной подготовки, который плавно инициирует цикл зарядки глубоко разряженной батареи. Если напряжение аккумулятора ниже порога предварительного условия в 70% от напряжения холостого хода, максимальный ток заряда снижается до 15% от запрограммированного максимума (0.15C) до тех пор, пока напряжение аккумулятора не превысит пороговое значение предварительного условия.

Если аккумулятор не реагирует на ток предварительного условия и напряжение аккумулятора не превышает пороговое значение предварительного условия, цикл полной зарядки не запускается.

Рисунок 4. Зависимость эффективности преобразования мощности от выходного тока зарядного устройства (I _BAT) для зарядного устройства, показанного на рисунке 2.

Если для прерывания используется таймер безопасности, LT3650 также позволяет обнаруживать повреждения при глубокой разрядке и включает ошибку обнаружения «плохой батареи».Если напряжение аккумулятора остается ниже порога предварительного условия в течение 1/8 времени цикла зарядки (обычно 22,5 минуты), зарядное устройство приостанавливает цикл зарядки и сигнализирует о неисправности «плохой аккумулятор» на контактах состояния. LT3650 поддерживает это состояние неисправности в течение неопределенного времени, но автоматически сбрасывается и начинает новый цикл зарядки, если поврежденный аккумулятор удален и подключен другой аккумулятор.

имеют относительно узкий температурный диапазон, в котором их можно безопасно заряжать.LT3650 имеет возможность контролировать температуру аккумулятора и приостанавливает зарядку, если температура выходит за пределы безопасного диапазона зарядки.

Защита от понижения / перегрева активируется путем подключения термистора NTC 10 кОм (B = 3380) от контакта NTC микросхемы к земле. Этот термистор должен находиться в непосредственной близости от батареи и обычно размещается в батарейном отсеке. Эта функция приостанавливает цикл зарядки, если температура термистора выше 40 ° C или ниже 0 ° C.Гистерезис, соответствующий 5 ° C на обоих порогах, предотвращает сбой режима. Оба вывода состояния CHRG и FAULT опускаются на низкий уровень во время сбоя температуры, сигнализируя о том, что цикл зарядки приостановлен. Если таймер безопасности используется для завершения, таймер приостанавливается на время сбоя температуры, поэтому батарея получает полный цикл зарядки, даже если этот цикл прерывается из-за того, что батарея выходит за пределы допустимого диапазона температур.

Состояние зарядного устройства LT3650 передается через состояние двух контактов: CHRG и FAULT.Эти выводы состояния являются выводами с открытым коллектором и сообщают о рабочем состоянии и состоянии неисправности зарядного устройства. Зарядка CC / CV отображается, когда токи заряда превышают 1/10 запрограммированного максимального тока заряда. Контакты состояния также сообщают о неисправности батареи и неисправности температуры батареи. В таблице 1 показана матрица неисправностей для этих двух выводов.

Рис. 5. Визуальное отображение состояния зарядного устройства легко реализуется с помощью светодиодов.

Выходы состояния могут использоваться в качестве цифровых сигналов состояния в технологических или управляемых системах и / или подключаться для протекания тока через светодиод для визуального отображения состояния.Контакты состояния могут принимать токи до 10 мА и работать с напряжениями до 40 В, поэтому визуальное отображение может быть реализовано путем простого подключения светодиода и последовательного резистора к V _IN .

Максимальный ток заряда устанавливается с помощью внешнего измерительного резистора, помещенного между выводами BAT и SENSE LT3650. Максимальный зарядный ток на этом резисторе соответствует 100 мВ. LT3650 поддерживает максимальные токи заряда до 2 А, что соответствует чувствительному резистору 0,05 Ом.

LT3650 имеет два управляющих контакта, которые позволяют снизить запрограммированный максимальный ток заряда.Напряжение на контакте RNG / SS напрямую влияет на максимальный ток заряда, так что максимальное допустимое напряжение на измерительном резисторе составляет 1/10 напряжения на RNG / SS для RNG / SS <1 В. Этот вывод обеспечивает постоянную величину 50 мкА, поэтому напряжение на выводе можно запрограммировать, просто подключив резистор между выводом и землей. Конденсатор, подключенный к этому выводу, генерирует нарастание напряжения при запуске, создавая функцию плавного пуска. Напряжение на контакте может быть принудительно подано извне для прямого управления током заряда.

IC включает в себя функцию управления PowerPath ^™ , активируемую через вывод CLP, которая снижает ток заряда батареи, если нагрузка на контролируемый входной источник питания становится чрезмерной.Вывод CLP можно настроить для реализации функции ограничения входного тока для систем с несколькими нагрузками, которые совместно используют питание LT3650 V _IN . LT3650 снижает максимальный ток заряда батареи, если напряжение на выводе CLP превышает напряжение на V _IN на 50 мВ. Полный ток нагрузки на входе источника питания можно контролировать, подключив измерительный резистор от вывода CLP к V _IN и подключив любые внешние нагрузки к выводу V _IN . LT3650 управляет максимальным выходным током зарядного устройства, таким образом, чтобы на сенсорном резисторе CLP поддерживалось 50 мВ.

Рисунок 6. R _CLP устанавливает предел входного тока питания.

На рис. 7 показано зарядное устройство, в котором реализованы многие уникальные особенности LT3650. Это зарядное устройство включает в себя полную зарядку с 3-часовым резервным таймером безопасности и напрямую принимает входное напряжение от 12 В до 40 В (максимальное рабочее 32 В). В этом зарядном устройстве используется стабилитрон 9,1 В для смещения входного напряжения, включая функцию блокировки при пониженном напряжении для V _IN <10 В.

Рисунок 7.Одноэлементное зарядное устройство Li-Ion 2A с трехчасовым таймером безопасности, светодиодными индикаторами состояния, датчиком температуры, обратным током заряда при низком входном напряжении и ограничением входного тока питания.

Определение температуры аккумуляторной батареи активируется подключением термистора NTC к контакту NTC. Зарядка приостанавливается, если температура батареи не находится в диапазоне от 0 ° C до 40 ° C. В зарядном устройстве используется резистивный делитель для модуляции напряжения на ГСЧ / SS, что снижает максимальный ток заряда батареи, если напряжение V _IN ниже 20 В, что полезно для источников входного сигнала с ограничением по току, таких как настенные адаптеры.Конденсатор на выводе RNG / SS обеспечивает функцию плавного пуска. Поддерживается вторичная системная нагрузка, при этом входной источник питания защищен функцией ограничения входного тока, включенной путем подключения входного источника питания к выводу CLP через резистор 0,05 Ом. Максимальный ток заряда автоматически снижается, чтобы общий входной ток питания не превышал предел в 1 А, установленный измерительным резистором.

Рисунок 8. Максимальный входной ток зарядного устройства (I _IN ) и максимальный выходной ток (I _{OUT (MAX} )) в сравнении с V _IN для зарядного устройства, показанного на рисунке 7.Снижение зарядного тока для V _IN <20 В поддерживает входной ток питания зарядного устройства ниже 0,5 А.

Рисунок 9. Максимальный входной ток зарядного устройства, ток нагрузки системы и общий входной ток питания для зарядного устройства, показанного на рисунке 7, для V _IN = 24V. Выходной ток зарядного устройства уменьшен для поддержания максимального входного тока питания 1 А, что соответствует 50 мВ на резисторе 0,05 Ом, подключенном между контактами CLP и V _IN LT3650.

LT3650 представляет собой универсальную и простую в использовании платформу для широкого спектра эффективных зарядных устройств для литий-ионных аккумуляторов. Низкое рассеивание мощности делает практичным непрерывную зарядку до 2 А, получая питание напрямую от входных источников до 32 В без необходимости в промежуточном преобразователе постоянного тока в постоянный. Компактный размер ИС в сочетании со скромными требованиями к внешним компонентам позволяет создавать экономичные, экономичные и многофункциональные зарядные устройства для литий-ионных аккумуляторов.

Анализ переразряда и старения литий-ионных элементов

Безопасность

Литий-ионные батареи (LIB) превратились в краеугольный камень в качестве источника питания при разработке портативных систем в основном из-за их удельной мощности и удельной энергии. ¹ Их широкое использование в повседневной жизни наряду с их возможностью катастрофического отказа делает аспекты безопасности приоритетными. ² Некоторые из получивших широкую огласку случаев отказов LIB привлекли внимание к потенциальным рискам для здоровья, которые могут возникнуть. Например, отказ аккумуляторов Samsung Galaxy Note 7 из-за производственных и конструктивных проблем привел к перегреву и возгоранию. ³ Другой инцидент произошел с Boeing 787 Dreamliner, когда самолет приземлился в Бостоне, и в кабине был обнаружен дым от вспомогательной силовой установки, переходящий в режим теплового разгона. ⁴ В обоих этих инцидентах произошло непреднамеренное внутреннее короткое замыкание (ISC) батарей, которое привело к катастрофическому отказу и поставило под угрозу безопасность человека. ⁵ Внутреннее короткое замыкание может быть вызвано механическим, ⁶ тепловым, ⁷ и электрохимическим ⁸ неправильным обращением, обычно в исследовательских целях. Однако непреднамеренное внутреннее короткое замыкание может произойти по нескольким причинам и может включать в себя неправильное обращение со стороны пользователя или непреднамеренный запуск элемента выше (избыточный заряд) или ниже (избыточный разряд) безопасного окна напряжения.Чтобы предотвратить внутреннее короткое замыкание из-за перезарядки и чрезмерной разрядки, система управления батареями (BMS) поддерживает элемент в пределах рекомендованного диапазона напряжения и может контролировать элементы, чтобы обнаруживать неисправные элементы в батарее, прежде чем они станут проблематичными. ⁹ BMS также может гарантировать, что элементы будут заряжаться и разряжаться надлежащим образом, учитывая, что каждый элемент в батарее будет иметь разную емкость заряда и разряда. ¹⁰ Хотя хорошо известно, что конструкция BMS должна позволять мониторинг напряжений отдельных элементов / банков ячеек, не все конструкции батарей учитывают это.Дисбаланс электрической нагрузки влияет не только на электрохимические характеристики отдельных ячеек, но и на их тепловую реакцию. Jeevarajan et al. показали, что одиночная неуравновешенная ячейка в последовательной цепочке может привести к высоким температурам по всей цепочке и возможному катастрофическому событию. ^11,12 По этой причине важно не только хорошо контролировать LIB, но и хорошо понимать отказ, вызванный переразрядкой, и его последствия для безопасности.

Избыточный разряд

Избыточный разряд – это явление, которое происходит, когда элемент разряжается за пределы нижнего безопасного предела напряжения, определенного химической связью электродов. ¹³ Переразряд является потенциальной проблемой для больших аккумуляторных блоков, поскольку элементы разряжаются с одинаковой скоростью, несмотря на разную емкость. Рассмотрим три литий-ионных элемента: два полностью заряженных и один с уровнем заряда 50% (SOC). Если они соединены последовательно, а затем подключены к электрической нагрузке, частично разряженный элемент полностью разрядится раньше двух других и будет вынужден реверсировать напряжение другими элементами, если нагрузка остается включенной. Хотя это не обязательно создает угрозу безопасности, это приводит к выходу электродов за пределы их нормального диапазона потенциалов и отрицательно сказывается на сроке службы. ¹⁴ Lai et al. показали, что даже однократный сверхразряд, если он достаточно велик, может навсегда повредить LIB через ISC. ¹⁵ Jeevarajan et al. показали, что чрезмерная разрядка элемента в блоке аккумуляторных батарей, последовательная или параллельная, может распространять деградацию в окружающих элементах в результате компенсации чрезмерной разрядки элемента. ¹¹

Механизмы деградации, вызванной избыточным разрядом, на свежих клетках были ранее изучены. Maleki et al.показали, что переразряд является фактором, который приводит к набуханию литий-ионных карманных ячеек из-за разложения слоя интерфейса твердого электролита (SEI) и выделяемых из него газов. ¹⁶ Fear et al. показали, что чрезмерный переразряд приводит к растворению медного токосъемника (Cu) с анода и осаждению на катоде, сепараторе и поверхности анода. ¹⁷ Они обнаружили, что растворение Cu зависит от скорости C и происходит, когда полное напряжение ячейки становится отрицательным, а потенциал анода больше 3.54 В против Li / Li ⁺ .

Цикл

LIB подвергаются деградации даже при нормальном циклическом режиме, как показано He et al. об их исследовании циклирования цилиндрических элементов A123 18650, которые снизили их емкость на 20% после 1750 циклов. ¹⁸ Основными механизмами разложения являются потеря запасов лития и активного материала, а также разрушение ионных и электронных элементов. ¹⁹ Побочные реакции, происходящие между графитом и электролитом, приводят к образованию пленки SEI на поверхности электродов. ²⁰ SEI предотвращает дальнейшую коррозию графита и восстановление электролита, но его непрерывный рост со временем может повлиять на размер и структуру пор, смачиваемость электролита, контактное сопротивление отрицательного и положительного электродов, а также на пористость электрода. Литиевое покрытие – это еще одна побочная реакция, состоящая в осаждении металлического Li на поверхности анода. При непрерывном циклировании из-за уменьшения пористости графитового электрода и уменьшения кинетики из-за увеличения толщины SEI перенапряжение на аноде увеличивается, и распределение тока во время зарядки становится неоднородным. ²¹ Это приводит к накоплению металлического Li на поверхности частиц и, следовательно, к анодному потенциалу ниже 0,0 В по сравнению с Li / Li ⁺ . ²² Литиевое покрытие увеличивается при более низкой температуре ²³ из-за более медленной диффузии и увеличивается с увеличением скорости зарядки ²⁴ , поскольку более высокие токи приводят к увеличению скорости реакции ионов лития на поверхности графитовых частиц и менее равномерной текущее распределение. Литиевое покрытие также приводит к нескольким проблемам безопасности, таким как внутреннее короткое замыкание и тепловой разгон.В экстремальных условиях изменения морфологии электродов из-за интеркаляции и деинтеркаляции сверх их обратимого предела вызывают механические напряжения, приводящие к структурному повреждению и растрескиванию.

Текущая работа

Несмотря на то, что существуют обширные исследования деградации, вызванной старением и избыточным разрядом, все еще существует пробел в знаниях о влиянии циклической смены LIB в условиях избыточного разряда. Целью данной работы является понимание механизмов деградации литий-ионных карманных ячеек при циклическом изменении уровня переразряда.Цель исследования – дать представление о возможном взаимодействии между растворением Cu из токоприемника и Li, нанесенным на графит. Взаимодействие между циклированием и избыточным разрядом характеризуется электрохимическими характеристиками всей ячейки и морфологическими изменениями электродов / сепаратора.

В данном исследовании используются коммерческие литий-ионные карманные элементы, полученные от известного поставщика, с катодом из оксида лития-кобальта (LCO) и графитовым (C) анодом с номинальной емкостью 5,0 Ач.Ячейка имеет 23 двухсторонних слоя графита, 22 двойных слоя LCO и два односторонних слоя с покрытием по краям. Сепаратор состоит из полипропилена / оксида алюминия (PP / Al ₂ O ₃ ). Электрохимические испытания проводят при температуре окружающей среды с помощью тестера аккумуляторов (Арбин, БТ-2000). Частота дискретизации для всех тестов – 1 Гц.

