基于电化学模型的锂电池仿真研究

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基于电化学模型的仿真技术在锂电池研究中的应用

基于电化学模型的仿真技术在锂电池研究中的应用锂电池是一种重要的储能装置，已广泛应用于电动车、手机、平板电脑等电子设备中。

为了提高锂电池的性能和稳定性，科研人员利用电化学模型进行仿真研究，以了解锂电池内部的电化学过程和内部物理现象。

基于电化学模型的仿真技术可以准确地模拟锂电池的运行过程和性能。

通过仿真技术，可以分析锂离子在正负极之间的迁移、电池内部温度分布、电流密度等关键参数，并且可以预测锂电池的循环寿命、功率密度、容量衰减等性能。

首先，仿真技术对于锂电池的建模过程是非常关键的。

根据电化学原理和锂电池的运行机制，利用数学方法建立精确的模型。

该模型包括电解液中的离子传输、电极和电解液中的电荷传输等关键物理过程，通过对这些过程进行模拟和计算，可以提供锂电池内部电荷和离子分布的详细信息。

其次，仿真技术可以用于分析锂电池的运行性能和优化设计。

通过调整锂电池的结构参数和工作条件，可以预测锂电池的容量、循环寿命、能量密度等关键性能参数的变化趋势。

通过这些仿真结果，可以指导实验设计和工艺改进，提高锂电池的性能。

此外，仿真技术还可以用于锂电池的故障诊断。

锂电池存在着容量衰减、内阻增加、热失控等故障问题。

通过模拟这些故障的发生过程，可以找出故障的原因，并提出有效的修复策略。

这有助于提高锂电池的可靠性和安全性。

基于电化学模型的仿真技术在国内外的锂电池研究中已经取得了很多成果。

例如，利用仿真技术，可以优化锂电池的正负极材料的选择和设计，提高电池的循环寿命和能量密度。

还可以优化锂电池的工作温度和电流密度，提高锂电池的输出功率和充放电效率。

通过对锂电池内部电场、电流分布和温度分布的模拟和计算，可以预测锂电池的安全性能，避免电池过热和短路等故障。

总之，基于电化学模型的仿真技术在锂电池研究中具有重要的应用价值。

通过仿真技术，可以详细地了解锂电池的运行机制和内部物理过程，并预测锂电池的性能和安全性能。

这为锂电池的设计优化和故障诊断提供了有力的工具，促进了锂电池的发展和应用。

锂离子电池仿真与优化技术研究

锂离子电池仿真与优化技术研究随着物联网、可穿戴设备、电动汽车等新兴技术的日益普及和发展，锂离子电池作为最重要的能源装备之一，越来越受到人们的关注。

锂离子电池的高能量密度、长寿命、无记忆效应等特点，大大推动了这些新兴技术的发展。

然而，锂离子电池的性能和寿命是一直以来备受关注的问题。

随着仿真与优化技术的发展，锂离子电池的性能和寿命得到了极大改善。

本文将介绍锂离子电池仿真与优化技术的研究现状及其最新进展。

一、锂离子电池仿真技术锂离子电池的复杂结构和物理化学反应特性，使得锂离子电池的实验测试和开发需要耗费大量的时间、成本和人力素质。

因此，锂离子电池的仿真成为锂离子电池研究和研发的重要手段之一。

仿真技术可以对锂离子电池的电化学行为、热学行为、机械行为、磨损特性等进行模拟预测，特别是在电池设计和优化以及电池故障诊断和预警等方面大有可为。

目前，锂离子电池的仿真技术主要包括以下三种。

1. 电化学模型锂离子电池的工作过程主要涉及电化学反应，因此电化学模型是制作锂离子电池仿真模型的重要方法。

锂离子电池的电化学模型是基于电解质和多相的电化学动力学方程组建立的。

其中，电化学反应是电化学模型的主要研究对象。

通过反应速率方程求解电化学反应速率，并将电化学反应分解至电极界面和电解质界面，可以对锂离子电池的电化学行为进行深入研究。

2. 热学模型锂离子电池由于在充电和放电过程中会产生大量的热，因此热学模型对锂离子电池的仿真模拟非常有用。

热学模型包括温度分布模型和热电耦合模型两种。

其中，温度分布模型通过计算锂离子电池中各部位的温度进行模拟和预测。

热电耦合模型不仅考虑了温度，还考虑了热场和电场之间的相互作用。

3. 机械模型锂离子电池在工作过程中会受到机械力的影响，因此需要建立机械模型。

机械模型包括结构模型和力学模型。

其中，结构模型主要用于描述锂离子电池的形状和大小，力学模型则主要用于描述锂离子电池的变形和应变。

二、锂离子电池优化技术锂离子电池的寿命和性能是非常重要的指标，因此需要针对锂离子电池的不同属性进行优化设计，以达到最佳综合性能。

基于电化学模型的仿真技术在锂电池研究中的应用

基于电化学模型的仿真技术在锂电池研究中的应用随着各国燃油车禁售时间表的推出，新能源汽车的地位愈发稳固。

而锂离子电池作为电动车的核心动力源，也越来越受到市场的追捧。

锂离子电池在制作过程中涉及正极、电解液、负极、隔膜等材料的选取与匹配，极片设计参数的选择等问题；电池工作过程中涉及化学反应、传质、导电、产热等过程。

由此可见，锂离子电池是一个非常复杂的体系。

借助实验手段来探索锂离子电池是一种行之有效的手段，尤其随着表征手段的不断进步，我们能够得到越来越多关于设计参数、工作状况等对电池性能影响的信息。

不可否认的是，在锂离子电池开发过程中，设计参数太多，实验任务繁重；各参数对电池性能的影响不明确，实验设计带有一定的盲目性，有时候甚至会出现费时费力费资金却吃力不讨好的现象。

改善这一状况的契机是将电池仿真技术应用到电池中来。

锂离子电池仿真技术可以采用等效电路模型、半经验模型、电化学模型等。

基于电化学模型的仿真技术能够很好的解决上文提到的问题。

作为实验的一种补充，电化学仿真能够在实验之前对各种方案进行模拟，去芜存菁；也能模拟电池在不同工况下的充放电过程，有助于研究者弄清电池内部过程；同时，实验结果也能够指出仿真的不足，推动仿真模型的不断发展。

可以说，仿真让实验如虎添翼，实验让仿真锦上添花。

简单说一下电化学模型。

电化学模型主要是由传质、导电和电化学反应三个过程构成，其控制方程如下表所示。

从复杂程度上来分，电化学模型有单粒子模型、准二维模型、二维模型、三维模型。

常用的是准二维模型，以此模型为基础，能够实现包括电池设计、充放电性能、电池内阻（极化）分析等多种目的。

在预测电池寿命时，为了减小计算量，常常使用单粒子模型。

1．仿真技术在电池设计中的应用电池设计过程中，除了正负极材料、电解液和隔膜固有的性质参数外，还需要考虑诸多设计参数，如正负极颗粒粒径（r）、极片厚度（L）、极片孔隙率（）等。

Marc Doyle等使用。

基于电化学模型的锂电池仿真研究2

基于电化学模型的锂电池仿真研究2基于电化学模型的锂电池仿真研究2锂电池在现代社会中被广泛应用于电子设备、电动汽车、储能系统等领域，因其高能量密度、长寿命和环境友好等优点而备受关注。

