储能科学与技术

本期中英文目录

2024 (4): 0.

摘要 ( 88 )

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电极浆料涂布模头流场分析与结构优化

杨家沐, 陈育新, 练成, 徐至, 刘洪来

2024 (4): 1109-1117. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0100

摘要 ( 306 )

HTML ( 342 )

PDF(2675KB) ( 498 )

涂布工艺是锂电池极片制造过程的关键工序之一，涂层的稳定性和厚度一致性决定了极片的结构，进而影响电池的性能和循环寿命。大尺寸动力锂电池产品对涂布幅宽提出更高的要求，保证涂布模头出口处电极浆料的流动均匀性成为核心技术问题之一。因此，对涂布模头的流道结构进行合理优化显得尤为重要。本研究针对宽幅涂布模头出口速度分布不均的问题，构建了不同尺寸和结构的模头流道模型进行流场仿真，分析电极浆料在模头内部的流动特性，并采用Box-Behnken设计对衣架式模头的结构尺寸进行优化。具有倾斜变径式匀料腔结构的衣架式模头对浆料有更强的引流效果，有助于提升幅宽方向浆料流动的均匀性。采用Box-Behnken设计对衣架式模头的主要结构参数进行优化，使浆料的均匀性提升至0.99。

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狭缝挤压式涂布质量密度流场演变与膜区形貌的闭环控制策略

刘玉青, 林怀锋, 于艳玲, 崔栋

2024 (4): 1118-1127. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0025

摘要 ( 400 )

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PDF(5078KB) ( 394 )

涂布是锂离子电池制造过程中的关键工序，其工艺规格对电池容量一致性和安全性起着至关重要的作用，且涉及表面化学、流变理论等多学科复杂机理。各锂电制造厂家与涂布设备厂家都在追求自动控制的智能化操作方法，而当前的涂布研究往往局限于表面化学等微观问题。本工作在综合相关文献研究及仿真分析的基础上，首次提出了浆料在狭缝挤压式涂布过程中质量密度流场与膜区形貌的狭缝挤压、离模膨胀、润湿成膜、干燥收缩4个演变过程。归纳了涂布演变过程中各影响因素对面密度横向一致性、面密度纵向一致性、边缘厚度、膜区宽度、漏涂缺陷、辊压后剥离强度这6个涂布核心工艺指标造成的影响，通过对这些影响涂布过程的主动变量和不可控因子的分析，可以更好地了解涂布过程中可能出现的问题和原因。最后本文对这6个核心工艺指标分别设计了智能调节与人工干预相结合的闭环控制策略，为涂布的智能化和无人化生产改善提供了理论指导与算法框架，对提高锂电涂布过程中的产品质量和生产效率具有重要意义。

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三元软包锂离子电池放电过程扩散诱导应力与热应力对比研究

王瑞梓, 刘训良, 豆瑞锋, 周文宁, 方娟

2024 (4): 1128-1141. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0138

摘要 ( 226 )

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PDF(4725KB) ( 239 )

为了明晰锂离子电池在放电过程中产生的扩散诱导应力和热应力对电池的影响，使用Comsol Multiphysics 6.0建立了18.5 Ah软包NCM111锂离子电池的电化学-力-热耦合模型，基于该模型对不同放电倍率下电池的负极颗粒中心表面锂浓度差、扩散诱导应力、热应力及膨胀行为进行了仿真分析。扩散诱导应力可通过一维电化学模型及其衍生的颗粒维度进行仿真分析，而热应力则需要通过三维固体力学和传热模型进行仿真。研究结果表明，随着放电倍率的增加，电池产生的扩散诱导应力和热应力都会增大，因此，低放电倍率有助于降低电池产生的应力。负极颗粒产生的扩散诱导应力与颗粒中心表面锂浓度差相关，颗粒中心与表面的锂浓度差随着放电过程的进行逐渐增大。将一维模型中的负极视为由无数负极颗粒组成的线段，放电前期，靠近隔膜端的颗粒中心与表面锂浓度差高于集流体端，放电后期则相反，这个变化发生的转折点在放电深度为60%～70%之间。这也意味着放电前期隔膜端的负极颗粒产生的扩散诱导应力大于集流体端的负极颗粒，也更容易破裂，而放电后期则相反。负极颗粒产生的扩散诱导应力大小为兆帕级，远高于电芯产生的大小为千帕级的热应力。同时，电芯产生的热应力和最大位移与电池温差呈线性关系，随着放电倍率的增加而增大。值得注意的是，与圆柱形电池不同，软包电池的极耳与电芯连接处会产生较大的热应力。本研究对比分析了软包NCM111锂离子电池放电过程产生的扩散诱导应力与热应力，为电极和电芯的制造及应力监测提供理论支撑。

