電池性能預測的案例
直播 I 電池系統建模預測動力典型性能及壽命
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直播內容
電池作為電動汽車的重要部件，對電動汽車的動力性、安全性和經濟性等至關重要，電池系統的合理設計對于提高電池使用壽命，保證續航里程有決定性作用。
基于模型的電池系統開發，針對電池的電性能、熱性能和老化特性進行耦合分析，并結合電池的多樣化使用場景，保證電池性能輸出及電池壽命達到質保里程的要求。
直播時間
2022年7月28日 14:00-15:00
講師介紹
錢劍杰
達索系統CATIA系統
工程高級顧問
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展開 第十九講：電池系統建模預測動力典型性能及壽命 | 達索系統百世慧
電池作為電動汽車的重要部件，對電動汽車的動力性、安全性和經濟性等至關重要，電池系統的合理設計對于提高電池使用壽命，保證續航里程有決定性作用。基于模型的電池系統開發，針對電池的電性能、熱性能和老化特性進行耦合分析，并結合電池的多樣化使用場景，保證電池性能輸出及電池壽命達到質保里程的要求。
會議時間：
2022.7.28 14:00-15.00
講師介紹：
主講人：錢劍杰，達索系統CATIA系統工程高級顧問，2012年畢業于浙江大學，碩士。豐富的系統工程及系統仿真業務咨詢經驗，業務領域包括航空航天、汽車、高科技、新能源等行業。
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展開 如何提高電池性能-帥福得公司設計高能負極電池實例講解
本次為大家介紹采用基于模型的開發策略來提高電池性能，用實例帶大家了解帥福得公司從電極到系統，如何設計高能負極電池。
媒體和相關政府部門不斷催促電動化，迫使行業領導者為了立足而積極應對。此外，電池設計和性能是電氣設備開發的核心所在。功率、能量密度、安全性、老化問題和成本，所有這些電池設計選擇都可能影響企業在不斷變化的市場環境中的地位。
此演示文稿將闡述集成基于模型的開發策略的益處，也就是從電極組件到系統級別的仿真使用，以及此仿真功能如何支持工程師定義電池要求、進行正確的硬件和軟件設計決策、提前分析可能的組件集成問題并預測系統最終性能。
帥福得公司的菲利普·德斯普雷斯將通過演示 Simcenter Battery Design Studio 的使用以虛擬預測電池性能并驗證技術選擇，深入介紹電池建模功能。
談論要點包括：
? 專用于電池設計的 Simcenter 產品組合仿真功能
? 電池建模、設計優化和系統性能的技術影響
? 多物理場系統交互建模：電化學、熱量管理、控制等。
Philippe Desprez
固態項目仿真專家, Saft
菲利普·德斯普雷斯博士特別擅長電池管理和電化學，主要負責帥福得公司基于模型的學科。自 1997 年加入公司以來，他一直致力于將帥福得解決方案中 CAE 的使用提升為一種適用于從電池設計到電池組設計和管理的高價值工具。這也助推了大量鋰電池和電池組產品組合的開發，廣泛覆蓋了電網和移動出行之類行業應用。菲利普博士獲得了南?；瘜W工程學院工程博士學位。
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展開 鋰電池極片設計基礎、常見缺陷和對電池性能的影響
三、極片表面缺陷對電池性能的影響
（1）對電池倍率容量和庫倫效率的影響
圖7是團聚體和針孔對電池倍率容量和庫倫效率的影響曲線，團聚體居然能夠提高電池容量，但是會降低庫倫效率。針孔降低電池容量和庫倫效率，而且高倍率下庫倫效率下降幅度大。
圖 7 正極團聚體和針孔對電池倍率容量和庫倫效率的影響
圖8是不均勻涂層、以及金屬異物Co和Al對電池倍率容量和庫倫效率的影響曲線，不均勻涂層降低電池單位質量容量10%-20%，但是整個電池容量下降了60%，這說明極片中活物質量明顯減少了。金屬Co異物降低容量和庫倫效率，甚至在2C和5C高倍率下，完全沒有容量發揮，這可能是由于金屬Co在電化學反應中形成合金阻礙了脫鋰和嵌鋰，也可能是金屬顆粒堵塞了隔膜孔隙造成微短路。
