论文一：面向可持续能源未来的先进电池管理策略：多层设计理念与研究趋势

【分类】电池管理系统

【题目】Advanced battery management strategies for a sustainable energy future: Multilayer design concepts and research trends

【作者】Haifeng Dai, Bo Jiang, Xiaosong Hu et al.

【单位】National Fuel Cell Vehicle & Powertrain System Research & Engineering Center, Tongji University, Shanghai, 201804, China

Energy Research Institute, Nanyang Technological University, Singapore 637459, Singapore

【下载地址】https://doi.org/10.1016/j.rser.2020.110480

【摘要】锂离子电池是用于电动汽车和可再生能源系统的有前景的储能设备。然而，由于锂离子电池复杂的电化学过程、潜在的安全问题和固有的耐久性差的问题，安全有效地监测和管理电池是至关重要的。本研究回顾了过去电池管理系统的发展，并介绍了先进电池管理系统的多层设计架构，包括三个渐进的层次。基础层侧重于系统物理基础和理论原理，算法层旨在全面了解电池，应用层通过充分的管理确保电池系统的安全高效。从学术和工程的角度对每一层进行了全面的概述，展望了下一代电池管理技术的研究与发展趋势。基于数据和智能，下一代电池管理将实现更好的安全、性能和互联。

【关键词】锂离子电池管理技术；多层设计理念；安全和老化；数据和智能

【推荐理由】本文可帮助读者回顾电池管理系统的发展历程，并介绍了电池管理系统的多层设计架构，指出了下一代电池管理系统的发展趋势。

【关键插图】

图1：先进的电池管理技术层次化架构。

图2：下一代多平台电池管理技术的趋势：智能传感、互联化和智能化。

论文二：电池系统数字孪生：可实现在线荷电状态和健康状态估计的云电池管理系统

【分类】数字孪生

【题目】Digital twin for battery systems: Cloud battery management system with online state-of-charge and state-of-health estimation

【作者】Weihan Li, Monika Rentemeister, Julia Badeda, Dominik J?st, et al.

【单位】Chair for Electrochemical Energy Conversion and Storage Systems, Institute for Power Electronics and Electrical Drives (ISEA), RWTH Aachen University, Jaegerstrasse 17/19, 52066 Aachen, Germany

【下载地址】https://doi.org/10.1016/j.est.2020.101557

【摘要】电池管理对于提高电池系统的安全性，可靠性和性能至关重要。本文提出了一种通过云计算提高计算能力和数据存储能力的云电池管理系统。借助物联网技术，所有与电池相关的数据都将被测量并传输到云端，并建立电池的数字孪生系统，在该系统中电池诊断算法对数据进行评估，并实现电池电量和老化的可视化。随着云端的荷电状态和健康状态估计方法的开发，探索了等效电路模型在电池数字孪生系统中的应用。提出了基于自适应扩展H无穷滤波器（AEHF）的荷电状态估计，即使存在很大的初始化误差，对于锂离子电池和铅酸电池都有很好的鲁棒性和准确性。此外，提出了一种基于粒子群优化（PSO）的健康状态估计算法，用于监测电池老化过程中的容量衰减和功率衰减。无论是在固定式或移动式电池系统的应用中，所提出的云电池管理系统硬件和软件的功能和稳定性在实际工况和实验室条件下均得到验证。

【关键词】数字孪生；云计算；物联网；电池管理系统；荷电状态；健康状态

【推荐理由】云电池管理系统是未来的发展趋势，本文对云电池管理系统的硬件和软件做出简要介绍，并在云端建立了可实现在线SOC、SOH估计的电池数字孪生系统，可以帮助读者了解数字孪生在电池管理中的初步应用。

【关键插图】

图1：云BMS的示意图，由六个子系统组成：用于数据生成的电池系统，用于数据传感的BMS从控，用于数据收集的IoT组件，用于数据存储的云端，用于数据分析和用户界面的应用编程接口（API），用于数据可视化的UI。

图2：铅酸电池和锂离子电池基于AEHF的SOC估计算法的验证结果，（a）铅酸电池电压估算的验证结果（b）铅酸电池SOC估算的验证结果（c）铅酸电池的绝对电压误差和SOC估算（d）锂离子电池电压估算的验证结果（e）锂离子电池SOC估算的验证结果（f）锂离子电池的绝对电压误差和SOC估算。为了检查自调节能力和SOC算法的稳定性，我们将错误的SOC初始值应用于云BMS。电压估算和SOC估算都可以非常快地收敛到实际值。

图3：基于PSO的SOH估计算法的验证结果，（a）电池电压估计的验证结果（b）电压估计的绝对误差（c）电池寿命初期适应度值的收敛性能（d）电池寿命初期容量和欧姆电阻的收敛性能（e）老化试验中有无传感器噪声的SOHC的测量和估计（f）老化试验中有无传感器噪声的SOHR的测量和估计。

论文三：电化学-热模型的建立及应用方差分析优化锂离子电池设计参数

【分类】电池设计

【题目】Electrochemical-Thermal Modelling and Optimisation of Lithium-Ion Battery Design Parameters Using Analysis of Variance

【作者】Elham Hosseinzadeh , James Marco and Paul Jennings

【单位】Warwick Manufacturing Group, International Digital Laboratory, University of Warwick, Coventry CV4 7AL, UK