Примеры исследований

Как описано ранее, продвижение ячейки на большую глубину разряда может вызвать растворение анодной медной подложки.Потенциал начала растворения меди зависит от соединения активного материала электродов, конфигурации ячейки и скорости разряда. Верхний предел напряжения для этого начала может быть получен путем разряда ячейки с низкой скоростью C, и он находится в диапазоне от -0,5 до -1,4 В. ¹⁷ Чтобы подтвердить потенциал окисления Cu для этого конкретного соединения электродных материалов, третий электрод встроен в ячейку. Небольшой электрод сравнения (RE) из медной проволоки с активным материалом из титаната лития (LTO, Li ₄ Ti ₅ O ₁₂ ) на его сплющенном кончике готовят по методу, предложенному Minter et al. ²⁵ Процедура гарантирует наличие стабильного потенциала электрода сравнения (1,564 против Li / Li ⁺ ) на различных стадиях переразряда, показанных на рис. 1a. Подготовка трехэлектродной ячейки и введение RE проводят в перчаточном боксе, заполненном аргоном (MBraun, H ₂ O <0,5 ppm, O ₂ <0,5 ppm). После того, как эталонный электрод включен и заряжен до 50% SOC, он вставляется в ячейку с медным проводом, выходящим из ячейки, и герметизируется эпоксидной смолой, чтобы избежать испарения электролита.Ячейка полностью заряжена до 4,2 В перед чрезмерной разрядкой со скоростью C / 10. Напряжение ячейки и потенциалы электродов контролируются одновременно, и результаты показаны на рис. 1а. Нормальное циклирование происходит, когда элемент работает в пределах диапазона напряжения, рекомендованного производителем, то есть E = [4,2, 2,7] В. Этот диапазон представляет собой оптимальные электрохимические условия, при которых элемент будет обеспечивать наибольший срок службы при безопасной эксплуатации. Небольшой переразряд имеет место, когда элемент разряжается сверх нижнего рекомендуемого порога отсечки, не достигнув точки обратного потенциала, т.е.е., E = [2,7, 0,0] В. Точка обратного потенциала представляет состояние, при котором потенциал анода становится больше, чем потенциал катода, как показано на рис. 1b. Возникновение обратного потенциала используется для различения условий слабого и глубокого переразряда.

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рисунок 1. Выбор нижнего напряжения отсечки для испытания на старение в условиях избыточного разряда.(a) Полное напряжение ячейки, а также катодный и анодный потенциалы, измеренные во время избыточного разряда до 150% DOD в трехэлектродном мешочном элементе; (b) явления деградации, связанные с каждой стадией избыточного разряда. В условиях экстремального переразряда растворение меди и ее осаждение на поверхности катода приводит к остановке электролизера. На основе этих условий выбраны четыре нижних значения напряжения отсечки: 2,7 В (нормальный разряд), 1,5 В (небольшой переразряд), 0,0 В (возникновение обратного потенциала) и -0,5 В (глубокий переразряд).

Загрузить рисунок:

Протокол циклирования

Тест циклирования разработан таким образом, что позволяет изучить совокупный эффект циклического режима при различных уровнях переразряда. В соответствии с предварительным анализом разумно выбраны четыре нижних значения напряжения отсечки: E _нижнее = 2,7, 1,5, 0,0 и -0,5 В. Случай с преобладанием старения, E = [2,7, 4,2] В, соответствует циклическому изменению в пределах диапазона напряжения, рекомендованного производителем. , где в основном должны происходить процессы литирования / делитирования Li ⁺ и постепенное загустение SEI.Второй случай состоит из условия небольшого переразряда, E = [1,5, 4,2] В, при котором ожидается делитирование вместе с разложением SEI. Возникновение обратного потенциала, E = [0,0, 4,2] В, выбрано в качестве третьего случая исследования. В этих условиях запасы лития из графита почти исчерпаны, и повреждение слоя SEI становится серьезным. Четвертый случай исследования состоит из состояния глубокого переразряда, то есть процесса разряда, выходящего далеко за пределы условия обратного потенциала, E = [−0.5, 4.2] V. Выбор этого условия важен, поскольку необходимо обеспечить цикличность. Предыдущие исследования показали, что существует порог DoD (глубина разряда), после которого элемент больше не может работать в цикле. ^17,26 Для этой ячейки пороговое напряжение соответствует глобальному минимуму напряжения из рис. 1b, E = -0,832 В (5,218 А · ч ≈ 104% DoD). Таким образом, при -0,5 В ячейка уже пересекла состояние обратного потенциала, не пересекая порог отключения ячейки. Цикл наряду с состоянием избыточного разряда состоит из циклического переключения элемента со скоростью C / 10 в пределах окна базового напряжения с последующими циклами со скоростью 1C в каждом из четырех описанных выше случаев.Начальная зарядка с низкой скоростью C в начале включена, чтобы обеспечить состояние полной зарядки в первом цикле. Старение при испытании на переразряд прекращается, когда элемент демонстрирует снижение емкости (CF) на 20% относительно номинальной емкости (5 Ач) или в случае сбоя заряда.

Внутреннее сопротивление элемента (IR) измеряется в конце заряда, R _{Int, C} и разрядки, R _{Int, D} , с использованием встроенной функции IR от аккумуляторной системы.Функция IR подает 10 импульсов тока с амплитудой тока 1С (5 А) в течение 100 мс. После каждой зарядки и разрядки ячейке дают возможность достичь теплового и электрохимического равновесия, оставляя ее в покое в течение 25 минут перед подачей последовательности импульсов. В каждом цикле оба значения IR собираются и используются для определения следующего безразмерного параметра.

Φ _R был ранее определен Juarez et al. как индикатор состояния здоровья (SoH). ²⁷ Внутреннее сопротивление принимает максимальные значения, когда элемент полностью заряжен и полностью разряжен.Между двумя крайними значениями SOC внутреннее сопротивление уменьшается и имеет кривую, похожую на ванну. По мере того, как ячейка деградирует, IR в двух экстремальных условиях будет увеличиваться, и Φ _R будет учитывать эти изменения.

Температура ячейки и окружающей среды регистрируется с помощью термопары Т-типа (Omega), прикрепленной к поверхности ячейки пакета. Тепловыделение оценивается по тепловому отклику ячейки с использованием метода обратной теплопередачи, предложенного Mistry et al. ²⁸ Детали расчета и метод аналогичны описанным Juarez et al.об их исследовании старения в условиях разных крайностей завышения цен. ²⁷

Разрушающий физический анализ

В конце жизненного цикла ячейки подвергаются разрушающему физическому анализу (DPA) в наполненном аргоном перчаточном боксе для дальнейшего понимания механизмов отказа. Инертная среда помогает сохранить доказательства деградации, индуцированной на каждом из компонентов клетки, для дальнейшего анализа. Описание пошаговой процедуры извлечения электродов и сепаратора можно найти в Приложении.Все ячейки открыты в полностью разряженном состоянии, чтобы снизить риски ISC. Сначала делается фотографическое свидетельство отдельных электродов. Затем репрезентативные образцы от электродов и сепаратора собираются и анализируются с помощью методов сканирующей электронной микроскопии (SEM) (Hitachi S4800) и энергодисперсионной рентгеновской спектроскопии (EDS). Ускоряющее напряжение 30 кВ и ток 10 мкМ А используются для получения изображений электродов на сканирующем электронном микроскопе. Ускоряющее напряжение 10 кВ, 5 μ A и условия низкого вакуума используются для получения СЭМ-изображений сепараторов.

Циклическая производительность

Протокол, используемый для старения ячеек в условиях переразряда, проиллюстрирован на рис. 2a с профилем циклирования, соответствующим ячейке, циклически меняющейся в диапазоне напряжений [0,0, 4,2] В. Протокол циклирования показывает, что расширение более низкое напряжение отсечки от 2,7 до 0,0 В занимает короткое время, т. е. достигается очень небольшая дополнительная мощность. График также показывает неравномерное повышение температуры между процессами заряда и разряда. В нормальных условиях цикла температура в конце разряда выше, чем в конце процесса зарядки, в основном из-за разной скорости внедрения лития в графит и LCO. ²⁹ В этом случае разница между максимальными температурами во время разрядки и зарядки составляет примерно 20 ° C.

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рис. 2. Долговременные характеристики ячеек, выдержанных в различных условиях переразряда. (a) Типичный протокол цикла, соответствующий ячейке, состарившейся при возникновении состояния обратного потенциала, E = [0,0, 4,2] В. (b) Сравнение срока службы цикла на основе разрядной емкости.Емкость и кулоновский КПД для (c) случая с преобладанием старения, 2,7 В; (г) случай небольшого переразряда, 1,5 В; (e) случай возникновения обратного потенциала, 0,0 В; и (е) случай глубокого переразряда, −0,5 В.

Загрузить рисунок:

Влияние изменения нижнего порога на продолжительность цикла отражается на графике уменьшения мощности, рис. 2b. Начальная разрядная емкость для каждой из четырех ячеек показывает незначительное увеличение с 5,00 Ач до 5,33 Ач, когда нижнее напряжение отсечки увеличивается с 2.От 7 до -0,5 В. Количество циклов включения элемента также значительно уменьшается при уменьшении более низкого напряжения. На рисунках 2c – 2f показаны зарядно-разрядная емкость (Q) и кулоновский КПД ( η ) для продолжительности цикла для четырех исследованных условий циклирования. На каждом графике показан очевидный цикл, в котором ячейка начинает разлагаться с большей скоростью, на основе более быстрого исчезновения емкости и максимальной кулоновской эффективности. Ячейка, которая была циклична в рекомендуемом диапазоне напряжений, потеряла 20% емкости от своей номинальной емкости после 287 циклов, рис.2c. После 165 циклов кулоновский КПД показывает неустойчивую тенденцию из-за деградации, происходящей внутри ячейки. Точно так же для случая 1,5 В общее количество циклов сокращается до 220, рис. 2d, и нестационарный кулоновский КПД возникает на 145-м цикле. В обоих случаях основным механизмом деградации является утолщение SEI. Предыдущие исследования связывали нестабильность кулоновской эффективности с началом литиевого покрытия, вызванным ограничениями транспорта электролита, связанными с закупоркой пор из-за SEI. ³⁰ Значительное сокращение общего количества циклов происходит, когда ячейка переводится в состояние реверсирования. Ячейке, работающей при напряжении 0,0 В, требуется всего 28 циклов для достижения 20% CF, рис. 2e, и ячейка начинает разлагаться быстрее сразу после 8 циклов. Жизненный цикл сокращается еще больше до 14 циклов для случая глубокого переразряда при -0,5 В, рис. 2f, в котором элемент деградирует быстрее после 6 циклов. Тест был остановлен после того, как ячейка вышла из строя из-за внутреннего короткого замыкания. Несмотря на то, что в элементе одновременно происходит нанесение литиевого покрытия и растворение меди, возможной причиной отказа элемента является набухание элемента, которое в конечном итоге приводит к прямому контакту между электродами.

Оценка SoH имеет большое значение для аспектов безопасности приложений первичного использования LIB и их способности быть переработанной и использоваться во вторичном применении. ³¹ В отличие от предыдущих работ, настоящий анализ фокусируется на аналитическом определении момента, когда деградация усиливается и SoH распадается. Первоначальной попыткой является дифференциальный анализ параметров жизненного цикла из рис. 2c – 2f. Во-первых, разрядная емкость и кулоновская эффективность подбираются с использованием полиномов третьего и шестого порядка, соответственно, до вычисления производной подгоночных кривых.Точка перегиба (d ² Q / dN ² = 0) из кривых дифференциальной емкости, рис. 3a – 3b, указывает точку, в которой скорость замирания емкости увеличивается. Аналогичным образом точка максимума дифференциальной кулоновской эффективности (d η / dN = 0) может быть интерпретирована как индикатор SoH. До этого момента низкая кулоновская эффективность связана с уменьшением запасов лития, вызванным образованием SEI. ³² Как только элемент пересекает точку максимума, η снова уменьшается из-за накопленной деградации и возможного появления литиевого покрытия.Плоский параболический тренд кулоновской эффективности дает множественные нули, обнаруженные на кривых d η / dN, рис. 3c – 3d. Из всех возможных нулей наиболее близким к циклу, показанному на рис. 2, является тот, который выбран в качестве начала для более быстрой деградации.

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рис. 3. (a), (b) Дифференциальная емкость и (c), (d) дифференциальная кулоновская эффективность для продолжительности цикла ячеек, выдержанных в условиях избыточного разряда.Точки перегиба дифференциальной емкости можно интерпретировать как начало быстрой деградации. Цикл, в котором происходит обострение деградации, является ближайшим к циклу, показанному на рис. 2. Максимальная кулоновская эффективность, представленная нулями, используется в качестве индикатора SoH.

Загрузить рисунок:

Несмотря на то, что ИК ранее использовался для исследования влияния сопротивления на деградацию и снижение емкости, ³³ его зависимость от SOC может повлиять на полученные выводы.ИК-излучение увеличивается, когда элемент полностью заряжен и полностью разряжен, и уменьшается в промежутках между ними. ³⁴ При нормальных условиях цикла значения R _{Int, C} и R _{Int, D} почти равны, как показано на рис. 4a, на протяжении всего срока службы. По мере увеличения нижнего напряжения отсечки на рис. 4b – 4d, заряд IR остается квазипостоянным и увеличивается только в конце срока службы. Между тем ИК разряда показывает значительное увеличение в начале теста, которое зависит от степени переразряда и уменьшается по мере старения элемента из-за миграции Cu от анода к катоду.Из рис. 4a – 4d. Во-первых, значение IR зависит не только от SOC, но и от величины напряжения отсечки; и, во-вторых, ИК не всегда значительно увеличивается с возрастом.

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рис. 4. Эволюция внутреннего сопротивления заряда / разряда с цикличностью и числом деградации для ячеек, выдержанных при различных уровнях переразряда, E _ниже = (a) 2.7 В, (б) 1,5 В, (в) 0,0 В и (г) -0,5 В. При увеличении нижнего значения напряжения отсечки увеличивается IR в конце процесса разряда, в то время как IR в конце заряда остается постоянный. Ускоренная деградация происходит, когда Φ _R увеличивается с большей скоростью.

Загрузить рисунок:

На основе обоих значений IR, третье устройство оценки SoH, Φ _R , определенное уравнением. 1, рассчитан и показан на рис. 4a – 4d. В начале испытания на старение элементы, циклически включенные в безопасном окне напряжения, удовлетворяют условию, что R _{Int, D} > R _{Int, C} и, следовательно, Φ _R <0.Определение Φ _R = 0 как начало усугубленной деградации имеет смысл, если клетки перегружены, так как R _{Int, C} увеличивается быстрее, чем R _{Int, D} и в какой-то момент R _{Int, C} > R _{Int , Д} . ²⁷ Для переразряженных элементов 0,0 и -0,5 В, R _{Int, D} ≫ R _{Int, C} , отсюда Φ _R ≪ 0. Даже если аккумулятор деградирует быстрее, Φ _R не обязательно может быть нулевым, рис. 4c – 4d, и его нельзя использовать для оценки в качестве справки.Вместо этого впадина на кривой Φ _R представляет начало усугубленной деградации на фиг. 4a – 4b. После этого момента Φ _R повышается с большей скоростью, потому что деградация соты увеличивает R _{Int, C} . Указанный цикл на рис. 4c – 4d выбирается на основе точки, в которой Φ _R резко увеличивается из-за падения R _{Int, D} . Сравнение трех показателей SoH показано на рис. 4e. Прогнозы, сделанные для Φ _R , лучше соответствуют фактическому началу деградации, особенно для 2.Ячейки 7 и 1,5 В. Для ячеек, выдержанных в условиях обращения, все три предиктора, dQ / dN, d η / dN и Φ _R , близки к фактической точке отказа.

Прогнозы цикла, сделанные с помощью числа деградации Φ _R , используются в качестве справочного материала для дальнейшего изучения электрохимических (рис. 5) и термических (рис. 6) изменений во время цикла. Профили напряжения и температуры представлены для пяти циклов, соответствующих первому циклу (0% CF), последнему циклу (20% CF) и циклу, в котором начинается более быстрое ухудшение (прогноз Φ _R ), и еще двум циклам между ними. три очка.

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рис. 5. Профили напряжения заряда / разряда при различных уровнях деградации для (а) случая с преобладанием старения, 2,7 В; (б) случай небольшого переразряда, 1,5 В; (c) случай возникновения обратного потенциала, 0,0 В; и (d) случай глубокого переразряда, -0,5 В. Кривые дифференциального напряжения получают путем дифференцирования полиномиальных подгоночных кривых 7-го порядка, связанных с каждой из кривых напряжения.Проскальзывание горизонтальных пиков на кривых дифференциального напряжения указывает на скорость потери емкости.

Загрузить рисунок:

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рисунок 6. Температурные профили для процесса заряда / разряда на разных уровнях деградации для (а) случая с преобладанием старения, 2,7 В; (б) случай небольшого переразряда, 1,5 В; (c) случай возникновения обратного потенциала, 0.0 В; и (d) случай глубокого переразряда, -0,5 В. Кривые тепловыделения получены с помощью метода обратной теплопередачи. Максимальная температура во время процессов заряда и разряда увеличивается по мере старения элемента и ухудшается из-за уменьшения нижнего напряжения отсечки. Горизонтальное проскальзывание пиков указывает на потерю емкости при циклическом движении, а вертикальное проскальзывание представляет собой эффект деградации на ячейку.

