【论文选读】锂电池依靠自身放电预热,什么策略最高效(上篇)

动力电池技术2021-10-12 09:17:29

 写在前面

想设置“论文选读”栏目,针对实际工程中需要解决的问题,寻找阐述典型方案、模型的论文,翻译整理,作为一家之言,供大家参考。在一个朝阳行业中,一定存在着诸多没有正确答案的问题,多了解一种观点方法,可能在你实际工作的某个瞬间,就真的转化成为你的生产力。

我们讨论的动力电池低温预热,是最近两年才逐渐被重视起来的,而之前的大部分电动汽车,基本没有预热功能,甚至可能电池包内部根本没有加热设施。那么,这类电动汽车,就只有靠自身放电的发热量给自己加热了。现在已经有非常多的研究证明,低温充电尤其是较大电流充电会带来寿命衰减,原因如下:

低温环境只能小电流充电,其失效的主要原因是在低温环境充电过程中产生锂枝晶。锂金属在低温下或在高速充电期间在石墨阳极表面上沉淀,并进一步与电解质反应。因此,可用的电解质和锂离子都会丢失,电池体积发生变化,导致活性物质与集电器之间接触不良。电解质和锂离子的嵌入加速了石墨颗粒的剥离。集电器和粘合剂的腐蚀都会降低电池容量,最终导致电池永久性损坏。

而低温放电的问题则主要表现在放电平台电压下降,能量缩水和效率降低上,不会产生永久容量损失,典型的低温放电表现和原因分析如下:

当环境温度从25℃降至-20℃时,电池的平均容量降低了一半,而容量的标准方差增大了6倍。降低环境温度会明显增大电池的阻抗,特别是电荷转移阻抗,同时,电池间的阻抗差异也被放大;电池放电容量与其阻抗之间存在线性关系。因此,低温下电池容量方差的增大是由于电池阻抗方差的增大引起的,而其中,电荷转移阻抗起了主要作用。

有研究者基于这样的认识基础:低温充电危害大,低温放电则不会造成太大的损害。讨论了锂电池放电自加热模型,分析到底以多大电流放电,才能带来最高的加热效率,在一定程度上节约能源。当然,低温下大电流放电,是否会直接造成加速老化问题,我们在其他文章中继续寻找答案。

结论先行:论文认为,放电率和加热时间呈指数下降趋势,与放电率和功耗相似。当选择2 C放电率时,电池温度可以在280秒内从-10°C上升至5°C。在这种情况下,加热过程的功耗不超过额定容量的15%。随着排放率逐渐降低,加热过程的加热时间和功耗增加缓慢。当放电率为1 C时,加热时间超过1080 s,功耗接近额定容量的30%。放热速率对加热过程中加热时间和功率消耗的影响在不到1C时显着增强。当放电率为1 C时,加热时间超过1080 s,功耗接近额定容量的30%。放热速率对加热过程中加热时间和功率消耗的影响在不到1C时显着增强。当放电率为1 C时,加热时间超过1080 s,功耗接近额定容量的30%。放热速率对加热过程中加热时间和功率消耗的影响在不到1C时显着增强。



1 引言

锂电池由于其优点,如污染减少,寿命周期长,能量密度高,功率性能好等,已成为电动汽车的主要动力源[ 1 ]。但是,锂电池在低温下的性能很差。当温度降低时,电池的欧姆内阻、极化内阻同时增加[ 2 ]。例如, -5°C下充电的LiFePO4电池的欧姆电阻是室温下的5倍[ 3 ]。当温度低于-10°C时,电池容量和功率性能都显著下降 [ 4]。在这种环境下,电池充电比放电更困难。如果电池被迫充电,其负极上会出现锂沉积物和树枝状晶体,从而导致内部短路[ 5 ](译者注:有其他文献阐述,可以利用较小的电流充电而不会出现锂单质沉积问题)。到目前为止,通过使用创新材料来解决锂电池的低温性能问题已经很困难[ 6 ]。因此,在低温条件下使用电池之前,通常需要将电池加热到合适的工作温度。