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基于电热耦合效应的锂电池荷电状态与温度状态联合估计

常小兵, 侯宗尚, 刘连起, 王光, 谢家乐

2024 (4): 1142-1153. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0889

摘要 ( 176 )

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PDF(6100KB) ( 220 )

准确估计电池的荷电状态(SOC)和内部温度可以提高电池的性能和安全性。其中，电池模型的准确性和估计算法的适用性是关键。为了解决这两个问题，本文建立了圆柱形锂离子电池的多参数电热耦合模型。模型考虑电池SOC与温度变化之间的耦合关系，并且利用改进的熵热系数实验获得电池运行中产生的可逆热与不可逆热，通过可变遗忘因子最小二乘算法(VFFRLS)进行参数辨识，并对比独立的电模型与热模型的SOC与内部温度估计结果，验证了多参数电热耦合模型的准确性，结果证明所提模型相比较于单独的电热模型，估计精度提高了70%以上。最后，设计了一种基于奇异值分解的卡尔曼滤波(SVD-AUKF)算法来同时在线估计SOC和内部温度，并在改进的动态测试(DST)工况下对所提方法进行实验验证。结果表明：所提方法相较于扩展卡尔曼滤波(EKF)与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法，能实现更高精度的SOC和温度估计，SOC与内部温度的平均误差分别是5%和0.2 ℃。

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陶瓷隔膜对锂离子电池热失控影响及电池设计优化分析

茆志友, 宁小玉, 张培培, 张贝, 相佳媛

2024 (4): 1154-1158. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0897

摘要 ( 326 )

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PDF(1972KB) ( 365 )

本文主要研究了以聚乙烯（PE）材质为基膜、陶瓷为涂层的五种不同厚度及双面涂层的复合隔膜的表面形态、拉伸强度、穿刺强度等性能。并选择其中三款隔膜制成大容量铝壳电池进行热失控试验。研究发现，不同涂覆厚度的陶瓷涂层隔膜表面涂层致密，颗粒粒径分布范围较宽，形貌、大小相近；拉伸强度及穿刺强度方面，基膜为12 μm的陶瓷隔膜不同涂覆厚度没有明显差异，并且同等厚度基膜单面涂覆和双面涂覆无明显差异；相同测试条件下，隔膜的热收缩率是（12+2+2）μm、（12+1.5+1.5）μm＜（12+4）μm＜（12+3）μm＜（12+2）μm。采用（12+2）μm、（12+4）μm隔膜生产的电池测试发生热失控时的SOC分别为116.94%、117.64%，电池最高温度分别为530.9 ℃、430.7 ℃。实验表明陶瓷涂层厚度越大电池发生热失控的时间越迟，最高温度越低。此外，双面涂层隔膜（12+2+2）μm制成的电池发生热失控是在过充结束后的加热工步，最高温度仅为369.5 ℃。针对实验所产生的现象进行了分析，对电池的设计优化方向做了一些思考，指出了隔膜宽度方向超出负极极片、负极极片长度和宽度方向超出正极极片之外的部分（Overhang）的设计对于电池的安全是极其重要的，电池在设计时需要充分评估使用场景和极端条件的影响，结合选择的隔膜的热收缩率的大小，核算隔膜的收缩比例，确保Overhang的设计是满足电池全寿命周期安全需求。

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储能锂电池模组温度场数值计算与散热系统优化设计

肖威, 吴晓文, 孙静玲, 陈炜

2024 (4): 1159-1166. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0171

摘要 ( 175 )

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储能电池热失控是引发储能电站事故的主要因素之一，储能电池的热管理对电池使用效率、寿命以及运行安全具有重要意义。本文设计了以60系列大圆柱电池单体为基本单元、额定电量为11.52 kWh的储能电池模组，基于有限元方法建立了电池模组热流耦合数值计算模型，分析电池模组内部风道空气流速以及电池组温度场分布规律，并开展储能电池模组原型充放电温升试验，验证数值计算结果的准确性。进一步优化储能电池模组的温度场分布，通过调整散热孔排布方式对电池模组进行了优化设计，提出一种侧面U形开孔结构，储能电池模组的温度一致性和电芯最大温度得到了显著改善。优化后，模组电芯最大温差降低2.6 ℃，温度标准偏差降低1.18，研究结论可为储能电池模组温升计算与散热设计提供参考。