为了提高锂电池的性能和安全性，研究人员采用了基于电化学模型的锂电池仿真方法。

本文将深入探讨电化学模型在锂电池仿真研究中的应用。

首先，电化学模型是一种基于锂离子在电极材料之间迁移和嵌入过程的数学模型。

它可以描述锂电池中各种复杂的电化学反应过程，如锂离子在电解液中的扩散、电子传导以及电极材料中的化学反应等。

通过建立电化学模型，可以实现锂电池内部的电势、电流、电荷分布等物理量的仿真计算，从而更好地理解锂电池的性能和特性。

其次，基于电化学模型的锂电池仿真研究可以帮助优化电池设计和评估电池性能。

通过调节电池的材料参数、几何结构和操作条件等因素，可以预测和优化电池的性能，并对不同方案进行比较和评估。

例如，可以通过仿真模拟研究不同电解液组成对电池容量和循环寿命的影响，从而指导电解液的选择和优化。

此外，还可以通过仿真分析优化电池内部的电流密度分布，以提高电池的功率输出。

电化学模型的应用还可以用于锂电池的安全性研究。

锂电池在使用过程中可能出现电化学热失控等故障情况，导致电池过热、冒烟甚至爆炸。

通过仿真模拟可以探究电池内部的温度分布、热扩散等关键参数，评估电池冷却系统的设计效果，并优化电池的安全性能。

此外，电化学模型还可以用于探究不同应力条件下电池的衰减机制，从而指导电池寿命的预测和延长。

最后，基于电化学模型的锂电池仿真研究还可以与实验相结合，相互验证和补充。

通过对比仿真结果和实验数据，可以评估模型的准确性和可靠性，为锂电池的研发和应用提供可靠的依据。

综上所述，基于电化学模型的锂电池仿真研究对于优化锂电池的设计、评估性能和提高安全性具有重要意义。

随着电化学模型的精确性和计算能力的不断提高，相信在未来的研究中，电化学模型将发挥更大的作用，推动锂电池技术的快速发展。

基于电化学模型的锂空气电池仿真

随着计算机水平的发展，仿真技术在传统电池研究领域也发挥了重要作用，建立数值模型研究电池，能够有效缩短设计周期，节约时间和成本[12−16]，近年来在新型储能锂空气电池上也得到了广泛应用[17−20]。 ALLEN 等[11]基于二元电解质浓溶液理论，建立锂空气电池数值模型，模型考虑了电池系统时间与空间尺度物料传输的变化以及 Li2O2 膜的增长情况；研究表明，锂空气电池的容量发挥与放电电压不仅与氧气浓度相关，还与正极孔隙率有关。SAHAPATSOMBUT 等[18]在前面一维模型研究的基础上，研究循环过程中的容量衰减，生成产物中考虑了 Li2O2 和 Li2CO3 的生成反应，其研究表明，锂空气电池的容量衰减来源于
本文作者以锂空气电池为研究对象，基于 COMSOL 仿真平台，建立一维电化学模型，通过仿真手段研究不同放电电流密度，不同氧气浓度以及不同扩散系数下锂空气电池的有关容量等性能变化，研究结论可为锂空气电池工程化提供指导。
1 模型建立
1.1 研究对象
本研究以有机电解液体系电池为实验对象，假定
生成产物只有 Li2O2。电池放电时，负极的 Li 被氧化成 Li+进入到电解液中，电子通过外电路流入阴极，
第 28 卷第 6 期 Volume 28 Number 6
中国有色金属学报 The Chinese Journal of Nonferrous Metals
DOI：10.19476/j.ysxb.1004.0609.2018.06.08
2018 年 6 月 June 2018
基于电化学模型的锂空气电池仿真
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中国有色金属学报
2018 年 6 月
循环过程中反应产物的不断沉积。为进一步研究氧气浓度对锂空气电池的影响，SAHAPATSOMBUT 等[19] 比较了空气与纯氧气对锂空气电池的影响；结果表明，相比于纯氧环境，在电流密度为 0.05 mA/cm2 情况下，锂空气电池在空气环境中电池容量将由 1240 mA∙h/g 下降到 226 mA∙h/g，采用一种具有氧气选择性膜，可以提升电池容量。LI[20]基于电化学模型与流体力学的耦合研究了颗粒粒径对电池容量的影响。综前所述， Li2O2 产物的累积影响锂空气电池容量发挥，采用仿真手段进行锂空气电池模拟研究，可以节省人力物力，对于锂空气电池的设计优化等具有一定的指导作用。

