电池的性能指标

本文详细介绍了电池的基本概念,包括干电池与蓄电池的区别,电极与电解质的作用,以及锂电池在各行业的应用。重点阐述了电池的标称性能(如容量、电压)、电气性能(如SOC、DOD、倍率)和电芯布置方式。同时,讨论了电池的老化现象,包括日历老化和循环老化对电池健康状况的影响。

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1 电池基本概念

电池是通过电化学反应将化学能转换为电能的设备。根据是否可反复充电使用,可分为干电池和蓄电池两类。

电池中涉及电化学反应的部分为电极和电解质,电化学反应发生在电极和电解质接触的表面,电解质仅负责协助带电粒子的移动,不参与电化学反应本身。

蓄电池的电流方向为:

  • 放电状态下,电流从正极通过外部电路流向负极
  • 充电状态下,外部电源的正极连接电池正极,外部电源的负极连接电池负极,电流从电池正极通过电解质流向电池负极

蓄电池电流方向图解

蓄电池中,锂电池是当前的一个主流类型,广泛应用于电子设备、交通工具、工程机械、储能等多个行业。

福特 SuperVan 4 电动赛车(图源:goodwood.com)

2 电池的性能指标

2.1 标称性能

容量(capacity)表述了电池可存储的总电荷量。电荷量的 SI 单位为 C(库伦),其物理关系为 1 C = 1 A * 1 s。容量通常用采用 A·h 为单位,换算关系为 1 A·h = 3600 C。

每个电池都有自己的标称电压(nominal voltage),由电池的电化学反应类型决定。锂电池的名义电压通常为3.7 V。

在电动汽车、储能等领域,更关注电池可存储的总能量而非总电荷量。能量的 SI 单位为 J(焦耳),其物理关系为 1 J = 1 W * 1 s = 1V * 1 A * 1 s。能量和电荷量之间物理关系为 1 J = 1 V * 1 C。能量通常采用 W·h、kW·h 等单位,换算关系为 1 W·h = 3600 J。

2.2 电气性能

SOC(State of Charge)表述了当前时刻电池的剩余电量相对于满电状态下电量的比值,其取值范围为 0 - 100%。100% 表示电池完全充电,0% 表示电池完全放电。手机、汽车等设备界面上的电池电量信息即为 SOC 值。

DOD(Depth of Discharge)表述了当前时刻电池已消耗的电量相对于满电状态下电量的比值,其取值范围为 0 - 100%。

很显然,SOC 和 DOD 两者之和为 1。

倍率(C-rate)表述了电池充放电速度。X C倍率表示在当前电流下,需要 1/X 小时使电池失去或获得标称容量的电量。例如 2 C 倍率充电表示当前电流下,需要 0.5 h 获得标称容量的电量。在 1 C倍率下,电流在数值上和以 A·h 为单位的电池容量值相同。

在 X C倍率下,其实际电流为:

linear format: I=(X∙Q)/(1 h)

放电状态下,电池电压会不断下降,放电初期高于标称电压,放电末期低于标称电压。在 100% SOC 状态下的电压称为充电终止电压,在 0% SOC状态下的电压称为放电终止电压。

放电阶段的电压变化和放电倍率、环境温度等多重因素相关。

电池在不同温度下的放电曲线(图源:verticalmag.com)

电池在不同放电倍率下的电压变化曲线(图源:labatteria.co.il)

对于锂电池,其充电方式通常为先恒流后恒压的模式。充电初始时刻电量增加很快,随后逐渐变慢。

锂电池充电曲线(图源:exliporcpower.com)

2.3 电芯布置方式

当前无法制造可进行大电流或高电压放电的单个电池,其解决方案为将多个相同的小型电池(即电芯)通过并联或串联的方式形成完整的电池包,以电池包的形式和外部电路连接。

电芯并联时,电压相同,电流叠加;电芯串联时,电压相加,电流相同。

2.4 老化

电池容量会随时间而逐步衰减,即老化。老化的影响因素包括充放电循环次数、充放电方式、存放时的SOC、使用温度等,主要分为日历老化和循环老化两类。

SOH(State of Health)定义为电池当前容量和标称容量之间的比例,其取值范围为 0 - 100%。100%表明当前无容量衰减,0%表示已完全衰减,无法使用。

典型的电池容量衰减曲线(图源:accure.net)

### 使用编程语言处理和计算锂电池性能指标参数 #### 数据准备 在进行锂电池性能指标的计算之前,需准备好相应的实验数据集。这些数据通常包括电池的电压、电流、温度等参数,以及电池容量等健康指标[^2]。 ```python import pandas as pd # 假设有一个CSV文件包含了上述提到的数据 data = pd.read_csv('battery_data.csv') print(data.head()) ``` #### 计算放电深度(DOD) 放电深度是指电池已放出电量占总容量的比例。可以通过下面的方式计算: \[ \text{DOD}(\%) = \left(1 - \frac{\text{当前剩余容量}}{\text{额定容量}}\right) \times 100 \% \] ```python rated_capacity = 5.0 # 额定容量, 单位Ah current_remaining_capacity = data['remaining_capacity'][-1:] # 当前剩余容量 dod = (1 - current_remaining_capacity / rated_capacity) * 100 print(f'Depth of Discharge: {dod.values[0]:.2f}%') ``` #### SOC估算 对于SOC(State Of Charge)的估算可以采用卡尔曼滤波器或其他先进的算法。这里简单展示一种基于线性插值的方法来近似估计SOC变化趋势[^3]。 ```python from scipy.interpolate import interp1d voltage_series = data['voltage'] time_stamps = range(len(voltage_series)) # 创建一个从时间戳到电压之间的映射函数 soc_function = interp1d(time_stamps, voltage_series) def estimate_soc(t): """Estimate the state-of-charge at time t.""" v_estimated = soc_function(t) return max(min((v_estimated - min_voltage)/(max_voltage-min_voltage), 1.), 0.) min_voltage = min(voltage_series) max_voltage = max(voltage_series) estimated_socs = [estimate_soc(i) for i in time_stamps] plt.plot(time_stamps, estimated_socs) plt.title('Estimated State of Charge Over Time') plt.xlabel('Time Step') plt.ylabel('State of Charge (%)') plt.show() ``` #### SOH(SOH)评估 SOH(State Of Health)反映了电池相对于新出厂时的状态好坏程度。一般而言,随着充放次数增加,内部电阻会上升而最大可存储能量减少。这可通过比较不同周期下的充电曲线特征点位置差异来进行定量分析[^4]。 ```python initial_internal_resistance = ... # 初始内阻值 final_internal_resistance = ... # 经过多次循环后的最终测得内阻值 soh_percentage = ((initial_internal_resistance/final_internal_resistance)**(-1)) * 100 print(f'State of Health: {soh_percentage:.2f}%') ``` 以上展示了几个常见的锂电池性能指标及其简单的Python实现方式。当然,在实际应用场景中可能还需要考虑更多因素并运用更复杂的模型和技术手段。
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