[发明专利]拟合复合电极的开路电势曲线的方法及其应用有效

专利信息
申请号: 201811530243.0 申请日: 2018-12-14
公开(公告)号: CN109635446B 公开(公告)日: 2022-05-27
发明(设计)人: 何见超;陈森;李峰宇;杨磊 申请(专利权)人: 蜂巢能源科技有限公司
主分类号: G06F30/23 分类号: G06F30/23;G01R31/36
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 赵天月
地址: 213200 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 拟合 复合 电极 开路 电势 曲线 方法 及其 应用
【说明书】:

发明提出了拟合复合电极的开路电势曲线的方法、拟合全电池的放电曲线的方法。该拟合复合电极的开路电势曲线的方法包括:(1)建立半电池的一维有限元几何模型,半电池包括复合电极,且复合电极由多种活性材料形成;(2)定义半电池的材料参数和边界条件,其中,复合电极的材料参数包括多种活性材料的复合材料参数;(3)对半电池的一维有限元几何模型进行有限元网格划分;(4)获得半电池的开路电势曲线,作为复合电极的开路电势曲线。本发明所提出的拟合方法,模拟出的复合电极的开路电势曲线准确度较高,并且,该拟合方法采用的一维模型所需的运算时间短,从而使周期更短、调整更简单灵活。

技术领域

本发明涉及电化学仿真技术领域,具体的,本发明涉及拟合复合电极的开路电势曲线的方法及其应用。更具体的,本发明涉及拟合复合电极的开路电势曲线的方法、拟合全电池的放电曲线的方法。

背景技术

随着以锂离子电池为主流动力来源的新能源汽车的兴起,锂离子电池制造商及整车厂越来越重视电池的性能。对于锂离子电池制造商来说,常规的提高电池性能的步骤包括设计电池、制作电池、测试电池、数据分析、优化设计、再制作、再测试等等,整个流程通常需要一年以上才能提供出满足客户需求的电池样品。为提高产品竞争力,无论是电池制造商还是整车厂都需要压缩开发周期、降低产品成本并保证产品性能,因此在电池设计阶段就要提前知晓电池的大致性能,并相应地调整设计,以期在最短的时间内向客户提供高质量的产品。而计算机辅助工程(Computer Aided Engineering,简称CAE),俗称“仿真”的方法可有效地实现上述目的。

锂离子电池主要包括倍率充/放电、低温充/放电、存储性能、循环寿命、安全性能等性能。为实现对这些性能的仿真,需建立电化学模型、传热模型及力学模型,其中最主要且最重要的是电化学模型,也是建立传热模型和力学模型的基础。而建立电化学模型的核心步骤需要输入正、负极的开路电势曲线(即SOC-OCV曲线)。电极开路电势曲线表征的是,电极开路电势随活性材料嵌入锂离子的增加而降低,是电极材料的固有属性。针对正、负极为单一电极的锂离子电池,获得电极开路电势曲线的常规方法是进行实测,且电池制造商在研发过程中通常会积累大量的单一电极开路电势曲线,以便对比不同材料供应商、不同型号的材料特性。如果没有实际进行测试,也可由材料供应商提供,因此单一电极开路电势曲线比较容易获得。

随着新能源汽车技术的发展,单一电极已不能满足动力电池的性能需求。尤其是近年来在提升电池能量密度的国家政策驱动下,同时需要保证电池的循环寿命和安全性能,复合电极(即电极中至少含有两种活性材料)被广泛采用于电池设计中,通过合理调整活性材料的比例、利用不同活性材料的特性使电池性能最优化。但是,实测复合电极的周期长、成本高,现阶段还没有一种准确度高、周期短且简单实用的对复合电极的开路电势曲线进行拟合的方法。

发明内容

本发明是基于发明人的下列发现而完成的:

本发明的发明人在研究过程中发现,对于具有复合电极的锂离子电池,现阶段主要采用三种方法获得其电极开路电势曲线:第一种方法是实测,即经过匀浆、涂布、碾压、烘烤、裁切等工序制作出电极极片,然后以锂金属片作为对电极制作出扣式半电池,并对半电池进行小电流(0.01~0.1C)充放电,即可获得复合电极的开路电势曲线;但是,这种实测方法至少需要一星期且研发成本较高。第二种不需要制作半电池,根据复合电极中活性材料的种类和配比,分别调用仿真软件材料库中活性材料的开路电势曲线(若材料库中没有相应材料的开路电势曲线,可使用相近材料代替),可模拟出全电池的放电曲线,然后将仿真得出的全电池放电曲线与实际的进行对比,并采用软件进行数学拟合,最后可模拟出复合电极的开路电势曲线;但是,这种方法对仿真人员的专业技能即熟练度要求较高,特别是对于材料库中没有的材料,模拟出的开路电势曲线存在较大的差异。第三种是直接将单一电极的开路电势曲线导入仿真软件的材料库,代替内置的开路电势曲线,并模拟出全电池的放电曲线,再模拟出复合电极的开路电势曲线;但是,这种方法的收敛性差,这是由于单一电极与全电极的开路电势曲线存在初始值不匹配或难找到合适的初始值而影响到了模型的收敛性。

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