锂离子电池电化学建模与寿命评估方法研究

锂离子电池电化学建模与寿命评估方法研究锂离子电池是目前最为常见、应用最为广泛的二次电池之一，广泛用于移动设备、电动汽车以及可再生能源储存等领域。

然而，锂离子电池的寿命问题一直是制约其应用发展的重要因素之一。

为了能够更好地评估锂离子电池的寿命，并提高其循环使用的能力，研究人员一直致力于电化学建模与寿命评估方法的研究。

电化学建模是一种基于物理与化学原理的建模方法，通过建立电池的数学模型，以模拟锂离子在电池中的迁移、反应和储存过程。

电化学建模可以揭示电池内部的电化学机制、质量传输和离子扩散过程等，并预测电池的特性和性能。

在锂离子电池电化学建模中，最常用的模型是单粒子模型（SPM）和粒子尺度模型（P2D）。

单粒子模型是一种考虑电池中单个锂离子的运动和反应的模型，通过对电池正负极的材料性能和反应速率进行建模，可以预测锂离子在电池内的浓度和电流分布情况。

而粒子尺度模型则更进一步，可以考虑电极中活性物质的反应速率和扩散阻抗，并模拟电池内部的电势分布、温度变化等。

除了电化学建模外，寿命评估方法对于锂离子电池的长期稳定性和循环寿命的评估非常重要。

寿命评估方法主要包括容量衰减模型、内阻变化模型和机械损伤模型等。

容量衰减模型是通过跟踪电池容量的变化，来预测电池循环寿命的衰减趋势。

它可以分析电池在长期使用过程中，容量的随时间变化规律，并通过观察容量衰减曲线的斜率来判断电池的寿命情况。

内阻变化模型则是通过检测电池内部的电阻变化来评估电池的寿命。

随着循环次数的增加，锂离子电池内部的电阻会增加，导致电池性能下降。

通过测量电池的嵌套电流和电压降，可以得到电池的内阻变化情况，并据此评估电池的寿命。

机械损伤模型是一种考虑物理机械损伤对电池寿命影响的模型。

在使用过程中，电池的机械应力会导致电池内部结构的破裂和损坏，从而影响电池的性能和寿命。

机械损伤模型可以通过建立电池的应力分布模型，预测电池在不同应力下的寿命。

锂离子电池的电化学建模与寿命评估方法的研究不仅有助于理解锂离子电池内部的物理和化学过程，还可以提前预测电池的寿命，并设计更好的电池管理系统。

基于EKF的锂离子电池SOC估算的建模与仿真

基于EKF的锂离子电池SOC估算的建模与仿真一、本文概述随着电动车辆的普及和可再生能源的发展，锂离子电池作为其核心能量存储元件，其性能与安全性受到了广泛关注。

电池的状态估计，特别是荷电状态（SOC）的估算，对于电池管理系统（BMS）来说是至关重要的。

精确的SOC估算能够提供电池的健康状态、剩余可用能量以及预测电池性能等信息，从而指导电池的安全使用和有效管理。

扩展卡尔曼滤波（EKF）作为一种高效的非线性状态估计算法，已经被广泛应用于各种动态系统的状态估计中。

在锂离子电池SOC估算领域，EKF算法能够通过考虑电池的非线性特性和不确定性，提供更为准确的SOC估计值。

因此，研究基于EKF的锂离子电池SOC估算建模与仿真对于提高电池管理系统的性能和电池的安全性具有重要意义。

本文旨在研究基于EKF的锂离子电池SOC估算的建模与仿真。

我们将介绍锂离子电池的工作原理和特性，以及SOC估算的重要性和挑战。

然后，我们将详细阐述EKF算法的原理及其在锂离子电池SOC估算中的应用。

接着，我们将建立基于EKF的锂离子电池SOC估算模型，并通过仿真实验验证模型的有效性和准确性。

我们将对研究结果进行讨论，并展望未来的研究方向。

通过本文的研究，我们期望能够为锂离子电池SOC估算提供一种更为准确和可靠的方法，为电动车辆和可再生能源领域的发展做出贡献。

二、锂离子电池模型锂离子电池模型是锂离子电池状态估算的基础，它描述了电池内部电化学反应的动力学特性和能量状态。

在众多电池模型中，等效电路模型（Equivalent Circuit Model, ECM）因其简单性和实用性被广泛应用于电池管理系统中。

等效电路模型通过电阻、电容等元件来模拟电池的内部特性，其中最常见的模型是二阶RC网络模型。

二阶RC网络模型由一个欧姆内阻（R0）、两个并联的RC环节（R1-C1和R2-C2）以及一个开路电压源（OCV）组成。

欧姆内阻R0代表了电池内部电解质的电阻，它影响电流的瞬态响应。

基于电化学衰退模型研究锂离子电池SEI反应

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Abstract
The SEI reaction in the lithium-ion battery is the crucial factor that makes the battery degradation. It is hard to study the influence of environmental factors on the characteristic of SEI reaction with the conventional electrochemical experiment since the SEI reaction occurs simultaneously with the battery reactions. In this study, the electrochemical degradation model of Li-ion battery was established based on the SEI reaction. The influence of ambient temperature on the growth of SEI film was studied. It was found that the thickness of SEI membrane increased with the elevated temperature. The high temperature (338.15 K < T > 378.15 K) causes, to some extent the increase of the rate of SEI reaction, but its effect on the speed of the increase of SEI film thickness is limited. The growth rate of SEI film increases with the increase of charging rate. In the case of high rates discharge, the rate has little effect on the growth of SEI film. In the case of low rates discharge, the lower the discharge rate is, the thicker the SEI film thickness is. In addition, the effects of different electrode thicknesses on the growth of SEI films were analyzed. The thicker the negative electrode thickness is, the smaller the SEI film thickness is, while the positive electrode thickness had no direct effect on the SEI film growth.

基于电化学模型的锂电池仿真研究

基于电化学模型的锂电池仿真研究锂电池是一种常见的充电式电池，具有高能量密度、长寿命、低自放电率以及无记忆效应等优点。

在现代电子产品、电动车和可再生能源系统中得到了广泛应用。

为了更好地了解锂电池的工作机理和性能特点，以及优化电池设计和控制策略，研究人员广泛使用电化学模型对锂电池进行仿真研究。

电化学模型是一种通过建立电化学反应和传输过程的数学模型来描述锂电池内部的物理和化学过程的方法。

通过这样的模型，可以模拟锂离子在电极材料和电解液之间的扩散、电荷传输、电化学反应等过程，进而预测电池的电压、电流和容量等性能指标。

在基于电化学模型的锂电池仿真研究中，通常需要考虑以下几个方面：1.电化学反应模型：锂离子在电极材料上的嵌入和脱嵌过程是锂电池工作的核心。

通过建立锂离子扩散和电荷传输方程，可以描述锂离子在电极材料中的浓度分布和电荷分布，从而预测电池的电化学反应速率和电化学反应干扰等现象。

2.传输过程模型：锂离子在电解液中的扩散和电荷传输是实现电化学反应的重要步骤。

通过建立扩散方程和电荷传输方程，可以描述锂离子在电解液中的迁移和扩散过程，从而预测电池的电导率、内阻等特性。

3.热效应模型：电化学反应会伴随着热效应，进一步影响锂电池的性能和安全性。

通过建立热传输方程和热源方程，可以模拟锂电池内部的温度分布和温度变化，从而预测电池的热行为和温度特性。

4.电化学材料特性模型：电极材料和电解质的物理和化学特性对电池性能具有重要影响。

通过建立电极材料和电解质的化学反应、电荷传输和质量传输模型，可以分析电池的材料特性和界面现象。

基于上述模型和理论，研究人员可以进行多种针对锂电池性能和工作机理的仿真研究，例如：预测电池的循环寿命、容量衰减和内阻增加；优化电池设计和材料选择；改进电池管理系统和控制策略。

总之，基于电化学模型的锂电池仿真研究为我们更深入地理解锂电池内部物理化学过程和优化电池性能提供了一种重要的工具和方法。

通过模拟和分析，可以为锂电池的设计、制造和应用提供指导和优化策略，进一步推动锂电池技术的发展和应用。

锂离子电池电化学模型参数拟合

锂离子电池电化学模型参数拟合锂离子电池电化学模型参数拟合在当今信息爆炸的时代，锂离子电池已成为各种便携式电子设备和电动汽车的主要能源存储设备。

为了更好地了解和优化锂离子电池的性能，电化学模型参数拟合成为了一个备受关注的话题。

本文将根据您提供的内容，按照深度和广度的要求，全面评估锂离子电池电化学模型参数拟合，并撰写一篇高质量、有价值的文章。

一、基本概念概述1. 锂离子电池的基本结构和工作原理锂离子电池是由正极、负极、电解质和隔膜组成的。

在充放电过程中，锂离子在正负极之间迁移，产生电流，完成能量的转化和存储。

2. 电化学模型的重要性电化学模型是描述锂离子电池内部电化学过程的数学模型，通过拟合模型参数，可以更准确地预测电池的性能、寿命和安全性。

二、常见的电化学模型参数及其拟合方法1. 电极材料的模型参数电极材料的电化学参数对电池性能有着举足轻重的影响，如电极容量、电导率、扩散系数等参数，需要通过实验数据拟合获得。

2. 电解质的模型参数电解质的性质对电池的电导率、极化效应等有着直接影响，通过电解质的模型参数拟合，可以更准确地描述电池内部的离子传输。

3. 循环寿命和热失控的模型参数循环寿命和热失控是锂离子电池的重要安全问题，通过拟合模型参数，可以更好地预测电池的寿命和安全性。

三、电化学模型参数拟合的方法与应用1. 人工智能与数据驱动拟合方法近年来，随着人工智能技术的发展，利用机器学习和深度学习方法对电化学模型参数进行拟合已成为研究的热点。

