縮短充電時(shí)間對加快電動(dòng)汽車的發(fā)展有很重要的意義。超快充技術(shù)(XFC)能使
電池的充電時(shí)間縮短至10min以內(nèi)。然而,鋰離子
電池在超快充條件下會(huì)造成快速的產(chǎn)熱,有可能造成電池過熱,以致于縮短電池壽命以及帶來安全隱患。因此,有必要了解電池在快充條件下的熱行為。于此,阿拉巴馬大學(xué)聯(lián)合美國橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室,通過在電池內(nèi)部植入微型熱電偶,原位測量了2Ah的LiNi0.6Co0.2Mn0.2O2/石墨軟包電池在以7C倍率進(jìn)行超快充時(shí)的內(nèi)部溫度,考察了內(nèi)部溫度和表面溫度的差異,估算了充電時(shí)的產(chǎn)熱速率。同時(shí)還討論了冷卻方式所帶來的影響。最后討論了在超快充階段電池電壓出現(xiàn)降低的有趣現(xiàn)象。
下圖為實(shí)驗(yàn)時(shí)所植入的熱電偶示意圖。兩只微型熱電偶所用的金屬絲直徑為80um,其中一只熱電偶植入于電芯的中心,另一只熱電偶放置在電芯和軟包殼體的界面處。另外,在軟包電池的外表面粘貼一只熱電偶,監(jiān)測電池表面的溫度。在每次充電之前,電池先以1.0A(0.5C)放電至2.8V,然后靜置30min。在室溫下(23±1℃)以CCCV模式進(jìn)行充電,恒壓充電的截止電流為0.1A(對應(yīng)0.05C)。電池水平放置于溫箱中,熱電偶朝上。采用兩種方式進(jìn)行冷卻:強(qiáng)制對流和自然對流。強(qiáng)制對流時(shí)將溫箱溫度設(shè)置為23℃,然后通過內(nèi)部風(fēng)扇使空氣循環(huán),通過強(qiáng)制對流冷卻鋰離子電池。自然對流時(shí)溫箱不工作,通過溫箱中的空氣自然冷卻鋰離子電池。
下圖為植入傳感器的實(shí)驗(yàn)電池和未植入傳感器的對照組電池的對比結(jié)果。其中a為充電電壓,b為表面溫度。實(shí)驗(yàn)組和對照組的電壓和表面溫度均非常接近。5C充電時(shí),實(shí)驗(yàn)組電池的電壓略高于對照組電池,可能歸因于植入傳感器之后,導(dǎo)致阻抗略微增加。
下圖為采用強(qiáng)制對流冷卻時(shí),鋰離子電池在不同倍率充電時(shí)的電流、電壓、SOC和溫度變化。圖a顯示當(dāng)電池電壓開始穩(wěn)定在4.2V時(shí),電流快速降低。7C充電時(shí)僅需280s便達(dá)到4.2V的截止電壓,而5C、3C、1C所需的時(shí)間分別為450s、860s和大于3000s。圖b顯示以7C倍率充電,僅需7.5min便能充電至80%SOC,5C倍率充電至80%SOC所用的時(shí)間為10min。然而,3C和1C倍率充電分別需要經(jīng)過16min和50min以上才能達(dá)到80%SOC。盡管5C或7C倍率充電能大大縮短充電時(shí)間,但是電池的溫度增加程度和速度均大大超過1C倍率充電。7C充電300s,電池中心的溫度增加了22.5℃,而1C充電300s,電池中心溫度增加不足0.5℃,在整個(gè)充電過程中的中心溫度增加也不足1.5℃。以更快的倍率充電,從電芯中心到表面和環(huán)境的厚度方向的溫度梯度也更大。1C倍率充電時(shí)的溫度梯度小于0.2℃,而7C倍率充電時(shí)達(dá)到了3.4℃。嵌入的微型熱電偶會(huì)導(dǎo)致額外熱阻增加,人為造成更大的溫度梯度。因此,需要采用更薄的溫度傳感器或者非侵入式的內(nèi)部溫度測量技術(shù)來消除這種影響。
以上討論發(fā)現(xiàn)7C和5C充電時(shí)溫升更高更快,這歸因于更高的產(chǎn)熱速率。通過忽略混合熱效應(yīng),電池的產(chǎn)熱可只表達(dá)為不可逆熱和熵變熱之和,具體見等式1:
其中I是電流,充電時(shí)為正值;V是電池電壓,U是開路電壓,T是絕對溫度(K),
是熵變系數(shù),I(V-U)是不可逆產(chǎn)熱速率,
是可逆產(chǎn)熱速率。
下圖為充電時(shí)產(chǎn)熱估算的結(jié)果,包括通過對照組電池測量的SOC-OCV曲線,對照組電池不同SOC下的熵變系數(shù),實(shí)驗(yàn)電池的不可逆產(chǎn)熱、可逆產(chǎn)熱、總產(chǎn)熱和平均產(chǎn)熱。同一SOC下電池開路電壓隨溫度的變化很。刈兿禂(shù)很。-0.39mV/K至0.09mV/K之間,因此使用室溫下的開路電壓來估算不可逆產(chǎn)熱,所帶來的的誤差可以忽略不計(jì)。1C充電時(shí),不可逆產(chǎn)熱小于0.3W,而7C和5C充電時(shí)的不可逆產(chǎn)熱卻急劇增加至9.1W和4.6W。達(dá)到最大值后,不可逆產(chǎn)熱速率開始降低,歸因于電池內(nèi)阻隨著溫度增加而降低。當(dāng)電池電壓達(dá)到上限值時(shí),電流開始快速降低,此時(shí)不可逆產(chǎn)熱速率也相應(yīng)降低。在充電開始時(shí),可逆產(chǎn)熱為負(fù)值,然后逐漸增加至正值。在5C或7C充電時(shí),可逆產(chǎn)熱速率的幅度遠(yuǎn)小于不可逆產(chǎn)熱速率,但是在充電開始時(shí),可逆產(chǎn)熱速率會(huì)對總產(chǎn)熱速率產(chǎn)生明顯影響。從平均不可逆、可逆和總產(chǎn)熱速率的曲線可知,7C充電的平均總產(chǎn)熱速率是1C充電的34倍之多。
