CN107688154A - 锂离子电池循环寿命的预测方法 - Google Patents

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孙全
张益明
佘沛亮
王丽芳
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徐斌
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Abstract

本发明涉及一种长寿命锂离子电池循环寿命预测方法，包括以下步骤：将待评价电池置于规定条件下进行循环寿命测试，选取电池循环过程中阶段放电容量数据，结合Minitab软件进行趋势分析，由此得出线性趋势模型，通过计算准确地预测电池循环寿命，该方法操作简单、数据可靠，极大地降低了采用常规测试所带来的资源和能源浪费，且大大缩短了长寿命锂离子电池寿命评测周期，由于本发明是在实测数据基础上进行的数据拟合分析，与纯理论推导及经验模型相比更具有普遍性，预测准确度更高。

Description

锂离子电池循环寿命的预测方法
技术领域
本发明涉及锂离子电池技术领域，特别涉及一种锂离子电池循环寿命的预测方法。
背景技术
锂离子电池以其比能量高、倍率和功率性能优异，循环寿命长及安全环保等优点，在数码产品、电动工具、通信市场及动力电池领域有着广泛的应用，近年来，锂离子电池在电力辅助市场、风光发电领域、分布式发电、微电网及家庭储能领域已进入示范应用阶段，要求锂离子电池循环寿命至少在5000次以上，被誉为未来最具发展前景的储能电池。
众所周知，循环寿命是电池综合性能评价的重要因素，循环寿命测试不仅浪费能源和资源，且耗时长（5000次循环测试需用两年时间），因此，缩短寿命评价周期成为亟待解决的技术难题。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术存在的缺陷，提供一种采用的方法简单可靠，经过短期循环寿命测试，即可准确预测出长寿命锂离子电池的循环寿命，降低了采用常规测试所带来的资源和能源浪费的锂离子电池循环寿命的预测方法。
实现本发明目的的技术方案是：一种锂离子电池循环寿命的预测方法，该方法包括以下步骤：
a．在环境温度条件下，将待评测电池接入电池检测柜进行循环寿命测试，循环N次；
b．导出循环寿命数据工作表，选取循环寿命数据中第M次到第N次的电池放电容量数据进行趋势分析，并得到线性趋势模型，利用数理统计中的回归分析，得到线性回归方程Yt=Q1-Q2t，其中：Q1为回归参数，Q2为回归系数；Yt为电池终止放电容量，t为阶段循环寿命推导次数；
c．根据用户要求，将待评测电池的电池终止放电容量带入上式Yt，得出阶段循环寿命推导次数t值，t=（Q1-Yt）/Q2；
d．计算待评测电池的电池循环寿命预测次数T，T=（M-1）+t。
上述技术方案所述步骤a的具体步骤为：
1）静置：将待评测电池先静置10min；
2）恒流恒压充电：以1.0C10A充电至单体电池电压达到充电限制电压3.65V，改为恒压充电，直至充电电流小于或等于0.05C10A；
3）静置：将步骤2）中充电后得到的电池静置30min；
4）恒流放电：以1.0C10A电流放电至终止电压2.5V；
5）静置：将步骤4）中放电后得到的电池静置30min；
步骤2）～5）为依次充放电循环，循环N次终止。
上述技术方案所述步骤b中，M=N/2。
上述技术方案所述步骤a中，环境温度为25℃±2℃，循环次数N为500次。
上述技术方案所述锂电池为磷酸铁锂锂离子电池。
采用上述技术方案后，本发明具有以下积极的效果：
（1）本发明采用的方法简单可靠，不需要高端设备和进行复杂计算，经过短期循环寿命测试，结合Minitab软件进行拟合分析，即可在短期内准确预测出长寿命锂离子电池的循环寿命，降低了采用常规测试所带来的资源和能源浪费，同时保证电池循环性能评估的时效性。
（2）本发明将待评价电池置于规定条件下进行短期测试，选取部分容量数据，成功运用Minitab软件进行线性拟合，即可准确预测长寿命锂离子电池的循环寿命，方法简单可行，数据可靠，与常规循环测试相比，大大缩短了测试周期，也因此避免了由于长期测试所带来的客户抱怨、能耗及资源的消耗。
