应用案例 | 基于实际工况的LFP电池包SOH衰减预测

1.研究背景

Mahindra末端物流三轮/四轮货运车辆：

2.锂离子电池简介

锂离子电池工作原理：

锂离子电池由负极（碳基材料）、正极（氧化物或磷酸盐基材料）及隔膜（浸泡在电解液中）组成。放电时，锂离子从负极迁移至正极，化学能转化为电能。

锂离子电池老化：

电池容量随时间或持续循环发生不可逆损失，两种老化类型：

• 日历老化（受温度、荷电状态影响）：正极/负极与电解液长期反应形成SEI（固体电解质界面）/CEI（阴极电解质界面）层

• 循环老化（受温度、充放电倍率、放电深度影响）：锂离子在活性材料中的嵌入/脱嵌导致材料开裂与隔离

电池性能的衰退速率并非恒定，而是受多种因素影响，包括：

• 环境条件（如温度、湿度）

• 使用模式（充电习惯、驾驶工况、静置状态）

• 地形特征（如频繁启停、坡道行驶）

理解老化诱因的重要性：

• 电池成本占电动车总成本的40%-55%，其性能直接影响整车经济性

• 通过量化老化因素，可优化电池在真实场景下的可用容量预测，延长使用寿命

3.电池建模

电池建模方法

电化学模型构建所需的几何与实验参数

几何参数输入：

• 电池化学体系与外形规格

• 电池尺寸（高×厚×宽）

• 电极层的高度、长度与厚度

• 活性材料的颗粒尺寸

实验参数输入：

• 开路电压（OCV）数据（C/25倍率）

• 不同充放电倍率下的充放电数据

• 日历老化数据

• 循环老化数据

• 拆解分析

电池模型构建与开路电压（OCV）校准

Step1：电池模型构建

• 基于拆解分析结果建立电池模型

• 模型中的电池容量、电极长度和厚度均与供应商提供参数一致

Step2：静态特性开路电压校准    

输入参数：

• 低倍率（C/25）下的全电池开路电压数据

• 影响电池平衡的关键因素：

• 正负极开路电位（OCP）值

• 负极/正极容量比（N_over_P）

• 正极负载量/质量负载（或容量负载）

• 初始荷电状态（SOC）

Step3：动态行为性能校准

• 测试数据通过实验获得

• 用于性能校准的充放电倍率：0.3C和0.7C@25℃/0.3C@45℃

• 用于模型验证的充放电倍率：0.5C@25℃和45℃

• 通过测试数据验证，建立了电池的基础电化学模型

Step4：日历老化校准

日历老化校准模型：

老化模型：

• 阳极膜（SEI层）生长

• SEI层破裂

阳极界面SEI形成及电解液还原反应示意图

• 日历老化主要由阳极SEI层生长主导

Step5：循环老化校准

电池在工作期间循环老化的主要机制：

• 阳极活性材料隔离

• 阴极活性材料隔离

循环条件：阶梯充电和1C放电

循环老化模拟结果

不同温度下，SOH随循环次数的变化趋势，500次循环用于建立模型。

25℃3000次循环，45℃1200次循环，电池SOH仿真结果与实验结果的对比：

• 循环老化受充放电过程中电极材料的结构退化影响，高温会显著加速容量衰减。

4.实际工况下的老化模拟

所用模型：

• 基于已校准的单体电池老化模型，构建集总式电池包模型

• 该模型在四种不同温度（25°C/35°C/40°C/45°C）下进行典型工况循环测试，温度场景基于班加罗尔和德里的实际气候数据

• 模拟电池包在不同温度条件下的SOH衰减

在此模型中，同时考虑循环老化（充放电）和日历老化（静置）的耦合效应

• 循环老化：充放电过程中的活性材料损耗

• 日历老化：静置期间的SEI层持续生长

• 电池类型为磷酸铁锂/石墨，最大SOC100%，最小SOC40%，每日行驶里程110km，每日行驶时间7h，每日静置时间17h，年工作日320天

集总电池包模型工况循环仿真结果: 不同温度下的SOH衰减趋势 

关键数据对比：

• 35°C环境：3000次循环后SOH降至80%

• 45°C环境：1200次循环即达到相同衰减水平

• 供应商数据验证：模拟结果与实测数据误差<3%

• 根据模型预测，在35°C环境温度下，电池容量衰减至80%SOH时的使用寿命为：

• 里程寿命：>25万公里

• 时间寿命：>7年

仿真数据与实车数据验证

• 基于环境温度35°C、电池包温度40°C的工况条件，仿真模型输出的电池包SOH衰减数据与实车实测数据高度吻合。

• 这一结果有力证明了该老化模型在实际应用场景中的预测有效性。

5.总结