锂离子电池加工

锂离子电池加工企业生产的锂离子电池组的可靠性遭到多种要素的影响，例如锂离子单体电池的可靠性，电子元器件的可靠性，还有另外一个经常被咱们所疏忽的要素温度。为何说温度会影响锂离子电池组的可靠性呢？因为温度关于锂离子电池的电化学功能有着显着的影响，锂离子电池的自放电和寿数衰降都与温度有着密切的联系，高温会显着的加快锂离子电池的寿数衰降和自放电。因为锂离子电池组结构的约束，会非常容易导致电池组内温度不均匀，这就导致了另一个不均衡现象容量衰降不均衡，而单体电池之间容量的不匹配会导致部分电池在运用中发生过充和过放，然后加快整个电池组的容量衰降速度。

近日北京大学的QuanXia等人结合锂离子电池组的热特性提出了一种核算锂离子电池组可靠性的办法，该模型整合了多物理场耦合模型、电池衰降模型和体系可靠性模型，能够依据锂离子电池组内温度散布特性对电池组的可靠性进行剖析。QuanXia运用该模型对电池组不同的备份方法进行了核算和剖析发现，在备份电池数量相同的情况下，比较于串联备份，并联备份能够显着的改进电池组的可靠性。此外，降单体电池的排布方法从直线排布改为穿插排布，能够有用的削减电池组内温差，进步电池组的可靠性。

模型的树立重要分为以下几个部分：1）温度场散布剖析；2）寿数衰降模型；3）体系可靠性剖析；4）迭代规划。

温度场散布剖析：依据锂离子电池组的结构树立多物理场耦合模型（电化学模型、等效电路模型、热模型、流体动力学模型），在特定充放电倍率和冷却条件下进行仿真，并在答应的情况下选用试验对政策结构进行验证。

寿数衰降模型：这一步重要是结合在上一步热仿真中取得锂离子电池组的温度场散布，结合锂离子电池组在运用中的放电深度DoD和荷电状况SoC等参数对电池组内锂离子单体电池的衰降进行核算和剖析，以取得电池组内不同的电池的容量衰降状况，为锂离子电池组的可靠性核算供给依据。

电池组可靠性核算：依据上一步寿数衰降模型中核算得到电池组容量衰降的概率对电池组的体系可靠性进行核算。

迭代规划：通过调整电池组的备份办法、电池组结构、放电倍率和冷却方法等措施，从头核算电池组可靠性，直到电池组的可靠性到达规划的要求。

多物理场耦合模型

首先咱们要树立多物理场耦合模型，包括电池组的热模型、等效电路模型和流体动力学模型。

电池组热模型

锂离子电池组的热模型包括两个部分，第一个是单体电池的热模型，第二个是电池组的热模型。热传导的方法重要有三大类：热对流、热传导和热辐射，可是关于锂离子单体电池而言，热对流和热辐射这两种传导方法微乎其微，能够疏忽，锂离子电池重要是通过热传导的方法将电池内部的热量扩散出去，因而锂离子单体电池的热扩散模型如下所示。其间q为电池内部的热流量（J／m2／S），l为电池的热导（W／m／K），r为电池的质量密度（Kg／m3），Cv为比热容，T为热力学温度。

在电池组的层面，电池组的热量扩散到环境中重要通过热对流和热辐射，这两个过程的模型如下所示，其间hf为对流热扩散系数，Ts为电池组温度，Tam为环境温度。e为辐射系数，s为Stefan-Boltzmann常数，T1和T2别离为两个辐射面的温度。

等效电路模型

在锂离子电池的研讨中，咱们一般会将其等效为一个由电源、电阻和电容器等元件组成的等效电路，称之为等效电路模型，该模型能够在必定程度上模仿锂离子电池的行为。锂离子电池在运用中的发热重要能够分为：反应热、欧姆热、极化热几个部分，这些部分的产热能够通过等效电路模型进行模仿，锂离子电池的发热模型如下所示，其间I为电池的充放电电流，Vc为电池的体积，U为电池的开路电压，U1为电池的端电压。

依据欧姆定律电池作业时内部的电压衰降能够由IRcell核算取得，因而上式能够改写为下式

流体动力学模型

锂离子电池组一般运用风冷、空冷等方法对电池组进行冷却，依据质量守恒和能量守恒定律，电池组的流体动力学模型如下式所示。其间u为冷却前言的活动速度，P为压力，m为动态粘度，Sm为动量源，i为流体内能，Sl为粘性耗散，

锂离子电池衰降模型

关于锂离子电池而言，寿数衰降重要分为两类，一类是容量衰降，另一类是因为内阻新增导致的倍率功能衰降。

容量衰降模型

下式为LiFePO4电池容量衰降的一个相关经验模型。其间式中的常数KS1-KS4如下表所示，电池的平均SoCavg和误差SoCdev如式12和13所示。

随机寿数衰降模型

锂离子电池的寿数衰降重要是遭到温度和放电深度DOD的影响，可是因为锂离子电池资料和制作过程存在必定的不一致性，因而锂离子电池在寿数衰降上也存在必定的随机性，可是研讨表明锂离子电池的寿数衰降散布契合正态散布模型。