Загрузить рисунок:

Профили напряжения заряда и разряда для четырех анализируемых ячеек показаны на рис.5a – 5d. Кривые разряда показывают, как емкость медленно уменьшается до достижения прогнозируемого цикла Φ _R . Как только ячейка пересекает этот цикл, емкость уменьшается более быстрыми темпами. Например, элементу 1,5 В требуется 131 цикл, чтобы снизить его емкость с 5,12 до 4,78 Ач, рис. 5b. Когда деградация ускоряется, требуется всего 89 циклов, чтобы снизить его емкость с 4,78 до 3,97 Ач. Циклическое переключение ячейки в условиях реверсирования, как в ячейках 0,0 и -0,5 В, значительно увеличивает скорость CF, рис.5c – 5d. Например, элементу −0,5 В требуется всего 14 циклов, чтобы снизить его емкость с 4,80 до 3,02 Ач. Сравнение кривых заряда / разряда для ячеек с напряжением 2,7 и −0,5 В не показывает каких-либо существенных различий. Только кривая разряда для последнего цикла (3,02 Ач) от элемента -0,5 В показывает небольшое изменение тенденции в конце разряда. Быстрое падение напряжения в основном связано с быстрым ростом потенциала анода и разложением слоя SEI.

Кривые дифференциального напряжения (dV / dQ) на рис.5e – 5h получены путем дифференцирования подгоночных кривых полиномов 7-го порядка, связанных с каждой из кривых напряжения. Пики dV / dQ можно интерпретировать двумя разными способами; либо как переход между фазами в электродах, либо как изменение сопротивления во времени в зависимости от SOC. Результаты для заряда и разряда показаны в зеркальном отображении для облегчения интерпретации графиков. С точки зрения фазового перехода пики dV / dQ соответствуют фазовым переходам, происходящим в графите на протяжении всего процесса заряда / разряда. ³⁵ Небольшие пики от ячейки, разряженной до 2,7 В, указывают на медленный фазовый переход, рис. 5e. По мере старения клетки интенсивность пика увеличивается (вертикальное проскальзывание) из-за неравномерного литирования и одновременного присутствия нескольких фаз. Наиболее характерной чертой явления старения является горизонтальное смещение пиков. ^36,37 Величина проскальзывания увеличивается с увеличением нижнего напряжения отсечки, рис. 5г – 5ч. Сравнение кривых dV / dQ между процессами заряда и разряда подтверждает тот факт, что побочные реакции происходят только во время сверхразряда, т.е.е., независимо от нижнего напряжения отсечки, графики dV / dQ для зарядки аналогичны, рис. 5д – 5ч. Графики dV / dQ также представляют временное изменение IR. В двух полностью заряженных и полностью разряженных состояниях ∣dV / dQ∣ становится больше, подтверждая тот факт, что внутреннее сопротивление больше в этих двух крайних значениях. Величина внутреннего сопротивления увеличивается по мере старения элемента, особенно в конце жизненного цикла из-за разложения / преобразования SEI и растворения / осаждения меди, вызванных сверхразрядом.

Температурный отклик

Отклик на приращение температуры, T _ячейка -T _inf , для кривых заряда / разряда, показанных на рис. 5a – 5d используется для оценки тепловыделения, рис. 5e – 5h, для процесса заряда / разряда. Замечено, что повышение температуры при разряде всегда больше, чем при зарядке. Температурный промежуток возникает из-за того, что энтропийное тепло является эндотермическим в конце заряда и экзотермическим во время разряда.С другой стороны, необратимая жара в обоих случаях всегда экзотермична. Во время заряда CV температура падает из-за затухания приложенного тока.

Максимальная температура, наблюдаемая для элементов, разряженных до элементов 2,7 и 1,5 В в первом цикле испытания на старение, составляет 21,6 ° C и 18,5 ° C соответственно, рис. 6a – 6b. Температура, наблюдаемая для клетки, состарившейся при возникновении реверсивного потенциала, составляет 41.0 ° C, но эта температура наблюдается в последнем цикле (рис. 6c).Когда ячейка приводится в непрерывное реверсивное состояние, газы, выделяющиеся из-за разложения электролита, увеличивают внутреннее давление и вызывают разбухание ячейки и дополнительное повышение температуры. Набухание влияет не только на пакет, но и на конфигурацию сборки электродов / сепаратора. В ячейке, разряженной до -0,5 В, перемещение или разделение электродов внутри могло также вызвать внутреннее короткое замыкание из-за контакта между катодным и анодным электродами.Температура, зарегистрированная на поверхности ячейки, показывает максимальную температуру до 106,0 ° C, соответствующую повышению температуры на 83,63 ° C, рис. 6d. И снова максимальная наблюдаемая температура приходится на последний цикл. Тепловые результаты означают, что если ячейка циклируется выше начала обратного потенциала, максимальная температура будет иметь место в первом цикле, когда оба активных материала доступны для реакции. Однако, если ячейка циклически повторяется около или до состояния реверсирования, то деградация и побочные реакции будут ведущими к повышению температуры.

Чтобы дополнить термический анализ, графики тепловыделения оцениваются из обратной задачи теплопередачи с использованием профилей температуры окружающей среды и ячейки, рис. 6e – 6h. Сравнение графиков dV / dQ и тепловыделения показывает некоторые сходства. Связь между обоими результатами – внутреннее сопротивление. Одним из основных факторов необратимого тепла является джоулева нагрев ( i ² R _Int ), который зависит от приложенного тока и внутреннего сопротивления элемента.Во время процесса зарядки выделяемое тепло остается квазипостоянным, поскольку внутреннее сопротивление не изменяется. В случае процесса разряда для элементов 2,7 и 1,5 В максимальное тепловыделение происходит в начале разряда, и его величина уменьшается с возрастом элемента, рис. 6e – 6f. Аналогичная тенденция наблюдается в клетках, состарившихся в условиях обращения, рис. 6г – 6ч; однако на этот раз выделяемое тепло становится более крутым в конце разряда. Это означает, что дополнительный режим разложения, такой как SEI и разложение электролита и чрезмерное растворение меди, являются причинами быстрого повышения температуры.

DPA

Термические и электрохимические результаты могут быть подтверждены физическим осмотром компонентов ячейки. На рисунках 7a – 7d показано окончательное состояние четырех ячеек после того, как их емкость снизилась на 20%. Поскольку ячейка 2,7 В не вздулась, она не включена в этот рисунок. По мере увеличения более низкого напряжения увеличение объема ячейки становится более значительным, что указывает на образование газа в результате разложения электролита и электрода LCO. ³⁸ Рис. 7a – 7b.В случае элемента с напряжением -0,5 В на левой стороне пакета, показанном на рис. 7c, можно увидеть небольшое пятно обугливания. Непрерывное циклическое переключение в условиях реверсирования приводит к многократному разрушению и повторному формированию слоя SEI, разложению электролита, растворению меди и расслоению анода, все это приводит к образованию газов, расширяющих ячейку. Скопление газа создает эффект пузырьков, который вызывает физическое разделение между электродами и деформацию сборки электродов / сепаратора.Образование медных и литиевых перемычек между электродами приводит к внутреннему короткому замыканию, которое нагревает элемент изнутри. Несмотря на то, что температура увеличивается до 106,0 ° C, ячейка не переходит в режим теплового разгона. Ячейка вентилировалась через левый и правый края, в результате чего в ее центре образовалось обугленное пятно и вмятина. Результаты для трехэлектродного элемента с чрезвычайно сильным переразрядом также включены как часть анализа, рис. 7d, чтобы понять разницу между повторным переразрядом элемента и однократным экстремальным переразрядом.Даже несмотря на то, что сильно разряженная ячейка мертва в конце теста, никаких признаков набухания не обнаружено, поскольку разложившийся слой SEI никогда не восстанавливается. Это подчеркивает важный момент, что избыточный разряд сам по себе является доброкачественным состоянием, но может превратиться в проблему в сочетании с последующей зарядкой. Взаимодействие между механизмами деградации старения и чрезмерного разряда создает угрозу целостности ячейки и здоровью оператора.

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рисунок 7. Разрушающий физический анализ в условиях переразряда в конце жизненного цикла. (a) – (c) Состояние ячейки до проведения теста DPA. (d) Трехэлектродная ячейка с чрезмерным переразрядом используется в качестве эталона для анализа DPA. (e) – (g) LCO и (i) – (l) графитовые электроды, и (m) – (p) образцы сепаратора, полученные после вскрытия клеток.

Загрузить рисунок:

Поскольку ячейка имеет 23 слоя с двусторонним покрытием для каждого из электродов, а также два разделителя, было бы непрактично включать весь набор фотографических свидетельств.Вместо этого репрезентативный образец с катода LCO, рис. 7e – 7h; графитовый анод, рис. 7и – 7л; и сепаратор, рис. 7м – 7ч включены сюда. Перед анализом состарившихся элементов, компоненты трехэлектродного элемента, которые подверглись экстремальному переразряду, были проверены, чтобы установить базовый уровень для условий, при которых преобладает переразряд. Поскольку элемент чрезмерно разряжен, графитовый анод чрезмерно делитирован до тех пор, пока запас лития не истощится. Затем SEI начинает разлагаться, чтобы отдать больше электронов, что восстанавливает ионы Li ⁺ , присутствующие в электролите на катоде LCO. ³⁹ Когда потенциал анода превышает ∼3,54 В относительно Li / Li ⁺ , токоприемник Cu начинает окисляться, и ионы Cu начинают мигрировать к катоду, и они осаждаются на поверхностях катода и сепаратора. ^17,40 Отложения меди с характерным бронзовым цветом можно наблюдать на электроде LCO и сепараторе, показанном на рис. 7h и 7p соответственно. Графитовый электрод сильно переразряженной ячейки напоминает графитовый электрод, который был разряжен до нормального разрядного напряжения, рис.7л. В случае чрезмерного переразряда, рис. 7e, элемент не может быть снова заряжен, потому что осаждение меди внутри приводит к короткому замыканию элемента.

В случае старых элементов не обнаружено видимой деградации ни на одном из электродов для элементов с напряжением 1,5 В, рис. 7e – 7i, только на сепараторе видны коричневатые пятна, в основном из-за микрокороток, вызванных редкими пятнами гальванического покрытия Li. Для ячейки 0,0 В больше микрокороток наблюдается на всех трех компонентах, рис. 7f, 7j, 7n. Идея о том, что избыточный разряд способствует образованию покрытия из лития, может показаться нелогичным, поскольку осаждение лития происходит во время зарядки.Однако ухудшение, вызванное процессом сверхразряда, увеличивает IR элемента, и во время процесса зарядки повышенное перенапряжение может привести к понижению анодного потенциала ниже нуля и способствовать образованию Li-покрытия. ⁴¹ В случае старения элемента в условиях реверсирования, элемент -0,5 В, осаждение меди на катоде и сепараторе электрохимически блокирует графитовый электрод во время процесса избыточного разряда. Во время зарядки заблокированный катод вызывает неравномерное литиирование анода, и при непрерывном цикле в конечном итоге происходит литирование.Комбинация Cu на поверхности катода и металлического Li на аноде вызвала короткое замыкание ячейки. Внутреннее короткое замыкание становится настолько сильным в элементе -0,5 В, что вызывает обугливание графитового электрода, рис. 7k, и расплавление сепаратора, особенно вокруг центра элемента, рис. 7o. После плавления полипропилена из сепаратора он прилипает к электродам LCO, что затрудняет отделение электрода от сепаратора, рис. 7г, 7o.

SEM / EDS

Фактическая деградация клеточных компонентов дополнительно исследуется путем извлечения репрезентативных образцов и анализа их морфологии, рис.8–10, и состав, таблицы I и II. Морфология свежего графитового электрода показана на рис. 8а. Перед любым циклом внутренние слои частицы пластинчатого графита хорошо определяются. Состав электрода в основном состоит из углерода из активной частицы и проводящей добавки. Присутствие алюминия обусловлено керамическим покрытием сепаратора, таблица I. Когда литий интеркалирует / деинтеркалирует во время нормального цикла, промежутки покрываются тонкой пленкой SEI, которая становится толще со старением, рис.8b. Слой SEI состоит из смеси различных соединений, таких как фторид лития (LiF), гидроксид лития (LiOH), карбонат лития (Li ₂ CO ₃ ), оксид лития (Li ₂ O) и алкил лития. карбонат (ROCO ₂ Li, RCOLi). ⁴² Образование этих соединений увеличивает содержание кислорода и фтора и снижает процентное содержание углерода. Для ячейки, которая подвергалась непрерывным разрядам до 1,5 В, дендриты заселяют поверхность электрода.Несмотря на то, что EDS не может обнаруживать мелкие элементы, такие как водород или литий, присутствие лития может быть подтверждено, когда высокореакционная природа лития приводит к образованию оксида лития, когда он реагирует с кислородом воздуха. Таким образом, покрытие Li увеличивает содержание кислорода и снижает содержание углерода, как показано в таблице I. Небольшой процент кобальта на графитовом электроде указывает на незначительную миграцию кобальта от катода к аноду во время процесса зарядки.Когда более низкое напряжение снижается до 0,0 В, литиевое покрытие и рост SEI ухудшаются, рис. 8d. Элементный состав электрода показывает дальнейшее увеличение содержания в нем кислорода, фтора и кобальта все еще можно обнаружить, см. Таблицу I. Примечательной деталью этого электрода является присутствие меди. Во время начальных циклов потенциал анода может быть недостаточно высоким для растворения токосъемника, но по мере старения элемента и увеличения внутреннего сопротивления медный токоприемник начинает растворяться.Одновременное присутствие осаждения Cu и Li увеличивает вероятность возникновения внутреннего короткого замыкания. В ячейке, выдержанной в условиях обращения, наблюдается совокупный эффект всех механизмов деградации, таких как образование газов, набухание ячейки и внутреннее короткое замыкание. В случае непрерывного разряда элемента до -0,5 В поверхность электрода покрыта остатками обугливания и расплавленным сепаратором, как показано на рис. 8e. Обугливание увеличивает содержание углерода; а разложение SEI снижает содержание кислорода, см. Таблицу I.Наконец, графитовый электрод от сильно разряженной ячейки имеет морфологию, аналогичную свежей ячейке. Фактически, отсутствие интеркалированного лития, расплавленного сепаратора и меди делает внутренние слои частицы графита более различимыми. Что касается состава, чрезвычайно сильно разряженный анод имеет такое же содержание углерода, что и свежий элемент, и, как и ожидалось, присутствует Cu из токоприемника, но нет кислорода. Результат подтверждает идею о том, что, когда запасы анодного лития истощаются, SEI разлагается, чтобы обеспечить мощность, требуемую внешней нагрузкой.

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рис. 8. Микрофотографии образцов графитовых электродов, извлеченных из состаренных ячеек при различных более низких напряжениях отсечки. (а) Чистый электрод. (b) Случай с преобладанием старения характеризуется ростом SEI. (c) Случай с небольшим переразрядом характеризуется наличием покрытия Li и дальнейшим утолщением SEI. (d) Возникновение случая обратного потенциала демонстрирует различную морфологию Li-покрытия, покрывающего поверхность электрода.(e) Случай глубокого переразряда показывает обугливание на поверхности частицы, вызванное ISC. (f) Электрод с экстремальным переразрядом показывает только частицы графита без каких-либо отложений или следов слоя SEI. Масштаб для всех изображений 10 мкм м.

Загрузить рисунок:

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рис. 9. Микрофотографии образцов электродов LCO, извлеченных из состаренных ячеек при различных более низких напряжениях отсечки.Никаких доказательств разрушения не обнаружено в образцах, соответствующих (а) нетронутому электроду и (б) ячейке с преобладанием старения. (c) Случай небольшого переразряда показывает разреженные частицы LCO с ранним наличием трещины. (d) – (e) Растрескивание частиц LCO происходит преимущественно в переразряде ячеек в условиях реверсирования из-за электрохимического пропитывания. (f) Электрод LCO из ячейки с экстремальным переразрядом показал характерное осаждение Cu на его поверхности. Масштаб для всех изображений 10 мкм м.

