一种锂离子电池电极设计参数的优化方法技术

本发明专利技术公开了一种锂离子电池电极设计参数的优化方法，涉及锂离子电池内部结构设计领域，电极设计参数可包括电极厚度、孔隙率、活性材料颗粒粒径、压实密度和面密度等。具体的优化步骤如下：(1)选择要进行优化的电池，测出可实际测量的电极设计参数；(2)依据实测参数以及估计参数建立锂离子电池的电化学‑热耦合模型，通过实验验证调整估计参数；(3)以能量密度最大化和能量密度与功率密度乘积最大化为优化目标，通过两种优化方法得到优化后的电极设计参数。本发明专利技术能够在电池设计阶段选择优化的电极设计参数，降低开发成本，提高电池的能量密度和功率密度，为电极的设计提供指导依据。

A Method for Optimizing Design Parameters of Electrodes for Lithium Ion Batteries

The invention discloses an optimization method for design parameters of lithium ion battery electrode, which relates to the field of internal structure design of lithium ion battery. The design parameters of the electrode can include electrode thickness, porosity, particle size of active material, compaction density and surface density, etc. Specific optimization steps are as follows: (1) Select the batteries to be optimized, and measure the design parameters of the electrodes that can be measured; (2) Establish the electrochemical-thermal coupling model of lithium-ion batteries based on the measured parameters and estimated parameters, and adjust the estimated parameters through experimental verification; (3) Take the maximization of energy density and the product of energy density and power density as the optimization objectives, through two kinds of optimization. The optimized electrode design parameters were obtained by the chemical method. The invention can select the optimized electrode design parameters in the battery design stage, reduce the development cost, improve the energy density and power density of the battery, and provide guidance for the electrode design.