圖8 正極不均勻涂層、以及金屬異物Co和Al對電池倍率容量和庫倫效率的影響
正極極片缺陷小結：
正極極片涂層中的團聚體降低電池的庫侖效率。
正極涂層的針孔降低庫侖效率，導致差的倍率性能，特別是在高電流密度。
非均勻涂層顯示出較差的倍率性能。
金屬顆粒污染物可能會導致微短路，因此可能大大降低電池容量。
圖9 是負極漏箔條紋對電池倍率容量和庫倫效率的影響，負極出現漏箔時明顯降低電池的容量，但是克容量減小不明顯，對庫倫效率影響也而不大。
展開 
SLAC發現：電池材料在極冷環境中出現裂紋 影響電池性能
蓋世汽車訊 眾所周知，鋰離子電池在寒冷天氣中表現不佳。這會對一些重要應用產生影響，如在威斯康星州的冬天啟動一輛電動汽車，以及在火星上操控無人機。據外媒報道，美國能源部SLAC國家加速器實驗室（Department of Energy's SLAC National Accelerator Laboratory）發現這一問題中存在被忽視的方面：在零攝氏度以下的環境中儲存鋰離子電池，電池中的某些部分會出現裂紋，并與周圍材料分離，從而降低電存儲容量。
（圖片來源：SLAC）
SLAC研究人員Yijin Liu和Jizhou Li觀察正極在寒冷天氣下的性能，并發現了這一點。當電池運行時，電子會流入正極部分。初始研究發現，比起在較暖環境中儲存的電池，在零攝氏度以下儲存正極，會導致電池在充電100次后失去5%以上的容量。
為了解其中原因，研究人員將斯坦福同步加速器輻射光源的X射線分析方法和Li過去幾年一直在研究的機器學習技術結合起來。通過這種組合，可以識別單個正極粒子。這意味著該團隊可以同時研究數千個粒子，而用眼睛僅僅能識別少數粒子。
總體而言，通過這些方法，可以看到低溫正在使正極內的肉丸狀顆粒收縮，并在這一過程中使其破裂，或者加重現有裂紋。而且，由于材料在應對溫度變化時的膨脹和收縮方式也不同，極端的寒冷也會使正極與周圍的材料分離。
研究結果指出了一些可能的解決辦法。通過尋找能夠更好地適應溫度的材料，科學家們可以解決材料分離問題。由于所有的電池都會熱脹冷縮，這對其他電池也將有所幫助。
展開 【STAR-CCM+電池冷卻】基于直流道液冷板的動力電池冷卻性能仿真
液體冷卻系統與電池組進行換熱時，能將電池組的熱量迅速帶出電池包，快速實現散熱需求。HUOYutao [7] 等設計了一種基于直流道液冷板對方形鋰離子電池進行冷卻，研究電池放電過程溫升和溫度分布的影響, 結果表明電池的最高溫度隨通道數量和入口質量流量的增加而降低。袁昊[8] 等比較U 型流道不同出口位置、管徑、間距對電池組散熱性能的影響，研究發現進口與出口同側結構的流動分布均勻。DENG Tao [9]等建立了蛇形通道結構的冷板，分析了冷卻通道數量、通道布局和冷卻劑入口溫度對電池熱管理系統冷卻性能的影響，結果表明5 通道長度方向的通道布局具有最有效的冷卻性能。特斯拉公司的D. Adams [10] 等將扁平管放置在兩排圓柱形電池間對其冷卻，冷卻管內部分為4 個通道，通過冷卻液逆向流動來確保電池間的溫均性。A. Jarrett [11] 對一個冷卻板進行了參數化建模，定義了壓降、平均溫度和溫度均勻性的目標函數，并使用計算流體動力學（computational fluid dynamics，CFD）方法優化了冷板的通道寬度和位置。單目標優化結果表明壓力目標和平均溫度目標是一致的，但是和溫度均勻性目標相悖。A. Jarrett [12] 在單目標優化設計基礎之上，通過添加中間權衡因子和對目標函數引入約束自適應加權和，對冷板進行了多目標優化，為冷板設計提供參考。
本文根據電池組具體幾何形狀及其散熱結構，提出一種并聯非等長直流道的液冷板結構方案，將其熱特性與并聯等長直流道設計方案進行對比，探究液冷板溫度分布、電池組溫度分布、液冷板壓降以及冷卻液流量和冷卻液溫度對電池包散熱性能的規律。
1 電池生熱機理及生熱計算
