锂离子电池电化学模拟模型的比较_卢立丽

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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。

锂离子电池电化学-热-力场模型

锂离子电池电化学-热-力场模型

锂离子电池电化学-热-力场模型
锂离子电池电化学-热-力场模型是一种用于描述锂离子电池中
电化学反应、热效应和力场变化的数学模型。

这种模型基于锂离子电池的工作原理,通过考虑锂离子在正负极之间的迁移、电极界面的电荷转移、电化学反应的热效应以及电池内部的力场变化等因素,模拟锂离子电池的性能和行为。

在锂离子电池中,正极和负极之间通过电解质导电,锂离子在电池充放电过程中在正负极之间迁移,并伴随着电化学反应。

锂离子电池的性能和稳定性受多种因素影响,包括电极材料的电化学性质、电解质的离子传导性能、电池的温度变化以及力场的分布等。

因此,一个综合考虑电化学、热学和力学因素的模型对于理解和优化锂离子电池的性能具有重要意义。

锂离子电池电化学-热-力场模型的建立基于一系列方程和参数,通过求解这些方程可以得到电池中的锂离子浓度分布、电荷分布、温度分布以及力场的变化。

这些模型还可以预测电池在不同工作条件下的性能,如电池的放电容量、电压输出和内阻等。

通过对模型参数进行优化和调整,可以改进锂离子电池的设计和性能。

总之,锂离子电池电化学-热-力场模型是描述锂离子电池行为
的重要工具,对于理解电池性能和优化电池设计具有重要作用。

一种锂离子动力电池的电化学阻抗分析方法与应用[发明专利]

一种锂离子动力电池的电化学阻抗分析方法与应用[发明专利]

专利名称:一种锂离子动力电池的电化学阻抗分析方法与应用专利类型:发明专利
发明人:芦昱
申请号:CN202011547666.0
申请日:20201224
公开号:CN112649737A
公开日:
20210413
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明提供一种锂离子动力电池的电化学阻抗分析方法与应用,所述电化学阻抗分析方法包括以下步骤:(1)使用标准荷电状态调节方法对锂离子动力电池进行未满容量的SOC调节,得到SOC 调节后电池;(2)将步骤(1)所得SOC调节后电池置于模拟使用温度的环境中,待电池温度稳定后,得到温度调节后电池;(3)利用恒电流模式对步骤(2)所得温度调节后电池进行电化学阻抗分析,得到奈奎斯特图;(4)拆分步骤(3)所得奈奎斯特图中的实部与虚部数据,对阻抗各部分进行拟合,定量分析阻抗值,得到锂离子动力电池的欧姆内阻与极化内阻。

本发明提供的电化学阻抗分析方法特别适用于大容量锂离子动力电池的阻抗分析,且准确度高,普适性好。

申请人:湖北亿纬动力有限公司
地址:448000 湖北省荆门市荆门高新区掇刀区荆南大道68号
国籍:CN
代理机构:北京品源专利代理有限公司
代理人:巩克栋
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锂离子电池电化学建模及其简化方法

锂离子电池电化学建模及其简化方法

锂离子电池电化学建模及其简化方法李光远;马彦【期刊名称】《吉林大学学报(信息科学版)》【年(卷),期】2018(036)003【摘要】通用的锂离子电池精确电化学模型——准二维模型存在两个主要的数值问题:状态量过多,计算复杂,导致难以实时应用.为此,搭建了电池的一维模型,用Laplace变换将模型转化到频域求解,将固相锂离子的径向扩散表示为无维度的导纳形式,通过降维解决了状态量过多的问题.针对超越方程,使用Padé近似做进一步化简以降低计算复杂度,设计了基于Laplace变换和Padé近似的锂离子电池简化一维模型.通过分析模型的复杂度,并采用不同放电电流工况验证该模型,比较了该模型与精确模型的浓度分布与端电压.实验结果验证了该模型的误差维持在40 mV以内,在降低计算复杂度的同时保持了较高的精度.【总页数】9页(P260-268)【作者】李光远;马彦【作者单位】吉林大学通信工程学院,长春130022;吉林大学通信工程学院,长春130022;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,长春130022【正文语种】中文【中图分类】TM912【相关文献】1.糠醇树脂炭化产物作为锂离子电池炭电极材料的研究(II)--炭化产物制备的电极材料组装的锂离子电池电化学性能测试 [J], 汪树军;赵飞明2.基于电化学模型的锂离子电池多尺度建模及其简化方法 [J], 庞辉3.对聚苯树脂炭化产物作为锂离子电池碳电极材料的研究Ⅱ.炭化产物制备的电极材料组装的锂离子电池电化学性能 [J], 汪树军4.双馈异步发电机序阻抗建模简化方法 [J], 李飞;温世全;张永新;马铭遥;张兴5.基于双电层结构的锂离子电池电化学建模 [J], 江浩斌;张旺;陈龙;栗欢欢因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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

