王文伟,刘帅邦,杨晓光,姜久春
(1.北京理工大学电动车辆国家工程研究中心,北京 100081;2.北京理工大学深圳汽车研究院,广东深圳 518118)
电动化交通和可再生能源规模化应用是实现我国“2030年碳达峰、2060 年碳中和”双碳目标的关键技术路径。电池是电动载运工具和储能系统的核心器件,是掣肘行业发展的关键。经过20 余年的技术发展,锂离子电池已成为当前最主流的电源技术,广泛应用于3C数码、电动汽车和储能系统中。然而,当今锂离子电池的性能、寿命和安全性仍然存在不足。例如,仅2022 年上半年全国平均每天有高达7 辆电动汽车着火,而全球已发生70 余起储能电站电池安全事故,造成严重的人员和经济损失。因此,提高动力和储能电池的寿命和安全性是促进新能源汽车、储能等行业快速发展的关键。
准确评估电池健康和安全状态,开发高可靠高安全电池运维方法和系统,是提升电池寿命和安全性的关键。然而,现有的动力和储能电池系统普遍采用外置传感器的方式监控电池状态,无法监测到每只电芯,更无法获取电芯内部的电化学、热、机械等特性的参数变化,导致所采集的信息及相应的模型/算法存在偏差,无法准确评估电芯全生命周期的健康状态、安全状态及演变趋势。为提升电池能量密度和降低成本,动力和储能电池都在向大尺寸、大容量电芯发展(如特斯拉4680 电池、比亚迪刀片电池等)。尺寸的增加将带来电池内部空间不均匀性的增加,造成不均匀的衰减和可靠性的下降,但目前的技术手段可以获得的电池信息非常有限。因此,发展集成多元、内置传感器件的“智能电池”技术成为近年来的研究热点,欧盟《电池2030+技术路线图》中将智能电池感测技术列为重点发展方向(6 个立项项目中占3 席),我国亦布局多项国家和省部级项目支持智能电池及传感技术的研发。
图1 给出了智能电池系统的示意图,其核心思想是通过多元传感器件实现电池内/外部状态的实时监测,通过有线/无线的方式传输至电池管理系统,进而基于多元信号开发高精度电池状态估计和安全预警算法,实现电池高可靠高安全运维。可见,智能传感、智能通信和智能运维技术是智能电池系统的关键组成部分,其中智能传感技术是这一新型体系架构的基石,但目前相关的研究才刚刚起步。鉴于此背景,本文将围绕电、热、力、气、声等多种传感技术,分析其在锂离子电池领域的应用前景、发展现状和面临的挑战。
图1 智能电池系统关键组成部分:智能传感、智能通信和智能运维
智能电池的核心是通过多种传感器实现电池多物理场状态的测量,可测量参数包括电[1-2]、热[3-5]、力[6-8]、气[9-10]、声[11]等,如图2 所示。本节将从传感信号的角度分析不同信号的获取对提高电池运维可靠性和安全性的作用,总结当前研究现状,并对其所面临的困难和挑战进行展望。
图2 锂离子电池多物理场传感技术示意图
电信号如电压、电流等是电池管理系统(battrery management system,BMS)所采集的最基本信号,通常在模组层级监测不同并联单体电芯的电压,在电池包层级监测不同串联模组的电流。当前BMS 的电池状态估计算法大多基于电流电压信号,但其难以准确评估电池内部状态。因此,发展新型电池电信号测量技术以获得更多电池信息是当前研究重点,其中代表性工作包括内部电势测量和阻抗测量。
1.1.1 内部电势测量
快速充电是消除电动汽车续航焦虑的核心技术之一,当前的动力锂离子电池在高倍率充电情况下容易诱发负极析锂,严重影响电池寿命并可能造成起火爆炸等安全事故。本质上讲,析锂触发源于大充电电流引起的负极极化损失,导致负极电势降至低于0 V(vs.Li/Li+)。因此,监测负极电势对于避免析锂的同时提升充电电流具有重要意义。
Liu 等[1]开发了一种基于监测负极电位调控电流倍率的无析锂快充策略,将包覆隔膜的参比电极放置在电池的负极和隔膜之间以测量负极电势[图3(a)],在充电过程中实时调整充电电流使负极电势接近且略高于0 V,从而实现无析锂情况下的最大充电电流。作者通过实验表明,该快充策略对比生产厂商的标准快充策略充电速度可提升40%,并且100 次快充循环后通过扫描电镜表明负极无析锂。
图3 电学传感
类似的研究工作还包括文献[12-13]等。然而,目前还没有参比电极能应用于商业电池中,其主要面临的挑战包括:1)动力电池通常要求>1 000 次循环寿命,当前参比电极难以在恶劣的电解液环境中长期稳定工作;2)参比电极的布置位置对其结果影响很大,最理想的位置是正负极之间,但这样会阻碍锂离子传输通道,影响电池寿命。因此,提高参比电极的稳定性和精度对于其工程化应用具有重要意义。
