一、背景介绍
在新能源汽车或储能电站中,锂离子电池常常会以多并串的形式组成模组或电池包(Pack)进行使用,如果其中某几颗电池出现性能缺陷或安全风险,则会引发整个模组或电池包的失效,甚至起火,这种现象可以称之为电池包的“木桶效应”。“木桶”的蓄水极限取决于“短板”的高度,因此合围“木桶”所使用的“木头”需要尽量保持高度一致。同样,模组或电池包的寿命极限也取决于内部性能最差的某几颗单体电池,因此在电池出货前,或在组装模组、电池包前,对电池进行一致性筛分,能够提高电池的梯次利用率,并有效保障新能源汽车或储能电站的循环寿命与使用安全。
二、现阶段情况
锂离子电池出货前,通常会根据开路电压(OCV)、容量、1000Hz ACIR、K值等参数对电池进行分级处理,但是这些基本都属于电子电阻的测试范畴,而对于离子电阻几乎没有进行评估与考量。此外,在模组或电池包的装配前,也几乎没有对电池再次进行一致性评估与分类,这些都会增加“短板”电池的出现概率,进而影响整个模组或电池包的寿命与性能。
三、利用EIS技术对锂离子电池进行一致性筛分
电化学交流阻抗谱(Electrochemical Impedance Spectroscopy,EIS)通过向锂离子电池施加小幅度的电流或电压激励信号,并测量相应的响应信号,可以帮助研究人员理解锂电池内部电化学反应的动力学特征,例如双电层电容、电荷转移过程以及离子扩散行为等[1-3]。图1展示了锂电池经典的EIS图谱(Nyquist图),其中不同的半圆代表着不同时间常数的电化学过程,而利用图1右下角的等效电路可以对EIS图谱进行拟合,从而获取每个电化学过程的容抗、阻抗大小。
图1.锂离子电池经典的EIS图谱(Nyquist图)
由于EIS属于多频段分析,因此不仅包含了高频段的电子电导,也包含了中低频段的离子反应过程,如果将其应用于电池出货前或电池包装配前的检测,则可以对电池进行更为精细化的一致性筛分,减少“短板”电池的出现概率。
EIS测试通常需要使用“电化学工作站”这类昂贵且精细的设备,因此尽管有关EIS研究的文献已近万篇,但是多数使用场景仍停留在高校与研究所中,产业化的EIS应用几乎没有。此外,随着电池容量越来越大,内阻越来越小,常规的电化学工作站已无法满足该类锂电池的EIS测试了,需要额外搭配大量程的电流放大器,这更进一步增加了测试成本。
为了解决该问题,元能科技(厦门)有限公司创新性推出了“工业级”EIS快速测试设备——电池一致性筛分仪(BCS6000),如图2(a)所示。该设备可与手动式工装夹具(如图2(b)所示)或自动上料设备(如图2(c)所示)联用,快速地对动力或储能的大容量电池进行EIS测试,并通过神经网络算法对大批量电池进行一致性评估与精细化分组,确保组内电池高度一致。
图3展示了10颗340Ah储能电池的EIS对比图。如果仅从EIS高频区看,这10颗电池的电子电导几乎一致,但是结合EIS中低频区的数据看,Cell#8和Cell#10这两颗电池的电荷传质以及离子扩散等过程均与其他电池存在较大差异。结合神经网络算法分析,也可获得这10颗电池的离散度分布曲线,我们只需要制定相应的规格线,即可剔除一致性较差的电池,或根据离散度进行梯度分组,确保组内电池的一致性。
图2.(a)电池一致性筛分仪(BCS6000)的实物图;(b)手动式工装夹具;(c)电池自动上料设备
图3.10颗340Ah储能电池的EIS对比图,以及通过神经网络算法分析得到的离散度分布曲线
参考文献
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[3] A. Battistel and F.L. Mantia, On the Physical Definition of Dynamic Impedance: How to Design an Optimal Strategy for Data Extraction. Electrochim. Acta 304 (2019) 513-520.
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