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]。

负极热性质对LFP电池热稳定性影响的模拟研究

负极热性质对LFP电池热稳定性影响的模拟研究

锂离子 电池 由于具有 比能量 大 ,循环寿命 长 ,单体 电压 高, 自放 电小等优 点 , 其应用范 围越来越广泛[ 1 - 3 ] 。但是锂 电池
在应 用 中潜 在 的安 全问题 已经成为 制约其发 展 的一个瓶 颈 ,
本文 中通过 对满电态 L F P正极 材料和全放 电态碳 、钛 酸 锂( L T O ) 负极材料 的热性质研究 , 建立 了 L F P电池 的热模拟模 型, 并对 L F P电池 的热稳定性进行 了模拟研究 。
Ab s t r a c t : Th e t h e r ma I mo d e l s o f L FP c e l l s wi t h d i f f e r e n t a n d e o s we r e d e v el o p e d b a s e d o n t h e t h e r ma I
负极 热 性 质 对 L F P电池 热 稳 定 性 影 响 的模 拟 研 究
杨 凯, 卢立丽 , 王松蕊 , 刘兴江 ( 中国电子科 技集 团公 司第 十八 研究所 化学与物理电源重 点实验室 , 天津 3 0 0 3 8 4 )
摘要 :通过对满电态 L F P材料 、全放 电态碳材料和全放 电态 L T O 材料的热- 眭质分析和拟合 ,建立了不同负极材料 的 L F P电池热模拟模型 , 关于负极材料热性质对 L F P电池热稳定性 的影 响进 行了模拟研究 , 结果表明 : 在 L F P电池 中 , 正 极L F P材料和 负极碳材料或 L T O材料在电解液存在下的放热反应 是影响电池热安全性 的主要原 因 ;当放热量较小 的 L T O材料替代碳材料后 , L F P电池 的热稳定性增加。
o f L F P c e l l s i S d e p e n d e d o n t h e e x o t h e r mi c r e a c t i o n s f o f u l I c h a r g e d L F P a n d f u l I d i s c h a r g e d c a r b o n or r 0 w| t h e l e c t r o l y t e : wh e n L T0 r e l e a s i n g I e s s h e a t r e p l a c e s c a r b o n ma t er i a l , L F P c e l l s e x h i b i t s b e t t e r t h e r ma I s t a b i l i t y . Ke y WO r d S : L F P c e l l s ; t h e r ma I s i mu l a t i o n ; t h e r ma I s t a b i l i t y

锂离子电池的热失控模拟

锂离子电池的热失控模拟

锂离子电池的热失控模拟
卢立丽;王松蕊;刘兴江
【期刊名称】《华南师范大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2009(000)00z
【摘要】通过锂离子电池的热模拟研究,对比了不同环境温度时,锂离子电池的温度变化和热失控状态. 进一步模拟了绝热条件下,锂电池的热失控状态.
【总页数】2页(P111-112)
【作者】卢立丽;王松蕊;刘兴江
【作者单位】中国电子科技集团公司第十八研究所,化学与物理电源技术重点实验室,天津,300381;中国电子科技集团公司第十八研究所,化学与物理电源技术重点实验室,天津,300381;中国电子科技集团公司第十八研究所,化学与物理电源技术重点实验室,天津,300381
【正文语种】中文
【中图分类】TM912.9
【相关文献】
1.锂离子电池的热失控模拟 [J], 卢立丽;王松蕊;刘兴江
2.锂离子电池的高温热失控模拟 [J], 黄文才;胡广地;邓宇翔;郭峰
3.锂离子电池热失控模拟研究 [J], 宁凡雨;刘逸骏;谭立志;王松蕊;刘兴江
4.过充电条件下锂离子电池热失控数值模拟 [J], 齐创;朱艳丽;高飞;王松岑;杨凯;聂建新;焦清介
5.磷酸铁锂离子电池模组热失控气体扩散仿真 [J], 王俊;贾壮壮;秦鹏;黄峥;吴静云;戚文;王青松
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锂离子电池电化学模型的建立与优化