图神经网络、贝叶斯优化等方法被广泛应用于电池模型参数的拟合。

2. 实验数据及其验证拟合模型参数需要充分的实验数据支撑，并且需要通过实验验证，以保证拟合结果的准确性和可靠性。

四、个人观点与展望从简到繁地探讨了锂离子电池电化学模型参数拟合的相关内容。

通过电化学模型参数的精确拟合，可以更好地了解和优化锂离子电池的性能，进一步推动电池技术的发展和应用。

总结回顾通过对锂离子电池电化学模型参数拟合的全面探讨，我们深入地了解了电化学模型的重要性和拟合方法。

基于电化学模型的锂离子电池多尺度建模及其简化方法

基于电化学模型的锂离子电池多尺度建模及其简化方法庞辉【摘要】锂离子电池的精确建模和状态估计对于电动汽车电池管理系统非常重要,准二维(P2D)电化学模型由于计算复杂,难以直接应用于电池管理的参数在线估计和实时控制中.本文基于多孔电极理论和浓度理论,提出一种考虑锂离子液相动力学的简化准二维(SP2D)模型.忽略锂离子孔壁流量沿电极厚度方向的变化求解SP2D模型所描述的锂离子电池锂浓度分布,基于锂离子电池电化学平均动力学行为求解固相和液相电势变化,推导出电池电压计算的简化表达式;采用恒流、脉冲以及城市循环工况放电电流对比分析了严格P2D模型与SP2D模型的终端电压和浓度分布.结果表明:SP2D模型在保持较高计算精度的同时,可显著提高计算效率.%It is very important to accurately model Li-ion battery and estimate the corresponding parameters that can be used for battery management system (BMS) of electric vehicles (EVs). However, the rigorous pseudo-two-dimensional (P2D) model of Li-ion battery is too complicated to be adopted directly to online state estimation and real-time control of stage-of-charge in BMS applications. To solve this problem, in this study we present a simplified pseudo-two-dimensional (SP2D) model by the electrolyte dynamic behaviors of electrochemical battery model, which is based on the porous electrode theory and concentration theory. First, the classical concentration equations of Li-ion battery P2D model are investigated and introduced, based on which, the approximated method of describing the concentration distributions of Li-ion battery described by the SP2D model is given by ignoring the variation of Li-ion wall fluxdensity across the electrode thickness; then, the Li-ion battery terminal output voltage, the solid phase concentration and potential diffusion, the electrolyte concentration and potential distribution can be calculated based on the averaged electrochemical dynamic behaviors of Li-ion battery. Moreover, by employing some concentration assumptions: 1) the solid-phase lithium concentration in each electrode is constant in spatial coordinate x, and uniform in time; 2) the exchange current density can be approximated by its averaged value; 3) the total amount of lithium in the electrolyte and in the solid phase is conserved; with the averaged dynamics of SP2D model, the simplified calculation expression for Li-ion battery terminal voltage is derived. Finally, a case study of Sony NMC 18650 Li-ion battery is conducted, and the simulated comparisons among the battery voltages at different-C-rate galvanostatic discharges, and the related electrolyte concentration of Li-ion at 1 C-rate are conducted. Moreover, the proposed SP2D model is used to predict the battery voltage and electrolyte concentration distribution with respect to the P2D model under hybrid pulse power characterization condition and urban dynamometer driving schedule condition, and the corresponding test data are used to verify the accuracy of the SP2D model. It is observed that the simulated data of SP2D model are in good accord with those of the P2D model and test curve under these two operation conditions, which further validates the effectiveness of the proposed electrochemical model of Li-ion battery. Accordingly, the proposed SP2D model in this paper can be used to estimate real-time state information in advanced battery managementsystem applications, and can improve the calculation efficiency significantly and still hold higher accuracy simultaneously than that from the P2D model.【期刊名称】《物理学报》【年(卷),期】2017(066)023【总页数】12页(P339-350)【关键词】电动汽车;锂离子电池;电化学;模型简化【作者】庞辉【作者单位】西安理工大学机械与精密仪器工程学院, 西安 710048【正文语种】中文锂离子电池由于具有轻量化、低放电率和高能量密度等诸多优点,在电动汽车中获得了广泛应用,其精确建模和参数估计在电池能量管理系统中起到至关重要的作用[1].因此,通过计算机数值仿真技术,建立锂电池数学物理模型,能够全面系统地描述电池充放电过程的电化学行为,分析其演化规律,为优化电池系统设计提供理论支撑[2].目前,研究人员构建了涵盖锂离子电池能量传递、质量传递以及电荷传递的多维多物理场模型,如等效电路模型[3,4]、平均电化学模型[5−7]、单粒子模型[8−10]、准二维电化学模型[11−13],它们之间的计算复杂度和模型可预测性关系如图1所示.