Загрузить рисунок:

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рис. 10. Микрофотографии образцов сепаратора, извлеченных из состаренных ячеек при различных напряжениях отсечки. (a) Сепаратор изготовлен из полипропилена с керамическим слоем Al ₂ O ₃ . Сторона PP обращена к электроду LCO, а Al ₂ O ₃ обращена к графитовому.(b) Разделитель гильз с преобладанием старения не показывает признаков деградации. (c) Случай с небольшим переразрядом показывает некоторые отложения в керамическом слое из-за ISC. (d) Случай возникновения обратного потенциала показывает большее присутствие отложений в основном на слое Al ₂ O ₃ . (e) Интенсивный ISC из ячейки, выдержанной в условиях глубокого переразряда, вызывает обугливание и расплавление сепаратора. (f) Ячейка с экстремальным переразрядом не показала какой-либо значительной деградации на стороне Al ₂ O ₃ , но она действительно показала инкрустацию LCO с нанесенной на нее Cu.Масштабная линейка отличается на каждой панели, чтобы улучшить репрезентативные детали деградации.

Загрузить рисунок:

Таблица I. Состав электродов, извлеченный из испытания EDS графитовых и LCO-электродов при различных напряжениях переразряда для образцов, показанных на рис. 8 и 9 ^{a )} .

^a) Приведенные значения соответствуют мас. % каждого элемента, обнаруженного в образцах.

Таблица II. Состав электродов, полученный при испытании сепаратора EDS при различных напряжениях переразряда для образцов, показанных на рис. 10 ^{a )} .

^a) Приведенные значения соответствуют мас. % каждого элемента, обнаруженного в образцах.

Морфология свежего катода показана на рис. 9а. Его состав подтверждает, что LCO является активным материалом, и у него есть алюминиевый токоприемник.На этом рисунке четко обозначены активная частица LCO и вторичная фаза (связующее и проводящая добавка). Если клетка выдерживается при нормальных условиях, рис. 9b, никаких значительных изменений морфологии и состава, таблица I, на микрофотографии и в результатах EDS, соответственно, не наблюдается. Редкие пятна с растрескавшимися частицами LCO обнаруживаются, когда ячейка слегка переразряжена, рис. 9c. Тяжелое растрескивание частиц LCO происходит, когда ячейки сокращаются до 0,0 и -0,5 В из-за чрезмерного литиирования катода, рис.9d – 9e. Другими словами, при нормальных условиях разряда ионы лития мигрируют от анода к катоду, занимая одно из доступных и соответствующих родительских участков LCO. Однако, если ячейка сильно разряжена, частица LCO не может выделить все восстановленные ионы Li ⁺ из электролита в соответствующий слой Li в октаэдрической структуре. Таким образом, активная частица начинает набухать и при непрерывном циклическом движении в конечном итоге трескается. ⁴³ Структурная дезинтеграция частиц LCO не только увеличивает сопротивление переносу в твердой фазе, но также снижает сохранение емкости. ^40,44 Что касается состава, содержание Co уменьшается с уменьшением напряжения в конце разряда. При растрескивании частиц обнажается внутренняя часть частиц LCO и повышается содержание кислорода. Наконец, электрод LCO из сильно разряженной ячейки показывает отложение меди на своей поверхности, рис. 9f. Отложения меди мешают полному обнаружению электрода LCO при оценке состава. Сепаратор этой ячейки изготовлен из полипропилена, обращенного к электроду LCO, и покрытия из оксида алюминия, обращенного к графитовому электроду, рис.10а. Состав, указанный в таблице II, соответствует стороне оксида алюминия. Полипропилен, (C ₃ H ₆ ) _n , сторона сепаратора показывает только содержание углерода. В случае ячейки 2,7 В не обнаружено значительных изменений по сравнению с сепаратором, рис. 10b, за исключением небольшого присутствия углерода и кобальта. Микрокоротки становятся видимыми в элементе, разряженном до 1,5 В, в виде отложений на стороне оксида алюминия, рис. 10c, и это более очевидно на элементе, разряженном до 0.0 В, рис. 10г. Отложения, поступающие с анода, содержат остатки SEI и Li-покрытия, которые увеличивают содержание кислорода и снижают процентное содержание Al. В случае разряда элемента до -0,5 В, рис. 10e, высокая температура, вызванная внутренним коротким замыканием, вызывает обугливание графитового электрода, а выделяемое тепло вызывает прилипание активного материала электрода к сепаратору. Остатки обугливания увеличивают содержание углерода и значительно снижают содержание Al. Одним из наиболее значимых результатов является наличие меди в сепараторе.Как правило, внутренние короткие замыкания чаще всего связаны с покрытием литием; однако, если элемент чрезмерно разряжен в условиях реверсирования, растворенная Cu может вызвать внутренние короткие замыкания. Одно из основных различий между чрезмерным избыточным разрядом и непрерывным избыточным разрядом отражается на сепараторе, где растворенная медь осаждается на катоде и поверхности сепаратора из полипропилена в последнем. Во время DPA активный материал LCO отделяется от электрода и прилипает к сепаратору PP.Это было подтверждено наличием содержания Co и Cu на сепараторе из этой ячейки.

В этой работе экспериментально и аналитически изучалось влияние как старения, так и сверхразряда на клетки мешочка. Ячейки подвергались циклическому включению в условиях непрерывного переразряда, при котором разумно выбрано более низкое напряжение отсечки (2,7, 1,5, 0,0 и -0,5 В), чтобы гарантировать циклическую способность элемента. Электрохимические результаты показали, что дополнительная емкость, полученная за счет увеличения нижнего напряжения отсечки, незначительна.Более того, срок службы в цикле снижается, особенно если элемент подвергается старению в условиях реверсирования (E _ниже ≤ 0,0 В). SoH ячеек также исследуется с помощью дифференциальной емкости и дифференциальных кривых кулоновской эффективности, а затем сравнивается с новым параметром SoH на основе IR. Предлагаемый индикатор SoH, Φ _R , может прогнозировать начало усугубленной деградации во всех клетках.

Анализируются четыре долгосрочных условия циклического переключения, чтобы пролить свет на механизмы деградации, наложенные в зависимости от степени переразряда.Случай с преобладанием старения, 2,7 В, представляет собой нормальное состояние старения, характеризующееся в основном утолщением SEI. Корпус с небольшим переразрядом до 1,5 В деградировал аналогично старению, но с повышенным присутствием покрытия Li. Случай возникновения обратного потенциала до 0,0 В представляет состояние, при котором потенциал анода становится больше, чем потенциал катода. Литиевое покрытие на аноде, растрескивание частиц на катоде и раннее растворение анодного токосъемника с последующим образованием медного мостика на сепараторе являются основными механизмами деградации, обусловливающими короткий срок службы элемента.Случай глубокого переразряда, до -0,5 В, первоначально продемонстрировал те же механизмы деградации для элемента, разряженного до 0,0 В, но в конце концов отказал после нескольких циклов. Разрушение структуры частиц LCO, вызванное чрезмерным литиированием, а также повторяющиеся разрушение и преобразование SEI, разложение электролита и т. Д. Привели к образованию газов. Наконец, образование медных и литиевых мостиков привело к прямому контакту между электродами, в результате чего возникли микрокороты или внутренние короткие замыкания.

Избыточный разряд – это испытание на щадящее использование, которое само по себе может превратиться в серьезную причину опасности в сочетании с последующей зарядкой. Комбинированные эффекты механизмов деградации из-за старения и чрезмерного разряда создают угрозу целостности ячеек и здоровью пользователей, особенно в конце жизненного цикла.

Приложение. Патологоанатомический анализ карманных клеток

Посмертный анализ – это надежный и широко адаптированный инструмент, используемый для более глубокого понимания анализа отказов клетки.Открытие этих ячеек помогает визуализировать и охарактеризовать изменения, произошедшие в компонентах клетки во время теста, и сравнить их с изменениями свежей клетки. Далее описывается пошаговая процедура разборки ячейки пакета.

Шаг 1. Изоляция выступов. Перед деструктивным физическим анализом (ДФА) выступы ячеек мешка изолируют электроизоляционной лентой. Это дополнительная мера предосторожности, которую необходимо предпринять, чтобы избежать любого случая внешнего короткого замыкания, см. Рис.А · 1а.

Шаг 2. Подготовка материалов. Герметизирующие пакеты используются для хранения электродов, разделителей и других компонентов ячейки. В общей сложности 5 герметичных пакетов, по одному для каждого электрода, один для сепаратора, один для электролита и один для хранения других компонентов ячейки, таких как пакет и вкладки, помечены в зависимости от того, что в них будет размещаться. Стеклянный флакон, перегородка флакона и крышка флакона используются для сбора электролита ячейки. Все материалы, ячейка и медиа-рекордер переносятся в перчаточный ящик.

Шаг 3. Разборка подсумка. После переноса ячейки внутрь перчаточного ящика пластиковая доска используется для разборки ячейки. Это используется для предотвращения контакта язычков с металлическим дном перчаточного ящика. Процесс начинается с прокалывания мешочка скальпелем из нержавеющей стали. Этот первоначальный разрез делается около одной из выступов. При использовании скальпеля следует проявлять особую осторожность, чтобы избежать короткого замыкания, поэтому рекомендуется держать один из язычков изолированным.Процесс резки должен выполняться очень медленно и с особой осторожностью. Когда разрез по ширине ячейки будет завершен, используется пара пластикового пинцета с острым концом, чтобы вытащить пакет из центра, как показано на рис. A · 1b. После разреза по длине пакет снимается с ячейки, образуя Т-образный разрез, как показано на рис. A · 1c. Затем пакет отрезается снизу, обнажая узел электродов-сепараторов, см. Рис. A · 1d.

Шаг 4. Удаление выступов. Мешочек остается соединенным с ячейками через металлические никелевые язычки.Ножницами разрезают язычки один за другим и отделяют пакет и язычки от ячейки, см. Рис. A · 1d. Во избежание короткого замыкания следует соблюдать дополнительные меры предосторожности при разрезании выступов.

Шаг 5. Демонтаж сепаратора и электродов. После удаления лент на внешнем сепараторе узел электроды-сепаратор можно разматывать. Две отдельные пары пластмассовых пинцетов используются для извлечения катода и анода. При разделении электродов необходимо проявлять особую осторожность, поскольку электроды или активный материал на сепараторе могут контактировать с другим электродом, что приводит к короткому замыканию.Изображение разматывания сепаратора и извлечения электродов показано на рис. A · 1e.

Шаг 6. Сбор электролита. Электроды промышленных ячеек обычно пропитываются электролитом, а не заливаются им. Электролит можно собрать, промыв изопропиловым спиртом (IPA) разобранный пакет, см. Рис. A · 1e. Затем смесь осторожно переливают в стеклянный флакон, не проливая ее. Затем стеклянный флакон закрывают перегородкой и крышкой.Поскольку IPA является летучим по своей природе, важно герметизировать смесь электролита. Для запечатывания стеклянного флакона используется ручной обжимной пресс. Собранный электролит дополнительно анализируется для изучения разложения электролита с помощью газовой хроматографии и масс-спектроскопии.

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рисунок A · 1. Разрушающий физический анализ состарившейся мешочной клетки. (а) изоляция язычков, (б) разрез по ширине пакета, (в) Т-образный разрез, (г) разрез по длине и дну пакета, (д) ​​разматывание разделителя и извлечение электродов и (е) IPA, налитый на пакет для сбора электролита.

Загрузить рисунок:

границ | Метод онлайн-оценки состояния литий-ионной батареи на основе PSO-SVM

Введение

Дефицит энергии и загрязнение окружающей среды становятся глобальными проблемами, и электромобили все чаще используются. Литий-ионные батареи как основной источник энергии для электромобилей влияют на безопасную эксплуатацию электромобилей (Li et al., 2020). Уровень заряда аккумулятора – это важный параметр для измерения производительности литий-ионных аккумуляторов.SOH действует как индикатор для измерения срока службы батареи. Проводятся онлайн-оценочные исследования SOC и SOH литий-ионных аккумуляторов, определяются параметры рабочего состояния аккумуляторов в реальном времени, повышается энергоэффективность электромобилей, что имеет решающее значение для продления срока службы аккумулятора.

Факторы батареи SOH сложнее. Существует три распространенных метода прогнозирования SOH, то есть метод построения модели Duan et al. (2020), Лай и др. (2020), Сяо и др. (2020), Голизаде и Яздизаде (2019), Ху и др.(2020), экспериментальный метод измерения Tang et al. (2018), Weng et al. (2016) и метод, основанный на данных (Khaleghi et al., 2019; Li et al., 2019; You et al., 2016; Klass et al., 2014). Метод создания модели в первую очередь использует соответствующий адаптивный алгоритм для постоянного обновления параметров модели батареи, как попытку адаптировать модель к различным условиям работы. Wang et al. (2019) предложили модель эквивалентной схемы (ECM), основанную на кривой зарядного тока при постоянном напряжении (CV), чтобы извлечь соответствующее количество характеристик.Чтобы получить SOH батареи, Yang et al. (2018) предложили модель регрессии гауссовского процесса, основанную на кривой зарядки, для прогнозирования SOH батареи. Однако упомянутые алгоритмы сильно зависят от модели. Возможность своевременного обновления параметров существенно влияет на результаты оценки SOH батареи. Экспериментальные методы измерения в основном охватывают спектроскопию электрохимического импеданса (EIS), анализ приращения емкости и т. Д. Eddahech et al.(2012) предложили метод оценки SOH, основанный на инкрементном анализе мощности (ICA). При извлечении соответствующих пиковых точек метод гауссовой регрессии применяется для построения модели SOH батареи, в то время как дефект заключается в том, что количество пиковых точек меньше. Кроме того, должен быть обеспечен полный процесс зарядки. С появлением платформ больших данных методы машинного обучения, управляемые данными, вызвали широкое внимание ученых. Управляемые данными методы не требуются для понимания внутренней структуры и принципов работы батареи, и они полагаются исключительно на извлечение соответствующих характеристик старения батареи, которые вводятся в соответствующий модуль оценки SOH для определения работоспособности батареи.Как сообщается в существующих исследованиях, общие характеристики старения батарей в значительной степени включают емкость, внутреннее сопротивление Ji et al. (2020), Чен и др. (2018), Hung et al. (2014), время цикла батареи Wognsen et al. (2015), а также использование давления штабелирования Cannarella и Arnold (2014), импеданса SEI Zhang and Wang (2009) и т. Д. Meng et al. (2018) разработали новый метод точной оценки SOH батареи с использованием технологии опорных векторов (SVM), которая выбирает резкую точку кривой зависимости напряжения в качестве характеристической величины SOH батареи.Наклон суммы можно хорошо использовать в практических испытаниях, тогда как этот метод должен заранее выбрать подходящую оценочную характеристическую величину. На разные модели аккумуляторов неблагоприятно влияют разные варианты выбора характеристической величины, поэтому это более сложно оценить. Во-вторых, по мере того, как батарея продолжает стареть, емкость батареи постепенно уменьшается, что в определенной степени влияет на оценку SOC и SOH батареи. SOC и SOH не могут быть оценены отдельно, и между ними определяется определенная потенциальная взаимосвязь.Параметр SOC батареи следует использовать в качестве важного входного параметра для проведения точных исследований по оценке SOH батареи.

За прошедший период ученые приняли текущее значение SOH батареи в качестве константы при изучении оценки SOC батареи, т. Е. Используя SOH для оценки SOC в обратном направлении, чтобы повысить точность оценки SOC (Talha et al., 2019; Bonfitto, 2020 ; Gismero et al., 2020). Напротив, некоторые ученые сначала получили результаты SOC Estimate, а затем использовали SOC в качестве константы для оценки SOH.Поскольку изменение состояния батареи – это медленный процесс, то, как разумно развивать отношения между SOC и SOH, стало в центре внимания ученых в последние несколько лет. Хуанг и др. (2017) предложили метод установления соответствия между SOH батареи и SOC батареи путем анализа данных испытаний срока службы батареи. Соответственно, SOH батареи можно измерить без сложных алгоритмов обновления модели. Однако соответствующий поправочный коэффициент алгоритма определяется текущей партией аккумуляторов.Для разных партий батарей требуются разные поправочные коэффициенты. Таким образом, алгоритм имеет определенные ограничения. Hu et al. (2020) предложили схему оценки, основанную на нескольких временных шкалах, для оценки SOH батареи. SOH батареи оценивается на основе расчетной взаимосвязи между SOH батареи и SOC, тогда как алгоритм должен установить соответствующую модель эквивалентной схемы. Это больше зависит от параметров модели. Ли и др. (2020) разработали метод оценки SOH на основе времени зарядки, которое может достигать CV после зарядки.Однако этот метод требует полной зарядки аккумулятора. Добиться полной зарядки в реальных условиях сложно, поэтому применение этого метода имеет определенные ограничения. Таким образом, текущие проблемы сводятся к следующему: установление соотношения подгонки между SOC и SOH затрудняет получение соответствующего поправочного коэффициента; модель оценки SOH, созданная с помощью модели эквивалентной схемы, подвержена сильной зависимости от параметров модели; метод использования данных о состоянии заряда для оценки SOH не может реализовать онлайн-оценку SOH.Вышеупомянутые задачи имеют определенные ограничительные условия, которые ограничивают адаптивность соответствующего алгоритма. С этой точки зрения все же следует найти алгоритм с менее ограничивающими условиями и более широким диапазоном применения, чтобы реализовать SOC для оценки SOH.