锂离子电池电化学模型的建立与优化

锂离子电池电化学模型的建立与优化锂离子电池是目前应用最广泛的可充电电池之一,广泛应用于移动通信、电动汽车等领域。

为了提高锂离子电池的性能和安全性,建立和优化锂离子电池的电化学模型是必不可少的工作。

本文将探讨锂离子电池电化学模型的建立与优化。

首先,我们需要了解锂离子电池的基本工作原理及其电化学反应。

锂离子电池的正极材料一般使用锂钴酸锂、锂铁磷酸锂等,负极材料常见的有石墨、金属锂等。

正极和负极之间通过电解质(一般为含锂的有机溶液)隔离,并连接成电路。

电池在充放电过程中,锂离子在正负极之间来回迁移,从而实现电荷的储存和释放。

建立锂离子电池的电化学模型需要考虑多个参数,如电化学反应的动力学特性、电解质流体动力学、负载特性等。

首先,我们可以利用电化学阻抗谱(EIS)技术来测量锂离子电池的电化学特性。

EIS可以通过测量系统在不同频率下的交流电压响应,得到电池的电化学阻抗谱。

由阻抗谱可以推导出电池的内阻、电荷转移电阻等参数,为电化学模型的构建提供依据。

其次,电解质流体动力学对于锂离子电池的性能至关重要。

电解质的流动可以影响到离子传导速度、温度分布等方面。

因此,在建立电化学模型时需要考虑电解质流体动力学。

可以通过数值模拟的方法,结合流体动力学方程和质量、能量守恒方程,模拟电解质在电池中的流动行为,并通过与实验数据的对比来优化模型。

此外,锂离子电池的负载特性也是电化学模型中需要关注的一个方面。

负载特性描述了在外部电路中,电池对不同负载条件的响应。

电池的内阻、极化等因素会影响其对负载的响应速度和电压变化。

建立负载特性模型可以辅助电池的设计和优化。

一种常见的方法是使用等效电路模型,通过电压源、电流源和电阻元件等组合来描述电池对负载的响应。

最后,优化锂离子电池电化学模型的方法包括实验验证和数值模拟。

实验验证可以通过测量电池在不同温度、电流和循环次数下的性能,对模型进行校准。

数值模拟可以通过构建基于数学模型的电池性能预测模型,并与实际电池性能进行比对来优化模型。

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

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。

锂离子电池电化学降阶模型性能对比

锂离子电池电化学降阶模型性能对比
基于 P2D 模型建模过程的多个粒子组成固液 两相的多孔电极模型和浓溶液理论的思想, 研究人 员通过模型结构简化对 P2D 模型进行降阶处理, 如单粒子模型 (single particle model, SPM)[16]. SPM 将正负多孔电极简化为单个球状粒子, 并且忽略电 解液相锂离子浓度变化和电势变化, 从建模思想上 对模型进行降阶处理. SPM 可以快速模拟 1C 倍 率下的电池充放电过程, 对于 1C 以上的高倍率下 充放电行为, SPM 的电压精度无法满足要求 [17]. 在 SPM 的基础上, Di Domenico 等 [18] 提出了一个 与 SPM 类似的平均值模型, 该模型忽略了电极固 体粒子浓度分布, 活性材料球状粒子内部的锂离子 浓度等于整个电极材料中锂离子浓度的平均值, 且 仅考虑液相电阻引起的电势差. Prada 等 [19] 考虑 液相中锂离子浓度分布对电势的影响, 进一步提高 了平均值模型的精确性.
物 理 学 报 Acta Phys. Sin. Vol. 70, No. 13 (2021) 138801
锂离子电池电化学降阶模型性能对比*
李涛 程夕明† 胡晨华
(北京理工大学机械与车辆学院, 电动车辆国家工程实验室, 北京 100081)
(2020 年 11 月 11 日收到; 2021 年 2 月 16 日收到修改稿)
138801-2
物 理 学 报 Acta Phys. Sin. Vol. 70, No. 13 (2021) 138801
P2D 模型中通过半电池结构测量电极电势. 其他 参数可以通过实验测量、参数优化等方式提取, LPM 具有更好的工程应用前景.
目前, 已有学者对比研究了 P2D 模型、SPM 和 ECM 的性能[17], 但还没有对 P2D, SPM 和 LPM 开展对比研究, 对 LPM 的模型特点、适用范围等 因素尚不明确. 为此, 本文通过相同的模型参数, 分别建立三种电化学机理模型, 并且仿真分析. 在 均匀电流密度条件下, 由 P2D 模型的液相浓差过 电压项补偿 LPM 对其进行性能优化, 以逼近 P2D 模型的电压. 而且, 通过恒流放电、动态电应力测 试 (dynamic stress test, DST) 工况和脉冲放电工 况对优化的 LPM 模型性能进行验证.