鉴于锂离子电池实际使用工况的复杂性,人们对锂离子电池的内部应力和浓度分布、荷电状态、电池热耦合特性、容量衰减以及电极极化等方面开展了深入系统的研究.由Doyle和Newman[14]提出的锂电池准二维模型(pseudo-two-dimensions,P2D)广泛应用于描述锂离子电池电化学动力学行为,具有模型准确、计算精度高等优点.但是,严格的P2D模型包括复杂的耦合非线性偏微分方程,其计算求解复杂且效率较低.尽管人们提出了许多求解P2D模型的方法,如本征正交分解方法、Lyapunov-Schmidt方法、坐标转换和正交配置结合方法等[15−18].然而,由于计算成本较高,P2D模型难以直接应用于电动汽车的参数在线估计和实时控制中.因此,十分有必要研究一种具有较高精度的锂离子电池电化学简化模型,在保证计算精度的同时,提高计算效率.Subramanian等[19,20]提出基于多项式近似的宏观-微观耦合锂离子电池求解方法,研究表明该方法能减少微分方程的数量,实现锂离子电池电化学行为的实时(毫秒级)仿真模拟和控制,但多项式近似模型仅可简化电池的固相扩散,其耦合的非线性偏微分方程仍需要大量计算.Santhanagopalan等[21]比较了基于物理电化学模型和单粒子模型(single particle model,SPM)的计算效率和仿真结果,表明SPM模型能够在低放电倍率(＜1 C)下快速计算锂电池电化学动力学行为,但由于该模型忽略了锂离子液相浓度分布和液相电势分布,在中高及较高倍率下对电池动力学行为仿真的精度较差.Smith等[22]假定电池具有准线性电化学行为并且其反应电流从液相浓度解耦,进而提出一种面向电化学控制的简化模型,能够对锂电池的开路电压、电极表面浓度和电解液浓度进行模拟.Di Domenico等[23]提出一种降阶的平均电化学模型,并给出方程数值求解方法.Prada等[24]考虑了液相浓度的影响,基于电化学平均模型提出一种简化的电化学热耦合模型.此外,Luo等[15]和Rahimian等[25]针对锂离子电池高倍率充放电要求,扩展了基于物理电化学的SPM模型,Moura等[26,27]开发了一种基于偏微分方程的锂离子电池充电状态与正常状态的观测器,黄亮和李建远[10]提出了一种基于单粒子模型和抛物型偏微分方程的锂离子电池系统建模与故障监测系统设计方法.然而,利用上述模型进行计算时,大多将液相有效扩散系数、液相锂离子电导率以及固相有效电导率定义为常数,且忽略了电解液摩尔活度系数的影响.为此,本文基于多孔电极理论和浓度理论研究了基于电化学模型的锂离子电池多尺度建模方法,在此基础上提出了一种考虑液相动力学行为的锂电池简化准二维(simpli fied pseudo-twodimensions,SP2D)模型,可快速准确地对锂离子电池恒流、脉冲和城市循环工况的放电行为进行仿真计算和分析.最后通过比较索尼NMC18650锂电池的严格P2D模型和SP2D模型电化学行为,验证了本文所提简化模型的准确性和有效性.假定基于电化学的锂离子电池P2D模型是一种恒流等温电化学模型[11],其简化结构如图2所示,锂离子电池包括正负极集流体、正负极涂层以及隔膜等.在P2D模型中,正负极集流体电导率非常高从而导致集流体在空间坐标y轴和z轴没有明显的变化,换言之,x轴维度的电化学反应动力学占据电池动力学行为的主导地位.此外,为了解释锂离子在固相和液相的嵌入和脱嵌行为,假设存在一个单一维度的固体球形粒子,重叠于电解液中,而且电池正负电极之间各个区域都存在球形单粒子.锂离子在单粒子颗粒物内的扩散是在球形粒子径向r维度,另外还需要考虑时间维度的信息,因此该模型称为多尺度准二维电化学P2D模型.考虑固相和液相电化学动力学行为以及相界面电化学反应,基于多孔电极理论和浓度理论建立锂离子电池P2D模型的动力学方程.根据Fick第二定理[28],锂离子固相浓度扩散方程为进一步推导可得该方程的边界条件满足(3)—(5)式:其中锂离子液相浓度ce(x,t)在x轴上随着锂离子的流量密度的梯度而变化,其动力学方程为式中为锂离子液相有效扩散系数,a±为不同电极颗粒单位体积的表面积,其计算式分别如下:液相浓度扩散方程的边界条件可由下列各式定义:锂离子电池内部固相电势ϕs(x,t)的变化采用欧姆定律描述为其边界控制条件为式中,σeff为固相有效导电率,定义为锂离子电池内部液相超电势ϕe(x,t)采用修正的欧姆定律描述为其边界控制条件为(19)式中,keff是液相浓度ce(x,t)的函数,计算式为参照文献[5],锂电池不同区域j∈{−,s,+}的液相有效导电率为锂离子电池液相电荷守恒采用法拉第定律描述为其边界控制条件为同理,锂离子电池固相电荷守恒描述为其边界控制条件为0,且对x∈[0sep,Lsep],ie(x,t)=I(t).锂离子电池超电势η±(x,t)依赖于正负极固相电势液相电势正负极开路电压U±以及孔壁通量它们之间的关系为对于锂电池P2D模型来说,输入为工作电流密度I(t),输出为锂电池终端电压,其计算式为上述公式中涉及的变量及参数所代表的含义如表1.一般情况下,利用有限差分法将固相/液相浓度扩散方程、固相/液相电势方程中的变量离散化可求解锂离子电池数值解.假定将电池正负极、隔膜沿x轴离散化为50个等距节点;正负极电解液中的球形颗粒具有相同的电化学行为,也被离散化为50个等距节点,则对负极而言包括50个液相浓度扩散微分方程、50个液相和固相电势代数方程、一个单粒子有50个固相浓度扩散微分方程,整个负极有50×4=200个微分方程;对于隔膜而言,仅包含液相浓度扩散和液相电势方程,具有50个液相浓度扩散微分方程、50个液相电势代数方程;同样,正极具有50×4=200个微分方程,则严格P2D模型的待求解微分方程数为50×4+50×2+50×4=500个,而且不同方程之间相互有一定耦合.这对于电动汽车动力电池管理系统的实时参数在线估计和控制来说,求解严格P2D模型是比较困难的,而且难以应用于实际中,因此有必要寻找一种能够快速准确求解的简化锂离子电池电化学模型.本节基于扩展的物理电化学SPM模型[11,25]相关假设推证严格P2D模型的简化及其求解过程.考虑锂电子电池电化学反应特性,给出如下模型简化的假设.假设1 正负电极的固相锂离子浓度和锂离子孔壁通量在x轴的任一时刻t为常量,即在x轴上为常量.假设2 在(30)式中,交换电流密度可用不依赖于x轴的交换电流密度的平均值替换. 假设3 根据多孔电极理论和浓度理论,液相锂离子摩尔数nLi,e和固相锂离子摩尔数nLi,s是守恒的.结合假设1可知,锂离子孔壁通量正比于电流密度I(t).假设4 (29)和(30)式中的常数αa= αc,且简记为α.基于上述假设可知,锂离子电池电化学动力学方程包含:1)描述固相浓度扩散的两个线性偏微分方程;2)描述电池不同区域液相浓度扩散的三个准线性微分方程;3)计算电池终端电压的一个非线性方程.根据假设1和(26)式及其边界条件可知锂离子孔壁流量为其中,液相电流密度ie(x,t)和孔壁流量密度的变化如图3所示[11].将(22)式代入边界控制方程(3)和(4)并结合假设1可推导获得固相浓度扩散方程为: 综合(6),(25)和(32)式及假设1可得液相浓度扩散方程为:上述微分方程(35)—(36)的边界条件如(9)—(14)式所示.推导求解电池端电压的非线性计算式.根据(31)式可知,电池端电压V(t)依赖于集流体固相电势因而根据固相电势和相关空间平均量求解(27)式可得对(38)式右端各子项,分别推导其简化计算式.其中,超电势¯η±(t)可通过求解Bulter-Volmer方程(28)获得,基于假设1、假设2和假设4,并将(32)式代入可得在整个电池厚度x轴上对液相电势微分方程(19)式积分可得平均液相电势即为了获得(40)式数值解析积分值,进一步给出如下假设[27].假设5 计算项在x轴上近似为常量,即kf(t)≈kf(x,t).假设6计算项k(ce)近似为常量,即¯k=k(ce).由此可得如下表达式:最后,综合(32)和(38)—(41)式可得计算电池终端电压的表达式为式中则考虑液相动力学的锂离子电池端电压计算框图如图4所示.从图4可知,若以第2节的P2D模型的离散数为基准,采用SP2D模型求解锂电池终端电压时,待求解的微分方程数为:50×3=150个液相浓度扩散微分方程,50×2=100个固相浓度扩散微分方程,求解正负极平均超电势的2个代数方程、电池两端集流体平均液相电势代数方程以及计算电池隔膜电压下降的代数方程,共254个方程.由此可见,经过模型简化不仅减少了待求解方程总数而且实现了解耦计算,使得方程数值求解较为容易.以索尼NMC18650锂电池为对象,其正极采用镍锰钴三元材料,标称容量720 mAh,平台电压3.7,最小电压2.5 V,最大电压4.2 V,通过对电池的充放电实验获得不同工况下的实验数据,基于遗传算法可以识别出电池主要参数, 即并参考相关文献[12,19,29],给出该电池的参数如表2所列.