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电池储能系统绝缘电阻检测方法误差分析

张杰, 吴成辉, 潘明俊, 赵天恩

2024 (4): 1167-1175. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0803

摘要 ( 283 )

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PDF(1700KB) ( 150 )

电池储能系统绝缘电阻检测对电池储能电站的安全运行至关重要。为了解决常用的平衡-不平衡电桥法测量误差较大且有随机性的问题，建立了平衡-不平衡电桥法的计算机仿真模型，研究了绝缘电阻检测的误差影响因素。从电压测量误差偏置和电压测量精度2个方面对绝缘电阻检测误差的影响进行了分析。针对正母绝缘降低时的测量范围不宽和测量结果不准确的工程实际问题，对平衡-不平衡电桥法进行了改进。提出了电桥电阻如何选型的理论依据和具体方法。针对正负极绝缘同时降低时测量的准确性较差，存在绝缘监测死区的问题，利用仿真模型绘制出的三维曲面图进行分析，提出了可变阻值切换桥法，该方法可有效增加该工况下的检测准确度。最后工程现场的实际测试验证了误差分析和参数选型的正确性。该研究成果对电池管理系统绝缘监测功能的设计和参数选型提供了参考和理论依据。

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动力电池智能卷绕技术

柯奥, 阳如坤, 吴学科

2024 (4): 1176-1187. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0167

摘要 ( 164 )

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PDF(2625KB) ( 387 )

在卷绕电芯质量的把控中，极耳对齐精度是一个极为复杂的影响因素，涉及多个工序的质量。为了解决电芯多极耳对齐精度差的问题，本文通过建立极耳位置模型，采用边缘闭环控制算法，对影响对齐精度的各项参数进行检测、矫正和控制闭环，为现有控制技术提供理论参考数据，实现极耳对齐精度的有效控制。同时，极耳位置模型可反映各项参数对极耳位置的影响方式以及极耳错位的表现方式，以便于研发人员理解各项参数对极耳错位的影响程度以及修正极耳错位的方式，并将其表现在控制方法中。仿真分析与实际控制工况的结合结果表明，所采取的控制方法对改善极耳位置有着较高的适应性，且模型也能准确反映出极耳位置的变化趋势。此外，本文进一步探讨了实现智能卷绕整体闭环的逻辑方法，进而优化整个卷绕工艺中的控制闭环，对最终实现卷绕工艺的质量闭环，提高电池性能质量以及生产效率的目标，有着重大的参考意义。

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基于产线大数据的锂离子电池一致性动态特性分选方法

李革, 孔祥栋, 孙跃东, 陈飞, 袁悦博, 韩雪冰, 郑岳久

2024 (4): 1188-1196. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0819

摘要 ( 310 )

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PDF(2740KB) ( 322 )

随着锂离子电池生产规模的迅速扩大，电池制造商急需高精度高效率的电池分选方法，增强电池成组后的一致性，从而提升电池组寿命、安全性和能量密度。基于容量和内阻等特性的传统分选技术可以满足成组后的静态一致性需求，但无法保证同组电池的动态一致性。因此，综合考虑电池在整个充放电过程中的性能，基于充放电电压曲线动态特性的分组方法是下一代分选技术的发展方向。本文基于电池产线大数据，从电池分容阶段的电压曲线提取关键动态特征，形成了基于K-means聚类的电池分选方法。此外，本文还从电池分容后的回充阶段提取了用于评估电池性能一致性的指标，并设计了一个以指标标准差为核心的电池一致性评价方法。与传统的电池分选方法相比较，本文方法分选后的电池综合性能一致性提高了15.65%。

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金属异物缺陷演化特性及其对产线 K 值的影响机制

袁悦博, 王贺武, 孔祥栋, 蒲明伟, 孙玉坤, 韩雪冰, 欧阳明高

2024 (4): 1197-1204. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0827

摘要 ( 266 )

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PDF(3826KB) ( 292 )

