基于降阶电化学-热-老化模型的多阶段快速充电协议分层多目标优化

《Energies》：Hierarchical Multi-Objective Optimization of Multi-Stage Fast-Charging Protocols Based on a Reduced-Order Electrochemical–Thermal–Aging Model

　　

快速充电对于电动汽车的更广泛普及至关重要，但简单地增加充电电流会加剧极化和退化，从而在充电速度与电池寿命之间产生固有冲突。多阶段充电可以通过在整个充电过程中重新分配电流来缓解这一冲突，尽管其性能共同取决于协议结构和阶段参数。为解决这一问题，本研究提出了一种协调这两个设计层面的分层多目标优化方法。研究人员开发并利用系统性退化实验验证了一个降阶电化学-热-老化模型（reduced-order electrochemical–thermal–aging model），用于预测电池整个生命周期内的电热响应和容量损失。对于每种候选阶段数，研究人员联合优化了充电倍率（charging rates）、切换电压（switching voltages）和退出电流比（exit-current ratios），并在结构层面对由此产生的帕累托性能（Pareto performance）和实施复杂度进行了比较。结果表明，三阶段结构在不引入不必要控制复杂性的情况下捕获了大部分可实现的性能增益。全生命周期循环实验表明，代表性协议在充电速度与循环寿命之间实现了不同的平衡。以4C为参照的协议将循环寿命延长了25.2–35.9%，而初始充电时间仅延长了2.7–4.1%。以3C为参照的协议将初始充电时间缩短了5.6–8.6%，而其循环寿命总体上与3C CCCV相当，范围从下降9.5%到增加6.9%。多层次退化分析进一步将寿命改善与阳极相关容量损失和界面沉积物的更慢积累以及阻抗增长的减缓联系起来。

论文解读：基于降阶电化学-热-老化模型的多阶段快速充电协议分层多目标优化

研究背景与问题

电动汽车（EV）的广泛普及对锂离子电池（LIB）的快速充电能力提出了迫切需求。然而，简单地增大充电电流虽然能缩短充电时间，却会加剧电池内部的极化现象和不可逆的退化反应，例如析锂、固体电解质界面膜（SEI）增厚和活性物质损失，这导致充电速度与电池寿命之间存在根本性矛盾。高能量密度电池采用厚电极设计，进一步加剧了传质限制和反应不均匀性，使得快速充电、能量密度和循环寿命三者形成“不可能三角”。因此，如何设计一种既能实现快速充电又能最大限度延长电池寿命的充电策略，成为先进电池管理系统研究的核心任务。现有研究虽已探索了多种优化方法，但大多未能系统地将实验鉴定的退化特性、机理建模、协议设计与全生命周期实验验证整合在一个统一框架内。本研究正是为了解决上述问题，旨在建立一套能够协调协议结构与阶段参数的分层多目标优化方法，并通过全生命周期实验验证其有效性。该论文发表于《Energies》。

主要技术方法

研究人员首先基于在不同快充倍率下的循环实验，结合电热响应分析和电极级退化表征，识别了主导的退化行为。以此为基础，开发了一个耦合的电化学-热-老化模型，该模型包含一个扩展单粒子模型（ESPM）、一个集总热模型和一个基于物理的老化模型。模型参数通过粒子群优化（PSO）算法进行校准，并使用包括恒流恒压（CCCV）充电、动态工况在内的多种条件进行验证。随后，研究人员建立了一个分层多目标优化框架：在内层，针对固定的阶段数，使用基于帕累托（Pareto）的粒子群优化算法搜索连续参数空间（包括各阶段充电倍率、上限电压和退出电流比），以平衡充电时间和容量保持率；在外层，通过比较不同阶段数的帕累托前沿位置、边际性能提升和执行复杂度，确定最优的阶段结构。最终，选择代表性协议进行全生命周期循环实验，并结合差分电压分析（DVA）、双箱模型、电化学阻抗谱（EIS）和扫描电子显微镜-能谱分析（SEM-EDS）进行多层次退化表征。