为了验证本文所提出SP2D模型的有效性,基于有限差分法分别计算严格P2D模型和SP2D模型的锂离子电池的电化学放电行为特性,图5—图8分别为相应的计算结果对比曲线,其中,图6和图7的横纵坐标分别为归一化的离散点和液相浓度值,1 C恒流放电倍率的电流密度为20 A/m2.由图5可知,相较于严格P2D模型,SP2D模型能够在不同放电倍率下模拟锂离子电池终端电压变化,而且与严格P2D模型计算结果符合良好.经过计算,不同放电倍率下的两种模型的输出电压最大相对误差为1.55%.观察图6—图8可知,相较于严格的P2D模型,SP2D模型能够预测并模拟锂离子电池液相放电行为特性,特别是在同一放电倍率下对于不同时刻和电池厚度的不同节点以及不同放电倍率下的液相锂离子浓度分布都具有很好的仿真.此外,在不同放电倍率下的仿真结束时刻,两种模型的液相浓度最大相对误差为3.49%.在1 C放电倍率下,利用DellTMW3530 Dual 2.80 GHz台式机在Matlab软件中分别计算P2D 模型和SP2D模型的时间为84.9 s和7.2 s,计算时间缩短91.5%,表明在不损失计算精度前提下,SP2D模型可大大缩短计算时间.为进一步验证分析SP2D模型的有效性,将NMC18650锂电池在室温23°C下进行HPPC(hybrid pulse power characterization)和US06(urban dynamometer driving schedule)工况仿真计算.其中,图9和图11为电池仿真计算和实验测试所用的输入电流,图10和图12为两种模型计算的电池终端电压和实验数据的对比结果.从图10和图12可以看出,SP2D模型能够准确仿真HPPC和US06工况下电池终端电压的变化趋势,经过计算其输出电压最大相对误差分别为2.14%和2.37%.由于脉冲放电和循环变电流可以削弱锂离子电池正极/负极电极的极化现象[30],延长电池使用时间,因此在同样时间内,锂电池在HPPC和US06工况下仍能工作在平台电压范围内,表明SP2D模型能准确描述电池内部的扩散和极化现象.1)基于多孔电极理论和浓度理论,建立了宏观-微观、时间-空间的多尺度锂离子电池物理电化学模型,基于该模型提出了一种考虑锂离子液相动力学的简化准二维模型.2)通过将严格P2D模型进行简化,使得待求解的微分方程总数减少近一半,在保证计算精度的前提下,提高计算效率90%左右,这对于电池管理系统的参数在线估算以及实时控制具有重要意义.3)相较于严格P2D模型,本文提出的SP2D模型在2 C,1 C,0.5 C和0.1 C恒流放电工况下能够准确预测锂电池的端电压和锂离子浓度变化,其最大相对误差分别为1.55%和3.49%;同时,在HPPC和US06工况下亦可精确计算模拟锂电池端电压,且最大相对误差分别为2.14%和2.37%.4)下一步将开展基于SP2D模型的锂电子电池荷电状态估计和电化学与热能耦合关系的相关研究,进一步预测电池内部温度分布以及电化学行为.感谢美国克莱姆森大学国际汽车研究中心刘子凡博士给予的支持.PACS:88.85.Hj,82.47.Aa,82.80.Fk,95.75.—z DOI:10.7498/aps.66.238801*Project supported by the National Natural Science Foundation ofChina(Grant No.51675423).†Corresponding author.E-mail:***************【相关文献】[1]Wang M,Li J J,Wu H,Wan C R,He X M 2011 J.Power Sources 7 862(in Chinese)[王铭,李建军,吴扞,万春荣,何向明2011电源技术7 862][2]Cheng J,Li Z,Jia M,Tang Y W,Du S L,Ai L H,Yin B H,Ai L 2015 Acta Phys.Sin.64 210202(in Chinese)[程昀,李劼,贾明,汤依伟,杜双龙,艾立华,殷宝华,艾亮2015物理学报64 210202][3]Wang J P,Guo J G,Ding L 2009 Energy Convers.Manag.50 318[4]Fleischer C,Waag W,Bai Z,Sauer D U 2013 J.Power Sources 243 728[5]Domenico D D,Stefanopoulou A,Fiengo G 2010 J.Dyn.Sys.Meas.Control 132 768[6]Prada E,Domenico D D,CreffY,Bernard J,Sauvant-Moynot V,Huet F 2012J.Electrochem.Soc.159 A1508[7]Prada E,Domenico D D,CreffY,Bernard J,Sauvant-Moynot V,Huet F 2013J.Electrochem.Soc.160 A616[8]Chaturvedi N A,Klein R,Christensen J,Ahmed J,Kojic A 2010 Control Syst.IEEE 30 49[9]Guo M,Sikha G,White R E 2011 J.Electrochem.Soc.158 A122[10]Huang L,Li J Y 2015 Acta Phys.Sin.64 108202(in Chinese)[黄亮,李建远 2015物理学报 64 108202][11]Kemper P,Li S E,Kum D 2015 J.Power Sources 286 510[12]Han X,Ouyang M,Lu L,Li J 2015 J.Power Sources 278 814[13]Guo M,Jin X F,White R E 2017 J.Electrochem.Soc.164 E3001[14]Doyle M,Newman J 1995 Electrochim.Acta 40 2191[15]Luo W L,Lu C,Wang L X,Zhang L Q 2013 J.Power Sources 241 295[16]Joel C F,Saeid B,Jeffrey L S,Hosam K F 2011 J.Electrochem.Soc.158 A93[17]Venkat R S,Vijayasekaran B,Venkatasailanathan R,Mounika A 2009J.Electrochem.Soc.156 A260[18]Cai L,White R E 2009 J.Electrochem.Soc.156 A154[19]Subramanian V R,Diwakar V D,Tapriyal D 2005 J.Electrochem.Soc.152 A2002[20]Subramanian V R,Boovaragavan V,Diwakar V D 2007 Electrochem.Solid-State Lett.10 A255[21]Santhanagopalan S,Guo Q Z,Ramadass P,White R E 2006 J.Power Sources 156 620[22]Smith K A,Rahn C D,Wang C Y 2007 Energy Convers.Manag.48 2565[23]Di Domenico D,Stefanopoulou A,Fiengo G 2010 J.Dyn.Syst.Meas.Control 132 061302[24]Prada E,Domenico D D,CreffY,Bernard J,Sauvant-Moynot V,Huet F 2012J.Electrochem.Soc.159 A1508[25]Rahimian S K,Rayman S,White R E 2013 J.Power Sources 224 180[26]Moura S J,Chaturvedi N A,Krstic M E 2013 J.Dyn.Sys.Meas.Control 136 011015[27]Moura S J,Argomedo F B,Klein R,Mirtabatabaei A,Krstic M 2017 IEEETrans.Contr.Syst.T.2 453[28]Diwakar V D 2009 Ph.D.Dissertation(St.Louis:Washington University)[29]Fan G,Pan K,Canova M,Marcicki J,Yang X G 2016 J.Electrochem.Soc.163 A666[30]Ma J H,Wang Z S,Su X R 2013 J.Power Supply 1 30(in Chinese)[马进红,王正仕,苏秀蓉2013电源学报1 30]。

