基于不可逆热力学熵增原理的锂离子电池剩余放电时间快速预测方法

本文提出了一种基于退化熵产生(DEG)定理的锂离子电池剩余放电时间(RDT)快速预测方法。通过建立电压斜率与熵增值的线性关系，利用退化系数B实现了仅需5分钟测试即可准确预测不同容量(0.5-2.5Ah)锂离子电池在多种放电速率下的RDT，误差小于8%。该方法仅需测量放电电流、电压和表面温度等易获取参数，为电动汽车(EV)和可再生能源系统的电池管理提供了实用解决方案。

　　

Highlight亮点
本研究创新性地将不可逆热力学原理应用于锂离子电池性能预测，开发出仅需5分钟测试即可准确估算剩余放电时间(RDT)的快速方法。通过退化系数B建立电压变化与熵产生的定量关系，摆脱了传统方法对复杂参数和大数据集的依赖。

Experimental setup实验设置
采用三种不同容量(2.5Ah、0.5Ah、1.0Ah)的18650锂离子电池，在0.5C、1.0C和2.0C放电速率下进行测试。电池A采用锂镍锰钴氧化物(LiNiMnCoO₂, NMC)正极材料。测试系统实时监测放电电流、电压和表面温度等关键参数。

Results结果
验证显示该方法对三种容量电池在不同放电速率下的RDT预测误差均小于8%。特别值得注意的是，该方法对经过不同放电循环的14500和聚合物18650电池同样有效，展现了出色的普适性。

Comparison with analytical approach与传统分析方法对比
相较于需要固体扩散系数、交换电流密度等复杂参数的单粒子模型(SPM)和Doyle-Fuller-Newman(DFN)模型，本方法仅需基础电热参数即可实现相当精度的预测，且计算效率显著提高。

Discussions讨论
该方法的核心优势在于：

1. 摆脱了对电池内部复杂参数的依赖
2. 仅需5分钟测试即可完成预测
3. 适用于多种电池类型和放电条件
4. 为实时电池管理系统提供了可行方案

Conclusions结论
基于热力学熵增原理开发的快速预测方法，通过退化系数B成功建立了电压变化与熵产生的定量关系。实验证明该方法对多种锂离子电池在不同放电条件下均能实现高精度RDT预测，为电动汽车和储能系统的电池管理提供了创新解决方案。