1.1 電池生熱速率模型
鋰離子電池由正負極、隔膜、電解液、集流體等組成，電池生熱速率的準確計算是電池熱管理系統設計和分析的基礎。
展開 電池材料公司推"雙電解質"架構 顯著提升電池性能
（圖片來源：24M官網）
蓋世汽車訊 據外媒報道，電池材料初創公司24M宣布，已研發出一個“雙電解質”架構，能夠顯著提升電動汽車的電池性能。
改進鋰離子電池引發了類似于“打地鼠”（whack-a-mole）的效應，提高了電池中的一種屬性（如能量密度），就可能會破壞另一種運行特性（如循環壽命）。
但是24M研發的雙電解質可能可以改變此類情況，該架構可讓不同的電解質分別置于電池陰陽極兩側，如此一來，電池設計師就不必讓一種電解質為兩側服務，從而使得24M可以獨立地優化兩種電解質。
長期來看，該技術可讓金屬鋰離子電池成為現實，金屬鋰離子電池中的每一塊電池芯所含的能量都遠遠超過目前市場上的電池。但是，此類電池設計的缺點是陽極一側易形成枝晶，從而限制電池的使用壽命。如今，24M公司可以選擇一種陽極電解液來減少枝晶的形成，同時選擇一種陰極電解液來處理更高的電壓。
據報道，固態電池等其他電池法距離實現大規模商業化還需很多年的時間。但是，24M表示，能夠將其雙電解質設計應用于其專有的半固態電解質生產線中。近幾個月以來，該公司已經打造了數十個電池單元，并跟蹤了電池性能的改善情況。盡管如此，仍還需要幾年的時間才能實現商業化。
電動汽車需要更高的能量密度才能驅動更長的續航里程。根據全球知名能源咨詢顧問公司伍德麥肯茲（Wood Mackenzie）的電池數據，如今的電池每千克可提供180至240瓦時的能量。而24M的高管表示，雙電解質架構的電池每千克可提供350瓦時的能量。而且相信，結構還能改善，將電池能量提升至每千克450或500瓦時，但是面臨的挑戰是如何確保該架構在電池循環周期內保持足夠的性能，以便發揮作用。
24M已經與一位未披露名字的國際公司簽約，合作研發和制造專用分離器。
展開 FEV采用“電池到模塊”方法 推出創新型高性能電池系統
氣體流經T骨內部的冷卻通道，使電池電芯的側面和底部得到冷卻。
結構部件中冷卻系統的功能集成優化了電池的空間要求和重量。此外，創新型母線冷卻系統通過針對性管理“熱點”的電芯溫度，從而提供最大的功率密度。
一站式商店——從設計到組裝
FEV遵循“為制造而設計”的方法，并將其電池組裝和電池測試團隊中經驗豐富的員工整合到概念和設計開發團隊中。在德國亞琛附近的阿爾斯多夫，FEV有一個高度靈活的電池組裝工廠，面積為1,400平方米，電池年產量高達1,000塊。在該工廠，產品組合范圍可覆蓋單個創新原型和概念電池到大量開發樣品和大批量小系列電池，可用于小型48V混動電池，以及純電動汽車大型地板下的800V電池。這些經驗可直接幫助FEV開發電池。即使在早期設計階段，電池組裝專家也會加入開發團隊，并關閉“開發圈”。
整合電池測試團隊的經驗同樣重要。FEV全新eDLP位于德國萊比錫附近，是世界上最大的高壓電池、電動動力總成和其他非電氣部件的開發和測試中心。在該中心，FEV提供了約70個場地用于性能、耐久性和濫用等測試，總面積為42,000 平方米（約452,100平方英尺），其中有15個場地涵蓋了所有常見的環境測試，共占地約2,500平方米（約26,910平方英尺）。
Pischinger教授表示：“客戶非常欣賞FEV，因為他們可完全從單一來源獲得開發服務，包括開發和設計、組裝、車輛集成、調試和校準、組件測試以及完整的電池系統。”
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展開 美國突破電池性能限制：讓電池在-40℃的環境中也能工作
雖然鋰離子電池運用廣泛，但是有一個小小的缺點，在低溫環境中，狀態會呈現波動情況。
近日，美國西北太平洋國家實驗室(PAcific Northwest National Laboratory)研究小組發現，通過調整電解液中不同添加劑的體積，他們可以開發出在- 40℃到60℃的溫度下仍能保持良好性能的鋰離子電池。