锂离子电池的电化学性能及其结构设计研究

锂离子电池的电化学性能及其结构设计研究

锂离子电池的电化学性能及其结构设计研究锂离子电池是一种重要的可充电电池。

由于其高能密度、低自放电率、长循环寿命等优点,使得其在电动车、储能系统等领域受到广泛应用。

本文将从电化学性能和结构设计两方面来探讨锂离子电池的研究现状和发展趋势。

1. 电化学性能锂离子电池的电化学性能主要包括能量密度、功率密度、循环寿命等。

能量密度是指电池单位重量的储能量,是衡量电池性能的重要指标。

将其提高可以使电池更轻盈、体积更小,适用性更广。

目前,常见的电池系统如锂钴酸锂(LCO)、锂铁磷酸(LFP)、锂镍钴锰酸(NCM)等的能量密度均在200 Wh/kg左右。

而近年来,对于智能手机、笔记本电脑等小型应用场景,研究人员将焦点放在实现更高能量密度上,如硅基、锡基等负极材料和高压电解质的开发。

功率密度是指电池单位重量的最大放电功率,是衡量电池在短时间内能够输出多少电量的重要指标。

在电动车、储能系统等大功率应用场景中,功率密度需要足够高。

目前,锂离子电池的功率密度已经能够达到几千瓦/kg。

但是,传统的碳基负极材料输出功率有限,电池的快速充放电过程中容易出现电极膨胀、电解液分解等问题。

因此,研究者开始关注能够提高碳基负极材料功率密度的方法,如表面修饰、多孔结构等。

循环寿命是指电池能够循环放电和充电的次数,也是电池性能的重要指标之一。

循环寿命的长短决定了电池的使用寿命和成本,也是电动车和储能系统等应用场景中必须考虑的问题。

传统的碳基负极材料容易出现SEI膜破裂、极化等问题,导致循环寿命降低。

因此,研究者开始关注材料结构对循环寿命的影响,如碳基复合负极、硅基碳包覆复合负极和多极势场锂离子电池等。

2. 结构设计除了电化学性能的优化,结构设计也是锂离子电池研究的重要方向。

电池的结构直接决定了电池的性能和应用场景。

以下是一些常见的结构设计方法:(1)晶体材料设计晶体材料的设计可以通过改变结构和元素组成来获取更优化的电化学性能。

例如,人们研制了具有正负两个结构的复合型正极材料,这种革命性的设计策略旨在将框架正极与氧化型正极材料结合在一起,从而实现高能量密度和高稳定性的同时。

xLi[Lil/3Mn2/3]O2·(1-x)LiNi5/12Mns/12CO2/12O2(0≤z≤0.8)的结构与电化学性能

xLi[Lil/3Mn2/3]O2·(1-x)LiNi5/12Mns/12CO2/12O2(0≤z≤0.8)的结构与电化学性能

欠缺,了解 L i M n O 的分布状态 与其 电化学行 为 间的关 系 , 将有 助于进一 步提升该类 电极 材料 的 性 能.
本文以 x L i 2 Mn O . ( 1 一 ) L i N i Mn 2 C o 2 / l 2 O ( 0≤ ≤0 . 8 ) 系列 富锂 正 极 材 料 为 研 究 对 象 ,通 过
体 正极 材料 , 并通过 x射线衍射 ( X R D) 、 高分辨 透射 电子显 微镜 ( H R T E M) 、x射线 光 电子 能谱 ( X P S ) 、电
化学 阻抗测试 ( E I S ) 以及充放 电测试 等多种手段研究 了样 品组分 中 L i M n O , 含量变化对材料结构及 电化学性 能 的影 响.研究发现 , 材料 的微观结构 随着 L i : Mn O ,含量的增 加而逐渐发生转变.当 ≤O . 2时 , 样 品的微观
x L i [ L i 1 / 3 Mn 2 / 3 ] o 2 ・ ( 1 ) L i N i 5 / 1 2 Mn 5 / 1 2 C o 2 / 1 2 0 2 ( 0 ≤ ≤0 . 8 ) 的结构 与 电化 学 性 能
刘伟伟 , 金 子信悟 , 方国清 , 孙 洪丹 , 夏丙波 , 郑军伟 , 李德 成
们 对 于 电池能 量密 度 的要求 越来 越 高 , 对 于 电池 正极 材料 性 能 的要 求也 越来 越高 .
富锂层状 固溶体正极材料 由于其高 比容量而 引起 了越来 越多的关注 .T h a c k e r a y等 最早提 出了富 锂 固 溶 体 的 概 念 ,D h a n 等 应 用 电 化 学 方 法 和 原 位 x 射 线 衍 射 技 术 研 究 了
L i / L i [ N i L i ( : 们) Mn ( , ) ] 0 的充放 电行 为 , 并解 释 了其 高容量 的机 理 , 但 该 类材 料 目前 还存 在循 环 性 、倍率 性 能和 导 电性差 及 容易受 环 境温 度影 响等 问题.Ma n t h i r a m 等 通 过 对 材料 组 分 的优 化 来 提高 材料 的 电化学 性能 ;R a j a k u m a r _ 1 和 R u m b l e等 提 出采 用离 子 掺 杂取 代 的方法 来 增 强 材料 内部 结 构 的稳定 性 .I t o等 通 过 电化学 预处 理 方法 提高 了材料 在循 环过 程 中结构 的稳 定性 .此外 , 对 材料 表 面进 行修 饰包 覆 1 4 , 1 5 ] 和设计 合 成具 有 特 殊形 貌 的材 料 ¨ ¨ 都 对材 料 的结 构 具 有 很好 的稳 定 作 用 . L i Mn O 作 为三 元 富锂材 料 的结 构稳 定 单元 ,其 本 身 的 电性 能接 近绝 缘 体 , 其 在 样 品 中 的含量 与微 观 分 布状 态应 该对 材料 的 性能 有着 直接 的影 响 , 然 而 目前对 该类材 料 在微观 结 构方 面 的系 统性 研究 还 很