电池制造过程出现的缺陷问题会极大影响电池产品的安全性等，其中产线金属异物侵入可能导致自发性内短路甚至引发热失控，然而目前关于在电池内部的演化机理及相应的外在表征的研究较少，尤其是针对微小金属异物的研究。因此本研究在电池中植入百微米直径铜颗粒，模拟产线金属异物侵入形成缺陷电池，分析了缺陷电池内短路电流特征，拆解研究了内短路区域的微观结构，通过模型仿真了内短路区域的电位分布，综合解释了缺陷对产线关键检测指标K值（电压下降率）的影响规律与机制，并在实际试制线大容量电池上进行了验证。相关研究成果可用于提高产线缺陷检出率，预防潜在的安全事故。研究结果表明，铜颗粒等金属异物侵入电池后，可能导致正极-颗粒-负极和正极-负极两种模式的内短路，内短路电流在正极中产生的电位梯度可抑制颗粒的进一步溶解，从而使得在K值测试条件下的两种内短路模式均会达到平衡状态。两种模式的内短路程度相近，内短路电流处在0.1～1 mA量级。相同的内短路电流对于不同容量单体的K值影响不同，产线上为保证检测效果，随着电池产品容量的增加，K值检测阈值及正常电池的基准值需要相应降低。

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不同温度下的基于BPNN-AUKF的新型自动水下航行器SOC估计器

李青, 张劭玮, 罗斯伦, 李炬晨, 成海超, 卢丞一

2024 (4): 1205-1215. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0008

摘要 ( 89 )

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PDF(5908KB) ( 37 )

本研究提出了一种基于反向传播神经网络（BPNN）和自适应无迹卡尔曼滤波器（AUKF）的SOC（state of charge）估计方法。首先针对电池SOC与端电压之间在不同温度下的关系，研究设计了一系列温度补偿策略，以提高在低温、低SOC条件下的估计精度。其次，利用反向传播神经网络（BPNN）建立了一个耦合了温度补偿策略的电池模型。这个模型能更好地适应低温和低SOC条件下的电池状态变化，提高了SOC估计的准确性。最后，基于BPNN电池模型建立了BPNN-AUKF的SOC估计框架，通过利用测量值与测量预测值之间的信息和残差序列，对系统过程和测量噪声协方差进行估计修正。通过实验验证，发现该方法在低温环境下具有明显优势，相比传统方法能够更准确地估计电池的SOC，且具备较好的泛化能力。这种基于BPNN-AUKF方法的SOC估计器不仅适用于自主无人潜水器（AUV），而且对于其他在复杂环境中工作的车辆也具有广泛的应用价值。

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发展基于“语义检测”的低参数量、多模态预训练电池通用人工智能模型

吴思远, 李泓

2024 (4): 1216-1224. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0092

摘要 ( 262 )

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PDF(1220KB) ( 252 )

ChatGPT的出现意味着一种以“预训练+微调”为主的新科研范式诞生，以OpenAI为代表的企业正朝着训练通用人工智能（AGI）模型的路线前进，AGI意味着人工智能具备超越人类智力并解决通用性问题的能力，其是为了解决通用问题并具有强大的自学能力来促进人类社会发展。然而OpenAI等模型仍然是以文本为主结合图像等作为输入，对于电池体系来说，文本信息是少数的，更多的是温度、电压-电流曲线等的多模态数据，其所关注的结果包括电池荷电态、电池健康度、剩余寿命和是否出现电池性能跳水的拐点，甚至包括无数据情况下电池二次（梯度）利用的健康度评估。这意味着ChatGPT的路线虽然也可能解决电池体系的问题，但是以文本为主的样式或许有些“杀鸡用牛刀”，即使未来OpenAI的AGI可能解决当前电池存在的问题，但是在模型参数和输入方面与电池本质不符会使得模型参数量巨大而不适合电池离线端评估。对于电池体系的AGI，应该有自己独特的“文本语言”即理解电池运行过程中所发生的一切物理、化学过程以及其之间的关联，从而实现通用性并为后续全固态电池量产上车做铺垫。本文展望了在电池体系发展AGI过程中应该重新设计模型架构，特别在特征表示、数据结构设计、预训练方法、预训练过程设计和实际任务微调等需要重新设计。此外，相较于运行在服务器端的大模型，发展低参数量特别是离线的模型对于实时预测和基于我国国情及国际形势发展是十分必要的。本文主要讨论了发展基于“语义检测”的低参数量、多模态预训练电池通用人工智能模型所需要经历的几个阶段、可能面临的困难和评价指标，同时给出中国科学院物理研究所（以下简称物理所）在电池大模型在预训练、微调和测评三个方面“三步走”计划中的规划和可能线路。

