基于不可逆热力学的锂离子电池剩余放电时间快速评估新方法

本文提出了一种基于热力学熵增原理的锂离子电池剩余放电时间（RDT）快速预测方法。通过引入退化系数（B）建立熵生成与电池性能衰减的线性关系，仅需测量放电电流、电压和表面温度等易获取参数，即可在单次放电过程中实现误差<8%的容量预测。该方法在18650型（0.5-2.5 Ah）、14500型及聚合物锂离子电池上验证有效，为电动汽车和可再生能源系统的实时电池管理提供了高效解决方案。

　　

亮点

本研究创新性地将热力学退化熵生成定理（DEG）应用于锂离子电池放电过程分析，通过退化系数B建立了电压斜率与熵生成率的定量关系，为电池健康状态（SOH）评估提供了新范式。

结果

对容量分别为2.5/0.5/1.0 Ah的18650电池（NMC正极）进行0.5C-2.0C放电测试，结果显示：

1. 电压曲线线性区（Zone 2）占放电总时长80%以上

2. 基于B系数的RDT预测误差始终<8%

3. 方法在聚合物电池和电池组中同样适用

与解析方法的比较

相较于需要固相扩散系数、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：

• 实时电压V(t)

• 放电电流I

• 表面温度T(t)

• 过电位电压V_o

讨论

该方法的三大优势：

1. 快速性：5分钟测试即可预测全程RDT

2. 普适性：适用于不同化学体系（NMC/LFP等）

3. 鲁棒性：不受放电循环次数影响

结论

通过退化系数B构建的热力学模型，成功实现了锂离子电池剩余放电时间的"快照式"预测。这项技术特别适合电动汽车（EV）的智能电池管理系统（BMS），其"即测即得"的特性突破了传统实验室老化测试的时效瓶颈。