CN113484773A - 一种锂离子电池自放电的筛选方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种锂离子电池自放电的筛选方法，所述筛选方法包括以下步骤：(1)将电池分容后，调整荷电状态SOC为0.5％‑4.5％；(2)第一静置处理后，测试第一开路电压OCV1；(3)第二静置处理后，测试第二开路电压OCV2；(4)计算K＝ΔV/Δt，其中，ΔV＝(OCV1‑OCV2)，Δt为第二静置处理的时长；(5)循环步骤(3)与(4)，得到一系列K值；(6)采用单值控制分析方法，剔除步骤(5)所得
的电池，其中
为K值的平均值，σ为K值的标准差。本发明提供的筛选方法缩短了自放电的筛选时长，进而缩短了锂离子电池的制程周期，提升了电池产能和经济效益。
Description
技术领域
本发明属于锂离子电池技术领域，涉及一种锂离子电池的筛选方法，尤其涉及一种锂离子电池自放电的筛选方法。
背景技术
目前锂离子电池在类似于笔记本、数码相机、数码摄像机等各种数码设备中的使用越来越广泛，此外，在汽车、移动基站、储能电站等领域也有广阔的应用前景。锂离子电池在生产制造环节，由于环境中杂质和粉尘的引入会不可避免地击穿隔膜，从而形成微短路，其表现就是电池的自放电较大。所谓电池的自放电指的是含有一定电量的电池，在某一温度下保存一段时间后会损失一部分容量，也就是说自放电是电池在没有使用情况下的容量损失。
自放电筛选技术对于锂离子电池的品质和一致性至关重要，是锂离子电池生产的最后一道质量保证防线。目前锂电池生产厂商在自放电筛选方式上普遍采用的是电压差/时间差的筛选模式，这种方法简单，只需测试电压值和时间这两个参数就可以适应大规模生产。但是在保证自放电筛选的有效性的前提下，筛选的时效性将受到影响。特别是对于磷酸铁锂体系电池，在5％-97％SOC的区间内处于平台电压阶段，即电压变化不显著。而有效的筛选前提是电压随静置时长变化显著，也就是正常电池相对于自放电电池具有明显的区分度，所以对于磷酸铁锂电池而言，因材料体系自身的特性而延长了自放电筛选的时长。目前，对于自放电较大的磷酸铁锂电池，识别它需要一周的时间；对于自放电轻微的磷酸铁锂电池，识别它则需要长达一个月的时间，较长的自放电筛选时间成为了磷酸铁锂电池生产周期的工艺瓶颈。
由此可见，如何提供一种锂离子电池自放电的筛选方法，缩短自放电的筛选时长，进而缩短锂离子电池的制程周期，提升电池产能和经济效益，成为了目前本领域技术人员迫切需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种锂离子电池自放电的筛选方法，所述筛选方法缩短了自放电的筛选时长，进而缩短了锂离子电池的制程周期，提升了电池产能和经济效益。
为达到此发明目的，本发明采用以下技术方案：
本发明提供了一种锂离子电池自放电的筛选方法，所述筛选方法包括以下步骤：
(1)将电池分容后，调整荷电状态SOC为0.5％-4.5％；
(2)第一静置处理后，测试第一开路电压OCV1；
(3)第二静置处理后，测试第二开路电压OCV2；
(4)计算K＝ΔV/Δt，其中，ΔV＝(OCV1-OCV2)，Δt为第二静置处理的时长；
(5)循环步骤(3)与(4)，得到一系列K值；
(6)采用单值控制分析方法，剔除步骤(5)所得
的电池，其中
为K值的平均值，σ为K值的标准差。
本发明在确保锂离子电池自放电筛选的有效性前提条件下，通过构建理论模型、实验设计、数据分析的过程，缩短了自放电的筛选时长，进而缩短了锂离子电池的制程周期，提升了电池产能和经济效益。此外，本发明提供的方法简单高效，适应于锂离子电池的大规模工艺化生产制造，节约了生产成本。
本发明中，所述荷电状态SOC为0.5％-4.5％，例如可以是0.5％、1％、1.5％、2％、2.5％、3％、3.5％、4％或4.5％，但并不仅限于所列举的数值，该数值范围内其他未列举的数值同样适用。
本发明先将电池的荷电状态SOC调整为0.5％-4.5％，再进行后续的自放电筛选过程，避开了锂离子电池的平台电压阶段，使得开路电压随静置时长的变化趋势更为显著，从而提升了筛选的准确率和效率。
优选地，步骤(1)所述电池的个数为100-200个，例如可以是100个、110个、120个、130个、140个、150个、160个、170个、180个、190个或200个，但并不仅限于所列举的数值，该数值范围内其他未列举的数值同样适用。