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原位表征技术在锂氧气电池中的研究进展

张晓平, 容远嘉, 王潜雁, 高梦林, 廖亚玲, 吴民生, 庄鑫鑫, 黄中昱, 万美君, 陈维荣

2024 (4): 1225-1238. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0075

摘要 ( 153 )

HTML ( 35 )

PDF(14296KB) ( 87 )

锂氧气电池以其极高的能量密度受到了科研工作者们的广泛关注。然而，锂氧气电池存在金属锂负极稳定性差、充电过电位高等关键难题，使得电池循环寿命短、能量利用效率低，距离大规模应用还有很长一段距离。为了推动锂氧气电池的发展，越来越多的先进原位表征手段用于研究锂氧气电池的机理和优化电池结构。先进的原位表征技术不仅可以用于获取电池的静态信息，同时能准确获取电池在循环过程中的动态电化学行为以及结构演变过程，对于推动锂氧气电池的发展有着重要意义。本文综述了近年来应用于锂氧气电池原位表征手段的相关研究进展，包括原位显微表征技术、原位X射线表征技术、原位质谱表征技术等。通过具体的研究案例，分析了各种原位表征技术的功能，总结了其在锂氧气电池领域里的具体应用场景，揭示了锂氧气电池更深层次的反应机理，并探讨和展望了未来锂氧气电池研究中需要的先进原位表征技术。

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原位表征技术在锂硫电池机理研究中的应用

许旭鹏, 许旭明, 陈虹艳, 梁雅儒, 雷维新, 马增胜, 陈国新, 柯培玲

2024 (4): 1239-1252. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0160

摘要 ( 224 )

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PDF(12589KB) ( 178 )

商用锂离子电池的低能量密度已经无法满足电动汽车和电子设备迅速发展的需求，锂硫电池作为一种高能量密度、绿色环保且成本低廉的储能器件，已经成为储能领域的重要议题。然而，氧化还原动力学缓慢、穿梭效应严重、电解液耗竭以及锂负极的降解等问题依然阻碍着锂硫电池商业化的脚步。研究锂硫电池系统内各部件的基本反应机制对于解决以上问题，并进一步提高电池的整体性能至关重要。原位表征技术可用于锂硫电池充放电过程中各部件结构变化与反应进程的实时观察与研究，对锂硫电池机理的揭示有望从材料设计层面大幅提升电池整体性能。本文通过对近期研究工作进行总结，介绍了锂硫电池在提高循环寿命和高能量密度上遇到的瓶颈性问题，简述了原位拉曼光谱、原位透射电镜、原位共振非弹性X射线散射、原位红外光谱和原位核磁共振光谱等原位表征技术在锂硫电池中的应用。并结合锂硫电池涉及的氧化还原反应、多硫化物溶解、电解液对多硫化物的抑制以及锂负极降解等具体环节，重点分析了原位表征技术在这些具体环节中监测多硫化物转化过程和探究锂硫电池内部反应机理方面的研究进展，指出了原位表征技术在促进锂硫电池机理理解方面的重要作用。

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锂离子电池内部信号监测技术概述

王玉婷, 李秋桐, 胡一鸣, 郭新

2024 (4): 1253-1265. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0093

摘要 ( 356 )

HTML ( 105 )

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锂离子电池在便携式电子产品、储能电站和电动汽车等领域得到了广泛的应用。然而，在电池容量不断上升的同时，锂离子电池的热失控风险也在增加，进而带来安全问题。现有的电池管理系统通过监测电池表面温度以及端电压来判断电池的健康状况。但是研究发现由于电池组件的多层结构和较差的导热性，电池内部温度、气体等很难散发到外部，导致对电池表面温度等外部信号的监测存在时效性差的问题。因此人们尝试直接监测电池内部温度、压力、应变和气体等信号的变化情况，实现及时预警电池热失控，增强锂离子电池在不同应用场景下的安全性。本文在理解热失控机制的基础上，概述了可以监测电池内部信号的方法。总结了锂离子电池在发生热失控时涉及的一系列放热反应，及在这些反应过程中电池内部温度、压力和气体等信号的变化情况。对于能够直接监测电池内部信号的技术，主要介绍了电化学阻抗分析和内置传感器监测，为以后优化监测方法提供参考信息。其中，将传感器植入到电池内部在实际应用中具有良好的前景。为了进一步提高锂离子电池系统的安全性，本文还对未来可能的研究方向进行了展望。