（3）本发明是在原有循环测试流程基础上，对实验数据进行选取、趋势拟合分析，即可实现长期循环寿命的预测，与纯理论推导及经验模型相比更具有普遍性，预测准确度更高，因此具有普遍的适用性。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中
图1为本发明实施例1的第250次-500次放电容量趋势分析图；
图2为本发明实施例2的第250次-500次放电容量趋势分析图；
图3为本发明对比例中第0次-100次容量趋势分析图；
图4为本发明对比例中第100次-200次容量趋势分析图
图5为本发明对比例中第200次-300次容量趋势分析图；
图6为本发明对比例中第300次-400次容量趋势分析图；
图7为本发明对比例中第400次-500次容量趋势分析图；
图8为本发明对比例中第200次-500次容量趋势分析图；
图9为本发明对比例中第300次-500次容量趋势分析图；
图10为本发明对比例中第350次-500次容量趋势分析图；
图11为本发明实施例1的1.0C充放实测循环寿命曲线图；
图12为本发明实施例2 的1.0C充放实测循环寿命曲线图。
具体实施方式
本发明为一种锂离子电池循环寿命的预测方法，该方法包括以下步骤：
a．在环境温度为25℃±2℃的条件下，将待评测电池接入电池检测柜进行循环寿命测试，循环次数为500次；
b．导出循环寿命数据工作表，选取循环寿命数据中第250次到第500次的电池放电容量数据复制到Minitab软件工作表中，进入“统计”选项进行趋势分析，并得到线性趋势模型，利用数理统计中的回归分析，得到线性回归方程Yt=Q1-Q2t，其中：Q1为回归参数，Q2为回归系数；Yt为电池终止放电容量，t为阶段循环寿命推导次数；模型中的电池终止放电容量Yt可根据用户不同需求指定；推导的循环寿命取整数；Q1，Q2由Minitab软件计算得出。
c．根据用户要求，将待评测电池的电池终止放电容量带入上式Yt，得出阶段循环寿命推导次数t值，t=（Q1-Yt）/Q2；
d．计算待评测电池的电池循环寿命预测次数T，T=（250-1）+t。
步骤a的具体步骤为：
1）静置：将待评测电池先静置10min；
2）恒流恒压充电：以1.0C10A充电至单体电池电压达到充电限制电压3.65V，改为恒压充电，直至充电电流小于或等于0.05C10A；
3）静置：将步骤2）中充电后得到的电池静置30min；
4）恒流放电：以1.0C10A电流放电至终止电压2.5V；
5）静置：将步骤4）中放电后得到的电池静置30min；
步骤2）～5）为依次充放电循环，循环500次终止。
锂电池为磷酸铁锂锂离子电池。
下面以两种型号锂离子电池的循环寿命实际测试和循环寿命预测为例，通过具体实施方式结合图表对本发明作进一步详细说明，用以进一步阐述本发明的实质性特点和显著的进步。
（实施例1）
选取待评测50000mAh电池一只，在规定条件下进行循环寿命测试，具体步骤如下：
1.循环数据实测
在环境温度25℃±2℃条件下，将50000mAh电池接入电池检测柜，按下述流程进行循环测试：
1） 静置：将待评测电池先静置10min；
2）恒流恒压充电：以1.0C10A充电，当单体电池电压达到充电限制电压3.65V时，改为恒压充电，直至充电电流小于或等于0.05C10A；
3）静置：将步骤2）中充电后得到的电池静置30min；
4）恒流放电：以1.0C10A电流放电至终止电压2.5V；
5）静置：将步骤4）中放电后得到的电池静置30min；
步骤2）～5）为依次充放电循环，循环500次终止。
2. 采用Minitab软件进行预测
导出循环寿命数据工作表，选取循环寿命数据中第250次到第500次的电池放电容量数据，复制到Minitab软件工作表中，进入“统计”选项进行趋势分析，如图1。
3.阶段循环寿命推导次数t
本次评价电池容量为50000mAh，要求放电容量小于其额定值的80%截止，那么电池终止放电容量Yt应为40000mAh，则由Yt=47239.5-8.588×t得出：t =（Q1- Yt）/ Q2=（47239.5-40000）/8.588=842.97，取整数为843次。
4.电池循环寿命预测次数T
T=（M-1）+t（次）=（250-1）+843=1092次。
该电池按该实施例步骤2）～5）的充放电制式，继续进行1C充放电循环，直至放电容量小于其额定值的80%截止，电池实际循环寿命为1094次，与预测值接近，偏差0.18%，具体循环寿命曲线详见附图11。