這項工作集中在五種電解質添加劑的不同組合的使用。從中發現了有三種化合物添加劑可形成最佳組合，這一組合在- 40℃時可以提高放電性能，在60℃時能略微改善循環的穩定性。在25℃時，電池在1000次循環后能夠保持85 %以上的容量。該研究小組在《美國化學學會應用材料與界面》雜志上發表的一篇論文中描述了這種方法，該論文構建了堅固的電極/電解質界面，使鋰離子電池能夠在溫度上應用廣泛。
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性能的提高歸功于電解質添加劑在陽極和陰極表面形成保護層的方式，這種方式有助于防止電解液在運行過程中降解，而用熔點范圍更廣的材料制作的這種保護層，有助于提高電池的溫度范圍。
鋰電池以及大多數其他類型的電池在寒冷的環境中會喪失性能和容量。雖然電動汽車或儲能電池需要在零下40℃工作的情況并不多見，但在一般常見的溫度下，擴大電池的整體溫度范圍也有利于提高電池的性能。
該團隊的實驗集中在基于鎳鈷鋁陽極和石墨陰極的囊細胞上，這種化學成分受到特斯拉和其他電池制造商的青睞。但是目前還不清楚，同樣的添加劑是否可以用于改善其他流行的電池化學成分的性能，如磷酸鐵鋰（LFP）或鎳鈷錳酸鋰（NMC）。
轉載聲明
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展開 基于鋰電池冷空氣通道的相變材料被動電池熱管理系統的熱性能增強
在替代傳統車輛內燃機的現有選擇中，電力驅動的動力總成，包括電動機和機電電池似乎是最有前途的。
電池熱管理系統分為有源 TMS、無源 TMS 和混合 TMS。被動熱管理系統，如熱管或受益于相變材料 (PCM) 的系統，可以在不消耗任何能量的情況下控制電池溫度。然而，它們的冷卻能力有限，這意味著它們的可靠性不能滿足汽車傳熱工程師的要求。另一方面，利用主動式 TMS 可以達到更大的冷卻能力，但要達到這一目的，需要消耗大量能量。此外，創建均勻的溫度分布被認為是對這些 TMS 的大膽挑戰。在混合動力電池熱管理系統中，結合了主動和被動TMS的優點，并試圖盡可能地由另一方的角色來彌補缺點，然而，當前對這種電池熱管理系統的研究很少。
02
成果掠影
近期，伊朗科技大學汽車工程學院G.R. Molaeimanesh團隊研究出一種混合動力電池熱管理系統（BTMS），基于相變材料的主動熱管理系統（TMS）和被動TMS的組合(PCM) 將電池溫度保持在合適的范圍內，同時與被動 TMS 相比具有更好的冷卻效果，并且使用比主動 TMS 更少的能量。在整個研究中，該團隊對具有三種不同冷卻管道結構和三種不同冷氣流壓力差的九個案例進行了模擬和研究。結果表明，即使在最壞的情況下，溫度的升高也是安全的、可接受的，并且對于熱管理考慮來說足夠平穩。電池的最高溫度從未超過 314 K，顯示出所提出的混合 BTMS 的完美能力。此外，人們可以注意到入口空氣越強大流或通過 PCM 體積的冷卻管道越長，電池表面溫度越低。此外，在所有模擬情況下，電池模塊內電池的最大溫差不超過 1.6 °C，證明了所提出的混合 BTMS 在電池組內創造均勻溫度分布方面的出色能力。
展開 鋰離子動力電池壽命預測的研究進展
杜凈彩[24]研究了三種不同的電池壽命預測方法，并
將其作比較，結果如表
4
所示，結果證明融合型電池壽命預測方法預測精度更高，相對誤差由
9%
降低到
2%
。
3.3 預測方法對比分析
綜上所述，基于經驗的方法雖然方法簡單，但是精度低，太過依賴經驗知識，只適用于特定場合；在基于性能的方法中，模型法可以很好反映電池物理和電化學特性，但是存在建模困難的問題，數據驅動法僅需要電池健康狀態信息就可預測電池剩余壽命，但是受數據不確定性的影響，適應性較差，融合型技術法是未來鋰離子動力電池壽命預測的重要手段，但是在模型融合參數等方面還存在較大的挑戰。
4、結語
鋰離子電池是電動汽車的關鍵組成部分，鋰離子電池性能的好壞很大程度上就代表了電動汽車性能的好壞，對鋰離子電池的壽命進行預測對電動汽車的應用與推廣起著非常關鍵的作用。