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锂离子电池剩余使用寿命预测方法综述

李炳金, 韩晓霞, 张文杰, 曾伟国, 武晋德

2024 (4): 1266-1276. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0098

摘要 ( 782 )

HTML ( 133 )

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近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本综述全面分析了锂电池剩余使用寿命预测领域研究现状，系统介绍了现有预测算法，并着重探讨了机器学习方法在该领域的应用。基于模型的方法包括电化学模型、等效电路模型和经验退化模型；基于数据驱动的方法涵盖了支持向量回归、高斯过程回归、极限学习机、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等常用的机器学习方法。本文详细分析了每种方法的优缺点，并重点阐述了机器学习方法在特征提取与融合方法等方面的应用及发展情况。对于特征提取，本文从电流电压温度曲线、IC曲线、EIS曲线中进行总结分析；对于融合方法，本文将其细分为模型-模型、数据-模型、数据-数据融合方法并进行分析。最后，针对当前研究存在的问题，本综述从早期预测、在线预测和多工况预测3个方面提出了对剩余使用寿命预测方法的研究建议，为提升锂电池剩余使用寿命预测算法的准确性和实用性提供思路。

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固体氧化物燃料电池直接内重整的模型研究进展

孙航宇, 李卓华, 王亚丽, 李晓艳, 付云枫, 杜国山, 陈宋璇

2024 (4): 1277-1292. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0107

摘要 ( 96 )

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固体氧化物燃料电池（SOFCs）是一种通过电化学氧化反应直接将化学能高效率地转化为电能的装置，在大规模发电、联产以及一体化燃料升级等可再生能源系统领域具有广阔的市场前景。为进一步拓宽SOFCs的应用场景，降低运行成本，直接内重整（DIR）技术可将CH₄等烷烃类物质在阳极催化生成H₂，减少了燃料预处理要求且提高了转化效率，是目前SOFCs研究领域的热点之一。为了优化该技术的系统设计和操作条件，模型模拟的研究可显著减少实验工作量，并为其提供理论支撑和指导性建议。通过DIR-SOFC系统的模型模拟，结合场分布、动力学参数等，可以量化评估系统内的反应，从而了解其物理、化学过程的复杂性。本文总结了DIR-SOFC建模工作的现状，介绍了体积平均模型和针对微观结构的模型；重点讨论多尺度数学模型，对现有研究中的反应动力学过程描述、“能量-质量-动量”平衡方程、“1D-2D-3D”DIR-SOFC单元描述等进行了综述，能更好地评估变量对DIR的影响；对DIR-SOFC模型中不同液体燃料的重整反应及相关的反应动力学参数进行总结；指出现有模型的不足，并对DIR-SOFC系统模型的未来发展进行展望，使模型更加精准。

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第一性原理研究Ge掺杂对硅烯储锂行为的影响

宋俊, 蒋明杰, 尚文华, 李会洁, 周文俊, 曾小蔚

2024 (4): 1293-1301. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0669

摘要 ( 181 )

HTML ( 33 )

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二维材料硅烯被认为是一种极具潜力的锂电负极材料，然而其难以单独稳定存在，通过元素掺杂可有效提高其结构稳定性。锗（Ge）不仅具有与硅（Si）相同的价电子结构，同时锗烯具有更高的电子电导率，并表现出更好的电化学性能。本工作通过基于密度泛函理论的第一性原理计算研究了Ge掺杂对硅烯储锂行为的影响。分别对Si₁₇Ge的结构稳定性、吸附能力、扩散行为、理论比容量、开路电压和电子电导率等进行了计算和分析，结果表明掺杂Ge后，Si₁₇Ge仍保持着硅烯原有的六角晶格结构，表现出良好的结构稳定性。吸附能和扩散能垒表明Ge的掺杂可提高硅烯对锂的吸附能力以及锂在水平和垂直方向的扩散能力。通过开路电压以及吸附能计算推测Si₁₇Ge最大可吸附18个Li，同时具有高达876.85 mAh/g的理论比容量，与已有的二维材料相比，显示出较高的理论比容量和较低的扩散能垒。态密度分析显示Si₁₇Ge吸附少量锂后，费米能级处的DOS因Li的吸附得到了增强，体系表现出金属性。当Si₁₇Ge吸附较高浓度锂时，Li₁₈Si₁₇Ge的费米能级处出现明显带隙，整个体系从导体变为半导体。本研究将为二维硅基材料以及其他二维材料的设计提供重要的理论指导。

