一种锂电池循环寿命预测方法技术

本发明专利技术公开了一种锂电池循环寿命预测方法，属于电池寿命预测技术领域，该方法基于Q

【技术实现步骤摘要】
一种锂电池循环寿命预测方法


[0001]本专利技术属于电池寿命预测
，尤其是涉及一种锂电池循环寿命预测方法。

技术介绍

[0002]锂离子电池广泛应用于电动汽车、储能等领域，电池研发人员在设计产品时考虑因素很多，其中使用寿命是衡量电池性能的重要指标项。早期电池的寿命水平较低，三元铁锂体系常温循环寿命一般在2000cycle左右，半年左右就能测完整个生命周期。随着研发技术水平的提高，电池的寿命越来越高，尤其是储能铁锂电池，常温循环设计寿命甚至超过万圈，通常研发周期在1年左右，分配到循环测试的时间只有半年左右，无法测试得到电池的EOL寿命。有必要开发一种方法，基于有限的实测循环数据，来准确预测电池到达生命末期的寿命。
[0003]基于上述问题，目前已提出一些可以基于有限循环数据来预测EOL寿命，如：专利202210899403.9，一方面基于经验公式Qreten＝1
‑
ktz来预测当前测试条件下的退化轨迹，另一方面也提到了温度加速预测的方法，即通过较高温度循环测试建立温度加速模型来预测较低温度循环的寿命。专利201910451421.9，提出倍率加速建模及预测的思路，即通过较高倍率循环测试建立倍率加速模型来预测较低倍率循环的寿命。
[0004]但是上述方案均需借助经验公式Q
reten
＝1
‑
kt
z
来获取退化轨迹，从而得到EOL寿命。理论上基于SEI成膜稳定理论，即SEI膜在不断增厚后活性锂消耗速率会逐步降低，表现为容量衰减曲线(横坐标循环圈数，纵坐标保持率)越来越平缓，此时容量退化经验模型中的z值为恒值。但实际上锂电池老化机理复杂，经常会出现残存VC(一种成膜添加剂)不足，或者活性材料损失，或者轻微析锂等现象，电池会表现出一定的容量加速衰减趋势，如果还用恒定z值的经验模型预测，得到的结果与实测相比会存在较大偏差，如图1所示。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是针对上述问题，提供一种锂电池循环寿命预测方法。
[0006]为达到上述目的，本专利技术采用了下列技术方案：
[0007]一种锂电池循环寿命预测方法，该方法包括：
[0008]S1.根据经验模型Q
reten
＝1
‑
kt
z
及待测目标的若干实测数据得到关于z的变量函数f(z)；待测目标具有确定的设计方案和设计工况；
[0009]S2.代入变量函数f(z)至经验模型得到待测目标的预测模型Q
reten
＝1
‑
kt
f(z)
；
[0010]S3.使用仿真软件输入拟合公式Q
reten
＝1
‑
kt
f(z)
，对实测数据进行拟合得到最优指前因子k；
[0011]S4.使用预测模型Q
reten
＝1
‑
kt
f(z)
对待测目标进行循环寿命预测，Q
reten
表示容量保持率，k表示预测函数的指前因子，通过步骤S3得到，t表示循环的第t圈，f(z)通过步骤S1得到。
[0012]通过上述技术方案，利用经验模型和实测数据确定关于z的变量函数，将原来的恒
定z值替换为关于z的变量函数，使预测结果与实测结果更接近，解决目前由于电池老化机理复杂导致结果出现较大偏差的问题。
[0013]上述仿真软件可以采用JMP或者Matlab等。上述拟合公式是指预测数学公式模型，常用的仿真软件是JMP，可以实现拟合数据得到公式中未知参数的功能。比如容量衰减符合Q
reten
＝1
‑
kt
0.00007t+0.486
这一公式，t是cycle，那就只有一个未知参数k；将实测数据(比如1000cycle数据对应的圈数和每一圈的容量保持率)代入到JMP中，并输入拟合公式，即可输出k值。
[0014]在上述的锂电池循环寿命预测方法中，通过步骤S1的方式，针对不同设计方案不同设计工况得到不同的变量函数f(z)并保存，自此建立变量函数f(z)数据库；
[0015]预测时，针对当前设计方案和设计工况提取相应的变量函数f(z)，随后通过步骤S2
‑
S4得到针对当前设计方案和设计工况的预测结果。