基于电化学模型的仿真技术在锂电池研究中的应用

基于电化学模型的仿真技术在锂电池研究中的应用锂电池是目前最为先进和广泛应用的可充电电池之一、它具有较高的能量密度、较长的使用寿命以及较低的自放电率，已经广泛应用于电子设备、电动汽车等领域。

然而，锂电池在使用过程中普遍存在容量衰减、发热、安全性问题等，这些问题对锂电池的性能和可靠性产生了很大影响。

为了优化锂电池的设计和提高其性能，研究人员使用基于电化学模型的仿真技术进行锂电池的研究。

1.锂电池性能预测：通过建立锂电池的电化学反应动力学模型，可以预测锂电池在不同工况下的性能表现，例如容量衰减、循环寿命和功率输出等。

这种预测可以帮助设计人员选择适当的材料、优化电池结构和控制算法，以实现更好的性能和寿命。

2.锂电池优化设计：基于电化学模型的仿真技术可以帮助优化锂电池的设计，例如电池结构、材料选择和电流管理等。

通过模拟不同设计参数对电池性能的影响，可以找到最佳设计方案，并提供指导意见。

3.锂电池故障诊断：锂电池在使用过程中会发生一些故障，例如极化、容量不匹配、电流短路等。

基于电化学模型的仿真技术可以通过对电池内部电压、电流和温度等参数的实时监测和分析，识别出潜在的故障，并提出相应的解决方案，以降低故障的风险。

4.锂电池管理系统开发：锂电池管理系统（BMS）是锂电池的核心控制系统，可以对电池进行监测、保护和优化控制。

基于电化学模型的仿真技术可以在设计和开发BMS时，提供电池内部的详细电化学特性，以帮助开发出更加精确和有效的BMS。

总结起来，基于电化学模型的仿真技术在锂电池研究中的应用非常广泛。

它可以帮助优化锂电池的设计、预测电池性能、诊断故障以及开发电池管理系统。

这些应用可以提高锂电池的性能和可靠性，推动锂电池技术的发展和应用。

锂离子电池的电化学稳态建模

锂离子电池的电化学稳态建模锂离子电池是目前市场上最广泛使用的充电式电池之一，被广泛应用于移动设备、电动工具、电动汽车等领域。

电化学稳态建模是锂离子电池研究中的一个重要话题，可以帮助人们更好地了解锂离子电池的工作原理和性能特征，进一步优化锂离子电池的设计和使用。

本文将从锂离子电池的电化学反应机理、电化学稳态方程、模型参数和建模方法等方面探讨锂离子电池的电化学稳态建模。

一、锂离子电池的电化学反应机理锂离子电池的基本原理是通过Li+和e-的离子传递实现化学能转化为电能，当锂离子电池放电时，正极材料（如钴酸锂）中的锂离子向负极材料（如石墨）迁移，同时与电子结合形成锂原子；负极材料中的锂离子与电子结合形成锂原子并向正极迁移，原电池的反应式如下：正极：LiCoO2 → Li1-xCoO2 + xLi+ + xe-负极：C + xLi+ + xe- → LiC整个电池的反应式为：LiCoO2 + C → Li1-xCoO2 + LiC当锂离子电池充电时，电子从外部电源中注入负极材料中的锂离子，使锂电池中的锂离子向正极材料迁移，再从正极中移出至电解液中，原电池的反应式为：正极：Li1-xCoO2 + xLi+ + xe- → LiCoO2负极：LiC → C + xLi+ + xe-整个电池的反应式为：Li1-xCoO2 + LiC → LiCoO2 + C二、电化学稳态方程电化学稳态建模的核心是电化学稳态方程，通过电化学稳态方程可以描述锂离子电池的电化学性质和电化学状态。

常见的电化学稳态方程包括差分方程、微分方程和代数方程等。

1. 差分方程差分方程是通过差分法对时间和空间进行离散化，将时间和空间分成若干个小步长和小单元格，然后通过有限差分法等数值方法对方程进行求解。

差分方程的优点是计算速度快、模拟效果准确，但缺点是只能描述某个瞬间的电化学状态，并不能全面反映锂离子电池的电化学性质和演化趋势。

2. 微分方程微分方程是通过对时间和空间进行连续化，将时间和空间看作无限细小的粒子，然后对方程进行求解。

锂离子电池电化学行为的动力学模型研究

锂离子电池电化学行为的动力学模型研究1. 引言锂离子电池作为当代最重要的高能量密度可充电电池之一，已广泛应用于移动电子设备、电动汽车等领域。

了解锂离子电池中的电化学行为对电池设计、优化和故障诊断等具有重要意义。

本文将探讨锂离子电池电化学行为的动力学模型研究，以期提供更深入的理论基础和技术支持。

2. 锂离子电池动力学模型锂离子电池的动力学模型是描述电化学行为的数学模型，可以通过此模型预测电池的性能和响应。

典型的锂离子电池动力学模型包括扩散模型、电化学动力学模型和界面反应模型。

2.1 扩散模型锂离子在电解液中的扩散是影响电池性能的重要因素之一。

通过Fick扩散定律，可以建立扩散模型来描述锂离子的迁移和扩散过程。

该模型考虑了锂离子在电解液中的浓度梯度、离子迁移速率等因素，从而得出锂离子在电池中的浓度分布。

2.2 电化学动力学模型电化学动力学模型描述了锂离子电池中的电极反应速率和电流响应之间的关系。

该模型基于Butler-Volmer方程，通过电化学反应速率常数、电流密度等参数来描述锂离子在电池中的电极反应行为。

2.3 界面反应模型界面反应模型主要描述了电池正负极材料与电解液之间的相互作用，以及锂离子在电极与电解液之间的转移过程。

这些相互作用可以通过界面反应速率常数等参数来表征。

3. 动力学模型研究方法锂离子电池动力学模型的研究方法主要包括实验测量与模型校准、理论推导和数值模拟等。

3.1 实验测量与模型校准对于锂离子电池的动力学模型研究，实验测量是不可或缺的步骤。

通过对电池的电流-电压响应、循环伏安曲线等进行实验测量，可以获得相关的电化学数据和动力学参数。

根据实验结果，可以进一步校准和优化动力学模型。

3.2 理论推导动力学模型的理论推导通常基于电池系统的基本原理和方程。

通过考虑质量守恒、动量守恒和电荷守恒等方面的物理原理，可以推导出描述锂离子电池行为的数学模型。

3.3 数值模拟数值模拟是研究锂离子电池动力学模型的重要手段。

基于降阶电化学模型估算锂离子电池状态

第2期4月电池BATTERY BIMONTHLYVol.51,No.2Apr. ,2021第51卷2021 年-科研论文-DOI ：10. 19535/j. 1001-1579. 2021. 02. 001基于降阶电化学模型估算锂离子电池状态程麒豫，张希*，高一钊，郭邦军（上海交通大学机械与动力工程学院，上海 200240）摘要:提出一种锂离子电池降阶电化学模型，基于单粒子电池模型，通过拉普拉斯变换、帕德近似和离散化等处理，提高模型解算速度。