优选地，步骤(2)所述第一静置处理的温度为20-30℃，例如可以是20℃、21℃、22℃、23℃、24℃、25℃、26℃、27℃、28℃、29℃或30℃，但并不仅限于所列举的数值，该数值范围内其他未列举的数值同样适用。
优选地，步骤(2)所述第一静置处理的时长为6-10h，例如可以是6h、6.5h、7h、7.5h、8h、8.5h、9h、9.5h或10h，但并不仅限于所列举的数值，该数值范围内其他未列举的数值同样适用。
优选地，步骤(3)所述第二静置处理的温度为20-30℃，例如可以是20℃、21℃、22℃、23℃、24℃、25℃、26℃、27℃、28℃、29℃或30℃，但并不仅限于所列举的数值，该数值范围内其他未列举的数值同样适用。
优选地，步骤(3)所述第二静置处理的时长为2-6h，例如可以是2h、2.5h、3h、3.5h、4h、4.5h、5h、5.5h或6h，但并不仅限于所列举的数值，该数值范围内其他未列举的数值同样适用。
本发明中，由于电池的荷电状态SOC处于较低水平，开路电压随静置时长变化显著，使得第一静置处理和第二静置处理均在常温下即可进行，无需升温或加压，且静置时长较短，提升了筛选效率和经济效益。
优选地，步骤(5)所述循环的次数为20-30次，例如可以是20次、21次、22次、23次、24次、25次、26次、27次、28次、29次或30次，但并不仅限于所列举的数值，该数值范围内其他未列举的数值同样适用。
优选地，步骤(5)所述循环过程中第n+1次测试OCV2与第n次测试OCV2之间的静置处理时长为2-6h，例如可以是2h、2.5h、3h、3.5h、4h、4.5h、5h、5.5h或6h，但并不仅限于所列举的数值，该数值范围内其他未列举的数值同样适用，其中n＝1、2、3…N，且N为循环总次数。
作为本发明优选的技术方案，所述筛选方法包括以下步骤：
(1)将100-200个电池分容后，调整荷电状态SOC为0.5％-4.5％；
(2)在20-30℃下第一静置处理6-10h后，测试第一开路电压OCV1；
(3)在20-30℃下第二静置处理2-6h后，测试第二开路电压OCV2；
(4)计算K＝ΔV/Δt，其中，ΔV＝(OCV1-OCV2)，Δt为第二静置处理的时长；
(5)循环20-30次步骤(3)与(4)，得到一系列K值；所述循环过程中第n+1次测试OCV2与第n次测试OCV2之间的静置处理时长为2-6h，其中n＝1、2、3…N，且N为循环总次数；
(6)采用单值控制分析方法，剔除步骤(5)所得
的电池，其中
为K值的平均值，σ为K值的标准差。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
(1)本发明在确保锂离子电池自放电筛选的有效性前提条件下，通过构建理论模型、实验设计、数据分析的过程，缩短了自放电的筛选时长，进而缩短了锂离子电池的制程周期，提升了电池产能和经济效益；
(2)本发明提供的方法简单高效，适应于锂离子电池的大规模工艺化生产制造，节约了生产成本。
附图说明
图1是本发明提供的锂离子电池自放电的筛选方法中K值变化模型图；
图2是实施例1提供的锂离子电池自放电的筛选方法中K值(Δt＝24h)的单值控制图；
图3是实施例1提供的锂离子电池自放电的筛选方法中K值(Δt＝32h)的单值控制图；
图4是实施例1提供的锂离子电池自放电的筛选方法中K值(Δt＝36h)的单值控制图；
图5是实施例1提供的锂离子电池自放电的筛选方法中K值(Δt＝40h)的单值控制图；
图6是实施例1提供的锂离子电池自放电的筛选方法中K值(Δt＝60h)的单值控制图；
图7是实施例1提供的锂离子电池自放电的筛选方法中K值(Δt＝120h)的单值控制图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。本领域技术人员应该明了，所述实施例仅仅是帮助理解本发明，不应视为对本发明的具体限制。
本发明通过首先将分容后电池的荷电状态SOC调整为0.5％-4.5％，然后经过静置处理并测试电池的开路电压，循环多次计算K＝ΔV/Δt，其中，ΔV＝(OCV1-OCV2)，Δt为第二静置处理的时长，最后采用单值控制分析方法，剔除所得
的电池，其中
为K值的平均值，σ为K值的标准差。
利用上述方法得到一系列K值，如图1所示，由于开路电压随静置时长的增加，极化作用会越来越小，且极化作用越大，开路电压就会越快降低，从而导致ΔV呈现增速逐渐减小的曲线变化趋势。此外，Δt呈现线性变化的趋势，所以K＝ΔV/Δt呈现先增加后减少的曲线变化趋势。