展開 
OptiSystem應用：通過機器學習預測系統性能
a） epoch vs loss
b） epoch vs mae
c） epoch vs val_loss
d） epoch vs val_mae
圖5 神經網絡損失函數評估
訓練完成后我們將余下的眼圖用于對神經網絡進行測試，比較測試預測的結果與實際測試集結果之間的誤差，測試結果如圖6所示：
a） 實際光纖長度與預測光纖長度對比
b） 實際光纖長度與預測光纖長度誤差
c） 實際Q因子與預測Q因子的對比
d） 實際Q因子與預測Q因子的誤差
e） 實際最小BER與預測最小BER的誤差
圖6 神經網絡測試結果
導入一個眼圖，如圖7所示：
圖7.導入需要預測的眼圖
運行預測功能，結果如圖8：
圖8.神經網絡預測的系統性能
展開 OptiSystem應用：通過機器學習預測系統性能
a） epoch vs loss
b） epoch vs mae
c） epoch vs val_loss
d） epoch vs val_mae
圖5 神經網絡損失函數評估
訓練完成后我們將余下的眼圖用于對神經網絡進行測試，比較測試預測的結果與實際測試集結果之間的誤差，測試結果如圖6所示：
a） 實際光纖長度與預測光纖長度對比
b） 實際光纖長度與預測光纖長度誤差
c） 實際Q因子與預測Q因子的對比
d） 實際Q因子與預測Q因子的誤差
e） 實際最小BER與預測最小BER的誤差
圖6 神經網絡測試結果
導入一個眼圖，如圖7所示：
圖7.導入需要預測的眼圖
運行預測功能，結果如圖8：
圖8.神經網絡預測的系統性能
展開 動力電池熱管理系統性能試驗方法
6 試驗方法
6.1 試驗準備
正式開始測試前，電池系統的電子部件或BCU應處于正常工作狀態。
6.2 預處理
正式測試開始前，電池系統需要先進行預處理循環，以確保測試時試驗對象的性能處于激活和穩定的狀態，步驟如下：
a) 以不小于1I3(A)電流或按照制造商推薦的充電方法充電至制造商規定的充電截止條件；
b) 靜置30 min或制造商規定的時間；
c) 以制造商規定的且不小于1I3(A)電流放電至制造商規定的放電截止條件；
d) 靜置30 min或制造商規定的時間；
e) 重復步驟a)~d)5次。
如果電池系統連續兩次的放電容量變化不高于額定容量的3%，則認為電池系統完成了預處理，預處理循環可以中止。
除某些具體測試項目中另有說明，否則若預處理循環并滿充后和一個新的測試項目之間時間間隔大于24h，則需要重新進行一次標準充電：使用不小于1I3(A)電流充電至制造商規定的充電截止條件或按照制造商推薦的充電方法充電，靜置30分鐘或制造商規定的時間。
6.3 基本功能測試
6.3.1 液冷系統阻力測試
6.3.1.1對于液冷系統，可直接測試其進、出口壓力差。
6.3.1.2連接水冷機與電池液冷系統進、出口，且進、出口需要預先安裝精密壓力傳感器（或其他精密壓力測量裝置）。調節水冷機出水口溫度為25℃或制造商推薦值，流量分別為8L/min、10L/min、12L/min或制造商推薦值，待溫度（變化不超過1℃/min）、流速（變化不超過0.1L/min）穩定。
6.3.1.3記錄電池液冷系統進、出口壓力并計算流阻（Pa·s/m2）。
6.3.2 液冷系統密封性能測試
6.3.2.1 對于液冷系統，試驗前后需要檢查其氣密性。
展開 重型裝備工程 – 預測式性能工程軟件
可精確預測性能的工程能夠加快開發高級重型裝備，以滿足客戶需求。此信息圖概括介紹重型裝備制造商如何使用預測式性能工程軟件將行業復雜性轉化為競爭優勢。
物理場仿真
如何在滿足政府排放和安全法規的同時保障機器性能？利用先進而全面的多物理場仿真，一次性實現強大而正確的設計。
CAE 自動化
如何以更少的資源實現更高的生產率目標？通過無縫 CAE 自動化即刻獲得有關設計性能的定性反饋并使常規流程自動化。
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