【技术实现步骤摘要】
一种锂离子电池电极设计参数的优化方法
本专利技术属于锂离子电池内部结构设计领域，具体涉及一种锂离子电池电极设计参数的优化方法。
技术介绍
目前人们都追求高能量密度和功率密度的锂离子电池，然而二者之间存在一定的矛盾。一般来说，能量密度越高，其功率密度越低。例如对于电动汽车来说，能量密度决定了其最大行驶里程，而功率密度决定了其最大行驶速度，因此如何能够实现既“跑得快”，又“跑得远”也是如今面临的挑战。锂离子电池的电极作为整个电池中最重要的组成部件，其设计决定了电池最终的容量、能量密度、功率密度以及其他性能的优劣。采用传统的实验方法对锂离子电池的电极进行设计优化耗费大量的人力物力财力以及时间，而模拟则显现出了诸多优点，可任意改变设计参数和材料等进行设计优化，可减少电极设计周期提高效率等。从早期Newman等人建立的电化学-热耦合模型经过多年的完善，也日益成熟，如WenxinMei等人(AppliedThermalEngineering,142(2018)148-165)基于COMSOLMultiphysics多物理场仿真平台建立的电化学-热耦合模型，对锂离子电池的极耳尺寸进行了优化设计。中国专利CN107145629A公开了一种优化锂离子电池电极厚度的方法，通过顾客要求获取电池基础设计参数，通过建立电化学-热耦合模型，以能量密度最大化为优化目标，最终得出了最优的电极厚度。该专利只适用于给定电池电极厚度的优化，不能适用于其他的电极设计参数，而且该专利只是针对单一的能量密度最大化为优化目标，未综合考虑能量密度和功率密度两个因素，而人们不应在追求高能量密度的同时忽略功率密度，因此综合考虑能量密度和功率密度至关重要。
技术实现思路
本专利技术提供了一种锂离子电池电极设计参数的优化方法，通过建立电化学-热耦合模型并基于能量密度和功率密度对给定电池的电极设计参数(例如电极厚度，孔隙率，压实密度和面密度等)进行设计优化，从而选取最优的电极设计参数，获得最大化的能量密度和功率密度，提高电池性能。本专利技术采用了以下技术方案：一种锂离子电池电极设计参数的优化方法，包含以下步骤：步骤一，选择要进行优化的电池，测量其可测的电极设计参数和热物性参数，并获取其他的电极设计参数以及电极动力学参数；步骤二，建立锂离子电池的电化学-热耦合模型；步骤三，通过实验进行模型验证以及参数校正；步骤四，通过校正后的模型获取目标函数以及约束条件，依据两种优化算法对电极设计参数进行优化；步骤五，通过比较两种优化算法得出的结果，得到最优的电极设计参数。其中，电化学-热耦合模型包含了一个伪二维(P2D)电化学模型和一个三维(3D)热模型；(1)P2D电化学模型：电化学模型依据浓溶液理论和多孔电极理论，模型包含电极厚度(L)和活性材料颗粒粒径(r)两部分，由于L>>r，因此在模型几何中忽略r，只有沿电极厚度方向的一条线段，因此被称为伪二维模型，依据有限元思想对网格进行剖分，然后求解电化学过程中的偏微分方程，可以得到电极电位、电解质电位、电解质浓度等电化学性能；(2)3D热模型根据电池实际尺寸构建三维几何模型，将P2D电化学模型计算得到的热源作为整体耦合进3D热模型中，这将会引起3D热模型中温度的变化，而温度的变化又反馈到P2D电化学模型中，引起电化学模型中与温度相关参数的变化，这些参数的变化进一步引发热源的变化，以此来实现电化学模型与热模型的耦合。其中，通过实验方法进行了模型验证以及参数校正，实验采取以下步骤：(1)通过先恒流后恒压的充电方法将电池充满电；(2)对电池进行恒流放电，截止电压设置为2.75V；(3)将实验得到的放电曲线与模拟值进行比较；(4)用红外热像仪拍摄电池放电结束时表面的温度分布，与模拟结果相比较；(5)根据上述步骤(3)和(4)的结果进行参数校正，得到校正后的电化学-热耦合模型。其中，该优化方法采用多目标优化，综合考虑能量密度和功率密度两个因素，对锂离子电池的电极设计参数进行优化，最终得出最优的电极设计参数。其中，该优化步骤采用两种优化算法以提高精确度，并且根据两种优化算法的优化结果选取最优解。本专利技术与现有技术相比的优点：1，建立锂离子电池的电化学-热耦合模型，并且通过实验验证和参数校正提高了模型的精确性；2，该模型适用于不同容量的电池在不同放电倍率下的循环充放电；3，综合能量密度和功率密度两个因素对锂离子电池的电极设计参数进行优化，能够给出迭代后的最优解；4，本方法能够通过数值模拟的方式对电池的能量密度和功率密度进行优化，既可有效地评估电池的性能，又可节约资源；5，本方法能够对多种电极设计参数(如电极厚度，电极材料面密度、孔隙率等)进行优化以寻求最高能量密度以及功率密度，弥补了优化单一参数的不足；6，只需制备少量的所需电池进行模型的验证，在此基础上通过模拟的方法进行电极设计参数的优化，然后根据优化的参数进行大量电池的制作，既可节省人力物力财力，减少电池设计周期又可提高电池性能。附图说明图1为本专利技术一种基于能量密度和功率密度的锂离子电池电极设计参数的优化方法流程图。图2为本专利技术中伪二维(P2D)电化学模型示意图。图3为本专利技术的实施例一中电池外观以及电池尺寸，其中，图3(a)为电池外观，图3(b)为电池尺寸。图4为本专利技术的实施例一中三维热模型几何及其网格示意图，其中，图4(a)为三维热模型几何示意图，图4(b)为网格示意图。图5为本专利技术的实施例一中四个不同放电倍率下电池放电曲线的模拟与实验结果对比。图6为本专利技术的实施例一中四个不同放电倍率下电池表面平均温度的模拟结果与实验结果对比，其中，图6(a-1)为0.5C放电下电池表面平均温度的模拟结果，图6(a-2)为0.5C放电下电池表面平均温度的实验结果；图6(b-1)为1C放电下电池表面平均温度的模拟结果，图6(b-2)为1C放电下电池表面平均温度的实验结果；图6(c-1)为1.5C放电下电池表面平均温度的模拟结果，图6(c-2)为1.5C放电下电池表面平均温度的实验结果；图6(d-1)为2C放电下电池表面平均温度的模拟结果，图6(d-2)为2C放电下电池表面平均温度的实验结果。图7为本专利技术的实施例一中正负极半电池的熵系数随荷电状态的变化曲线。具体实施方式为了便于理解本专利技术，下文将结合较佳的实施例对本专利技术作更全面、细致的描述，但本专利技术的保护范围并不限于以下具体的实施例。本专利技术一种基于能量密度和功率密度的锂离子电池电极设计参数的优化方法，包含以下步骤：步骤一，选择要进行优化的电池，测量其可测的电极设计参数和热物性参数等，并获取其他的电极设计参数以及电极动力学参数等；步骤二，建立锂离子电池的电化学-热耦合模型；步骤三，通过实验进行模型验证以及参数校正；步骤四，通过校正后的模型获取目标函数以及约束条件，依据两种优化算法对电极设计参数进行优化；步骤五，通过比较两种优化算法得出的结果，得到最优的电极设计参数。步骤二中模型为伪二维(P2D)电化学模型与三维(3D)热模型的耦合模型，其中电化学模型采用的是Newman等人(JournaloftheElectrochemicalSociety，1993，DOI：10.1149/1.2221597)的电化学模型。下面分别叙述P2D电化学模型和3D热模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种锂离子电池电极设计参数的优化方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤一，选择要进行优化的电池，测量其可测的电极设计参数和热物性参数，并获取其他的电极设计参数以及电极动力学参数；步骤二，建立锂离子电池的电化学‑热耦合模型；步骤三，通过实验进行模型验证以及参数校正；步骤四，通过校正后的模型获取目标函数以及约束条件，依据两种优化算法对电极设计参数进行优化；步骤五，通过比较两种优化算法得出的结果，得到最优的电极设计参数。

【技术特征摘要】
1.一种锂离子电池电极设计参数的优化方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤一，选择要进行优化的电池，测量其可测的电极设计参数和热物性参数，并获取其他的电极设计参数以及电极动力学参数；步骤二，建立锂离子电池的电化学-热耦合模型；步骤三，通过实验进行模型验证以及参数校正；步骤四，通过校正后的模型获取目标函数以及约束条件，依据两种优化算法对电极设计参数进行优化；步骤五，通过比较两种优化算法得出的结果，得到最优的电极设计参数。2.根据权利要求1所述的一种锂离子电池电极设计参数的优化方法，其特征在于：电化学-热耦合模型包含了一个伪二维(P2D)电化学模型和一个三维(3D)热模型；(1)P2D电化学模型：电化学模型依据浓溶液理论和多孔电极理论，模型包含电极厚度(L)和活性材料颗粒粒径(r)两部分，由于L>>r，因此在模型几何中忽略r，只有沿电极厚度方向的一条线段，因此被称为伪二维模型，依据有限元思想对网格进行剖分，然后求解电化学过程中的偏微分方程，可以得到电极电位、电解质电位、电解质浓度等电化学性能；(2)3D热模型根据电池实际尺寸构建三维几何模型，将P2D电化学模型计算得到的热源...

【专利技术属性】
技术研发人员：王青松，梅文昕，孙金华，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34