[发明专利]基于电化学-热耦合模型的预测锂电池循环寿命的方法

说明书

一种基于电化学‑热耦合模型的预测锂电池循环寿命的方法，包括以下步骤，1)获取锂电池的物性参数和电化学参数，并对电池进行充放电循环测试；2)利用步骤1)获得的参数信息，建立电化学‑热耦合模型，并对模型进行有效性验证；所述电化学‑热耦合模型是一个准二维电化学模型和一个三维热模型的耦合模型；3)验证模型的有效性；4)确定经验寿命函数；5)得到最终的寿命函数。本发明通过构建电化学热耦合多物理场模型，对仿真计算得到的寿命曲线进行函数拟合得到了具有快速响应、预测能力强、适用范围广的电池寿命预测方法。

技术领域

本发明涉及一种基于电化学-热耦合模型的预测锂电池循环寿命的方法。

背景技术

自锂离子电池商业化以来，以其高能量密度、长循环寿命、高放电电压和低自放电率等优异性能被广泛应用于便携式电子设备以及电动交通工具和航空航天等领域。

在众多性能指标中，客户对循环寿命的关注度空前高涨。常规的电池循环寿命检测方法存在检测工序繁琐、工时消耗长和经济成本高等劣势。因而，目前对于锂离子电池循环寿命预测主要有以下两种思路：一、采用数据驱动的方法，比如：神经网络、支持向量机、求和自回归模型等对锂离子电池循环寿命进行分析建模；二、根据成熟的锂离子电池机理对循环过程进行建模分析。数据驱动是基于数据拟合得到的经验公式，由于电池的生产工艺与使用情况存在差异，从而该方法得到的结果在准确性和时效性方面有待于进一步提升。公开号为CN 103336248A的专利公开了一种基于采集电池监测数据建立起来的电池退化模型实现锂离子电池循环寿命的预测方法，所监测的数据是时间、放电电压、电流和电池容量，没有考虑到温度、放电深度和放电倍率的不同对寿命预测模型的影响。采用基于物理和化学机理建立实时动态参数响应的容量衰减模型可以将连续时变的参数传输到模型中进行求解计算，得到的结果更具有时效性和准确性，可以很好地克服由于电池单体差异和工况变化而产生的预测准确性差这一难题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种基于电化学-热耦合模型的预测锂电池循环寿命的方法，结合物理场模型和数据驱动模型两种形式的优点，达到精准而高效的寿命预测目标。

为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：一种基于电化学-热耦合模型的预测锂电池循环寿命的方法，包括以下步骤，1)获取锂电池的物性参数和电化学参数，所述物性参数以及电化学参数包括电池的尺寸参数、动力学参数和热力学参数，并对电池进行充放电循环测试；

2)利用步骤1)获得的参数信息，建立电化学-热耦合模型，并对模型进行有效性验证；所述电化学-热耦合模型是一个准二维电化学模型和一个三维热模型的耦合模型；

①准二维电化学模型

将电芯分为负极集流体、负极、隔膜、正极和正极集流体五个域，建立一维几何模型，在一维几何模型上加载描述放电和充电过程的微分或者偏微分方程，通过有限元思想对几何模型进行网格化后，计算描述放电和充电过程的微分或偏微分方程，得到在本电池结构下，放电和充电过程中，不同放电时间对应的放电电压和不同充电时间对应的充电电压；

②三维热模型

在准二维电化学模型的五个域上，分别加载五个域对应的材料，建立三维电池几何模型，并且在这五个域中加载热场，所述热场的热源为准二维电化学模型计算所得到的电极平均热量，在三维几何模型上加载对流换热的热场，得到三维热模型，通过有限元思想进行网格化后，计算热场方程，进而不同放电时间对应的电芯的温度和不同充电时间对应的电芯温度变化曲线以及不同放电时间对应的电芯的容量和不同充电时间对应的电芯容量变化曲线；并且将电芯温度变化反馈到准二维电化学模型中，实现电化学模型和热模型的双向耦合；