该模型使用扩展卡尔曼滤波（EKF ）算法设计电池状态估计器，具有较高的估计精度，除电压以外的状态量估计误差均低于1%,电压估计误差控制在约2%。

在电池状态初始估计值有较大误差的情况下，可实现快速收敛。

关键词:锂离子电池；电化学模型；状态观测；扩展卡尔曼滤波（EKF ）中图分类号:TM912. 9 文献标志码:A 文章编号：1001-1579（2021）02-0110-04Estimating state of Li-ion battery based on reduced-order electrochemical modelCHENG Qi-yu,ZHANG Xi * ,GAO Yi-zhao,GUO Bang-jun(School of Mechanical Engineering , Shanghai Jiao Tong University , Shanghai 200240, China )Abstract : A reduced-order electrochemical model for Li-ion battery was proposed. Based on the single particle battery model , itwas developed through Laplace transformation , Pade approximation and discretization to improve the computation speed of the model.Based on the proposed model , an extended Kalman filter algorithm was used to design the battery state estimator,which had highestimation accuracy. The estimation error of each state except voltage could stay below 1% and the estimation error of voltage was controlled about 2%. It could converge fast even if there was a large error in the initial estimation of the battery states.Key words ：Li-ion battery ； electrochemical model ； state observation ； extended Kalman filter(EKF )锂离子电池电化学状态量的精确估算，对电动汽车的电池管理系统（BMS ）十分重要。

锂动力电池电化学-热特性建模及仿真研究

锂动力电池电化学-热特性建模及仿真研究作者：李静静陈萌来源：《森林工程》2020年第06期摘要：為透析电动汽车车用锂动力电池的产热问题，以某 68 Ah 动力锂电池为例，构建锂动力电池三维电化学-热模型，并通过不同放电倍率条件下电压与温度的变化，验证该模型的准确性。

最后，利用构建的锂动力电池模型对电池单体和电池组在不同工作条件下的热特性进行仿真分析。

研究结果表明，锂电池放电倍率越高电池表面升温越高，且电池组中的电池升温幅值大于电池单体的升温幅值，这主要是由于电池集聚效应引起电池组在各方向的散热不同所致，正是电池的集聚效应造成电池单体和电池组表现出不同的热特性。

关键词：锂电池;电化学-热模型;热特性;产热中图分类号：TM912;U469.72 文献标识码：A 文章编号：1006-8023（2020）06-0087-08Modeling and Simulation Study of Electrochemical and ThermalCharacteristics of Lithium Power BatteryLI Jingjing， CHEN Meng*（School of Traffic and Transportation， Northeast Forestry University， Harbin 150040，China）Abstract：To analyze the heat generation problem of EV vehicle power lithium battery， a 3D electrochemical-thermal model of lithium battery was constructed with a 68 Ah power lithium battery as an example. The accuracy of the model was verified by the changes of voltage and temperature under different discharge ratio. Finally， the thermal characteristics of the single lithium battery and battery pack under different working conditions were simulated and analyzed by using the lithium battery model. The results showed that the higher the discharge rate of lithium battery， the higher the temperature rise on the surface of the battery， and the temperature rise of the battery in the battery pack was more than that of the single battery， which was caused by the heat dissipation of battery pack in all directions caused by battery agglomeration effect. Meanwhile， it was the agglomeration effect of the battery that caused the cell and battery pack to exhibit different thermal characteristics.Keywords：Lithium battery; electrochemical-thermal model; thermal properties; heat generation收稿日期：2020-07-21基金项目：国家自然科学基金（31470611）;中央高校基础科研业务费（2572018EB03）第一作者简介：李静静，硕士研究生。

基于电化学阻抗谱的三元锂离子电池状态估计研究

基于电化学阻抗谱（EIS）的三元锂离子电池状态估计是一个重要的研究领域。

EIS是一种基于交流电信号的测量技术，通过在不同频率下对电池进行激励并测量响应，可以得到电池内部的电化学特性信息。

在三元锂离子电池状态估计的研究中，基于EIS的方法可以用于以下几个方面：
锂离子电池等效电路模型参数估计：通过对EIS数据进行拟合和分析，可以估计电池等效电路模型中的参数，如电池内阻、电荷传输电阻等。

这些参数的变化与电池的状态（如容量、SOC）密切相关。

电池容量估计：通过分析EIS数据中的特征频率和幅值变化，结合电池容量衰减模型，可以估计电池的剩余容量。

这对于电池的寿命预测和电池管理系统的性能优化至关重要。

电池SOC估计：SOC（State of Charge）是指电池当前的充电状态，是电池状态估计的关键参数。

基于EIS的方法可以通过分析电池的频率响应和电极界面特性，结合滤波和状态估计算法，实现对电池SOC的准确估计。

电池健康状态评估：电池的健康状态评估是判断电池性能衰减和故障的重要手段。

基于EIS的方法可以通过分析电池的内阻变化、界面特性以及频率响应，来评估电池的健康状态和寿命。

综上所述，基于电化学阻抗谱的三元锂离子电池状态估计研究可以为电池管理系统提供关键的信息，用于电池性能优化、寿
命预测和故障诊断等方面。

研究人员通过对EIS数据的分析和建模，结合适当的算法和方法，不断提升对电池状态的准确估计能力，推动电池技术的进步和应用。

基于电化学–热耦合模型分析18650型锂离子电池的热性能

Q1 = As ilocη
会有极化反应产生的极化热 Q2 。如式(19)：
(18)
在电池的可逆反应中，理论上反应热大小相等、符号相反，但根据熵增原理，在实际进行充放电时
Q2 = As iloc
∂U ∂T
(19)
在充放电过程中电池内阻产生的焦耳热 Q3 ,分为固相电子电阻和液相离子电阻产生固相欧姆热和液相欧姆热。
a F a F = J io exp a η − exp c η RT RT
(8) (9)
ηact= ϕ sϕl − U − ϕ film
= io F ( ka )
∂c
( kc )
∂ aa
(c
max s
− csmax
)( c )
surf s
rd th th
Received: Mar. 3 , 2018; accepted: Mar. 17 , 2018; published: Mar. 26 , 2018
Abstract
The research on the thermal performance of cylindrical cells has been a hot topic in the academic and industrial circles because of its mature manufacturing process, good product consistency but poor cooling capacity. In this study, 18650 lithium-ion battery is selected as the object and an electrochemical-thermal coupling model is established with the software of COMSOL Multiphysics, validating by the experimental data. The thermal performance of the battery was simulated and analyzed from different points of views. It is mainly considered that heat production, concluding the discharge rate (discharge current) and the electrode thickness (battery capacity), and heat dissipation, consisted of the ambient temperature, the medium and the flow pattern. The effects on temperature and temperature difference are compared comprehensively and systematically. Our results provide a theoretical basis for battery thermal management.

基于电化学模型的锂电池仿真研究

基于电化学模型的仿真技术在锂电池研究中的应用

锂离子电池仿真与优化技术研究

基于电化学模型的仿真技术在锂电池研究中的应用

基于电化学模型的锂电池仿真研究2

基于电化学模型的锂空气电池仿真

锂离子电池电化学建模与寿命评估方法研究

基于EKF的锂离子电池SOC估算的建模与仿真

基于电化学衰退模型研究锂离子电池SEI反应

基于电化学模型的锂电池仿真研究

锂离子电池电化学模型参数拟合

基于电化学模型的锂离子电池多尺度建模及其简化方法

基于电化学模型的仿真技术在锂电池研究中的应用

锂离子电池的电化学稳态建模

锂离子电池电化学行为的动力学模型研究

基于降阶电化学模型估算锂离子电池状态

锂动力电池电化学-热特性建模及仿真研究

基于电化学阻抗谱的三元锂离子电池状态估计研究

基于电化学–热耦合模型分析18650型锂离子 电池的热性能

基于电化学–热耦合模型分析18650型锂离子电池的热性能