1.1.2 电化学阻抗谱
电化学阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy,EIS)是一种应用广泛的电池无损检测方法[14],通过给电池施加一个频率不同的小振幅交流电势波,测量交流电势与电流信号的比值(即电池内阻)随正弦波频率的变化。不同频率的阻抗分别对应欧姆阻抗、固相电解质界面(solid electrolyte interface,SEI)阻抗、电荷转移阻抗、液相扩散阻抗等,反映了电池内部的传热、传质和电化学反应过程。因此,EIS 可以用于电池全生命周期的状态估计和故障诊断[15]。例如,Cannarella等[16]利用EIS 研究了电池受压条件下的微观形变对锂离子传输的影响,发现电荷转移阻抗(Rct)随外部压力的增大而增加,且电池荷电状态(state of charge,SOC)越低,Rct增大越明显。
然而,传统EIS 测试需要庞大且精密的设备,在储能电池和动力电池场景难以直接应用。近年来,开发快速EIS 检测方法成为一个重要研究方向。Lu 等[17]提出了一种基于数据采集卡代替商用电化学工作站和基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)的快速EIS 测量方法,与商业电化学工作站对比,可以缩小设备体积并减少2/3 的测量时间,但其仍基于静态EIS 检测,单次测量需580 s,不适用于循环过程的实时监测。Crescentini 等[2]基于矢量阻抗分析(vector impedance analyzer,VIA)架构开发了一套可集成在电池单体中的小型EIS 检测系统[图3(b)],在循环过程中对纽扣电池进行动态EIS 检测。结果显示,动态EIS 随荷电状态和老化状态发生规律变化,但由于检测时间限制,其阻抗谱与静态EIS 存在明显差别,解释性较差。因此,为了实现EIS 在实际电池中的应用,需要进一步研究EIS 的快速检测和动态解析方法。
温度对电池内部的传质速率和电化学反应速率具有重要影响,进而影响电池性能、寿命和安全性。因此,热管理系统是电池系统中至关重要的组成部分,其核心功能是将电池运行温度控制在合适的区间,同时保证电池温度的均匀性。目前热管理系统通常利用热电偶测量电池表面或极耳处的温度,将外部温度和充放电过程中的电池产热量作为热模型输入,计算电池系统内温度分布进而优化热管理设计。随着电池向大尺寸、大容量方向发展,电池温度不均匀性问题加剧。不均匀的温度会影响电池组内的电流分布进而引发不均匀老化[18],但温度不均匀性的测量以及其与电化学、力学等耦合影响的研究和认知仍然非常有限,因此感知内部温度对于认知电池机理和优化电池热管理意义重大。
微型热电偶、光纤布拉格光栅(fiber Bragg grating,FBG)、薄膜式热敏电阻和电阻温度检测器(resistance temperature detector,RTD)凭借其较小的体积被用于电池内部温度传感[3-5,19-21]。其中,热电偶的工作原理基于金属的热电效应,其端电压可反映温度;FBG 的工作原理基于光栅间距的热胀冷缩效应,其FBG 峰位可反映温度,但光栅间距同时受应力影响,因此FBG 测温需要设法解耦温度-应力效应;热敏电阻和RTD 的测温原理基于材料的电阻-温度效应,其电阻可反映温度。Zhang 等[20]在18650 电芯轴向中心平面沿电池径向布置了多枚微型热电偶[图4(a)],进而得到了电池充放电过程中的径向温度分布。结果表明,较高的放电倍率导致电池内部温度升高。提高对流换热系数可以降低电池温升,但内部温度梯度变大,因此在强迫对流条件下将电池视为等温体将带来较大误差。Huang 等[21]将FBG 置入18650 电池内部空腔,通过多根FBG 同时测量电池内部、表面和环境温度[图4(b)],并与零维热电路模型结合评估电池产热量,通过与传统的绝热量热法测量结果对比表明,该方法能够实现电池产热的有效评估。Joe 等[3]将薄膜式热敏电阻分别植入18650 电池内部空腔和软包电池厚度方向的中间位置(负极与隔膜之间),通过对电池进行循环测试和拆解表征发现,热敏电阻的植入会对软包电池带来潜在的容量损失和析锂风险,此外还可能造成电池成组后压力不均匀和机械损伤。去除部分电极材料后植入热敏电阻可以减轻传感器植入造成的压力不均[4],但会降低电池的能量密度,并且增加生产工艺的复杂度。
