循環壽命預測

由于電池循環壽命的測試耗時長且成本高，因此壽命模型的建立和壽命的評估預測成為國內外學者的研究熱點。鋰電池的壽命預測方法按照信息來源可劃分三類：基于容量衰退機理的預測、基于特征參數的預測和基于數據驅動的預測。

1基于容量衰退機理的預測

基于機理的預測是根據電池在循環過程中內部結構和材料的老化衰退機制來推測電池的壽命。該方法需要利用基本模型對電池內部發生的物理和化學反應過程進行描述，如歐姆定律、電化學極化、濃差極化以及電極材料內部擴散等。

Ning等基于電池在循環過程中活性鋰的損失，利用第一性原理模擬了鈷酸鋰電池的容量衰退模型，影響參數包括交換電流密度、DOD、界面膜阻抗以及充電截止電壓等。作者將得出壽命預測模型與實測數據進行對比，發現該模型與實際檢測結果非常接近。

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Virkar提出了一種基于非平衡熱力學電池退化模型，考慮了化學電勢及SEI膜等因素對容量衰退的影響，并指出在串聯電池組中會存在不平衡單體，其正極與電解液的界面處也可能產生SEI膜，導致容量衰減加劇。

2基于特征參數的預測

基于特征參數的預測是指利用電池在老化過程中某些特征因素的變化來預測電池壽命，目前研究者關注最多的EIS與循環壽命的關系。Li等研究了商用鈷酸鋰電池在1C充放電循環過程中阻抗譜的變化，并采用XRD、TEM和SEM觀察了電極材料的變化，結果發現在鋰電池正極和負極的Nyquist曲線中，對應于界面膜阻抗的低頻區半圓大小隨著循環次數的增加呈增大趨勢，據此可推斷電池循環壽命。

EIS能夠給出較為精細的電池阻抗描述，但測試儀器易受外界干擾且對于復雜的譜圖難以進行有效的分析。相對而言，脈沖阻抗的測量則簡單易行，且可以快速實現在線監測。

3基于數據驅動的預測

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基于數據驅動的方法是指不考慮電池內部的物理化學反應和機理，直接分析測試數據來挖掘規律，是一種基于經驗的模擬手段。較常見的有時間序列模型(AR)、人工神經網絡模型(ANN)及相關向量法(RVM)等。

AR模型是根據以前某些時間點測得數據來推斷當前狀態下的預測值，具有線性特性。考慮到電池容量衰減與循環次數的非線性關系，羅悅提出改進的非線性AR模型，在預測后期引入加速退化因子，提高了預測的準確性。

ANN模型是將多個神經元按照某種規則組成的人工智能網絡系統，是一種典型的非線性模型。RVM模型屬于數據回歸分析法，可以通過調整參數來靈活地控制過擬合和欠擬合，具有概率式預測的特點。基于內部機理的預測方法具有更好的理論支持和更好的精度，但復雜程度大，數據驅動法的優點在于簡單實用，但是由于獲取的數據不可能覆蓋所有的參數，因此也具有一定的局限性。

本文主要介紹了動力鋰離子電池循環壽命的影響因素及壽命預測模型方面的研究。可以看出，影響動力鋰電池循環壽命的因素很多，而且對于不同材料和結構的鋰電池，其影響因素也不盡相同。

從文中的分析可知，我們可以通過控制參數來延長電池壽命，如讓電池在合適的溫度、倍率及充放電條件下工作。相對而言，電池組的循環壽命影響因素更為復雜，因為這些因素之間會產生相互耦合作用，而且單體一致性問題會導致電池組的性能得不到充分發揮，嚴重縮短電池組的循環壽命。

在對電池進行循環壽命預測時，可以基于電池的內部機理、某個特征參數或者已測的大量數據，精確合理且簡單可操作的模型的建立對電池循環壽命的準確評估及性能的進一步優化都具有重要的意義。