锂离子电池内短路研究综述

吴祎，王友仁

(南京航空航天大学 自动化学院，江苏 南京 211106)

0 引言

近年来，为缓解全国环境污染和能源危机等问题，国家已在“十三五”规划中明确表示重点发展新能源产业[1]。锂离子电池作为一种新型能源，具有能量密度高、容量大、循环寿命长、无记忆效应等优点，已广泛应用于电子产品(如手机、计算机)、机电设备(如电动汽车)[2]。锂离子电池作为各类设备及装置的重要动力来源，其失效或故障会导致系统故障，造成巨大经济损失，甚至引发灾难性故障。近年来已发生多起与锂离子电池相关的安全事故[3-4]，因此针对锂离子电池安全性问题的研究备受关注。

内短路是导致动力电池发生安全事故的重要诱因之一。内短路通常指电池内部正极和负极之间连通，形成局部短路，导致电池内部电流迅速升高、化学反应加速，温度迅速升高[5]。当电池内短路严重时，则会发生热失控，造成电池起火甚至爆炸。因此，研究及时、有效的内短路检测方法是预防锂离子电池安全事故、提高电池安全性的重要措施之一。

本文针对锂离子电池内短路安全问题，就国内外对锂离子电池内短路的研究现状进行概述，总结了常见的锂离子电池内短路诱发实验方法及内短路检测方法。

1 锂离子电池内短路诱发实验方法

引起锂离子电池内短路的因素众多且复杂，为了研究电池内短路机理，模拟不同情况下的内短路，获取内短路早期特征，设计内短路诱发实验具有重要意义。目前研究人员研究设计了多种锂离子电池内短路诱发实验方案。

1.1 滥用条件法

基于滥用条件引发锂离子电池内短路的方法主要包括基于机械滥用条件、电滥用条件和热滥用条件3类方法。基于机械滥用条件的方法通过挤压或刺穿等方式来诱发电池内短路。SAHRAEI E等人[6]对18650圆柱形电池在荷电状态(state of charge，SOC)为10%的条件下开展了一系列机械滥用实验(包括横向挤压、平板挤压、三点弯曲等)直至电池短路，并在此过程中观察施加力、电池位移、电压及温度的相互关系，最终构建了电池均向和各向异性计算模型，以模拟电池在不同负载下的全局动态响应。WANG H等人[7]通过对不同容量的锂离子电池进行穿刺实验模拟电池内短路，并分析了不同穿刺位置(内短路位置)对电池热性能的影响。该类方法只能模拟外部变形引起的电池内短路，而无法模拟实际使用过程中无外部形变的内短路情形。

基于电滥用条件的方法通过对电池进行过充或过放电，诱导负极金属锂枝晶生长，刺穿隔膜并连接正负极，从而引发电池内短路。GUO R等人[8]设计了过放电诱发内短路实验，以模拟在电池安全管理系统失效情况下，串联电池组中某一单体电池过放电的情况。实验表明:在过放电超出标准容量12%时电池出现内短路现象；在过放电超出标准容量20%时，发生严重内短路。

基于热滥用条件的方法主要通过对电池进行高温试验，引发电池内短路。FENG X等人[9]采用加速量热仪(accelerating rate calorimetry，ARC)对25 Ah圆柱形NMC电池进行过热测试，在电池内部温度发生急剧升高15～40 s后，电池电压迅速下降，发生内短路，最终电池内部温度高达870 ℃，发生热失控。

1.2 人工设计内部缺陷法

人工设计内部缺陷的方法是通过在锂离子电池内植入温控材料或杂质颗粒[10]，从而增大电池正常运行时内短路的发生概率。ORENDORFF C J等人[11]在电极材料上植入低熔点(34 ℃～40 ℃)的金属或合金杂质，并用该电极材料组装电池。当电池内部温度高于金属熔点时，金属将融化变为液体，破坏隔膜的绝缘性，引发电池内短路。ZHANG M等人[12]在电池内部植入形状记忆合金，该合金在低温时为平面状态，当达到某一特定温度后会发生形变，产生凸起并刺穿隔膜，从而使得电池内部发生短路。通过去除形状记忆合金附近的电极材料，可触发不同类型的内短路。实验表明负极材料和铝之间的内短路最为严重，容易引发热失控，而正极和负极材料之间发生内短路时，由于正极材料导电性较差，通常会引起中等自放电现象。