Для решения упомянутых проблем в настоящем исследовании предлагается метод онлайн-оценки SOC-SOH на основе PSO-SVM. Анализируя состояние здоровья аккумулятора, предоставленное НАСА, выявляется определенная связь между состоянием здоровья аккумулятора и состоянием заряда аккумулятора.В частности, по мере того, как батарея продолжает стареть, наклон SOC батареи и время имеют тенденцию к увеличению, а наклон напряжения и времени разряда батареи имеет тенденцию к увеличению. По этой причине в данном исследовании скорость изменения SOC батареи и скорость изменения напряжения разряда принимаются в качестве характерных величин SOH и оптимизируется машина опорных векторов с помощью алгоритма роя частиц для эффективной оценки состояния батареи. Наконец, посредством проверки алгоритма, которая демонстрирует, что алгоритм демонстрирует хорошую адаптируемость и осуществимость и может применяться в реальном производстве и в жизни.

Методы

Принцип машины опорных векторов

Машины опорных векторов основаны на статистической теории и используются для решения задач классификации и регрессии. По сравнению с традиционными методами регрессии, машины опорных векторов больше подходят для решения малой выборки, нелинейных и многомерных задач распознавания образов. И SOC, и SOH батареи имеют определенную степень нелинейности. В этой статье в основном используется машина опорных векторов функции ядра RBF для оценки SOC и SOH батареи.Структура модели SVM для такой оценки показана на Рисунке 1.

РИСУНОК 1 . Поддержка векторной модели машины для оценки SOC / SOH батареи.

Для решения нелинейных задач данные в низкоразмерном пространстве отображаются в многомерное пространство, чтобы реализовать преобразование нелинейных задач в линейные. Для литий-ионных аккумуляторов вход может быть напряжением, током, температурой и т. Д., А выходной величиной – SOC / SOH. Соответствующее отношение подгонки показано в формуле.(1)

Цель SVM – найти лучшие коэффициенты при w и b в следующих ограниченных условиях. После введения резервных переменных, ряда производных, может быть получена стандартная форма SVM, как показано в формуле. 2, а ограничения показаны в формуле. 3.

Ограничения:

Путем введения лагранжевого оператора, упрощающего решение задачи, уравнение4 можно получить:

Так как радиальная базисная ядерная функция имеет преимущества простой обработки, хорошего анализа, хорошего радиальная симметрия и хорошая гладкость, радиальная базисная функция K (xi, x), показанная в формуле. Выбрано 5.

Среди них в уравнении. 5δ – параметр функции ядра, xi − xj представляет входную переменную радиальной базисной функции ядра.

SVM сильно зависит от параметров γ и δ. В частности, γ – это штрафной параметр.Чем меньше γ, тем больше ошибка аппроксимации и выше способность к обобщению; чем больше γ, тем меньше ошибка аппроксимации и слабее способность к обобщению. Кроме того, δ – ширина ядра. Чем больше δ, тем больше опорных векторов; чем меньше δ, тем меньше опорных векторов. Вероятно перетренированность и возникнут проблемы с локальной оптимизацией. Следовательно, разумный выбор этих двух параметров может повысить точность SVM. Как простой и легкий алгоритм оптимизации, оптимизация роя частиц (PSO) привлекла внимание ученых.

Принцип алгоритма оптимизации PSO

Алгоритм PSO также называется алгоритмом поиска корма для роя птиц. Он начинается со случайного решения и находит оптимальное решение путем итерации. Алгоритм прост в реализации, быстр в сходимости и имеет несколько настроек параметров. Это эффективный алгоритм поиска. Если предположить, что в зоне поиска пищи есть только один кусок корма, все птицы не знают, где находится корм. Чем ближе птица к пище, тем выше показатель приспособленности.Лучший способ найти пищу – это обыскать место, где птица находится ближе всего к корму. Следовательно, это простой и эффективный метод достижения максимально быстрого поиска за счет групповой совместной работы.

Алгоритм PSO сравнивает оптимальное решение каждой задачи оптимизации с птицей, ищущей пищу, что называется «частицей». Каждая частица обновляется через два крайних значения. Одно из них – оптимальное решение, найденное самой частицей, называемое индивидуальным экстремумом pbest; другой – оптимальное решение, которое в настоящее время находит вся группа, называемое Global extremum gbest.Кроме того, каждая частица также имеет скорость, которая определяет «полетное» направление и расстояние до соответствующей частицы. Частица может запоминать свое положение или положение своего спутника. Постоянно следуя лучшему из них (с наибольшим значением пригодности), он быстро находит оптимальное решение. Блок-схема алгоритма роя частиц показана на Рисунке 2.

РИСУНОК 2 . Алгоритм оптимизации роя частиц.

Предположим, что в D-мерном пространстве поиска цели N частиц образуют группу.Тогда положение частицы – уравнение. 6, скорость равна уравнению. 7, оптимальное положение, которое ищется в настоящее время, является уравнением. 8, а оптимальная позиция, которую ищет вся группа, – уравнение. 9

Частицы в основном обновляют свою скорость и положение с помощью двух оптимальных крайние значения, и выражение обновления показано в уравнениях. 10, 11

Выражение обновления скорости частицы:

Выражение обновления положения частицы:

Где c1, c2 – коэффициент обучения, r1 , r2 – случайные числа от 0 до 1.формула (10) состоит из трех частей: 1) инерционной части, отражающей характер движения частиц; 2) когнитивная часть, которая показывает, что частицы обладают памятью, и 3) социальная часть, которая показывает, что частицы имеют координацию. Следовательно, мы можем комбинировать алгоритм роя частиц с алгоритмом машины опорных векторов, чтобы повысить точность прогнозирования регрессии машины опорных векторов.

Принцип PSO-SVM

Оптимизация роя частиц используется для оптимизации параметра штрафа γ и параметра ядра δ в машине опорных векторов.Из-за различных размеров входного напряжения, тока и температуры батареи необходимо нормализовать входные данные, чтобы исключить влияние размеров на результаты прогнозирования. Для SVM поиск по сетке используется для поиска параметра штрафа γ и параметра ядра δ, что, несомненно, увеличивает объем вычислений. Напротив, когда для оптимизации используется PSO, это значительно улучшает скорость предсказания и точность SVM. Поэтому в этой статье для оптимизации результатов используется алгоритм PSO, когда SVM применяется для прогнозирования SOC и SOH литий-ионной батареи в режиме онлайн.Шаги вычислений следующие:

Шаг 1: Обработка нормализации данных

Шаг 2: Инициализируйте рой частиц, установите размер роя, положение и скорость частиц

Шаг 3: Обучите векторную модель машины поддержки и используйте среднеквадратическое значение MSE функция ошибок как функция приспособленности для вычисления значения приспособленности частиц

Шаг 4: Получите индивидуальное оптимальное значение частицы и получите глобальное оптимальное значение группы.

Шаг 5: Обновление скорости и положения частиц

Шаг 6: Определите, выполнено ли конечное условие, и если да, выведите соответствующий результат.

Преимущество PSO-SVM

SVM использует метод поиска по сетке для нахождения наилучших штрафных параметров и параметров ядра. Поиск по сетке заранее устанавливает возможные решения перед оптимизацией. После запуска оптимизации она в свою очередь рассчитывается аналогично сетке. Соответствующие значения вычисляются и непрерывно сравниваются для получения оптимального решения. SVM при оптимизации роя частиц использует метод случайного поиска, чтобы найти лучшие параметры штрафа и параметры ядра.Он случайным образом инициализирует совокупность и непрерывно выполняет итерацию, чтобы найти оптимальное решение. Хотя поиск по сетке может найти текущее глобальное оптимальное решение в смысле перекрестной проверки, при расширении диапазона поиска время поиска будет очень большим. В отличие от этого, алгоритму PSO не нужно обходить все точки в сетке, но он может быстро найти глобальное оптимальное решение с помощью регулярных итераций. Следовательно, алгоритм PSO используется для оптимизации машины опорных векторов.Алгоритм может с большей вероятностью сходиться к глобальному оптимальному решению. По сравнению с традиционным методом поиска по сетке, алгоритм имеет более высокую скорость вычислений и лучшую возможность глобального поиска.

Сбор экспериментальных данных

В этой статье в основном используются два типа батарей для проведения соответствующих исследований. Материал положительного электрода одной батареи – LiFeO ₄ , а другой – LiNi _0,8 Co _0,15 Al _0.05 О ₂ . Набор данных первого был получен в лаборатории и назван аккумулятором №1. Экспериментальная платформа показана на рисунке 3. Последний набор данных представляет собой общедоступный набор данных о батареях, предоставленный Центром передового опыта в диагностике исследовательского центра NASA Ames Research Center в Вашингтоне, округ Колумбия, США. Батареи с номерами B0005, B0018 и B0007 используются для исследований и имеют названия батарея №2, батарея №3 и батарея №4 соответственно. Условия работы двух аккумуляторов разные.Первый используется для DST, а второй – для зарядки, разрядки и измерения внутреннего сопротивления. В таблице 1 представлена ​​соответствующая информация об этих батареях. В этой статье в основном изучается статус их выписки. Использование двух типов батарей описывается следующим образом: батарея №1 используется только для проверки адаптируемости и выполнимости алгоритма PSO-SVM при оценке состояния заряда батареи; батареи №2, №3 и №4 в основном предназначены для проверки адаптируемости и осуществимости алгоритма PSO-SVM при оценке SOH аккумулятора.

РИСУНОК 3 . Экспериментальная площадка.

ТАБЛИЦА 1 . Экспериментальные условия батарей №2 и №3.

Model Building

Настройки параметров

Метод онлайн-оценки состояния литий-ионной батареи на основе PSO-SVM, предложенный в этой статье. Параметры метода устанавливаются следующим образом: размер роя частиц установлен на 20, коэффициент обучения c1 установлен на 1,5, фактор обучения c2 установлен на 1,7, а значение параметра штрафа γ установлено на (1,1000), значение диапазон параметров ядра δ устанавливается равным (0.1,1000), вес инерции w установлен на 0,9, кратность перекрестной проверки – 5, а максимальное разрешенное количество итераций – 200.

Структура прогнозирования SOH

SOH батареи отражает надежность текущий аккумулятор. Точное прогнозирование заряда батареи SOH может позволить системе управления батареями хорошо управлять каждым элементом батареи в батарейном блоке, вовремя заменять серьезно стареющие батареи и обеспечивать безопасную работу электромобилей. Есть много способов определить SOH батареи.Самый распространенный – емкость как характеристическая величина. Следующее выражение является определением батареи SOH, и уравнение. 12 – определение характеристической величины емкости.

Где Qmax – текущая максимальная полезная емкость батареи, Qrated – номинальная емкость батареи.

SOH батареи оценивается как сложный и медленный процесс. Battery SOC отражает разрядку батареи и тесно связан с SOH батареи. SVM оценивает SOC и SOH батареи в основном с помощью нелинейного картирования, как показано на рисунке 1.Входными данными могут быть напряжение, ток и температура батареи, а выходными данными – SOC или SOH. Конкретный процесс реализации PSO для оптимизации SVM выглядит следующим образом. Во-первых, собранные данные, такие как напряжение, ток и температура, нормализуются, чтобы устранить проблемы, вызванные размерами. Во-вторых, алгоритм роя частиц инициализируется в соответствии с настройками параметров путем установки различных параметров роя частиц. После завершения настройки параметров нормализованные данные вводятся в оценщик SVM.Затем среднеквадратичная ошибка (MSE) используется в качестве значения функции пригодности для вычисления индивидуального экстремального значения и группового экстремального значения и непрерывного обновления скорости и положения частиц. Когда достигается максимальное количество итераций или ошибка соответствует требованиям, алгоритм завершается. Если требования к выходным данным не выполняются, необходимо пересчитать и повторять вышеуказанные шаги до тех пор, пока требования не будут выполнены. Выводятся оптимальные параметры штрафа и параметры ядра. Блок-схема алгоритма PSO-SVM показана в голубой области на рисунке 4.Поэтому после оценки состояния заряда батареи оно сохраняется в памяти. Затем исторические данные о напряжении, токе, температуре, SOC и другие данные собираются через систему BMS и сохраняются в памяти. Таким образом, при обычном использовании электромобиля обучающая модель строится онлайн, и собранные онлайн-данные вводятся в эту модель для реализации онлайн-прогноза SOH батареи. Блок-схема, касающаяся онлайн-прогнозирования SOH батареи, показана на рисунке 4.

Рисунок 4 .Онлайн-процесс прогнозирования SOH батареи на основе PSO-SVM.

SOH Feature Extraction

Точность оценки модели, управляемой данными, в основном зависит от двух аспектов: 1) охват обучающими данными все аккумуляторные среды и 2) наличие большей корреляции между типом обучающих данных и точностью SOC. Следовательно, извлечение разумных количеств характеристик SOH может повысить точность прогнозирования SOH на основе данных.

Как мы все знаем, параметры батареи будут меняться с увеличением количества циклов.На рисунке 5 представлена ​​кривая напряжения разряда батареи №2. С увеличением количества циклов производная напряжения батареи по времени становится больше. Из рисунка видно, что наклон кривой напряжения разряда батареи постепенно изменяется от плоского до крутого, указывая на то, что это напряжение можно использовать в качестве одной из характеристических величин для измерения старения батареи.

РИСУНОК 5 . Кривая напряжения разряда АКБ №2.

На рисунке 6 показана диаграмма тока разряда батареи №2, которая показывает, что батарея разряжается при постоянном токе 1С.Более того, по мере того, как степень старения батареи увеличивается, время разряда батареи уменьшается. Батарея разряжается впервые, как показано красной линией, примерно на 3400 с; в 84-м разряде – около 2800 с; в 168-м разряде – около 2400 с. Можно видеть, что по мере старения батареи время разряда батареи будет постепенно уменьшаться, то есть время разряда батареи можно рассматривать как важную характеристическую величину для измерения старения батареи.

РИСУНОК 6 . Диаграмма разрядного тока АКБ №2.

Рисунок 7 – это диаграмма температуры разряда батареи №2. Из рисунка 7 видно, что по мере увеличения количества циклов температура батареи постепенно увеличивается, указывая на то, что внутренний импеданс батареи постепенно увеличивается. Следовательно, его также можно использовать как характеристику батареи. Степень старения ограничена тем фактом, что измерять внутреннее сопротивление батареи в реальных условиях работы батареи неудобно.Следовательно, мы можем судить о степени старения аккумулятора, анализируя внутреннюю температуру аккумулятора.

РИСУНОК 7 . График температуры разряда АКБ №2.

На рисунке 8 показана взаимосвязь между SOH-SOC-U батареи №2. Ось Z представляет состояние батареи, ось X представляет напряжение разряда батареи, а ось Y представляет состояние заряда батареи. Из рисунка 8 видно, что по мере старения батареи скорость разрушения SOC батареи увеличивается с 1 до 0.На рисунке 9 показан график зависимости между SOC батареи №2 и временем, который может четко показать взаимосвязь между SOC батареи и ее работоспособностью. SOC батареи также можно рассматривать как важную характеристическую величину для измерения старения батареи.

РИСУНОК 8 . Диаграмма взаимосвязи SOH-SOC-U батареи №2.

РИСУНОК 9 . Диаграмма соотношения SOC и времени батареи №2.