图4 温度传感
可见,通过内置传感器监测电池内部温度变化及分布对于优化电池热管理具有重要意义,但受电池制式影响,传感器内置仍存在与电池制造工艺的兼容性问题。对于圆柱电池,将传感器植入内部空腔可有效避免传感器与电极材料和电解液的接触,对电池损伤较小;而对于方型电池和软包电池,如何保护传感器不受电解液腐蚀,同时最大程度减轻传感器植入对电极材料和电池性能造成损伤,是植入传感面临的最大挑战。专利[22-23]给出了可能的解决方案:将感知结构或柔性薄膜传感器植入集流体中,可保持集流体表面平整光滑,并有效避免了传感器件与电极材料的直接接触。此外,Yang 等[24]对热电偶、热敏电阻、RTD 和FBG 在电池系统中的应用成本进行了评估,发现前三者成本较低,而FBG 系统由于受解调仪价格影响综合成本最高,需要发展多路复用技术并且在大规模储能系统中应用以摊薄成本。
在电池充放电过程中,锂离子在正负极材料的脱嵌伴随着材料颗粒体积的变化和应力/应变的产生,即插层应变。电池长循环过程中周期性的插层应变会造成电极颗粒的破裂和裂缝的增长,一方面可能造成活性材料的损失,另一方面裂缝增长形成的新鲜界面会与电解液反应引起活性锂损失,导致电池容量的衰减。因此,研究电池力学特性的演化规律对于理解电池的性能衰退机制具有重要意义。力学传感如图5 所示。
图5 力学传感
值得注意的是,电池的宏观特性(如弹性模量和体积等)会随微观力学特征改变而发生变化。因此,监测电池力学信号有助于判断电池内部状态,常见的测量方法与电池形状有关。对方形或软包电池,可利用线性可变差动变压器[6,25-26]在模组内测量电池压力,利用薄膜应变电阻传感器[图5(a)][7]测量压力分布,或利用感应线圈涡流传感器[图5(b)][27]测量电池厚度变化等。圆柱电池不具备方形或者软包电池的平面约束条件,其层间压力可以通过测量电芯在外壳径向约束条件下的周向应变来间接计算。Zhu 等[8]制备了一种微型薄膜应变传感器,通过去除部分电极材料将其成功植入18650 电池层间,实现了电极周向应变的测量[图5(c)],但此法仍会出现1.2 节中提到的工艺和损伤问题,可通过集流体内置传感器方案解决。
为了研究压力对电池性能的影响,Cannarella 等[6]采用线性可变差动变压器测量了受预紧力约束的软包电池在充放电循环中的压力演化规律[图5(d)],发现电池循环过程中的最大压力与预紧力正相关,其可以通过非线性弹性力学特性来解释;同时,电池压力随循环次数发生不可逆增长,预紧力越大压力增长越快,且循环寿命更短。与无约束的电池对比,施加少量预紧力可延长电池寿命。拆解实验发现,更大的机械应力导致更大的电化学阻抗,呈现出电化学-力耦合特性,层间接触不良是无约束电池容量下降的原因之一。
Oh 等[28]建立了受模组约束的方型电池的唯象力学模型。该模型将模组视为固定约束,将方形电池外壳和模组内垫片视为线性弹簧,利用非线性弹簧模型描述电池压力与厚度的关系,通过获取电池厚度变化,进而估计受约束电池的压力,但该工作缺乏对电池厚度变化的机理解释,模型依赖经验数据,迁移性有限。
综上,当前研究仍然缺乏对力学信号演变规律所对应的电池内部物理化学过程(如老化、失效等)的机理揭示,这是制约力学信号在实际中有效应用的关键。因此,针对电池开展材料-电极-电池多层级力学研究,分析电池模量、应力应变、荷电状态和老化状态之间的内在联系,建立电池电化学-力学机理-传感信号融合模型,是未来的重要研究方向。
锂离子电池在化成过程中电解液消耗生成SEI 会产生气体,在循环服役过程中SEI 增长、正极材料晶相转变或者电解液分解也会产生气体,在内短路、热失控等过程中亦产生气体。因此,气体监测对理解电池老化机理、改良电池材料体系、评估和预警电池安全风险具有重要意义。
Schmiege 等[9]设计了一种基于气体取样口的锂离子电池原位气体采集装置[图6(a)],研究了不同电解液配方下NMC811 软包电池在充放电循环过程中的气体成分和浓度演化规律。结果显示,在首次充放电循环中,dQ/dV曲线对应的电解质还原峰与气体生成有明显的相关性,且电解液体系的微量变化会改变产气情况。该方法能够实现气体的原位采集,但不能实现实时监测。
图6 气体传感