目前,在低温环境下加热电池的方法主要分为外部加热和内部加热。Wang Facheng等人[ 7 ]使用电热丝加热电池箱通风道入口处的空气,然后通过空气对流加热电池。Hyun- Sik Song et al.等人[ 8 ]也通过空气对流实现电池加热。上述加热方法可以使电池温度迅速升高到适当的温度,并且在低温下电池性能显著改善。然而,这种方法在加热过程中造成不必要的能量损失,并且通过空气对流加热的技术的能量利用率低。Zhang Chengning等人 [ 9 ]使用宽线金属薄膜加热电池。与加热前几乎不能放电相比,电池在加热后可以释放50%的电能。

Liu Cunshan等人[ 10 ]建立了动力电池的低温加热模型,并比较了正温度系数(PTC)加热器和电热膜加热器的影响。电热膜加热模式不影响电池的散热,并在一定程度上具有绝缘性能。然而,用于电动车辆的动力电池由多个单元组成,这些单元紧密排列在一起,串联并联[ 11]。在外部加热模式下,电池单体不均匀加热,导致局部温度迅速升高。结果,电池的一致性恶化,电池组的寿命大大缩短。在更严重的情况下,某个电芯退化特别严重,则可能导致严重事故。与外部加热方法相比,内部加热的主要优点是在充电/放电过程中使用由内部电阻产生的热量。内部加热方法的特点是能量效率高,可以实现电池均匀加热。Yan Ji等人[ 12]模拟了一个拥有两个电池模组的电池包,这些电池组在一定的频率下交替充电和放电,利用DC/DC作为升压装置,最终获得理想的温升效应。脉冲加热消耗电池能量少并且不需要传热系统。但是加热过程中电池的充电电压可能达到4.5V,这明显高于充电截止电压并增加形成锂枝晶的可能性。张剑波等[ 5 ]建立了锂离子电池的频域模型,其额定容量为3.1A∙h,并建议使用正弦交流电进行内部加热。电池可以在15分钟内从-20°C加热到5°C,温度分布基本保持均匀。然而,加热过程伴随着瞬态过电压现象。实验记录的最大电池电压为4.5 V。如果在实际应用中无法选择合适的交流振幅和频率,电池可能会处于过电压状态,从而导致电池出现损坏。Zhao Xiaowei 等人13 ]提出使用大电流脉冲加热3.2 V,12 A∙h 磷酸铁锂电池。充电和放电截止电压分别为2.1V和3.6V。加热过程共包含18次充放电循环。在最后的实现中,电池温度从-10°C上升到3°C。Ruan Haijun等人14]使用恒定极化电压作为边界条件,进行高频交流电加热电池。最终,电池温度可以在338秒内从-15°C升至5.6°C。基于电热耦合模型,管理恒定极化电压,进行电池加热以在短加热时间和对电池寿命的较小损害之间实现折衷。然而,由于该研究仅证明在经过30次重复的内部加热测试后电池没有显着的容量衰减,如果测试重复超过30次,则电池的整体健康状况无法确定。尽管脉冲加热可以有效地加热电池,缓解低温的影响,较大的电荷脉冲振幅导致阳极表面更强的极化[15 ]。

锂电池失效的主要原因是,在低温环境充电过程中产生锂枝晶[ 16 ]。锂金属在低温下或在高速充电期间在石墨阳极表面沉淀,并进一步与电解质反应。因此,可用的电解质和锂离子都会丢失,电池体积发生变化,导致活性物质与集电器之间接触不良[ 17 ]。电解质和锂离子的嵌入加速了石墨颗粒的剥离。集电极和粘合剂的腐蚀变质都会降低电池容量[ 18]],最终导致电池永久性损坏。充电则不同,尽管锂电池的放电容量减少,放电平台电压下降,但在低温条件下放电不会对电池造成永久性损坏。