Из приведенных выше выводов видно, что характерными величинами старения батареи могут быть напряжение разряда, SOC и время разряда батареи.Таким образом, исправность батареи может быть определена путем анализа этих трех величин. Однако из-за большого количества данных SOC батареи прямой ввод SOC батареи, напряжения разряда и времени разряда в средство оценки SOH имеет тенденцию к увеличению сложности вычислений. Таким образом, в этой статье SOC не добавляется напрямую к оценке SOH, а используется метод косвенного добавления SOC для оценки состояния батареи. Этот алгоритм может эффективно уменьшить обучающие данные, ускорить вычисления и повысить эффективность прогнозирования.Взаимосвязь между SOC батареи, напряжением и временем разряда показана на рисунке 10. Значение SOC, представленное осью Z , соответствует двумерной координате (время, U), а такое же значение SOC соответствует двум -мерная координата (Время, U). Стоимость тоже разная. С помощью этой функции SOH батареи может быть предсказан машиной вектора поддержки на основе алгоритма роя частиц, и выражение для предсказания находится в уравнении. 13.

РИСУНОК 10 .Диаграмма соотношения SOC-U-Time батареи №2.

Совместная оценка SOC-SOH в режиме онлайн

Прогнозирование SOC

Оценка состояния литий-ионной батареи в режиме онлайн SOC

Первые два данных о разряде батареи №2 используются для прогнозирования SOC. Первые данные разряда используются для обучения, а вторые данные разряда – для тестирования. Эффект прогнозирования показан на рисунке 11. Средняя относительная ошибка SOC батареи №2 показана на рисунке 12. Из рисунка 12 можно найти, что точность алгоритма PSO-SVM выше, чем у алгоритма SVM. , а алгоритм PSO-SVM более стабилен.

РИСУНОК 11 . Прогноз SOC батареи №2.

РИСУНОК 12 . Средняя относительная погрешность SOC батареи №2.

Здесь три критерия, включая среднюю относительную ошибку (MRE), среднюю абсолютную ошибку (MAE) и среднеквадратичную ошибку (MSE), вводятся для оценки эффективности прогнозирования, как показано в таблице 2.

ТАБЛИЦА 2 . Сравнение двух методов для батареи №2.

Как показано в таблице 2, очевидно, что метод PSO-SVM обеспечивает гораздо лучшую производительность прогнозирования, чем метод SVM. Например, прогноз MRE (%) для батареи № 2 на основе SVM составил 6,6742, в то время как прогноз MRE на основе PSO-SVM был только 2,5543. Это означает, что точность прогнозирования с помощью PSO-SVM значительно улучшилась по сравнению с SVM.

Проверка рабочего состояния DST

Рабочее состояние DST используется для проверки точности алгоритма.Напряжение и ток в рабочих условиях DST показаны на рисунках 13, 14. Рабочее состояние DST – это рабочее состояние динамического стресс-теста, которое может хорошо отражать изменения тока и напряжения электромобиля в фактическом рабочем состоянии и помогать с этим. оценка возможности применения метода оценки на практике. Проверка условий работы DST показана на рисунке 15, а средняя относительная погрешность условий работы SOC в условиях работы DST показана на рисунке 16.Ошибка оценки SOC в условиях DST показана в таблице 3.

РИСУНОК 13 . Напряжение в условиях эксплуатации DST.

РИСУНОК 14 . Ток в условиях летнего времени.

РИСУНОК 15 . Проверка рабочего состояния DST.

РИСУНОК 16 . Оценка MRE SOC в условиях эксплуатации DST.

ТАБЛИЦА 3 . Сравнение двух методов для батареи №1.

Из рисунка 16 видно, что SOC, оцененный алгоритмом PSO-SVM, более точен, а общая стабильность оценки лучше без больших локальных ошибок по сравнению с алгоритмом SVM.Это указывает на то, что метод оценки может быть применен к фактической оценке. Ошибка оценки SOC показана в таблице 3.

Прогнозирование SOH

Анализ эффективности прогнозирования

Батарея № 2 используется в качестве обучающих данных для прогнозирования SOC батареи № 3. На рисунке 17 показаны схемы SOH батарей №2 и №3. Из рисунка 17 видно, что общие тенденции к снижению для батарей №2 и №3 одинаковы, а скорость старения батареи №3 выше, чем у батареи №2.Когда емкость падает до 70% от номинальной, аккумулятор считается неисправным. (Qin et al., 2015).

РИСУНОК 17 . Схема батареи SOH.

Аккумулятор SOC оценивается по очереди и подставляется в установленную модель совместной оценки SOC-SOH. Выбраны девять интервалов SOC, чтобы отразить эффект оценки модели. Эффект оценки SOH показан на рисунке 18. Из рисунка видно, что алгоритм PSO-SVM имеет более стабильный общий эффект оценки, чем алгоритм SVM.Среднеквадратичная ошибка (RMSE) используется для оценки производительности модели, как показано на Рисунке 19.

РИСУНОК 18 . Оценка SOH в различных состояниях заряда (A) изменение SOC (100–10%), (B) изменение SOC (100–20%), (C) изменение SOC (100–30%), (D) изменение SOC (100–40%), (E) изменение SOC (100–50%), (F) изменение SOC (100–60%), (G) изменение SOC ( 100–70%), (H) изменение SOC (100–80%), (I) изменение SOC (100–90%).

РИСУНОК 19 . Среднеквадратичное значение батареи №3.

Ошибка оценки SOH показана на рисунке 19. Можно сделать следующие выводы:

1) Общая ошибка SVM вдвое больше, чем PSO-SVM. RMSE SVM не превышает 4,5%, а RMSE PSO-SVM не превышает 2%, что соответствует требованиям к точности прогнозирования SOH батареи.

2) С увеличением ΔSOC ошибка оценки SOH показывает общую тенденцию к снижению; но в интервале SOC (100–70%) – SOC (100–30%) вместо этого увеличивается ошибка оценки SOH.Это из-за плоского интервала разряда, плотной кривой SOH и немного худшего алгоритма распознавания, чем у двух сторон. Таким образом, погрешность в этом интервале немного выше, чем у двух концов.

Анализ адаптируемости

Принимая во внимание предысторию оценки SOH аккумуляторной батареи в практическом применении электромобилей, нам необходимо дополнительно проверить адаптивность этого метода. На основе приведенного выше анализа далее анализируется применимость предложенного метода оценки SOH в аккумуляторных батареях электромобилей.Батарея №2 по-прежнему используется в качестве данных для обучения, а батарея №4 тестируется. Результат ошибки показан на Рисунке 20.

РИСУНОК 20 . Среднеквадратичное значение батареи №4.

Из рисунка 20 видно, что предсказанные результаты соответствуют соответствующим выводам в Анализ эффективности предсказания . Метод, предложенный в этой статье, также применим к батарее №4, которая имеет лучшую точность оценки. Результаты показывают, что метод, предложенный в данной статье, обладает определенной адаптируемостью.

Сравнение с другими моделями

Используя батарею №2 в качестве набора данных для обучения, мы тестируем батареи №3 и №4 соответственно. Сравнивая алгоритмы, предложенные в литературе Khumprom and Yodo (2019), в таблице 4 показаны ошибки прогнозирования SOH PSO-SVM и пять известных опубликованных методов.

ТАБЛИЦА 4 . Сравнение различных моделей прогнозирования SOH.

Как показано в Таблице 4, RMSE, основанный на модели PSO-SVM, был наименьшим по сравнению с другими четырьмя моделями, сравнивая, можно сделать вывод, что PSO-SVM может эффективно улучшить прогнозные характеристики SOH батареи.

Заключение

Для решения проблем оценки SOC и SOH батареи (например, требующих много времени, значительных вычислений и невозможности оценить онлайн) в настоящем исследовании предлагается метод совместной оценки SOC-SOH на основе PSO-SVM. , и реализует онлайн-обнаружение и оценку для системы управления батареями.

Сначала вводятся данные образцов батарей НАСА, чтобы завершить моделирование модели оценки SOC батареи, а точность и стабильность модели SOC проверяются с использованием условий DST, а ошибка оценки не превышает 3%.Во-вторых, оценка SOC соответствует этой модели. Алгоритм дополнительно исследует оценку SOH батареи. Исследование предполагает, что с увеличением старения батареи скорость снижения SOC батареи и скорость падения напряжения будут увеличиваться при одинаковых рабочих условиях. Поэтому, чтобы найти взаимосвязь между ними, в этом исследовании предлагается оптимизированный алгоритм PSO-SVM для реализации совместной оценки SOC / SOH батареи. Наконец, эффективность и адаптируемость алгоритма проверяются и анализируются, а ошибки алгоритма, предложенного в этой статье, сравниваются с другими алгоритмами.Как показал результат, погрешность результата оценки СОХ составляет не более 2,5%.

Наконец, преимущества метода, предложенного в этой статье, резюмируются следующим образом:

1) Метод имеет меньше ограничений и не требует получения подгоночных коэффициентов соответствующей взаимосвязи функций SOC-SOH или определения соответствующих параметры модели эквивалентной схемы и т. д., что улучшает применимость алгоритма.

2) Этот метод позволяет осуществлять онлайн-оценку состояния батареи.Большинство традиционных методов оценки могут выполнять только офлайн-оценку. Кроме того, этот метод может тесно связать SOC и SOH батареи. При оценке состояния батареи он полностью учитывает информацию о состоянии заряда, чтобы еще больше повысить эффективность оценки.

3) По сравнению с традиционным алгоритмом машины опорных векторов, этот метод может сходиться к глобальному оптимальному решению с большей вероятностью, имеет более высокую скорость вычислений и лучшие возможности глобального поиска.

4) Этот метод позволяет преодолеть проблему «проклятия размерности». Внедрение k-кратной перекрестной проверки предотвращает проблему чрезмерной подгонки и дополнительно улучшает способность модели к обобщению.

Следует отметить, что для согласованности различий между элементами аккумуляторной батареи в аккумуляторной системе электромобиля, применимость алгоритма в различных аккумуляторных элементах и ​​другие вопросы должны быть тщательно изучены.

Заявление о доступности данных

В данном исследовании были проанализированы общедоступные наборы данных.Эти данные можно найти здесь: https://ti.arc.nasa.gov/tech/dash/groups/pcoe/prognostic-data-repository/.

Вклад авторов

Написание оригинала черновика, WL; написание-рецензирование и редактирование, RL и WL; привлечение финансирования, РУ; администрирование проекта, RL; расследование, HZ и WT; формальный анализ, Ю.З. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Финансирование

Это исследование финансировалось Национальной программой ключевых исследований Китая, номер гранта 2016YFC0300104, Проектом перспективных исследований оборудования Китая в рамках гранта 41421040301 и элитным проектом Харбинского университета науки и технологий в рамках гранта LGYC2018JC026.

Конфликт интересов

Автор WT работал в компании China Henan Xintaihang Power Source Co., Ltd.

Остальные авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Примечание издателя

Все претензии, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно относятся к их аффилированным организациям или заявлению издателя, редакторов и рецензентов.Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или заявление, которое может быть сделано его производителем, не подлежат гарантии или одобрению со стороны издателя.

Ссылки

Bonfitto, A. (2020). Метод комбинированной оценки состояния заряда и состояния аккумулятора на основе искусственных нейронных сетей. Energies 13 (10), 2548. doi: 10.3390 / en13102548

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Каннарелла Дж. И Арнольд К. Б. (2014). Состояние здоровья и измерения заряда литий-ионных аккумуляторов с использованием механической нагрузки. J. Power Sourc. 269, 7–14. doi: 10.1016 / j.jpowsour.2014.07.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Chen, L., Lü, Z., Lin, W., Li, J., and Pan, H. (2018). Новый метод оценки состояния литий-ионных аккумуляторов на основе внутренней зависимости между омическим внутренним сопротивлением и емкостью. Измерение 116, 586–595. doi: 10.1016 / j.measurement.2017.11.016

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Duan, W., Song, C., Chen, Y., Xiao, F., Peng, S., Shao, Y., et al. (2020). Идентификация параметров в режиме онлайн и оценка состояния заряда батареи на основе многомасштабного адаптивного алгоритма двойного фильтра Калмана. Math. Пробл. Англ. 2020, 1–20. doi: 10.1155 / 2020/9502605

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Eddahech, A., Briat, O., Bertrand, N., Delétage, J.-Y., and Vinassa, J.-M. (2012). Мониторинг поведения и состояния литий-ионных аккумуляторов с использованием импедансной спектроскопии и рекуррентных нейронных сетей. Внутр. J. Electr. Power Energ. Syst. 42 (1), 487–494. doi: 10.1016 / j.ijepes.2012.04.050

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Gholizadeh, M., and Yazdizadeh, A. (2020). Систематический смешанный адаптивный наблюдатель и подход EKF для оценки SOC и SOH литий-ионной батареи. Iet Electr. Syst. Транспорт 10 (2), 135–143. doi: 10.1049 / iet-est.2019.0033

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Gismero, A., Schaltz, E., and Stroe, D.-I.(2020). Рекурсивный метод оценки состояния заряда и состояния работоспособности литий-ионных аккумуляторов на основе кулоновского счета и напряжения холостого хода. Energies 13 (7), 1811. doi: 10.3390 / en13071811

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Hu, X., Jiang, H., Feng, F., and Liu, B. (2020). Расширенная иерархия оценки нескольких состояний для расширенного управления литий-ионными батареями. Заявл. Energ. 257, 114019. doi: 10.1016 / j.apenergy.2019.114019

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хуанг, С.-C., Tseng, K.-H., Liang, J.-W., Chang, C.-L., and Pecht, M. (2017). Онлайн-модель оценки SOC и SOH для литий-ионных батарей. Energies 10 (4), 512. doi: 10.3390 / en10040512

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Hung, M.-H., Lin, C.-H., Lee, L.-C., and Wang, C.-M. (2014). Оценка состояния заряда и работоспособности литий-ионных аккумуляторов на основе метода динамического импеданса. J. Power Sourc. 268, 861–873. DOI: 10.1016 / j.jpowsour.2014.06.083

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ji, H., Zhang, W., Pan, X.H., Hua, M., Chung, Y.H., Shu, C.M., et al. (2020). Модель прогнозирования состояния здоровья на основе внутреннего сопротивления. Внутр. J. Energ. Res 44 (8), 6502–6510. doi: 10.1002 / er.5383

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Khaleghi, S., Firouz, Y., Van Mierlo, J., and Van den Bossche, P. (2019). Разработка метода диагностики состояния батареи на основе данных в реальном времени с использованием индикаторов состояния во временной и частотной областях. Заявл. Energ. 255, 113813. doi: 10.1016 / j.apenergy.2019.113813

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хумпром, П., и Йодо, Н. (2019). Прогностическая модель на основе данных для литий-ионных батарей, основанная на алгоритме глубокого обучения. Energies 12 (4), 660. doi: 10.3390 / en12040660

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Класс В., Бем М. и Линдберг Г. (2014). Машинный метод оценки состояния опорных векторов для литий-ионных аккумуляторов при эксплуатации электромобилей. J. Power Sourc. 270, 262–272. doi: 10.1016 / j.jpowsour.2014.07.116

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лай, X., Wang, S., Ma, S., Xie, J., and Zheng, Y. (2020). Анализ чувствительности к параметрам и упрощение модели эквивалентной схемы для состояния заряда литий-ионных аккумуляторов. Electrochimica Acta 330, 135239. doi: 10.1016 / j.electacta.2019.135239

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Lee, J., Kim, J.-M., Ryu, K., и Вон, Ч.-Й. (2020). Метод оперативного управления и контроля системы накопления энергии с учетом аккумуляторной системы. Электроника 9 (2), 356. doi: 10.3390 / electronics

56

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Li, R., Xu, S., Li, S., Zhou, Y., Zhou, K., Liu, X., et al. (2020). Алгоритм прогнозирования заряда литий-ионной батареи на основе перекрестной проверки Pso-SVR. Ieee Access 8, 10234–10242. doi: 10.1109 / ACCESS.2020.2964852

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Li, Y., Лю К., Фоли А. М., Зюльке А., Берецибар М., Нанини-Маури Э. и др. (2019). Оценка состояния и прогнозирование срока службы литий-ионных батарей на основе данных: обзор. Обновить. Поддерживать. Energ. Ред. 113, 109254. doi: 10.1016 / j.rser.2019.109254