本发明中，K值是评价锂离子电池自放电大小的重要指标。K值越大，则电池的自放电越大。在自放电筛选技术下，K值的变化要大，才能区分自放电大的电芯与正常电芯。当OCV2的静置时长过长时，也就是Δt的值过大，K值会变得很小，从而无法有效区分自放电的电池。
实施例1
本实施例提供一种锂离子电池自放电的筛选方法，所述筛选方法包括以下步骤：
(1)将160个同批次生产的磷酸铁锂动力电池分容后，调整荷电状态SOC为2.5％；
(2)在25℃下第一静置处理8h后，测试第一开路电压OCV1；
(3)在25℃下第二静置处理4h后，测试第二开路电压OCV2；
(4)计算K＝ΔV/Δt，其中，ΔV＝(OCV1-OCV2)，Δt为第二静置处理的时长；
(5)循环28次步骤(3)与(4)，得到一系列K值；所述循环过程中第n+1次测试OCV2与第n次测试OCV2之间的静置处理时长为4h，其中n＝1、2、3…28；
(6)利用Minitab软件中的单值控制分析工具剔除步骤(5)所得
的电池，其中
为K值的平均值，σ为K值的标准差。
图2是本实施例提供的锂离子电池自放电的筛选方法中K值(Δt＝24h)的单值控制图，由图2可知：在11号位出现了一个自放电极大的电池(图中画圈区域)，对于自放电极大的电池很容易识别。
图3是本实施例提供的锂离子电池自放电的筛选方法中K值(Δt＝32h)的单值控制图，由图3可知：第二个自放电大的电池已经开始显现(图中画圈区域)。
图4是本实施例提供的锂离子电池自放电的筛选方法中K值(Δt＝36h)的单值控制图，由图4可知：第三个自放电大的电池已经开始显现(图中画圈区域)。
图5是本实施例提供的锂离子电池自放电的筛选方法中K值(Δt＝40h)的单值控制图；图6是本实施例提供的锂离子电池自放电的筛选方法中K值(Δt＝60h)的单值控制图；图7是本实施例提供的锂离子电池自放电的筛选方法中K值(Δt＝120h)的单值控制图。
结合图5、图6与图7可知：126号位(图中画圈区域)有一个电池随着时间延长，特别是在Δt＝60h时，K值开始出现较大程度的减少，即出现了数据的湮没。对于大批量生产的电池来说是不利的，有可能在前期被判定为自放电大的电池，随着静置时间的延长就会被判定为正常电池，流向市场后造成电性能和安全隐患。因此，126号位的电池需要剔除。
本实施例在确保锂离子电池自放电筛选的有效性前提条件下，通过构建理论模型、实验设计、数据分析的过程，缩短了自放电的筛选时长，进而缩短了锂离子电池的制程周期，提升了电池产能和经济效益；此外，本实施例提供的方法简单高效，适应于锂离子电池的大规模工艺化生产制造，节约了生产成本。
实施例2
本实施例提供一种锂离子电池自放电的筛选方法，所述筛选方法包括以下步骤：
(1)将100个同批次生产的磷酸铁锂动力电池分容后，调整荷电状态SOC为0.5％；
(2)在20℃下第一静置处理6h后，测试第一开路电压OCV1；
(3)在20℃下第二静置处理2h后，测试第二开路电压OCV2；
(4)计算K＝ΔV/Δt，其中，ΔV＝(OCV1-OCV2)，Δt为第二静置处理的时长；
(5)循环20次步骤(3)与(4)，得到一系列K值；所述循环过程中第n+1次测试OCV2与第n次测试OCV2之间的静置处理时长为2h，其中n＝1、2、3…20；
(6)利用Minitab软件中的单值控制分析工具剔除步骤(5)所得
的电池，其中
为K值的平均值，σ为K值的标准差。
本实施例在后续依据K值的单值控制图进行电池的剔除过程与实施例1相同，故在此不做赘述。
本实施例在确保锂离子电池自放电筛选的有效性前提条件下，通过构建理论模型、实验设计、数据分析的过程，缩短了自放电的筛选时长，进而缩短了锂离子电池的制程周期，提升了电池产能和经济效益；此外，本实施例提供的方法简单高效，适应于锂离子电池的大规模工艺化生产制造，节约了生产成本。
实施例3
本实施例提供一种锂离子电池自放电的筛选方法，所述筛选方法包括以下步骤：
(1)将200个同批次生产的磷酸铁锂动力电池分容后，调整荷电状态SOC为4.5％；
(2)在30℃下第一静置处理10h后，测试第一开路电压OCV1；
(3)在30℃下第二静置处理6h后，测试第二开路电压OCV2；
(4)计算K＝ΔV/Δt，其中，ΔV＝(OCV1-OCV2)，Δt为第二静置处理的时长；
(5)循环30次步骤(3)与(4)，得到一系列K值；所述循环过程中第n+1次测试OCV2与第n次测试OCV2之间的静置处理时长为6h，其中n＝1、2、3…30；