1.3 等效电阻法

上述电池内短路诱发实验方法多在较短时间内迅速引发电池严重内短路，使得电池发生热失控，且难以模拟并复现电池不同时期内短路现象。因此，近年来相关人员在研究电池内短路检测方法时，通常采用在外部正、负极间短接不同阻值的电阻，模拟电池内短路的严重程度，该类方法具有可重复性及可控性好等优点。OUYANG M等人[13]将常规电池等效电路模型与短路电阻并联以构建电池短路等效电路模型，如图1所示。基于外短路等效实验结果，提出了3D电化学—热—内短路耦合模型。该模型可以获取电池在内短路下的电化学响应和热响应，且可模拟在电池内部不同位置发生的不同程度内短路。

图1 锂离子电池一阶 RC 等效电路模型

2 锂离子电池内短路检测方法

为了对早期内短路进行检测，以有效阻止电池严重失效的发生，研究人员提出了多种内短路检测方法。现有的电池内短路检测方法主要基于电池管理系统(battery management system，BMS)中提供的可用检测信号(如电压、电流、温度等)来进行短路检测，可分为基于直接特征的内短路检测方法和基于间接特征的内短路检测方法。

2.1 基于直接特征的内短路检测方法

电池内短路通常会导致电池自放电，并在电池内部大量生热，其对BMS中传感信号的直观影响表现为电压下降、电流增加及温度升高等，因此可基于直接特征的方法通过直接分析BMS传感信号的变化，实现内短路的故障检测。1)判断传感信号是否超过故障阈值：XIA B等人[14]通过同时检测电池端电压下降率和温度上升率判断电池是否发生内短路。KIM G等人[15]通过分析电池组中的支路电流差异性，实现电池组内部短路检测。2)比较电池组内单体电池传感信号的变化规律：当电池组中某一电池发生内短路时，其电压变化规律与其余电池呈现出较大差别，因此，XIA B等人[16]通过计算单体电池电压之间的相关系数来实现电池短路检测。当某一单体电池与其他电池的电压相关系数发生突降时，判定该电池发生内短路。基于直接特征的方法实施简单，可实现内短路在线检测，但其无法准确探测内短路的早期征兆，难以量化内短路严重程度，且需要提前设定合理的检测阈值。

2.2 基于间接特征的内短路检测方法

基于间接特征的内短路检测方法是首先建立电池内短路状态与电池间接特征(如等效模型参数、自放电电流、内短路等效电阻)之间的关系，将电池内短路检测问题重构为参数估计问题。然后，基于合适的电池参数化等效模型，辨识能表征电池内短路状态的模型参数，实现电池内短路检测。

清华大学的欧阳明高团队对内短路建模及检测方法进行了一系列研究：1)建立了电池3D电化学—热—内短路耦合模型，并基于该模型分析了多种内短路场景下(内短路等效电阻、内短路位置以及内短路区域)的电池热电耦合特征(温度、电压响应)，同时分析了与内短路状态相关的电池模型物理参数，确定了可用于内短路检测的有效特征(如电阻、电容、SOC及产热内阻等)[17-18]；2)提出了基于“平均-差异”假设理论的串联电池组内短路检测方法，其算法框架如图2所示[19]。首先，通过对单体电池电压和表面温度的一致性预判，确定疑似异常的“差异电池”，并将电池组中的其余电池简化为一个“平均电池”，然后基于电池等效模型，结合辨识算法(卡尔曼滤波、最小二乘法)获取“平均电池”和“差异电池”中与内短路状态相关的特征[13,20-21]。通过对比“差异电池”特征偏离“平均电池”的程度，实现电池组内单体电池的内短路检测及定位。实验表明检测算法可至少在热失控前30 min正确检测出内短路。该方法通过检测电池一致性差异进行内短路的检测，当一致性差异达到设定阈值时认为电池发生内短路，因此，阈值的设定直接决定检测的准确性。此外，该方法目前仅适用于串联电池组。