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构造凹陷的硅碳颗粒提高锂离子电池负极电化学性能

刘淳正, 来沛霈, 孙卓, 聂耳, 张哲娟

2024 (4): 1302-1309. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0859

摘要 ( 179 )

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调控硅碳颗粒的表面形貌和孔隙结构，可以进一步优化锂离子电池负极性能，对开发下一代高比能锂离子动力电池具有重要意义。本工作以光伏工业硅废料为硅源，壳聚糖和酚醛树脂为碳源，以及氯化钙为形貌调控剂，采用喷雾干燥、液相包裹和低温热解法构造了表面凹陷的硅碳颗粒。利用热重分析仪（TGA）、扫描电子显微技术（SEM）和电化学技术等表征测试手段，对比分析了颗粒凹陷程度对负极电化学性能的影响。结果表明，具有较大孔容和表面凹陷结构的非球形颗粒制备的电极中，颗粒间隙小、接触面积大、导电添加剂填充充分，因此电极具有良好的导电能力和离子传输能力，有利于电池循环稳定性。表面凹陷颗粒制备的负极循环400圈后放电比容量保持在680 mAh/g左右。电极的倍率测试结果表明，当电流密度从0.1 C恢复到1 C时，表面凹陷颗粒电极的放电比容量最高恢复率达到了97.8%，充放电性能稳定有助于推动高振实密度硅基锂离子电池负极的应用。

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全钒液流电池双极板材料研究进展

戴纹硕, 郭骞远, 陈向南, 张华民, 马相坤

2024 (4): 1310-1325. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0882

摘要 ( 450 )

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全钒液流电池是目前技术成熟度最高的一种液流电池，作为大规模长时储能的首选技术之一，可以实现可再生能源平滑输出，为高比例可再生能源并网应用提供保障。其中，双极板是全钒液流电池的关键部件之一。本文从三种全钒液流电池双极板材料耐腐蚀性、导电性、力学性能及电池特性等角度，首先综述了金属、石墨以及碳塑复合双极板材料的优缺点及其最新研究进展，并根据加工工艺和制造成本两方面，展望了三种双极板材料在全钒液流电池领域的应用前景。然后，结合新型液流电池双极板的结构优化研究，从双极板平板结构扩展到双极板流道和电极-双极板一体化结构，分析介绍了不同新型双极板流道结构设计在不同试验条件下的适用性，并从制备工艺和电池性能等方面分析了电极-双极板一体化结构在全钒液流电池领域中的应用前景。最后，针对全钒液流电池双极板的研究现状，总结展望了相应双极板材料及新型双极板结构设计的技术突破要点，为全钒液流电池双极板的未来发展提供了参考和依据。

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圆柱形锂离子电池在针刺条件下的安全性研究

汤元会, 袁博兴, 李杰, 张云龙

2024 (4): 1326-1334. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0654

摘要 ( 284 )

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动力电池受到尖锐物体挤压是汽车碰撞引发的主要损伤形式，也是一种十分严峻的工况，严重时锂离子电池会发生燃爆导致电动车损毁甚至是人身伤害。为了揭示锂离子电池在针刺工况下的安全性能，本工作采用自制搭建的针刺实验平台为基础，利用直径5 mm的平头钨钢针刺入18650圆柱形锂离子电池，讨论了4个参数（荷电状态、针刺速度、针刺深度和针刺位置）对锂离子电池安全性能的影响，利用红外摄像仪观测锂离子电池热失控现象，并记录锂离子电池在实验前后的温度、开路电压和载荷等表征数据。实验结果表明，锂离子电池在针刺工况下表现出明显的演变规律。锂离子电池在针刺失效后，并不会立即发生热失控，而是存在一定的反应时间；荷电状态越高，针刺深度越深，锂离子电池越容易发生热失控且与热失控剧烈程度成正相关；越靠近锂离子电池正负极两端，反应越剧烈；针刺速度与是否发生热失控没有明显的相关性。最后根据实验结果，为锂离子电池包的运输、安全使用和早期预警算法设计提供了建议。