电化学模型单颗粒模型 固体锂离子浓度计算

电化学模型单颗粒模型 固体锂离子浓度计算

电化学模型是描述电化学反应和过程的数学模型,其应用包括锂电池的设计和优化。

在固体锂离子电池中,固体锂离子浓度计算是十分重要的一环,可以帮助研究人员更好地了解电池的工作原理和性能。

一、电化学模型电化学模型是通过描述电极和电解质中化学物质的浓度、电荷转移和反应速率,来模拟电化学系统的数学模型。

在固体锂离子电池中,电化学模型可以帮助研究人员预测电池的性能、优化电池设计和控制电池工作状态。

二、单颗粒模型固体锂离子电池中包括正极、负极和固体电解质,为了更精确地描述电极内部的反应,研究人员提出了单颗粒模型。

单颗粒模型是基于电极内单个颗粒(或晶格)的电化学反应,将电极内部的浓度分布和扩散过程考虑在内,可以更准确地描述锂离子在电极内的传输和反应过程。

三、固体锂离子浓度计算1. 浓度梯度的建模固体锂离子电池中,锂离子的浓度分布会受到电极材料的吸附、扩散和反应的影响,因此需要建立数学模型来描述锂离子的浓度梯度。

通过扩散方程和Nernst-Planck方程,可以建立电极内锂离子浓度的分布模型。

2. 反应速率的计算在固体锂离子电池中,电化学反应的速率和浓度之间存在着密切的关系。

研究人员可以通过电化学反应动力学方程和电极内部浓度的分布,计算得到电化学反应的速率,从而进一步理解锂离子在电极内的传输和反应过程。

3. 热效应的考虑在固体锂离子电池中,电化学反应和传输过程会产生一定的热效应,影响电池的温度和性能。

在固体锂离子浓度计算中,还需要考虑热效应的影响,建立热传导方程和热电偶方程,来模拟电极内部的温度分布和热效应。

四、结论固体锂离子浓度计算是固体锂离子电池研究中的重要工作之一,通过建立电化学模型和单颗粒模型,可以更准确地描述电极内锂离子的传输和反应过程,为电池设计和优化提供理论基础和技术支持。

希望随着相关技术的不断发展,固体锂离子电池可以实现更高的能量密度、更长的循环寿命和更高的安全性能。

固体锂离子浓度计算在固体锂离子电池研究中扮演着至关重要的角色,通过建立电化学模型和单颗粒模型,可以更准确地描述电极内锂离子的传输和反应过程。

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

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。

制备Li4Ti5O12的电化学性能研究

制备Li4Ti5O12的电化学性能研究

制备Li4Ti5O12的电化学性能研究锂离子电池是一种高性能、高安全性、低污染的二次电池。

在近年来的研究中,钛酸锂被广泛地应用于锂离子电池的负极材料中,其中最具有潜力的材料之一就是Li4Ti5O12。

Li4Ti5O12作为一种新型的负极材料,具有优异的电化学性能。

目前,制备Li4Ti5O12的研究主要采用三种方法,分别是固态反应法、溶胶-凝胶法和水热法。

本文将对上述三种方法及其制备的Li4Ti5O12的电化学性能进行综合分析和评价。

1. 固态反应法固态反应法是最传统和最常用的制备方法之一。

该方法通过将混合的前驱体进行高温煅烧,形成Li4Ti5O12粉末。

反应方程式为:2Li2CO3 + 5TiO2 → Li4Ti5O12 + 4CO2该方法的优点是制备简单、成本低。

但缺点是需要高温烧结,而且制备的粉末颗粒大小分布不均匀,形态不规则,导致电化学性能差。

2. 溶胶-凝胶法溶胶-凝胶法是一种新型、低温的制备方法。

该方法先将钛酸酯和锂盐溶解在相应的溶剂中,形成溶胶,然后通过干燥和高温煅烧形成Li4Ti5O12粉末。

反应方程式为:5LiOH·H2O + Ti(OC4H9)4 → Li4Ti5O12 + 20H2O + 4C4H9OH该方法制备的Li4Ti5O12粉末颗粒小、形态规则,具有优异的电化学性能。

但缺点是工艺非常复杂,需要长时间固化、干燥和煅烧,成本较高。

3. 水热法水热法是一种比较新型的制备方法。

该方法通过将钛酸酯和锂盐在所需的溶液中反应,然后利用高温高压条件,形成Li4Ti5O12粉末。

反应方程式为:5LiOH·H2O + Ti(OC4H9)4 → Li4Ti5O12 + 20H2O + 4C4H9OH该方法制备的Li4Ti5O12粉末颗粒较大,但电化学性能优异,成本较低。