图2 基于“平均-差异”模型的锂离子电池内短路检测方法

锂离子电池发生内短路时，其自放电电流明显大于正常工作状态下的自放电电流，因此可通过辨识电池自放电电流来检测电池内短路。美国TIAX公司[22]在电池处于均衡状态下，对电池施加等同于均衡电压的恒压，则最终测得的外部均衡电流与内部自放电电流相互补偿，即可间接测量出电池自放电电流。该方法要求电池处于均衡状态，需要较长的静置时间，在实际应用中具有一定的局限性。美国爱达荷国家实验室的SAZHIN S V等人[23]对该方法进行改进，通过恒压源对待测电池施加一个略小于当前端电压的恒压，并监测电池电流。若电池未发生内短路，则其放电至与恒压源电压相等，电流最终趋于0。反之，若电池发生内短路，其首先放电，当端电压与设定电压相等后，由于自放电作用，恒压源又会对其进行充电，电池电流由放电转为充电，如图3所示。因此，通过判断电流方向即可检测电池内短路，并间接获取自放电电流。该改进方法仅要求电池处于非工作状态而不要求其达到均衡状态。

由于内短路会导致锂离子电池内部存在额外电量损耗，使得电池组中发生内短路电池单体的剩余可充容量随着充电周期不断增大。因此，KONG X等人[24]提出了一种基于剩余可充容量的串联电池组内短路检测及量化方法，通过比较相邻两次充电周期内电池单体的剩余可充容量差值来判断该单体是否发生内短路，并根据剩余可充容量差值及充电时间，计算获取电池内短路等效电阻。

SEO M等人[25]通过辨识电池内短路等效电阻，实现电池内短路检测。针对锂离子电池单体，其提出了基于开关切换模型(switching model method，SMM)的内短路检测方法，通过SMM模型更新电池短路等效电路模型，从而更准确估计模型中的开路电压(open circuit voltage，OCV)和SOC，最后结合电池当前SOC和自放电理论，获取电池内短路等效电阻，提早预警电池内部短路情况。此外，SEO M等人[26]针对电池组中无法检测每个单体电压的情形，提出了一种仅需监测工作电流和电池组端电压的检测方法。首先，基于电池组端电压和卡尔曼滤波法估计电池组SOC，然后以电池组SOC作为初始值，通过安时积分法估计电池组中正常电池的SOC，根据电池组和正常单体SOC反推故障电池SOC，最后基于故障电池的短路等效电路模型，结合故障电池SOC变化，获取电池内短路等效阻值。

基于间接特征的方法比基于直接特征的内短路检测方法更能准确、量化地提供内短路检测结果，但是该类方法通常需要对电池进行复杂的建模及测试过程。

3 结语

锂离子电池是一种非线性电化学系统，其工作条件复杂多变，导致内短路故障成因复杂。综合国内外近几年研究现状，针对内短路问题的研究虽取得一定进展，但尚存在一些问题需要解决。

1) 内短路诱发实验：目前存在的内短路诱发实验种类繁多，尚缺少统一的标准。基于滥用条件和人工植入缺陷法可有效模拟真实内短路过程，但其内短路发展过程难以控制。等效电路法可定量控制内短路程度，但其与真实内短路机制存在差别。因此，如何最大程度地模拟真实情况下的内短路从初期形成到发展为热失控的过程，设计定量可控的内短路诱发实验是当前锂离子电池内短路研究中的难题之一。

2) 内短路检测方法：在内短路检测方法方面，可以进一步寻找对内短路更灵敏的有效特征，同时检测多个特征以提高方法的可靠性和灵敏度。在研究对象方面，目前的内短路检测方法多针对单体电池或串联电池组，而实际系统中的电池组既有串联又有并联结构，对并联电池组的内短路有效检测问题仍需解决。