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新能源汽车电池的在线监测与原位分析技术

吴玉, 刘丽敏, 黄华

2024 (4): 1335-1337. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0277

摘要 ( 114 )

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为控制新能源汽车电池耗电量，并对其电能消耗行为进行原位分析，针对新能源汽车电池的在线监测与原位分析技术展开研究。完善动力锂电池组结构模型，根据汽车电池的热耦合特性，推导监测核函数，实现新能源汽车电池的在线监测。在此基础上，确定汽车电池的电极材料，并分别从表征特性、拉曼光谱两个角度，对其电池元件的原位特性进行研究。

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锂离子电池不同服役工况下失效研究进展

韩亚露, 陈奕戈, 邸会芳, 林杰欢, 王振兵, 张扬, 苏方远, 陈成猛

2024 (4): 1338-1349. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0655

摘要 ( 459 )

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锂离子电池在长期服役时极易出现失效现象，包括内阻增大、容量衰减、析锂、产气等，其失效过程难以监测，容易导致锂离子电池的安全性、可靠性和使用寿命严重降低。通过研究搁置、长循环及浮充等不同服役工况下电池的失效原因，了解电池失效机制，可以快速监测电池的健康状态和服役寿命。本文对不同服役工况下电池失效的相关研究进行探讨，综述了在不同温度、电压和荷电状态等条件下服役时，锂离子电池内部正极、负极、隔膜和电解液的失效机理，着重介绍了电池在不同电压和温度下的搁置性能、搁置下的失效模型、长循环后正负极结构的变化、高温浮充后的失效机制及产气机理。同时也有针对性地提出了锂电负极材料、隔膜、电解液及正极材料等相关要素的优化方案。综合分析表明电极中活性锂的损失、活性物质的损失、颗粒的破裂、过渡金属的溶出、固体电解质界面膜（SEI）分解等都会引起锂离子电池的失效。减小颗粒粒径、加入电解液成膜添加剂以及优化隔膜的穿透性等，有望降低锂离子电池在长期服役过程中的失效速率，确保锂离子电池安全稳定运行。

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基于计算机软件的燃料电池混合储能系统分析

黄沙, 李亚新

2024 (4): 1350-1352. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0281

摘要 ( 95 )

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燃料电池自身特征导致其越来越多出现在混合储能系统中，为了实现能源调配控制，进一步降低能源成本，提高应用范围，本文分析研究了计算机软件下的燃料电池混合储能系统，包括燃料电池混合储能技术的整体脉络，以及其核心技术架构包括燃料电池功率系统和控制系统两大部分。研究结果表明，有效的能量控制系统可以提高储能调配合理性，降低应用成本，而燃料电池混合储能系统也具有较好的应用发展前景。

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大数据技术在大规模储能电池管理系统中的应用

李永娜

2024 (4): 1353-1355. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0280

摘要 ( 208 )

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传统电力系统正不断向智能化发展，大规模储能电池管理系统的应用，可以有效及时地分析储能单元和电池的工作情况提高工作效率，面对海量的数据分析压力，需要更先进的技术升级。对此本文分析了大数据技术下的电池管理系统。在明确当前电池储能管理系统的常规框架后，引入大数据技术，提出SOC数据预测办法构建数据集合，通过Hadoop数据管理架构，实现数据高速分析整理。事实证明，大数据技术可以有效应用于储能电池管理系统中，提高其智能化程度，实现数据模块的更快更换扩展。

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能源电池制造过程中的全流程数字化智能制造技术

范龙, 张研

2024 (4): 1356-1358. doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0275

摘要 ( 130 )

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全流程数字化智能制造技术是能源电池制造过程中极为关键的技术手段，其安全性越高，能源电池所能存储能量信号的质量水平就越高。为促进能源电池对能量信号的高质量存储，针对能源电池制造过程中的全流程数字化智能制造技术展开研究。分析能源电池生产工艺的具体实施流程，并以此为基础，设计核心储能部件，再分别从能量转化效率、能源存储质量等多个方面，研究全流程数字化智能制造技术在能源电池中的应用情况。

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