但其缺点是需要高压条件,以及对反应环境有比较严格的要求。

在对三种方法制备的Li4Ti5O12粉末电化学性能进行综合评价时,可以看出溶胶-凝胶法制备的Li4Ti5O12粉末电化学性能最优,其比容量和循环寿命分别为175 mAh/g和1000次以上。

充电模态下电动汽车动力电池模型辨识

充电模态下电动汽车动力电池模型辨识

资助。
收 稿 日 期 2016^03^05改 稿 日 期 201741七 4
第 3 2 卷 第 11期
刘伟龙等充电模态下电动汽车动力电池模型辨识
199
〇 引言
电动汽车使用电能代替燃油,是解决能源危机与 环境问题的重要手段。 目前,电动汽车作为汽车产业 的发展方向已经成为普遍共识。动力电池是电动汽车 的主要能量来源,决定着电动汽车的续航里程、动力 性能以及使用经济性等。由于锂离子电池具有能量密 度高、工作电压窗口宽、循环寿命长和没有记忆效应 的优点,已成为电动汽车动力电池的首要选择。电动 汽车在使用过程中,动力电池有充、放电两种工作模 态 。因为相较于传统汽车,电动汽车的能量补给速度 有很大劣势,所以动力电池充电成为制约电动汽车推 广的关键因素[1]。而电池模型及参数辨识是动力电池 进行充电优化控制的基础。因此,建立能够通过动力 电池的输入(激励电流)输出( 响应电压)信息估算电池 内部状态的电池模型,并研究充电模态下的动力电池 模型参数实时辨识方法具有重要意义。 目前,动力电池模型的研究主要分为三类 :电化 学 机 理 模 型 [2’ 3]、经 验 模 型 [ 4 ~ 和 等 效 电 路 模 型 [7’ 8]。 其 中 ,电化学机理模型通过电化学反应第一性原理,以 偏微分方程描述电化学动力学过程,含有大量先验电化 学参数,计算复杂,不具备通用性。经验模型是基于实 验数据通过输入输出量的非线性关系来表征其外部特 性 ,该模型依赖于实验数据,很难满足预测精度要求。 等效电路模型是将电池等效为集总参数电路,具有便于 分析应用、通用性好的优点,取得了广泛应用。 在电池模型参数辨识方面,须基于一定的电池测 试方法才能对电池模型参数进行辨识,现有的电池测 试方法主要有两种:基于电动汽车运行工况得到的电池 电流-时间曲线[9]; 基于统计学分析设计的电池电流-时 间曲线[ 1 °]。当电池模型参数辨识方法应用于充电模态 下的动力电池参数辨识时,却有其局限性。常规充电 模态主要有恒压充电、恒流充电和恒流-恒压充电。在 常规充电模态下,电池的动态特性并不能得到充分激 发 ,因此,电池模型参数辨识方法应用于充电模态时, 并不能得到足够精确的模型参数,需进一步对此结论进 行验证。综 上 ,本文从充电模态下电池模型参数辨识的 角度,对电池模型建立与模型参数辨识方法展开研究。