电池组的多态可靠性模型

电池组的模型如下图所示，依据上述剖析能够看到，锂离子电池在寿数衰降过程中遭到很多随机要素影响，因而锂离子电池实际上会存在多个或许状况，因而要选用UGF工具对锂离子电池组在多状况下的可靠性进行剖析。

电池组仿真

一般电池组模块仿真

QuanXia选用了A123的LiFePO4电池对上述模型进行了验证，电池组选用了3并5串的结构，电池组的一些热特性参数如下表2所示，模型的参数如下表3所示，模型的边界条件如下表4所示。

下图为电池组的仿真成果，图b为电池组内的温度散布，图c为电池组内散热前言的活动速度散布。依据电池组内的温度散布，就能够依据式(11)核算出的到不同单体电池的容量衰降，并据此核算单体电池的健康状况。咱们以电池组中最中间的一只电池（2，3）为例，核算了循环不同的周期后电池衰降到不同状况的概率，如下表5所示。能够看到在通过1000次循环后该电池失效的几率到达0.9991。整个电池组在不同的循环时刻后失效的概率如下表6所示，能够看到在通过500Ah充电后，电池组失效的概率为0.3754，在充电700Ah后电池组的失效概率到达0.999。

不同的备份方法电池组的可靠性仿真

电池组的备份方法重要分为热备份、冷备份和热待机三种方法，这儿咱们评论一下电池组热备份的情况下电池组的可靠性剖析。热备份也能够分为两种类型：并联或许串联。下图a和b别离展现了串联备份（3并10串）和并联备份（6并5串）两种方法的电池结构，并通过调节电池组的作业电流确保两种备份方法下电池组中的单体电池的作业电流相同。因而两种备份方法下，电池组的温度散布和散热前言的速度散布也是相同的，如下图的c和d所示。那么这两种备份方法关于锂离子电池组的可靠性会出现什么影响吗？

下图展现了上述的两种备份方法下，锂离子电池的可靠性跟着时刻改变的曲线，从图中咱们能够看到在通过600Ah充电后，没有备份的3并5串电池的可靠性下降到了0.0635，而有备份的电池组可靠性显着上升，3并10串电池组的可靠性为0.8381，6并5串电池组的可靠性高达0.9981，其他的备份方法的电池组可靠性如下表所示。从核算成果来看，不同的备份方法会对电池组的可靠性出现显着的影响，在备份电池数量相同的情况下，并联备份能够显着的进步电池组的可靠性。可是咱们也要注意简单的新增备份电池的数量并不能进步电池组的可靠性，例如同样在6并的情况下，跟着串联电池数量的新增，会出现可靠性下降的情况，这重要是因为跟着串联电池数量的新增，会导致温度散布的改变，从而下降电池组的可靠性。

咱们了解电池组的结构和冷却条件会影响电池组的冷却效果，从而影响电池组内温度的散布，导致电池组内温度散布不均匀，引起单体电池衰降的不均匀，最终下降电池组的可靠性。下图展现了一种能够下降电池组内温度不均匀性的结构规划，除此之外这个3并5串的模块其他的一些边界条件都与咱们评论的第一个案例相同。

下图展现了不同电池组结构和冷却条件下电池组内部的温度散布和电池组的可靠性曲线跟着运用时刻的改变，从仿真成果上来看简单的把单体电池的摆放方法从直线排布，更改为穿插排布就让电池组的可靠性（充电600Ah）从0.0635进步了0.9328，电池组内单体电池之间的最大温差从4.62K降到了2.5K，这说明这种穿插排布的方法更加利于电池组的散热，进步电池组内温度的一致性。一起咱们也能够看到，将冷却剂的流速从0.5m/s进步到1m/s，电池组内最大的温差从4.62K下降到了2.36K，电池组的可靠性得到了大幅的提升（蓝色曲线）。

从上面的剖析不难看出，电池组的可靠性严峻依靠电池组内部温度散布的均匀性，将电池组内单体电池的排布方法从直线排布改为穿插排布、进步散热前言的流速都能够显着的改进电池组内温度的均匀性，然后提升锂离子电池组的可靠性。另外一个影响锂离子电池组的可靠性的要素是电池组的备份方法，从仿真成果来看并联式的备份比较于串联式备份具有显着的优势。这一成果也提示咱们广大规划师关于电池组可靠性规划要考虑多种要素的用途，特别是温度的影响，跟着电池组复杂程度的新增，电池组的散热难度显着新增，容易导致电池组内温度的不均匀性新增，影响电池组的可靠性。

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