研究结果

2. 实验设计与基线老化表征

通过对比2.5C、3C和4C CCCV循环下的老化行为，研究发现随着充电倍率的增加，容量衰减加速，且主要由阳极侧退化主导。差分电压分析（DVA）和双箱模型定量结果显示，活性物质损失（LAM_n）和锂库存损失（LLI）是主要的容量损失模式，且在高速率下加速累积。电化学阻抗谱（EIS）显示SEI膜电阻（R_SEI）增长最为显著。后mortem表征（SEM-EDS）证实，高倍率循环后阳极表面出现了更广泛的沉积物和SEI产物覆盖，而阴极变化较小。这些结果共同揭示了阳极界面退化是高倍率充电下性能衰退的根本原因。

3. 降阶电化学-热-老化模型的开发与验证

基于实验结果，研究人员建立了耦合的电化学-热-老化模型。该模型通过Padé近似和多段式近似简化了固相扩散和电解质传输方程，提高了计算效率。模型准确再现了不同工况下的端电压和表面温度，平均电压均方根误差（RMSE）约为8.92 mV，温度RMSE为0.24 °C。在长期老化模拟方面，模型成功追踪了不同CCCV倍率下的容量衰减轨迹，总体RMSE低于1%，并能合理预测阳极电解液孔隙率降低、SEI膜电阻增长以及活性物质损失等内部状态演化。模型在多个老化状态下的充放电电压曲线也与实测数据吻合良好，证明了其在全生命周期内的预测能力。

4. 多阶段快速充电协议的分层多目标优化

研究人员对二至五阶段协议进行了优化。结果显示，从两阶段增加到三阶段带来了显著的性能提升，在4C和3C基准下，平均容量保持率改善分别达到2.38%和1.03%。然而，继续增加到四或五阶段带来的边际收益极小，同时增加了协议复杂度。因此，三阶段结构被选为最佳折衷方案。在选定三阶段结构后，研究人员根据帕累托前沿的不同区域选择了四个代表性协议（Ref4C-1, Ref4C-2, Ref3C-1, Ref3C-2）。这些协议在模拟中展现出不同的充电速度与寿命权衡，其实验电流和电压曲线也验证了预期的阶段切换行为。

5. 优化协议的全生命周期实验验证与退化分析

全生命周期循环实验验证了模型预测的性能权衡。以4C为参照的协议（Ref4C-1和Ref4C-2）在仅增加2.7–4.1%初始充电时间的条件下，将循环寿命分别延长了35.9%和25.2%。以3C为参照的协议（Ref3C-1和Ref3C-2）将初始充电时间缩短了5.6–8.6%，同时循环寿命与3C CCCV基准相比，一个下降了9.5%，另一个提升了6.9%。双箱模型分析表明，优化协议主要通过减缓LAM_n和LLI的累积来延长寿命。EIS结果显示，优化协议表现出更小的欧姆电阻和SEI膜电阻增长。后mortem表征进一步证实，优化协议下的阳极表面沉积物和含氧、氟、磷的界面产物更少，石墨颗粒边界更清晰，表明阳极界面退化得到了有效缓解。

总结与结论

本研究通过将实验退化分析与耦合建模相结合，建立了一套用于多阶段充电协议的分层多目标优化框架。研究得出的主要结论如下：（1）系统性表征揭示了高倍率充电下以阳极为中心的退化机制，据此开发的耦合模型能高精度地复现电池全生命周期的电压、温度和容量衰减。（2）所提出的分层优化框架能够协调协议结构与阶段参数的设计，通过定义可直接执行的电流和电压切换规则，生成具有不同速度-寿命权衡的协议，无需对单个老化状态施加硬约束。（3）全生命周期实验验证了优化协议的有效性。以4C为参照的协议在适度牺牲充电速度的前提下显著延长了循环寿命；以3C为参照的协议则在保持相近寿命的同时缩短了充电时间。这些性能改善与更慢的LAM_n和LLI累积、更低的阻抗增长以及更少的阳极界面沉积物密切相关。总体而言，本研究建立了一条连接实验表征、模型开发、模型驱动优化和全生命周期验证的系统路径，证明了通过合理分配多阶段充电电流可以有效缓解负极主导的退化，从而实现充电速度与电池寿命之间的更优平衡。