(6)利用Minitab软件中的单值控制分析工具剔除步骤(5)所得
的电池，其中
为K值的平均值，σ为K值的标准差。
本实施例在后续依据K值的单值控制图进行电池的剔除过程与实施例1相同，故在此不做赘述。
本实施例在确保锂离子电池自放电筛选的有效性前提条件下，通过构建理论模型、实验设计、数据分析的过程，缩短了自放电的筛选时长，进而缩短了锂离子电池的制程周期，提升了电池产能和经济效益；此外，本实施例提供的方法简单高效，适应于锂离子电池的大规模工艺化生产制造，节约了生产成本。
对比例1
本对比例提供一种锂离子电池自放电的筛选方法，所述筛选方法中除了将步骤(1)所述荷电状态SOC改为5％，其余条件均与实施例1相同，故在此不做赘述。
相较于实施例1，由于本对比例将电池的荷电状态SOC改为5％，导致在后续筛选过程中，前期开路电压随静置时长的变化显著性降低，一定程度上也降低了筛选的准确率和效率。
对比例2
本对比例提供一种锂离子电池自放电的筛选方法，所述筛选方法中除了将步骤(1)所述荷电状态SOC改为0.3％，其余条件均与实施例1相同，故在此不做赘述。
相较于实施例1，由于本对比例将电池的荷电状态SOC改为0.3％，导致在后续筛选过程中，电池仅测算少许K值便耗尽了电量，无法继续进行电池自放电的筛选，即无法确保电池自放电筛选的有效性。
由此可见，本发明在确保锂离子电池自放电筛选的有效性前提条件下，通过构建理论模型、实验设计、数据分析的过程，缩短了自放电的筛选时长，进而缩短了锂离子电池的制程周期，提升了电池产能和经济效益；此外，本发明提供的方法简单高效，适应于锂离子电池的大规模工艺化生产制造，节约了生产成本。
申请人声明，以上所述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，所属技术领域的技术人员应该明了，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，均落在本发明的保护范围和公开范围之内。
Claims (9)
1.一种锂离子电池自放电的筛选方法，其特征在于，所述筛选方法包括以下步骤：
(1)将电池分容后，调整荷电状态SOC为0.5％-4.5％；
(2)第一静置处理后，测试第一开路电压OCV1；
(3)第二静置处理后，测试第二开路电压OCV2；
(4)计算K＝ΔV/Δt，其中，ΔV＝(OCV1-OCV2)，Δt为第二静置处理的时长；
(5)循环步骤(3)与(4)，得到一系列K值；
(6)采用单值控制分析方法，剔除步骤(5)所得
的电池，其中
为K值的平均值，σ为K值的标准差。
2.根据权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，步骤(1)所述电池的个数为100-200个。
3.根据权利要求1或2所述的筛选方法，其特征在于，步骤(2)所述第一静置处理的温度为20-30℃。
4.根据权利要求1-3任一项所述的筛选方法，其特征在于，步骤(2)所述第一静置处理的时长为6-10h。
5.根据权利要求1-4任一项所述的筛选方法，其特征在于，步骤(3)所述第二静置处理的温度为20-30℃。
6.根据权利要求1-5任一项所述的筛选方法，其特征在于，步骤(3)所述第二静置处理的时长为2-6h。
7.根据权利要求1-6任一项所述的筛选方法，其特征在于，步骤(5)所述循环的次数为20-30次。
8.根据权利要求1-7任一项所述的筛选方法，其特征在于，步骤(5)所述循环过程中第n+1次测试OCV2与第n次测试OCV2之间的静置处理时长为2-6h，其中n＝1、2、3…N，且N为循环总次数。
9.根据权利要求1-8任一项所述的筛选方法，其特征在于，所述筛选方法包括以下步骤：
(1)将100-200个电池分容后，调整荷电状态SOC为0.5％-4.5％；
(2)在20-30℃下第一静置处理6-10h后，测试第一开路电压OCV1；
(3)在20-30℃下第二静置处理2-6h后，测试第二开路电压OCV2；
(4)计算K＝ΔV/Δt，其中，ΔV＝(OCV1-OCV2)，Δt为第二静置处理的时长；
(5)循环20-30次步骤(3)与(4)，得到一系列K值；所述循环过程中第n+1次测试OCV2与第n次测试OCV2之间的静置处理时长为2-6h，其中n＝1、2、3…N，且N为循环总次数；
(6)采用单值控制分析方法，剔除步骤(5)所得
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