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Meng, J., Cai, L., Luo, G., Stroe, D.-I., and Teodorescu, R. (2018). Оценка состояния работоспособности литий-ионных аккумуляторов с помощью импульсного теста кратковременного тока и машины опорных векторов. Микроэлектроника Надежность 88-90, 1216–1220.doi: 10.1016 / j.microrel.2018.07.025

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цинь, Т., Цзэн, С., и Го, Дж. (2015). Надежный прогноз для оценки состояния здоровья литий-ионных батарей на основе улучшенной модели PSO-SVR. Надежность микроэлектроники 55 (9-10), 1280–1284. doi: 10.1016 / j.microrel.2015.06.133

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Talha, M., Asghar, F., and Kim, S.H. (2019). Надежная онлайн-оценка SOC и SOH на основе нейронной сети для герметичных свинцово-кислотных аккумуляторов в системах с возобновляемыми источниками энергии. Arab J. Sci. Англ. 44 (3), 1869–1881. doi: 10.1007 / s13369-018-3200-8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Tang, X., Zou, C., Yao, K., Chen, G., Liu, B., He, Z., et al. (2018). Алгоритм быстрой оценки работоспособности литий-ионной батареи. J. Power Sourc. 396, 453–458. doi: 10.1016 / j.jpowsour.2018.06.036

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wang, Z., Zeng, S., Guo, J., and Qin, T. (2019). Оценка состояния литий-ионных аккумуляторов по кривой заряда при постоянном напряжении. Энергия 167, 661–669. doi: 10.1016 / j.energy.2018.11.008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Weng, C., Feng, X., Sun, J., and Peng, H. (2016). Мониторинг состояния литий-ионных аккумуляторных модулей и блоков с помощью отслеживания пиковой емкости. Заявл. Energ. 180, 360–368. doi: 10.1016 / j.apenergy.2016.07.126

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вогнсен, Э. Р., Хаверкорт, Б. Р., Йонгерден, М., Хансен, Р. Р., и Ларсен, К.Г. (2015). Функция оценки для оптимизации срока службы встроенных систем с батарейным питанием Функция оценки для оптимизации срока службы встроенных систем с батарейным питанием. Международная конференция по формальному моделированию и анализу временных систем, 2–4 сентября 2015 г. Cham: Springer, 305–320. doi: 10.1007 / 978-3-319-22975-1_20

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Xiao, D., Fang, G., Liu, S., Yuan, S., Ahmed, R., Habibi, S., et al. (2020). Оценка SOC и SOH с пониженной связью для литий-ионных батарей на основе оптимизации Convex. IEEE Trans. Power Electron. 35 (11), 12332–12346. doi: 10.1109 / TPEL.2020.2984248

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ян, Д., Чжан, X., Пан, Р., Ван, Ю., и Чен, З. (2018). Новая модель регрессии гауссовского процесса для оценки состояния литий-ионной батареи с использованием кривой зарядки. J. Power Sourc. 384, 387–395. doi: 10.1016 / j.jpowsour.2018.03.015

CrossRef Полный текст | Google Scholar

You, G.-w., Park, S., and Oh, D.(2016). Оценка состояния аккумуляторных батарей электромобилей в реальном времени: подход на основе данных. Заявл. Energ. 176, 92–103. doi: 10.1016 / j.apenergy.2016.05.051

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zhang, Y., and Wang, C.-Y. (2009). Определение срока службы автомобильных литий-ионных аккумуляторов с катодом LiNiO [sub 2]. J. Electrochem. Soc. 156 (7), А527. doi: 10.1149 / 1.3126385

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Характеристики производительности батареи – Как определить и протестировать батарею

Технические характеристики, стандарты и реклама

могут рекламироваться как Long Life, High Capacity, High Energy, Deep Cycle, Heavy Duty, Fast Charge, Quick Charge, Ultra и другие, плохо определенные параметры, и существует несколько отраслевых или юридических стандартов, точно определяющих каждый из этих терминов. средства.Рекламные слова могут означать все, что хочет продавец. Помимо базовой конструкции батареи, производительность фактически зависит от того, как используются батареи, а также от условий окружающей среды, в которых они используются, но эти условия редко, если вообще когда-либо, указываются в рекламе для массового рынка. Для потребителя это может сбивать с толку или вводить в заблуждение. Однако сама аккумуляторная промышленность не использует такие расплывчатые термины для определения характеристик батареи, а спецификации обычно включают заявление, определяющее или ограничивающее условия эксплуатации или окружающей среды, в которых может быть достигнута заявленная производительность.

В следующем разделе описаны основные параметры, используемые для характеристики элементов или батарей, и показано, как эти параметры могут изменяться в зависимости от условий эксплуатации.

Кривые нагнетания

были разработаны для широкого спектра применений с использованием множества различных технологий, что привело к широкому диапазону доступных рабочих характеристик.На графиках ниже показаны некоторые из основных факторов, которые разработчик приложений должен учитывать при выборе батареи для соответствия требованиям к производительности конечного продукта.

Cell Chemistry

Номинальное напряжение гальванического элемента фиксируется электрохимическими характеристиками активных химических веществ, используемых в элементе, так называемой химией элемента. Фактическое напряжение, появляющееся на выводах в любой конкретный момент времени, как и в любой ячейке, зависит от тока нагрузки и внутреннего импеданса ячейки, и это зависит от температуры, состояния заряда и возраста элемента.

На приведенном ниже графике показаны типичные кривые разряда-разряда для ячеек с различным химическим составом элементов при разряде со скоростью 0,2 ° C. Обратите внимание, что химический состав каждой ячейки имеет свое собственное номинальное номинальное напряжение и кривую разряда. Некоторые химические вещества, такие как литий-ионный, имеют довольно плоскую кривую разряда, в то время как другие, такие как свинцово-кислотная, имеют ярко выраженный наклон.

Мощность, выдаваемая элементами с наклонной кривой разряда, постепенно падает на протяжении всего цикла разряда.Это может вызвать проблемы для приложений с большой мощностью ближе к концу цикла. Для приложений с низким энергопотреблением, которым требуется стабильное напряжение питания, может потребоваться установка регулятора напряжения, если наклон слишком крутой. Обычно это не вариант для приложений с большой мощностью, поскольку потери в регуляторе могут лишить аккумулятор еще большей мощности.

Плоская кривая разряда упрощает конструкцию приложения, в котором используется батарея, поскольку напряжение питания остается достаточно постоянным в течение всего цикла разряда.Наклонная кривая облегчает оценку состояния заряда батареи, поскольку напряжение элемента может использоваться как мера оставшегося заряда в элементе. Современные литий-ионные элементы имеют очень плоскую кривую разряда, поэтому для определения состояния заряда

По оси X показаны характеристики ячейки, нормированные в процентах от емкости ячейки, так что форма графика может быть показана независимо от фактической емкости ячейки.Если бы ось X была основана на времени разряда, длина каждой кривой разряда была бы пропорциональна номинальной емкости элемента.

Температурные характеристики

Производительность элемента может резко меняться в зависимости от температуры. В нижнем пределе, в батареях с водными электролитами, сам электролит может замерзнуть, задав нижний предел рабочей температуры. При низких температурах литиевые батареи страдают от литиевого покрытия анода, что приводит к необратимому снижению емкости.В крайнем случае активные химические вещества могут выйти из строя и разрушить аккумулятор. Между этими пределами характеристики элемента обычно улучшаются с повышением температуры. См. Также «Управление температурным режимом» и «Срок службы батареи» для получения более подробной информации.

На приведенном выше графике показано, как характеристики ионно-литиевых батарей ухудшаются при снижении рабочей температуры.

Вероятно, более важным является то, что как для высоких, так и для низких температур, чем дальше рабочая температура от комнатной, тем больше сокращается срок службы.См. Неисправности литиевых батарей.

Характеристики саморазряда

Скорость саморазряда – это мера того, как быстро элемент теряет свою энергию, находясь на полке, из-за нежелательных химических воздействий внутри элемента. Скорость зависит от химического состава клеток и температуры.

Клеточная химия

Ниже показан типичный срок хранения некоторых первичных ячеек:

• Цинк Углерод (Leclanché) от 2 до 3 лет
• Щелочная 5 лет
• Литий 10 лет и более

Типичные показатели саморазряда для обычных перезаряжаемых элементов следующие:

• Свинцово-кислотный от 4% до 6% в месяц
• Никель-Кадмий от 15% до 20% в месяц
• Никель-металлогидрид 30% в месяц
• Литий от 2% до 3% в месяц

Температурные эффекты

Скорость нежелательных химических реакций, которые вызывают внутреннюю утечку тока между положительным и отрицательным электродами элемента, как и все химические реакции, увеличивается с температурой, что увеличивает скорость саморазряда батареи.См. Также Срок службы батареи. На приведенном ниже графике показана типичная скорость саморазряда литий-ионной батареи.

Внутреннее сопротивление

Внутренний импеданс ячейки определяет ее пропускную способность по току. Низкое внутреннее сопротивление допускает большие токи.

Схема эквивалента батареи

На схеме справа показана эквивалентная схема для энергетической ячейки.

• Rm – сопротивление металлического пути через ячейку, включая клеммы, электроды и межсоединения.
• Ra – сопротивление электрохимического тракта, включая электролит и сепаратор.
• Cb – емкость параллельных пластин, которые образуют электроды ячейки.
• Ri – нелинейное контактное сопротивление между пластиной или электродом и электролитом.

Типичное внутреннее сопротивление порядка миллиомов.

Влияние внутреннего импеданса

Когда через элемент протекает ток, на внутреннем сопротивлении элемента возникает падение напряжения IR, которое снижает напряжение на выводах элемента во время разряда и увеличивает напряжение, необходимое для заряда элемента, таким образом уменьшая его эффективную емкость, а также уменьшая его заряд. / эффективность разряда.Более высокие скорости разряда приводят к более высоким внутренним падениям напряжения, что объясняет более низкие кривые разряда напряжения при высоких скоростях C. См. «Скорость разряда» ниже.

На внутренний импеданс влияют физические характеристики электролита: чем меньше размер гранул материала электролита, тем ниже полное сопротивление. Размер зерна контролируется производителем ячейки в процессе измельчения.

Спиральная конструкция электродов часто используется для увеличения площади поверхности и, таким образом, уменьшения внутреннего импеданса.Это снижает тепловыделение и обеспечивает более быструю зарядку и разрядку.

Внутреннее сопротивление гальванического элемента зависит от температуры и уменьшается с повышением температуры из-за увеличения подвижности электронов. График ниже является типичным примером.

Таким образом, элемент может быть очень неэффективным при низких температурах, но эффективность повышается при более высоких температурах из-за более низкого внутреннего импеданса, а также из-за увеличения скорости химических реакций.Однако более низкое внутреннее сопротивление, к сожалению, также приводит к увеличению скорости саморазряда. Кроме того, срок службы ухудшается при высоких температурах. Для поддержания ячейки в ограниченном температурном диапазоне для достижения оптимальных характеристик в приложениях с большой мощностью может потребоваться какая-либо форма нагрева и охлаждения.

Внутреннее сопротивление большинства химических элементов ячеек также имеет тенденцию к значительному увеличению к концу цикла разряда, поскольку активные химические вещества переводятся в свое разряженное состояние и, следовательно, эффективно расходуются.Это в основном отвечает за быстрое падение напряжения на элементе в конце цикла разряда.

Кроме того, эффект джоулева нагрева I ² R, потери во внутреннем сопротивлении элемента вызывают повышение температуры элемента.

Падение напряжения и потери I ² R могут быть незначительными для элемента емкостью 1000 мАч, питающего мобильный телефон, но для 100-элементного автомобильного аккумулятора на 200 Ач они могут быть значительными.Типичное внутреннее сопротивление литиевой батареи мобильного телефона емкостью 1000 мА составляет от 100 до 200 мОм и около 1 мОм для литиевой батареи емкостью 200 Ач, используемой в автомобильной батарее. См. Пример.

При работе со скоростью C падение напряжения на элемент будет около 0,2 В в обоих случаях (немного меньше для мобильного телефона). Потери I ² R в мобильном телефоне будут составлять от 0,1 до 0,2 Вт. Однако в автомобильной батарее падение напряжения на всей батарее будет 20 В, а потеря мощности, рассеиваемой в виде тепла внутри батареи, составит 40 Вт на элемент или 4 кВт для всей батареи.Это в дополнение к теплу, выделяемому в результате электрохимических реакций в ячейках.

По мере старения элемента сопротивление электролита имеет тенденцию к увеличению. Старение также приводит к ухудшению качества поверхности электродов и увеличению контактного сопротивления, и в то же время эффективная площадь пластин уменьшается, уменьшая их емкость. Все эти эффекты увеличивают внутренний импеданс клетки, что отрицательно сказывается на ее работоспособности.Сравнение фактического импеданса ячейки с ее импедансом, когда она была новой, может быть использовано для измерения или представления возраста ячейки или ее эффективной емкости. Такие измерения намного удобнее, чем фактическая разрядка элемента, и их можно проводить без разрушения тестируемого элемента. См. «Испытания импеданса и проводимости»

Внутреннее сопротивление также влияет на эффективную емкость ячейки.Чем выше внутреннее сопротивление, тем выше потери при зарядке и разрядке, особенно при более высоких токах. Это означает, что при высоких скоростях разряда доступная емкость ячейки ниже. И наоборот, если он разряжается в течение длительного периода, емкость в ампер-часах выше. Это важно, потому что некоторые производители указывают емкость своих батарей при очень низкой скорости разряда, что делает их намного лучше, чем они есть на самом деле.

Скорость разряда

Кривые разряда литий-ионного элемента ниже показывают, что эффективная емкость элемента уменьшается, если элемент разряжается с очень высокой скоростью (или, наоборот, увеличивается с низкой скоростью разряда).Это называется смещением емкости, и этот эффект характерен для большинства химических составов ячеек.

Нагрузка аккумулятора

Время разряда батареи зависит от нагрузки, которую она должна обеспечивать.

Если разрядка происходит в течение длительного периода в несколько часов, как в некоторых высокопроизводительных приложениях, таких как электромобили, эффективная емкость аккумулятора может быть вдвое больше указанной емкости при коэффициенте C.Это может быть наиболее важным при выборе дорогой батареи для использования с высокой мощностью. Емкость маломощных аккумуляторов бытовой электроники обычно указывается для разряда со скоростью C, тогда как SAE использует разряд в течение 20 часов (0,05 ° C) в качестве стандартного условия для измерения емкости автомобильных аккумуляторов в амперах. График ниже показывает, что эффективная емкость свинцово-кислотных аккумуляторов с глубокой разрядкой почти удваивается, поскольку скорость разряда снижается с 1,0 ° C до 0.05C. При времени разряда менее одного часа (высокие значения C) эффективная емкость резко падает.

На эффективность зарядки также влияет скорость зарядки. Объяснение причин этого приведено в разделе «Время зарядки».

Из этого графика можно сделать два вывода:

• Следует проявлять осторожность при сравнении характеристик емкости аккумуляторов, чтобы обеспечить сопоставимые скорости разряда.
• В автомобильном применении, если высокие значения тока используются регулярно для резкого ускорения или для подъема на холм, дальность действия транспортного средства будет уменьшена.

Рабочий цикл

Рабочие циклы различаются для каждого приложения. Приложения EV и HEV накладывают особые переменные нагрузки на аккумулятор. См. Пример нагрузочного тестирования. Стационарные батареи, используемые в распределенных сетевых накопителях энергии, могут иметь очень большие изменения SOC и много циклов в день.

Важно знать, сколько энергии используется за цикл, и рассчитывать на максимальную пропускную способность и передачу энергии, а не на среднее значение.

Примечания: Для информации

• Типичный небольшой электромобиль будет потреблять от 150 до 250 Втч энергии на милю при нормальном вождении. Таким образом, для диапазона 100 миль при 200 Вт-час на милю потребуется аккумулятор емкостью 20 кВт-ч.
• В гибридном электромобиле используются батареи меньшего размера, но они могут потребоваться для работы при очень высокой скорости разряда до 40 ° C. Если в автомобиле используется рекуперативное торможение, аккумулятор также должен выдерживать очень высокую скорость зарядки, чтобы быть эффективным. См. В разделе о конденсаторах пример того, как это требование может быть выполнено.

Уравнение Пойкерта

Уравнение Пойкерта – удобный способ характеристики поведения ячейки и количественной оценки смещения емкости в математических терминах.