锂离子电池材料的电化学性能模拟

锂离子电池材料的电化学性能模拟

锂离子电池材料的电化学性能模拟锂离子电池是目前最广泛应用于电动汽车、手机和便携式电子设备等领域的重要能量存储装置。

而电池的性能很大程度上取决于其材料的电化学性能。

因此,通过电化学性能模拟来研究和改进锂离子电池材料具有重要意义。

电化学性能模拟是利用计算机技术对材料进行电化学性质预测的一种方法。

它可以在原子尺度上模拟电池材料的结构和反应过程,从而更好地理解材料的性能和行为。

模拟结果可以对材料进行优化设计,提高电池的性能。

首先,电化学性能模拟可以帮助我们研究锂离子在电池材料中的嵌入和脱嵌机制。

锂离子通过在正负极材料中间来回迁移,实现能量的储存和释放。

通过模拟锂离子在材料中的扩散路径、能隙和晶格畸变等参数,可以了解嵌入和脱嵌过程中的动力学和热力学特性。

这有助于优化电池材料的晶体结构、控制扩散速率,提高电池的循环寿命和能量密度。

其次,电化学性能模拟还可以预测材料的电化学稳定性。

锂离子电池在循环过程中,正负极材料会受到较高的电压和电流的作用,导致电极材料发生电化学反应,甚至失去稳定性。

通过模拟反应能垒、电极界面状态和电极活性等参数,可以预测材料在不同电化学环境下的稳定性。

这有助于选择稳定性较好的材料,减少电池的损耗和安全隐患。

此外,电化学性能模拟还可以用于设计新型的电池材料。

传统的锂离子电池材料已经取得了很大的进展,但仍然存在能量密度低、循环寿命短等问题。

通过模拟锂离子在不同材料中的嵌入和脱嵌特性,可以帮助我们发现新的储能机制、改进材料的结构和性能。

基于模拟结果,研究人员可以合成和测试新型材料,推动电池技术的进一步发展。

最后,电化学性能模拟在实验研究中也发挥着重要的辅助作用。

通过模拟结果和实验数据的比较,可以验证模拟的准确性和可靠性,从而提高研究的可信度。

同时,模拟也可以为实验设计提供指导,帮助研究人员更加高效地选择和优化实验条件,减少实验成本和时间。

综上所述,电化学性能模拟在锂离子电池材料研究中具有重要的意义和应用价值。

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[4] 殷海蒙,高艳霞,江友华.大功率交流电机转子变频调速系统的 分析[J].电机与控制应用,2006,33(6):51-55.
型的不同在于对固相锂离子扩散处理的不同,J.Newman 利用
球坐标下的 Fick 扩散方程描述固相中锂离子的扩散:
dc + 1 ∂ [−r D ∂ (c )] = 0
dt r ∂r
∂r
(1)
x= c c
(2)
建立的模型[6-10], 主要模拟不同条件下电池的充放电过程。其 中 J.Newman 等人通过球坐标下的 Fick 扩散方程描述固相中
[5] 张娟.矿井提升机电控系统的发展[J].冶金自动化,2006,增刊 (S2):218-251.
[6] 江友华,曹以龙,龚幼民.转子变频调速系统的发展和应用[J].变
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传动,2007,37(10):10-13. [8] 全吉男,王聪.基于双 PWM 整流器绕线异步电机串级调速控制
固体颗粒平均半径的改变对 J.N ew m an 模型计算结果的影响更明显。
关键词:锂离子电池;电化学模拟;热效应
ÁÄÂÁÂÃÄÁ 中图分类号:TM912.9
文献标识码:A
文章编号:1002-087 X (2011)07-0765-03
Contrast between lithium-ion cells models
x= c c
(5)
除电池电压外,锂离子电池的电极过电势也在一定程度
上受到固相扩散影响。图 2 给出了上述充放电过程中,电池中
式中:c1ave 为正负极材料的平均浓度,mol/m3。
正负极的过电势变化。可以看出,和充放电曲线相对比,两个
2 结果与讨论
模型对于放电和充电过程过电势的计算结果差别不大;在由
R.E.White 等人通过抛物线近似法从宏观上近似描述固相中 物质的平衡与扩散,模拟了不同温度下锂离子电池的放电过 程[8]。
本文利用 J.Newman 和 R.E.White 的锂离子电池模型对 LiMn2O4/C 电池(CR2430)的充放电过程进行模拟计算,对比 了两种模型的不同,并通过模拟计算对比研究了放电电流密
研究与设计
锂离子电池电化学模拟模型的比较
卢立丽, 王松蕊, 刘兴江 (中国电子科技集团公司 第十八研究所 化学与物理电源重点实验室,天津 300381)
摘要:采用 J.N ew m an 和 R . E . W hite 两种模型对锂离子电池的充放电行为进行了模拟计算,并深入研究了放电电流
密度、锂离子固相扩散和固体颗粒平均半径对不同模型模拟结果的影响。结果表明:放电电流密度、锂离子固相扩散和
图 4 给出了倍率放电过程中两种模型对电池温度的模拟 结果,可以看出和放电曲线相比,两种模型对电池温度的模拟 结果差别不大,放电至 3.0 V 时,电池温度的差别和电池的放 电容量相关;放电 2.0 mAh 时两种模型给出的电池温度基本 一致。
2.4 平均粒径
电极材料中锂离子的分布状态除了受固相锂离子扩散系 数的直接影响外,也受到电极材料颗粒半径的直接影响。图 6 给出了平均粒径对锂离子电池放电曲线的影响,放电电流固 定时,电极的平均粒径增大,相同放电量时电池的电压降低, 放电截止到 3.0 V 时,电池的放电容量减少;放电电流越大, 平均粒径对电池放电曲线的影响越大;对比两种模型,同样平 均粒径对 Newman 模型计算结果的影响大于其对 White 模型
和温度变化。可以看出,充放电电流密度增大时,两种模型的
图 1 电流密度为 1 A /m 2(a)和 9 A /m 2(b)时锂离子电池的充 放电曲线和温度变化
2.2 倍率放电
电池的放电电流和正负极的表面电流密度直接相关,电 极的表面电流密度由电极过电势和表面锂离子浓度决定,两 种模型在锂离子固相扩散的不同处理必然会对电池的倍率放 电结果产生影响。图 3 给出了两种模型对电池倍率放电的模 拟计算结果。随着放电电流的增加,Newman 模型的放电曲线 变化更为明显,1 A/m2 放电时,放电曲线出现了 LiMn2O4 的 两个放电平台,而当 40 A/m2 放电时,两个放电平台合为一个 平台;在 White 模型的计算结果中,放电电流的增加,对放电 曲线的形状影响不大。同样,Newman 模型中电池放电容量随 放电电流的变化也更为明显,在 1 A/m2 放电时,Newman 模型 给出的电池放电容量为 3.50 mAh,比 White 模型给出的 3.04 mAh 高出 15%;在 40 A/m2 放电时,Newman 模型给出的电池 放 电 容 量 为 2.65 mAh, 比 White 模 型 给 出 的 2.76 mAh 低 4%。
边界通量: N = − J F
物质的平衡与扩散,模拟了锂离子电池倍率充放电过程[6]; 式中:x 为 LixMn2O4 或 LixC6 中的 x;c1 为正负极材料的表面
收稿日期:2 0 1 1 - 0 1 - 1 3 作者简介:卢立丽(1 9 7 9 —),女,山东省人,工程师,主要研究方 向为电池模拟仿真。 联系人:刘兴江
数,96 487 C/mol。
R.E.White 利用抛物线近似法从宏观上近似描述固相中
锂离子的平衡与扩散:
∂c = − 3 S J
∂t
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
F
(3)
Jr
c −c = 5 FD
(4)
计算结果差距增大;9 A/m2 放电时两种模型的放电曲线出现 交叉,White 模型给出了更大的电压差;在由放电转为静置, 由静置转为充电,由充电转为静置时,Newman 模型的计算结 果给出了更大的波动;在静置阶段 White 模型给出恒定的电 压值而 Newman 模型给出电压逐步趋向恒定的结果;在充放 电过程中,White 模型中电池温度上升速率高于 Newman 模 型,而静置时 Newman 模型中电池温度上升高于 White 模型。
的浓度变化与分布,电流密度对电解液的浓度的影响,电解液
浓度对锂离子液相扩散的影响,多孔电极对电解质扩散的影
响,平均粒径对表面积的影响等,都利用相同的方法处理。
2.1 充放电过程
图 1 给出了电池在电流密度分别为 1 A/m2 和 9 A/m2、放
电 1 500 s、静置 300 s、充电 1 500 s 过程中电池的充放电曲线
锂离子电池外界有电流经过时,电池内部的锂离子从正 放电 / 充电转为静置时,Newman 模型中在零过电势附近出现
负极材料中插入或脱出,产生电化学反应。由于电化学反应只 波动;在由静置转为充电时,White 模型的变化更为尖锐。
在正负极材料的表面进行,所以锂离子需要从材料内部扩散
到表面。J.Newman 和 R.E.White 锂离子模型对固相锂离子扩
对锂离子电池的模拟可以进一步理解锂离子电池热失 控的起因和过程,为锂离子电池的安全性提高提供参考。锂 离子电池模拟的方法有很多, 主要分为热模拟和电化学模拟 两类:热模拟是基于电池材料、电池的热性质实验,主要用于 模拟电池温度分布、热行为和安全性的模型[1-5]。计算不同条件 下(环境温度、滥用、短路、损坏)电池的温度变化和分布及其 安全性;电化学模拟是基于物质、电荷的扩散守恒、能量守恒
图 4 N ew m an 模型(a)、W hite 模型(b)的电池温度变化
2.3 固相扩散系数
锂离子的固相扩散系数直接影响电极材料中锂离子的分
767
(下转第 883 页) 2011.7 V ol.35 N o.7
!!!! ÁÂ!!!!!!!!综