[0016]每一个设计方案的每一个设计工况都有一个对应的f(z)。变量函数f(z)数据库一方面可以在对同样设计方案和设计工况进行预测时，无需重新确定变量函数，而对于有新设计方案时，可以通过利用类似设计方案，同设计工况下的变量函数得得到新设计方案的变量函数，能够实现新设计方案循环早期的循环寿命预测。类似工况中“类似”的定义由技术人员确定，一般只要正负极主材一致，其它设计在经验合理范围内，就可认为是类似设计方案。设计工况是指循环条件，包括温度、倍率、DOD等。
[0017]在上述的锂电池循环寿命预测方法中，当一个待测目标的实测数据足够时，根据大量的实测数据得到关于z的变量函数f(z)。
[0018]在上述的锂电池循环寿命预测方法中，当一个待测目标的实测数据不足时，无法准确判断关于z的变量函数f(z)，先确定初始z值；
[0019]然后从变量函数f(z)数据库中查找类似设计方案同设计工况下的变量函数f(z)，再借助该变量函数f(z)与初始z值建立当前待测目标的变量函数f(z)。
[0020]实测循环数据多少算足够，多少算不足由本领域技术人员根据实际情况确定，此处不进行限制。
[0021]通过该方案，当实测数据较多，能识别模型中z值随时间的变化规律时，建立变量函数f(z)代入经验模型中，实现与实测结果更吻合的寿命预测。而当实测数据较少不足以识别模型z值的变化函数，如随时间的变化规律时，可计算初始z值，再借助类似设计方案中f(z)函数的关系，实现考虑后期加速的寿命预测，能够缩短在电池开发阶段循环寿命预测的周期。
[0022]在上述的锂电池循环寿命预测方法中，步骤S1中，f(z)为z与容量保持率Q
reten
之间的变量函数；将经验模型Q
reten
＝1
‑
kt
z
中的z用包含Q
reten
的算式来代替，可以通过求解Q
reten
计算得到预测结果。
[0023]或者f(z)为z与圈数t之间的变量函数。
[0024]在上述的锂电池循环寿命预测方法中，通过如下方式得到z与t的变量函数f(z)：
[0025]定义容量损失率Q
loss
＝1
‑
Q
reten
，容量损失率记为Q
loss
‑
t
，t表示第t圈；
[0026]将经验模型Q
reten
＝1
‑
kt
z...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种锂电池循环寿命预测方法，其特征在于，该方法包括：S1.根据经验模型Q
reten
＝1
‑
kt
z
及待测目标的若干实测数据得到关于z的变量函数f(z)；待测目标具有确定的设计方案和设计工况；S2.代入变量函数f(z)至经验模型得到待测目标的预测模型Q
reten
＝1
‑
kt
f(z)
；S3.使用仿真软件输入拟合公式Q
reten
＝1
‑
kt
f(z)
，对实测数据进行拟合得到最优指前因子k；S4.使用预测模型Q
reten
＝1
‑
kt
f(z)
对待测目标进行循环寿命预测，Q
reten
表示容量保持率，k表示预测函数的指前因子，通过步骤S3得到，t表示循环的第t圈，f(z)通过步骤S1得到。2.根据权利要求1所述的锂电池循环寿命预测方法，其特征在于，通过步骤S1的方式，针对不同设计方案不同设计工况得到不同的变量函数f(z)并保存，自此建立变量函数f(z)数据库；预测时，针对当前设计方案和设计工况提取相应的变量函数f(z)，随后通过步骤S2
‑
S4得到针对当前设计方案和设计工况的预测结果。3.根据权利要求2所述的锂电池循环寿命预测方法，其特征在于，当一个待测目标的实测数据足够时，根据大量的实测数据得到关于z的变量函数f(z)。4.根据权利要求3所述的锂电池循环寿命预测方法，其特征在于，当一个待测目标的实测数据不足时，无法准确判断关于z的变量函数f(z)，先确定初始z值；然后从变量函数f(z)数据库中查找类似设计方案同设计工况下的变量函数f(z)，再借助该变量函数f(z)与初始z值建立当前待测目标的变量函数f(z)。5.根据权利要求4所述的锂电池循环寿命预测方法，其特征在于，步骤S1中，f(z)为z与容量保持率Q
reten
之间的变量函数；或者f(z)为z与圈数t之间的变量函数。6.根据权利要求5所述的锂电池循环寿命预测方法，其特征在于，通过如下方式得到z与t的变量函数f(z)：定义容量损失率Q
loss
＝1
‑
Q
reten
，容量损失率记为Q
loss

【专利技术属性】
技术研发人员：柏丽，卢林，占莎，蒋治亿，
申请(专利权)人：江苏天合储能有限公司，
类型：发明
国别省市：