锂电池放电曲线解析
文章测定电池的放电曲线,是研究电池性能的基本方法之一,根据放电曲线,可以判断电池工作性能是否稳定,以及电池在稳定工作时所允许的最大电流。本文详细地介绍锂离子电池放电曲线的基础知识。由于作者水平有限,文中错误之处,欢迎批评指正。本文较长,10000多字,主要内容包括:
1 电池的电压
1.1 锂离子电池材料的电极电位
1.2 电池的开路电压
1.3 电池极化
1.4 电池的工作电压
2 放电测试基本原理
2.1 放电测试模式
2.2 放电曲线包含的信息
2.3 放电曲线的基本形式
3 放电曲线的微分处理
锂离子电池放电时,广东高精度电池检测设备厂家,它的工作电压总是随着时间的延续而不断发生变化,用电池的工作电压做纵坐标,放电时间,广东高精度电池检测设备厂家,或容量,广东高精度电池检测设备厂家,或荷电状态(SOC),或放电深度(DOD)做横坐标,绘制而成的曲线称为放电曲线。要认识电池的放电特性曲线,首先需要从原理上理解电池的电压。
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动力锂电池实验线
为了加快锂电池材料研发进程,研究团队于2010年斥资500万元建设了一条动力锂电池实验线,满足了18650圆柱电池和10Ah软包电池的制作和测试。2013年,研究团队承接了研究所“一三五”规划的三个重大突破项目——高能量密度动力锂电池材料技术,其目标不为新材料研发,而是延伸到高能量密度动力电池的研发。因此,实验室再次斥资800万元,在新建科研楼内建设高标准的动力锂电池实验线,室内维持无尘干燥环境,从配料制浆、涂布辊压、分切烘烤、封装焊接、注液化成、到充放电测试和安全测试的设备仪器一应俱全,可以满足100Ah以下多型号动力电池的研发要求。2016年,为顺利开展高能量密度动力锂电池项目,实验线再次添置了满足大容量电池卷绕工艺的系列设备。 广东高精度电池检测设备厂家武汉格瑞斯新能源有限公司,原装引进美国电化学工作站,电池检测设备,进口电池检测设备,欢迎您来电咨询!
极化和内阻
电池放电时所有这些能量都不能完全转化为电能,电化学反应总是伴随着能量的损失,这些能量损失包括:1)活化极化--它引起电极表面的电化学反应 2)浓差极化--它是由于电极表面和体相中反应物和产物浓度的不同而产生的,是物质传递的结果。极化的存在消耗了部分能量,并以热的形式放出。
极化(polarization)
电池在充放电过程中是存在极化的,通常可将锂离子电池极化分为欧姆极化、电化学极化和浓差极化三类。几类极化各自的响应速度也不一样。影响极化程度的因素很多,但一般情况下充放电电流密度越大,极化也就越大。
以下分类解释一下:
(1)欧姆极化
顾名思义,有锂离子电池的欧姆内阻引起的极化,叫欧姆极化,也成电阻极化。电池的欧姆内阻(R)由电极材料、电解液、隔膜电阻及各部分零件的接触电阻组成(有些解释还把膜电阻也算上),通过一定的电流时,其极化电势可以计算,E=IR(欧)。
欧姆极化是瞬时发生的。
(2)电化学极化
指由于正、负极上电化学反应速度小于电子运动速度而造成的极化。电化学极化一般认为是微秒级的
(3)浓差极化
指由于参与反应的锂离子在固相中的扩散速度小于电化学反应速度而造成的极化。浓差极化一般认为是秒级的。
锂电池加速成长!四大材料大有可为
从中国汽车工业协会获悉,11月,新能源汽车产销量同比双双增长,动力电池的产量同样也增长。
数据显示,11月新能源汽车产销分别完成19.8万辆和20万辆,同比分别增长75.1%和104.9%,其单月产销第5次刷新了当月历史记录;动力电池产量共计12.7GWh,同比增长40.7%,环比增长29.1%。累计方面,1-11月,我国动力电池产量累计68.3GWh,同比累计下降13.8%。
从细分产品来看,2020年11月,三元电池产量7.3GWh,占总产量57.3%,同比增长35.6%,环比增长32.1%;磷酸铁锂电池产量5.4GWh,占总产量42.5%,同比增长49.3%,环比增长25.1%。
锂电池的应用场景主要分为三类:消费类(消费电子、电动工具等)、动力类(电动汽车)、储能类(通信基站备用电源、电力电网储能、家庭电力储能等)。消费类中,由于钴酸锂LCO的能量密度、成本(采用的贵金属钴多),对电池价格并不敏感的消费电子多数使用钴酸锂LCO。在动力类领域,2009-2016年间,磷酸铁锂LFP凭借着低成本、高安全性,成为乘用车领域(即9座以下)、商用车领域(9座以上,或以载货为主要目的)的主流选择。
三层真空烤箱实验设备,该烤箱采用PLC控制系统,触摸屏操作,流鼓风加热,散热。加热时间。
电池测试仪公司
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MC4电信脉冲电池测试仪,测试对象为电池电极、原材料分析、锂离子、镍氢、镍铬等,测试通道完全。广东高精度电池检测设备厂家
锂电池各种状态估计之间的关系
锂电池系统庞大,需要电池管理系统的监督和优化,以维护其安全性、耐久性和动力性。
电池状态估计
电池状态包括电池温度、SOC(荷电状态估计)、SOH(健康状态估计)、SOS(安全状态估计)、SOF(功能状态估计) 及SOE(可用能量状态估计)。各种状态估计之间的关系如图4所示。电池温度估计是其他状态估计的基础,SOC 估计受到SOH 的影响,SOF 是由SOC、SOH、SOS 以及电池温度共同确定的,SOE 则与SOC、SOH、电池温度、未来工况有关。
电池温度估计
温度对电池性能影响较大,目前一般只能测得电池表面温度,而电池内部温度需要使用热模型进行估计。常用的电池热模型包括零维模型(集总参数模型)、一维乃至三维模型。零维模型可以大致计算电池充放电过程中的温度变化,估计精度有限,但模型计算量小,因此可用于实时的温度估计。一维、二维及三维模型需要使用数值方法对传热微分方程进行求解,对电池进行网格划分,计算电池的温度场分布,同时还需考虑电池结构对传热的影响(结构包括内核、外壳、电解液层等)。一维模型中只考虑电池在一个方向的温度分布,在其他方向视为均匀。
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