参考文献:
[1] 马小亮,王春杰.一种新的中压电机调速法—— —转子变频调速 [J].电力电子技术,2004,38(3):3-5.
锂离子电池具有比能量大、循环寿命长、单体电压高、自 放电小等优点,广泛应用于各种先进的便携式电子设备、电 动工具,也逐步应用于电动车等要求大体积、高容量的动力 能源领域。但是锂离子电池在应用中存在潜在的安全问题, 尤其是动力用锂离子电池组的安全性,已经成为制约其发展 的一个瓶颈。
锂离子电池具有较高的能量密度,在充放电过程中,伴随 着多种化学﹑电化学反应和物质传输过程。有些反应在开路的 情况下仍然进行,这些过程会造成热量的产生,这些产生的热 量不能完全散失到环境中就会引起电池内部热量的积累。如 果热量的积累造成电池内部的高温点,有可能引发电池的热 失控。
浓度,mol/m3;c1max 为正负极材料的最大浓度,mol/m3;rp 为正 负极材料的平均粒径,m;D1 为锂离子的固相扩散系数,m2/s, 文中近似为常数 ;Jloc 为 表 面 电 流 密 度 ,A/m2;F 为 法 拉 第 常
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ÁÇÆÄÅÈÄÂÃÃÂÁ研究与设计
度、固相锂离子扩散和平均粒径对两种模型模拟结果的影 响。
1 模型的对比
J.Newman 和 R.E.White 锂离子电池电化学模型包括电流
守恒、电荷守恒、锂离子扩散、Butler-Volmer 公式和能量守
恒。其中电流守恒、离子电荷守恒、液相锂离子扩散、But-
ler-Volmer 公式、能量守恒和热扩散 / 传递都相同[11],两种模
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