隨后作者考察了冷卻方式對電池溫升和溫度梯度的影響。下圖為在自然對流下,以3C和5C充電時(shí)電池的電化學(xué)和熱行為,包括電流、電壓、SOC和溫度曲線。在自然對流下,5C充電時(shí)的最大電池表面溫升達(dá)到20.6℃,比強(qiáng)制對流冷卻下5C充電時(shí)的最大溫升要高(僅為13℃),甚至高于強(qiáng)制對流時(shí)7C充電的最大溫升。這種對比結(jié)果表明采用類似強(qiáng)制對流的冷卻方式能控制超級快充時(shí)鋰離子電池的溫升。此外,強(qiáng)制對流冷卻的溫度梯度也大于自然對流情況,這是因?yàn)閺?qiáng)制對流會(huì)導(dǎo)致更快的熱消散。
通過仔細(xì)觀察測試結(jié)果,作者發(fā)現(xiàn)強(qiáng)制對流冷卻下7C充電和自然對流冷卻下5C充電時(shí)電池電壓均會(huì)出現(xiàn)明顯的下降過程。為了更方便討論,下圖繪制了兩種情況下電池充電電壓和開路電壓隨SOC的變化關(guān)系。根據(jù)等式1可知,在恒流充電時(shí),當(dāng)電池的開路電壓U隨SOC增加而增加,而電池電壓V降低,表明產(chǎn)熱速率降低。更低的產(chǎn)熱速率導(dǎo)致更慢的溫升?斐鋾r(shí)短暫的電壓下降現(xiàn)象歸因于開路電壓和內(nèi)阻的逆轉(zhuǎn)效應(yīng)。在充電時(shí)更高的SOC導(dǎo)致開路電壓U升高(下圖a所示),而更高的溫度導(dǎo)致電池內(nèi)阻降低(下圖b所示)。通過恒溫箱將電池進(jìn)行加熱/冷卻至特定的溫度,當(dāng)所有電池的溫度穩(wěn)定時(shí)采用0.5C(1A)進(jìn)行脈沖充電/放電。如果開路電壓的影響小于電池內(nèi)阻,那么電池電壓會(huì)降低。在兩種冷卻方式下,電池的電壓從~22%SOC至~40%SOC區(qū)間開始下降。該SOC區(qū)間的電池開路電壓隨SOC增加緩慢,如果此時(shí)電池的溫度快速增加,那么電池內(nèi)阻的影響會(huì)超過開路電壓,導(dǎo)致電池電壓降低。從22%SOC到40%SOC,在強(qiáng)制對流冷卻下,7C充電電池中心的溫度增加了6.1℃,而自然對流冷卻時(shí)5C充電電池的溫升為6.8℃。強(qiáng)制對流冷卻時(shí)5C充電電池的溫升僅為3.8℃,這也正是電池電壓出現(xiàn)短暫降低的原因。超過40%SOC后,開路電壓隨著SOC增加而快速增加,并占據(jù)主導(dǎo),造成電池的充電電壓再次增加,直至達(dá)到上限電壓。
綜上,作者原位測量了2Ah的LiNi0.6Co0.2Mn0.2O2/石墨軟包電池在室溫下于7C超快充時(shí)的內(nèi)部溫度,并且量化了產(chǎn)熱速率。主要結(jié)論有:(1)在強(qiáng)制對流下以7C充電5min,電池中心的溫度增加了22.5℃,而1C充電整個(gè)過程的溫升不超過1.5℃。(2)超快充時(shí)電池中心溫度和表面溫度的差異大于1C充電。7C充電的差異達(dá)到3.4℃,而1C充電的差異僅為0.2℃。(3) 超快充時(shí)產(chǎn)熱速率遠(yuǎn)高于1C充電。7C恒流充電的平均產(chǎn)熱速率是1C充電的34倍。(4)自然對流的冷卻效果比強(qiáng)制對流差,溫度梯度更小,但是溫升更高、更快。(5)在超快充階段出現(xiàn)短暫的電壓降低,歸因于電池溫度快速增加導(dǎo)致電池內(nèi)阻降低。
參考文獻(xiàn):In Situ Measurement of Lithium-Ion Cell Internal Temperatures during Extreme Fast Charging;Journal of The Electrochemical Society, 166 (14) A3254-A3259 (2019);Shan Huang, Xianyang Wu, Gabriel M. Cavalheiro, Xiaoniu Du, Bangzhi Liu, Zhijia Du, and Guangsheng Zhang.
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