Это эмпирическая формула, которая приблизительно определяет, как доступная емкость батареи изменяется в зависимости от скорости разряда. C = I ⁿ T, где «C» – теоретическая емкость аккумулятора, выраженная в ампер-часах, «I» – ток, «T» – время, а «n» – число Пейкерта, постоянная для данного аккумулятор. Уравнение показывает, что при более высоких токах в батарее меньше доступной энергии. Число Пейкерта напрямую связано с внутренним сопротивлением батареи.Более высокие токи означают больше потерь и меньшую доступную мощность.

Значение числа Пейкерта показывает, насколько хорошо батарея работает при длительном сильном токе. Значение, близкое к 1, указывает на то, что аккумулятор работает нормально; чем выше число, тем больше емкость теряется при разряде аккумулятора при больших токах. Число Пейкерта батареи определяется эмпирически. Для свинцово-кислотных аккумуляторов это число обычно составляет от 1,3 до 1,4

На приведенном выше графике показано, что эффективная емкость аккумулятора снижается при очень высокой скорости непрерывной разрядки.Однако при периодическом использовании батарея успевает восстановиться в периоды покоя, когда температура также возвращается к уровню окружающей среды. Из-за этой возможности восстановления емкость меньше уменьшается, а эффективность работы выше, если аккумулятор используется с перерывами, как показано пунктирной линией.

Это обратное поведение двигателя внутреннего сгорания, который наиболее эффективно работает при непрерывных устойчивых нагрузках.В этом отношении электроэнергия – лучшее решение для средств доставки, которые подвержены постоянным перебоям.

Участки Рагон

График Рагона полезен для характеристики компромисса между эффективной мощностью и управляемой мощностью. Обратите внимание, что графики Рагона обычно основаны на логарифмических шкалах.

На приведенном ниже графике показана превосходная гравиметрическая плотность энергии литий-ионных элементов.Также обратите внимание, что литий-ионные элементы с анодами из титаната лития (Altairnano) обеспечивают очень высокую плотность мощности, но пониженную плотность энергии.

Энергия и плотность мощности – участок Рагона

Источник Альтаирнано

На графике Ragone ниже сравниваются характеристики ряда электрохимических устройств.Он показывает, что ультраконденсаторы (суперконденсаторы) могут обеспечивать очень высокую мощность, но емкость хранения очень ограничена. С другой стороны, топливные элементы могут хранить большое количество энергии, но имеют относительно низкую выходную мощность.

Рагон Участок электрохимических устройств

Наклонные линии на графиках Ragone показывают относительное время, за которое заряд входит в устройство или выходит из него.С одной стороны, мощность может накачиваться или извлекаться из конденсаторов за микросекунды. Это делает их идеальными для сбора энергии рекуперативного торможения в электромобилях. С другой стороны, топливные элементы имеют очень плохие динамические характеристики, требуя часов для выработки и передачи энергии. Это ограничивает их применение в электромобилях, где они часто используются вместе с батареями или конденсаторами для решения этой проблемы. Литиевые батареи находятся где-то посередине и обеспечивают разумный компромисс между ними.

См. Также Сравнение альтернативных хранилищ энергии.

Импульсная характеристика

Способность передавать сильноточные импульсы является требованием многих батарей. Пропускная способность ячейки по току зависит от эффективной площади поверхности электродов. (См. Компромисс между энергией и мощностью). Однако ограничение по току устанавливается скоростью, с которой происходят химические реакции в ячейке.Химическая реакция или «перенос заряда» происходит на поверхности электродов, и начальная скорость может быть довольно высокой, так как химические вещества, расположенные рядом с электродами, преобразуются. Однако, как только это произошло, скорость реакции ограничивается скоростью, с которой активные химические вещества на поверхности электрода могут пополняться путем диффузии через электролит в процессе, известном как «массоперенос». Тот же принцип применяется к процессу зарядки и более подробно описан в разделе «Время зарядки».Следовательно, импульсный ток может быть значительно выше, чем частота C, которая характеризует характеристики непрерывного тока.

Срок службы

Это один из ключевых параметров производительности ячейки, который указывает ожидаемый срок службы ячейки.

Срок службы определяется как количество циклов, которое может выполнить элемент, прежде чем его емкость упадет до 80% от его первоначальной указанной емкости.

Каждый цикл заряда-разряда и связанный с ним цикл превращения активных химикатов, который он вызывает, сопровождается медленным ухудшением химикатов в элементе, что будет почти незаметно для пользователя. Это ухудшение может быть результатом неизбежных нежелательных химических воздействий в ячейке или роста кристаллов или дендритов, изменяющих морфологию частиц, составляющих электроды. Оба эти события могут иметь эффект уменьшения объема активных химических веществ в элементе и, следовательно, его емкости, или увеличения внутреннего импеданса элемента.

Обратите внимание, что элемент не умирает внезапно в конце указанного жизненного цикла, а продолжает свое медленное разрушение, так что он продолжает нормально функционировать, за исключением того, что его емкость будет значительно меньше, чем когда она была новой.

Срок службы батареи, как он определен, является полезным способом сравнения батарей в контролируемых условиях, однако он может не дать наилучшего показателя срока службы батарей в реальных условиях эксплуатации.Элементы редко эксплуатируются в последовательных, полных циклах заряда-разряда, они с большей вероятностью будут подвергаться частичным разрядам различной глубины перед полной перезарядкой. Поскольку в частичных разрядах задействовано меньшее количество энергии, аккумулятор может выдерживать гораздо большее количество неглубоких циклов. Такие циклы использования типичны для гибридных электромобилей с рекуперативным торможением. Посмотрите, как продолжительность цикла зависит от глубины разряда (DOD) в разделе «Срок службы батареи».

Срок службы также зависит от температуры, как от температуры эксплуатации, так и от температуры хранения.Более подробную информацию см. В разделе «Неисправности литиевых батарей».

Общая пропускная способность по энергии

Более репрезентативный показатель срока службы батареи – Lifetime Energy Throughput . Это общее количество энергии в ватт-часах, которое может быть вложено в аккумулятор и снято с него в течение всех циклов в течение срока его службы до того, как его емкость снизится до 80% от первоначальной емкости нового аккумулятора.Это зависит от химического состава клетки и условий эксплуатации. К сожалению, эта мера еще не используется производителями элементов питания и еще не принята в качестве отраслевого стандарта для аккумуляторов. Пока он не войдет в широкое использование, его невозможно будет использовать для сравнения производительности элементов от разных производителей таким образом, но, если он доступен, по крайней мере, он предоставляет более полезное руководство для инженеров по прикладным программам для оценки срока службы используемых аккумуляторов. в своих проектах.

См. Также Состояние работоспособности (SOH) и Расчетный срок службы батареи

Глубокий разряд

Срок службы цикла уменьшается с увеличением глубины разряда (DOD) (см. Срок службы батареи), и многие химические элементы элементов не допускают глубокого разряда, и элементы могут быть необратимо повреждены при полной разрядке.Специальные конструкции ячеек и химические смеси необходимы, чтобы максимально увеличить потенциальную глубину разряда батарей глубокого разряда.

Зарядные характеристики

Кривые зарядки и рекомендуемые методы зарядки включены в отдельный раздел зарядки

Li-Ion BMS – Белая книга

Нет прямого способа измерения состояния заряда (SOC) литий-ионной батареи.Есть косвенные способы его оценки, но каждый из них имеет свои ограничения. В этой статье описывается, как сочетание двух методов может привести к разумной оценке SOC.

Из различных методов оценки SOC два:

• Перевод напряжения АКБ
• Интеграция тока батареи («Кулоновский счет»)

Оба метода полезны, но каждый сам по себе не может надежно оценить SOC в литий-ионной батарее.

Во многих системах в качестве индикатора SOC используется простой вольтметр: напряжение батареи уменьшается более или менее линейно по мере разряда батареи.Этот эффект более или менее выражен в зависимости от химического состава батареи. В частности, напряжение в свинцово-кислотной батарее значительно снижается по мере ее разряда. Знание взаимосвязи напряжения батареи и SOC позволяет откалибровать вольтметр для сообщения SOC: то есть напряжение преобразуется в оценочное SOC.

Основным ограничением этого метода является то, что на напряжение батареи также влияют температура и ток батареи. Знание того, как температура и ток влияют на напряжение, позволяет в значительной степени компенсировать эти эффекты, что позволяет использовать преобразователь напряжения для многих типов батарей.

К сожалению, для большей части диапазона SOC напряжение литий-ионной батареи остается очень постоянным, что делает преобразование напряжения нецелесообразным. Тем не менее, напряжение литий-ионной батареи значительно изменяется на обоих концах ее диапазона SOC: напряжение быстро увеличивается, когда она полная, и значительно падает, когда она начинает разряжаться. Следовательно, преобразование напряжения можно использовать для оценки SOC очень полной или очень разряженной литий-ионной батареи.

Интегрирование тока в батарею или на выходе из нее дает относительное значение ее заряда, так же как подсчет валюты на банковском счете и из него дает относительную сумму на счете. Ключевое слово здесь – «относительный»: как и все определенные интегралы, «кулоновский счет» требует отправной точки. Если начальный заряд аккумулятора известен, с этого момента можно использовать «Кулоновский счет» для расчета его SOC.

Например, ток 2 А в батарее в течение 3 часов прибавит 2 * 3 = 6 Ач к заряду батареи. Если емкость аккумулятора составляет 24 Ач, это увеличит его SOC на 6/24 = 25%. Это на 25% больше, чем было в начале; но, не зная, каким был начальный SOC, мы не знаем окончательного SOC.

В зависимости от химического состава батареи кулоновский счет может быть очень точным методом.Подсчет кулонов
не работает также со свинцово-кислотными батареями, потому что:

• Значительный ток утечки в свинцово-кислотных аккумуляторах не проходит через датчик тока аккумулятора и поэтому не принимается во внимание.
• Не весь заряд свинцово-кислотной батареи превращается в полезную работу: часть его превращается в отходящее тепло, эффект, который характеризуется показателем Пойкерта.

С другой стороны, кулоновский счет также работает с литий-ионными батареями из-за их низкой утечки и хорошего показателя Пойкерта.

Еще одно ограничение кулоновского счета – дрейф. При любом интегрировании любая небольшая постоянная ошибка в интегрируемой переменной приводит к дрейфу результата. В случае кулоновского счета любое небольшое смещение в измерении тока батареи приведет к смещению SOC вверх (или вниз) с течением времени.

Дрейф может стать значительным в приложениях, которые в течение длительного времени потребляют очень мало тока батареи или челночного тока вперед и назад:

• Резервные батареи:
  • Даже если батарея полностью заряжена, небольшое смещение в датчике тока приведет к тому, что сообщаемый SOC с течением времени полностью изменится до 0%
• Гибридные автомобильные (HEV) аккумуляторы:
  • Резервные батареи:
  • Автомобиль использует энергию аккумуляторной батареи, когда она ему нужна, и пополняет ее, когда может, пытаясь поддерживать SOC на уровне примерно 50%;
  • Что ж, заявленный SOC вполне может оставаться около 50%; но со временем из-за небольшого смещения на выходе датчика тока фактическое значение SOC будет дрейфовать вверх или вниз, и в конечном итоге фактический заряд батареи приближается к полному или разряженному состоянию

Следовательно, кулоновский счет можно использовать для оценки SOC литий-ионной батареи, если есть способ калибровки SOC в какой-то момент и достаточно часто, чтобы преодолеть дрейф.

Возвращаясь к аналогии с банковским счетом: балансировка вашей чековой книжки синхронизирует сумму, которая, по вашему мнению, есть на вашем счете, с суммой, которая, по утверждению вашего банка, находится на этом счете. Точно так же «кулоновский счет» нуждается в способе калибровки своего результата, чтобы заряд, который он сообщает, был фактическим SOC.
Voltage Translation предоставляет способ сделать это, точно так же, как балансирование чековой книжки для банковского счета.

Комбинирование этих двух методов приводит к разумному способу оценки SOC в литий-ионной батарее:

• Ток батареи интегрирован («кулоновский счет») для получения относительного заряда в батарее и вне ее.
• Напряжение аккумулятора контролируется, чтобы откалибровать SOC, когда фактический заряд приближается к любому концу

Если SOC, оцененный с помощью Coulomb Counting, не откалиброван (он не равен фактическому SOC), в конечном итоге батарея будет заряжена или разряжена до такой степени, что преобразование напряжения может использоваться для оценки SOC и калибровки оценочного значения. Например, если фактическое значение SOC составляет 80%, а расчетное значение SOC составляет 50%, а литий-ионный элемент заряжается, его напряжение вскоре становится выше порогового значения (скажем, 3,4 В), что соответствует фактическому значению SOC (скажем, , 90%). В этот момент BMS устанавливает расчетное значение SOC на 90% для его калибровки.

Возвращаясь к проблеме дрейфа, давайте посмотрим, как сочетание этих двух методов влияет на два приложения, которые мы рассматривали ранее.

• Резервные батареи:
  • В режиме ожидания батарея полностью заряжена, что означает, что будет использоваться преобразование напряжения, что позволяет избежать дрейфа кулоновского счета.
• Гибридные автомобильные (HEV) аккумуляторы:
  • Когда фактический заряд аккумулятора действительно смещается с одной стороны, преобразование напряжения используется для калибровки сообщаемого SOC.
  • В HEV фактический SOC не имеет большого значения: важно то, что автомобиль ожидает, что в аккумуляторе останется достаточно энергии, когда потребуется дополнительная энергия для ускорения, и иметь возможность принимать избыточную энергию при торможении.
  • Проблема в том, что если автомобилю нужна дополнительная энергия, он понимает, что аккумулятор фактически разряжен (а сообщаемый SOC необходимо откалибровать): рабочие характеристики автомобиля оставляют желать лучшего.
  • HEV попытается справиться с этой проблемой, определив, когда можно провести тест (например, в середине долгой поездки на скоростной автомагистрали), и позволить батарее зарядиться до точки, в которой может быть использован метод преобразования напряжения. используется для калибровки SOC, а затем возврата к 50% SOC.

Чтобы описанный выше метод работал, емкость аккумулятора должна быть известна априори. Иначе:

• Скорость интегрирования кулоновского счета будет неправильной, в результате батарея будет менять SOC слишком медленно или слишком быстро.
• При использовании преобразования напряжения для калибровки SOC вверху, SOC внизу не откалиброван; наоборот

В приложении, в котором это может представлять проблему, необходимо измерить емкость аккумулятора.

Если аккумулятор используется в приложениях, где важно знать SOC (например, в электромобилях), необходимо измерить его фактическую емкость. Емкость аккумулятора измеряется путем интегрирования его тока от полностью полного до полностью разряженного (или наоборот).

Проблема в том, что не все приложения израсходуют всю энергию батареи за один сеанс.И во многих случаях аккумулятор будет полностью заряжен, даже если изначально он был не полностью разряжен.
В следующих приложениях измерение емкости невозможно:

• Резервные батареи:
  • Верхний предел: аккумулятор полностью заряжен, поэтому с этим концом все в порядке
  • Нижний предел: батареи рассчитаны таким образом, что они не разряжаются полностью до того, как ожидается восстановление питания. Если бы аккумуляторы время от времени подвергались полному циклическому включению, просто чтобы измерить их фактическую емкость, отключение электроэнергии могло бы произойти прямо в его середине, и это было бы неприемлемо.
• Электромобили:
  • Высокий уровень: перед использованием аккумулятор необходимо полностью зарядить, так что с этим концом все в порядке
  • Нижний предел: если транспортное средство движется до тех пор, пока аккумулятор полностью не разрядится, пользователь окажется в затруднительном положении, поэтому на это нельзя полагаться.
• HEV:
  • Высокий уровень: батарея всегда держится около 50% и никогда не должна превышать 75%
  • Нижний предел: батарея всегда держится около 50% и никогда не может опуститься ниже 30%
• PHEV (подключаемые гибриды):
  • Высокий уровень: аккумулятор следует полностью заряжать каждую ночь, так что с этим концом все в порядке
  • Как конец: батарея никогда не может опуститься ниже примерно 10%

В некоторых из вышеперечисленных приложений точное знание SOC или емкости не имеет значения; например, в автомобилях HEV и PHEV есть бензиновый двигатель, который доставит вас домой.