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[技術] | 簡單談談電池壽命預測模型

從網上的一張不同車型里程與容量衰減圖表說起,圖表收集了BMW i3,2013Leaf,Ford Focus, Kia Soul EV等車型的實際路跑數據,通過曲線擬合給出了不同車型里程容量衰減趨勢,從圖上看,最差的續駛里程在3萬公里左右,容量就衰減到80%。由於數據量較少、而且統計口徑是否一致也無法考證,此處不作深究。

在車輛獲取實跑數據前,我們如何對電池壽命進行預測呢?通常有兩種建模方法,一是經驗模型,二是電化學模型。

經驗模型中電池容量衰退通常分為兩類日曆壽命衰減及循環壽命衰減。

經驗模型通常需要確定測試矩陣,然後進行大量的測試,得到測試數據,通過獲取參數值,取得容量衰減的經驗數據,作為後續模擬的依據。

實驗設計舉例

NEDCcycle 12069Km/year,預測出46個月後容量衰減至80%

下面我們簡單談一下如何通過電化學建模進行電池壽命預測,假設我們計劃採用15Ah NCM的方形電池,需組合成3P96S的電池包,然後對電池包進行各工況下壽命預測。

新建一個模型,選擇工作目錄,確定電池幾何形狀,如方形,以及電池類型。

模型構建及參數設置,此處默認大家對電化學建模過程已經熟悉,不詳細介紹。針對容量衰退機制,我們分別對SEI膜生長、活性物質損失等項進行設置,同時對一些控制變數進行賦值。

SEI膜生長區域,我們選擇負極,此處可以設置分子量、電極密度、孔隙率、反應速率常數、活化能等。

所有參數設置完成後,模擬可以得到充放電電壓曲線,此處需標定我們的模型,具體操作此處略。

作為車用動力電池包,我們一般通過導入路譜需求,進行綜合分析

如選擇CYC-US06工況,或自定義綜合工況

功率需求曲線

進行多個cycle的路譜模擬

模擬結果解析:

SEI膜(包括生長增厚、脫落再生)以及活性材料損失是容量衰退的重要因素,下面給出SEI膜厚度及活性物質體積分數隨循環次數的變化規律曲線結果

60℃高溫存儲SEI膜厚度變化曲線

不同溫度下循環Ah總量與容量衰減曲線

好了就此打住,以上只提供一個通過電化學建模進行電池壽命預測基本思路,作為一個參考。

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