锂离子电池热失控过程产生的气体包括CO2、CO、H2、CH4和挥发性有机物等。Cai 等[10]调研了不同测试条件下热失控产气的组成和时序,评估了不同气体传感技术的效果和成本,最终采用非色散红外(non-dispersive infrared,NDIR)CO2传感器监测作为热失控气体信号传感器。与压力、温度、湿度传感器联合使用,研究了三元锂电池过充热失控过程的电、热、力、气传感信号[图6(b)]。结果表明,过充时电池压力信号最早发生突变,是电池失效的最敏感标志。压力信号变化后的第11 s,CO2信号突变,仅就信号突变时间而言,外部泄露气体传感在电池失效检测的时效性上仍落后于力学传感。上述现象与电池热失控事件的多物理场演化过程有关,热失控气体首先造成电池鼓包,继而引发电池破裂,随后泄漏。因此监测到外部泄露气体的时间,往往落后于气体实际产生时间。
可见,气体传感的难点是同时实现原位监测和实时监测。Lyu 等[29]将切有开口的软包电池与NDIR 气体传感器同时置于密封罐中,解决了上述问题,但此法需要对电池造成破坏且无法避免传感器过大无法植入的事实,难以实现产业化。现阶段外部气体传感器仍是较为可行的方案。因此,研究电池老化、滥用过程的产气机理,厘清电池产气、排气与电、热、力多种信号演化过程的关系,是气体传感有效应用的关键。
声学传感是一类无损检测技术,主要包括应力波(又名声发射)检测和超声波检测。其中超声波检测应用更为广泛:由发射器发出的超声波在试件中遇到声阻不同的介质构成的界面时会发生反射/透射现象,通过检测超声波的飞行时间(time of flight,TOF)和第一次回波峰值,可以揭示试件的内部状态。在电池领域,超声可以用于检测电池内部损伤[30]、层间气体积累[31]和电解液浸润情况[32]等。
Deng 等[32]开发的超声透射成像技术可利用超声透射率来检测方型电池和软包电池的电解液浸润情况[图7(a)],除了检测电池缺陷和失效情况外,还能够快速确定最小电解液注入量和润湿时间,有助于优化电池的制造工艺。Meng 等[11]提出了一种基于频域超声阻尼分析的量化电池SOC的新方法,利用频率范围较宽的时谐连续波作为入射波,对不同SOC的软包电池进行了超声波检测,并基于多层模型描述了超声波在软包电池内的传播行为,模型仿真结果与实验数据吻合较好。该研究结果增强了基于超声波的SOC/SOH估计方法的普适性。Wu 等[33]研究了软包锂离子电池过充状态下的电压、电流、温度和超声波信号,发现过充时电池产气导致内部电极界面变化和电池宏观厚度增加[图7(b)],此时飞行时间和第一次回波峰值都快速增加,证明了超声波在电滥用风险监测方面的有效性。然而,超声检测技术的产业化仍然面临电池厚度不能过厚、检测速度较慢等挑战。
图7 声学传感
综上所述,电、热、气、力、声多元信号的监测可以有效感知电池内部状态及其演化过程,对于理解电池衰退、失效、热失控等过程的发生机理,开发高可靠高安全电池运维技术具有重要意义。因此,发展集成多元传感器的智能电池技术,有望解决当前电池管理系统由于传感信号匮乏导致的电池状态估计精度低、全生命周期安全管控难度大的问题。然而,作为一新兴技术,智能电池距离真正产业化应用仍然在传感器、电芯设计制造、信号采集传输、运维管理系统开发等方面面临众多挑战,具体包括:
传感器:内置传感器是智能电池的核心器件,必须满足多重要求:1)微型化,即传感器的引入需最大程度上降低对电池能量密度的影响;2)耐腐蚀,即传感器需在苛刻的电解液环境中长期稳定工作;3)无损植入,即传感器的植入需对电池自身的性能、寿命和安全性无影响;4)低功耗,传感器工作的功耗需远小于电池的自放电电流;5)低成本。
电池设计制造:传感器的植入将对电池的加工工艺和可靠性带来挑战。如何设计和优化内置传感器在电芯内部的空间布局,最小化降低传感器植入对现有电池产线的影响,开发低成本智能电池制造工艺,是未来面临的关键挑战。
信号采集与传输:多元传感信号需要通过有线或无线的方式传输至外部BMS。有线通信的方式需要有线束穿过电芯壳体,对电芯的加工制造和密封带来极大挑战;无线通信的方式具有更好的密封性,并且可以大幅降低电池系统中的线束连接,提高系统集成度。然而,无线通信需要将信号采集芯片至于电池内部,其与内置传感器一样面临微型化、无损、耐腐蚀、低功耗、低成本等挑战。同时,如何将无线信号高可靠地穿透电芯的金属壳体将是一项重要挑战。
智能运维系统:发展智能电池的最终目的是实现电池全生命周期高可靠、高安全的运维,其核心在于高精度电池状态估计和管理算法的开发。因此,研究和揭示电、热、力、气、声等传感信号与电池衰退、失效、失控等机制的本征关系,建立多元传感信号与电池健康和安全状态的映射,进而构建高精度电池状态估计算法和精细化智能运维系统,是未来的重要发展方向。