（实施例2）
选取待评测25000mAh电池一只，在规定条件下进行循环寿命测试，具体步骤如下：
1.循环数据实测
在环境温度25℃±2℃条件下，将25000mAh电池接入电池检测柜，按下述流程进行循环测试：
1）静置：将待评测电池先静置10min；
2）恒流恒压充电：以1.0C10A充电，当单体电池电压达到充电限制电压3.65V时，改为恒压充电，直至充电电流小于或等于0.05C10A；
3）静置：将步骤2）中充电后得到的电池静置30min；
4）恒流放电：以1.0C10A电流放电至终止电压2.5V；
5）静置：将步骤4）中放电后得到的电池静置30min；
步骤2）～5）为依次充放电循环，循环500次终止。
2.采用Minitab软件进行预测
导出循环寿命数据工作表，选取循环寿命数据中第250次到第500次的电池放电容量数据，复制到Minitab软件工作表中，进入“统计”选项进行趋势分析，如图2。
3.阶段循环寿命推导次数t
本次评价电池容量为25000mAh，要求放电容量小于其额定值的80%截止，那么电池终止放电容量Yt应为20000mAh，则由Yt=23837.1-3.8853×t得出：t=（Q1-Yt）/Q2=（23837.1-20000）/3.8853=987.59，取整数为988次。
4.电池循环寿命预测次数T
T=（M-1）+t（次）=（250-1）+988=1237次。
该电池按该实施例步骤2）～5）的充放电制式，继续进行1C充放电循环，直至放电容量小于其额定值的80%截止，电池实际循环寿命为1248次，与预测值接近，偏差0.88%，具体循环寿命曲线详见附图12。
对比例：
以实施例1为例，由于锂离子电池不同阶段循环趋势不同，所预测出的电池寿命也会存在差异，如下采用不同阶段容量进行电池循环寿命预测，并进行对比，充分说明了本发明方法的有效性，具体如表1，电池循环寿命次数预测表。
表1
其锂离子电池不同阶段具体容量趋势分析详见图3至图10。
图3中，利用数理统计中的回归分析，得到线性回归方程Yt=49137-20.00×t，
图4中，利用数理统计中的回归分析，得到线性回归方程Yt=48631.6-7.607 ×t，
图5中，利用数理统计中的回归分析，得到线性回归方程Yt=47904.5-11.854×t，
图6中，利用数理统计中的回归分析，得到线性回归方程Yt=46878.0-9.783×t，
图7中，利用数理统计中的回归分析，得到线性回归方程Yt=45913.3-7.797×t，
图8中，利用数理统计中的回归分析，得到线性回归方程Yt=47762.1-9.0294×t，
图9中，利用数理统计中的回归分析，得到线性回归方程Yt=46824.2-8.681×t，
图10中，利用数理统计中的回归分析，得到线性回归方程Yt=46357.9-8.329×t，
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种锂离子电池循环寿命的预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
a．在环境温度条件下，将待评测电池接入电池检测柜进行循环寿命测试，循环N次；
b．导出循环寿命数据工作表，选取循环寿命数据中第M次到第N次的电池放电容量数据进行趋势分析，并得到线性趋势模型，利用数理统计中的回归分析，得到线性回归方程Yt=Q1-Q2t，其中：M＜N，Q1为回归参数，Q2为回归系数；Yt为电池终止放电容量，t为阶段循环寿命推导次数；
c．根据用户要求，将待评测电池的电池终止放电容量带入上式Yt，得出阶段循环寿命推导次数t值，t=（Q1-Yt）/Q2；
d．计算待评测电池的电池循环寿命预测次数T，T= （M-1）+t。
2.根据权利要求1所述的锂离子电池循环寿命的预测方法，其特征在于：所述步骤b中，M=N/2。
3.根据权利要求2所述的锂离子电池循环寿命的预测方法，其特征在于：所述步骤a中，环境温度为25℃±2℃，循环次数N为500次。
4.根据权利要求2或3所述的锂离子电池循环寿命的预测方法，其特征在于：所述锂电池为磷酸铁锂锂离子电池。
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