在此基础上,本研究开发了一种通过恒流放电在低温下内部预热锂离子电池的方法。电池放电期间内部电阻产生的温度用于在低温环境下加热电池。当前,很难预测与低温下锂离子电池自热过程相关的加热时间和功耗。因此提出了考虑电池温度和充电状态(SOC)动态变化的温升模型。当该模型与安培小时积分法相结合时,通过恒流放电实现电池内部自热的过程,放电倍率、加热时间和功耗之间的定量关系得以被描述。此外,本文解决了预测低温自加热的加热时间和功耗的问题。


2.温升模型

戴维宁模型用于分析放电过程。如图1所示,  Rr 代表欧姆电阻,UrRr上的电压,Cp和Rp分别代表极化电容和极化电阻, UpCRp上的电压,  UOCV是开路电压,E是端电压,  放电电流。在本文中,  Rtotal相当于Rr,  Cp和Rp的组合,   在温升模型中将其标注为R

图1. 戴维宁模型

电池产生的热量可分为不可逆热量和可逆热量。不可逆热量包括焦耳热和浓差极化热。可逆热,也称为反应热,是指在电化学反应中释放或吸收的能量,以维持反应的能量平衡。参考文献[ 19 ],本文使用的简化发热方程可表示为(1):

其中,  I  是电池的工作电流(正充电,负放电),  E  是电池电压,  UOCV  是开路电压,  Qt  是总发热功率。 QJ  是不可逆的发热功率,它代表电流流过时欧姆电阻产生的热量和电池中材料转移时因浓度差异产生的热量之和。 Qr 是可逆热或反应热,它取决于电流的方向和熵系数的符号。开路电压受电荷状态(SOC)的很大影响,并随不同的化学成分而变化[ 20 ]。当电流流过时,电池端电压和开路电压之间的差异是由内部电阻产生的电压产生的[ 21 ]。因此,不可逆热量可以表示为等式(2),其中  R  是电池的等效内部电阻。

电池温度受发热,热传导和热扩散的影响[ 22 ]。除了内部产热之外,电池在低温下工作时也会向外部散发热量。有两种主要的热损失方法:对流和热辐射。与热对流相比,热辐射非常小,因此被忽略[ 23 ]。散热可以用(3)表示:

其中  ħ  是等效传热系数,  A是电池的表面积,T 是电池温度,并且 T∞  是环境温度。因此,热平衡方程可以按照下面的等式得到:

其中  m  是电池质量,  c  是比热容。从公式(4)可以看出,电池产生的总热量受电流,电阻,开路电压,等效传热系数和电池温度的影响。人们可以认为,更大的电流和电阻会导致更大的热量产生。相反,更高的等效传输系数和电池温度导致更多的散热,使得产生的总热量减少。本文开发的电池温升模型将考虑电池加热过程中电阻和开路电压的变化,以保证精度。

根据方程(4),我们可以得到方程(5)中与电池温度有关的线性微分方程。

等式(5)按照时间离散化重构,使用拉普拉斯变换推导出式(6)中所示的相关表达式,

其中,  t0 初始时间,  t  是当前时间。在周期性采样条件下,  t0 = kT0 ,  t =(k +1)T0 ,并且  k = 0,1,2,3 ... ,等式(6)可以被重写为:

进一步重新排列后,我们可以得到方程(8)

方程(9)由方程(8)通过拉普拉斯逆变换获得

至此,模型推导结束。篇幅问题,论文相关的“模型验证,计算结果分析和结论”三个部分,放在明天的“【论文选读】锂电池依靠自身放电预热,什么策略最高效(下篇)”中。


本文主要翻译整理自文章《Analysis of Low Temperature Preheating Effect Basedon Battery Temperature-Rise Model》作者:Xiaogang Wu , Zhe Chen  和 Zhiyang Wang ;所属单位:哈尔滨理工大学电气与电子工程学院和清华大学汽车安全与节能国家重点实验室。

《Analysis of Low Temperature Preheating Effect Basedon Battery Temperature-Rise Model》参考文献:

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【论文选读】参考文献

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本文由“动力电池技术”翻译整理,只做学习交流之用;其余图片来自互联网公开资料。

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