【下载地址】https://doi.org/10.3390/en10091278

【摘要】利用Comsol Multiphysics软件建立了锂离子电池电极对的一维电化学热模型。数学模型通过文献中的10 Ah 的磷酸锂(LFP)电池在25℃环境温度、1C到5C的放电倍率下的实验数据验证。验证过的模型用于对决定电池性能的最具影响的参数进行统计分析，也就是粒子半径、电极厚度、活性物质的体积分数和倍率以及它们对比能量和比功率的影响。为了实现能量和功率的最优化窗口，变量的变化范围根据文献数据确定，粒子半径为30-100nm，电极厚度为20-100μm，活性物质的体积分数为0.3-0.7，倍率为1-5。通过考察设计变量对能量和功率的主效应和交互效应，可以得到当粒子半径<40nm、75μm <电极厚度<100μm、0.4 <活性物质的体积分数<0.6及放电倍率低于4C时最优能量可以实现，当薄电极(电极厚度<30μm)、高孔隙率和高放电倍率(5C)时最优功率可以实现。

【关键词】方差分析；设计优化；锂离子电池；数值模拟

【推荐理由】本文通过建立电化学-热模型，对决定电池性能的最具影响的参数进行统计分析，使读者了解电池设计参数与电池性能的关系，即粒子半径、电极厚度、活性物质的体积分数和倍率以及它们对比能量和比功率的主效应和相互效应的影响。

【关键插图】

图1：标准化残差的正态概率图，（a）比能量，（b）比功率。可以看出残差呈直线，说明拟合的回归模型是有效的。

图2：比能量随粒子半径、电极厚度、活性物质体积分数及倍率变化的主效应图。可以看出粒子半径rp从30 nm到100 nm，比能显著降低；电极厚度Lpos从20μm增加到60μm时能量增加很快，但从60μm增加到100μm时能量增加的速度明显降低；活性物质体积分数εs, pos从0.3增加到0.7，能量先增加后降低；倍率从1 C增加到5 C时，能量显著下降。

图3：设计参数粒子半径、电极厚度、活性物质体积分数及倍率对比能量的交互作用影响。可以看出在二阶相互作用中，Lpos?εs,pos是最显著的因素，第二重要的因素是rp?εpos的相互作用。

论文四：基于超声波的锂离子电池健康监测

【分类】电池健康监测

【题目】Ultrasonic Health Monitoring of Lithium-Ion Batteries

【作者】Yi Wu, Youren Wang, Winco K. C. Yung, Michael Pecht

【单位】College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China

【下载地址】https://doi.org/10.3390/electronics8070751

【摘要】由于锂离子电池复杂的物理化学性质，很难识别导致电池老化和失效的内部变化。本研究开发了一种用于监测商用锂离子软包电池的超声波检测技术，并通过实验研究对该技术进行了论证。利用超声数据进行数据融合分析，构建新型电池健康指标，扩展传统电池管理系统的功能。验证了超声波和数据融合方法可行性，并证明了在电池老化评估和早期故障指示方面是有效的。

【关键词】锂离子电池；超声波；健康监测；故障早期提示；数据融合

【推荐理由】超声作为一种无损表征手段，具有灵敏度高、成本低、使用方便、速度快等优点，对于电池特性表征领域具有巨大的应用潜力。本文基于电池力学性质的差异性，研究热、声信号融合构建的健康指标-马氏距离（Mahalanobis distance，MD），评估电池老化状态和更早的故障诊断提示，并通过CT检测和常用方法进行对比，验证其可行性、有效性。

【关键插图】

图1：电池A1的循环测试结果: (a)超声信号，(b)超声波特征，(c)超声波特征与健康状态（SOH）之间的Spearman相关性。多次实验发现第100个周期的超声信号与第1个周期的超声某高次回波信号有偏差，作为基线信号进行深度研究。发现正常与过充循环条件下发现此超声回波多个特征中的TOF均与SOH趋近负相关高度线性关系，一致性强。可作为健康指标，具有评估老化状态的能力。

图2：(a)基于MD值的故障指示结果 (b)基于温度变化率的故障指示结果。这两幅图分别用MD值和温度变化率比较了故障指示时间。如图a所示，当MD值超过失效阈值时，失效时间为2.825 h，对应电池电压为4.564 V，表面温度为46.86?C。然而，如果仅根据dT/ dT的第一个峰值来确定故障时间，则电池故障仅在3.642 h时被识别出来，对应的电压接近5v，温度为55.65?C。在这之后，温度急剧上升，这意味着几乎没有时间来防止电池膨胀。因此, 与仅监测温度相比，基于MD的健康指标提供了更早的故障指示时间和更长的应对措施时间，可防止进一步的灾难性故障。

论文五：锂离子电池二维电化学热行为仿真与模型重构

【分类】电池电化学模型

【题目】Efficient simulation and model reformulation of two-dimensional electrochemical thermal behavior of lithium-ion batteries

【作者】Paul W. C. Northrop, Manan Pathak, Derek Rife, and et al.

【单位】CFD Research Corporation, Biomedical and Energy Technologies, Huntsville, Alabama 35806, USA

【下载地址】https://doi.org/10.1149/2.0341506jes

【摘要】对于大多数电池模型，由于方程中的非线性和依赖于状态的动力学参数，很难得到精确的解析解。所以求解电池模型的数值方法会对仿真的计算成本产生很大的影响。本文讨论了多孔电极伪三维（P3D）模型的一种改进形式，该模型在保持高精度的同时，可以显著减少电池的计算量。这使得P3D模型能够应用于在线控制、优化和参数估计等。此外，P3D模型的鲁棒性已经得到证明，能够随着研究的深入添加新的物理化学过程。本文改进的P3D模型可以用来研究包括热效应在内的更复杂的物理现象。

【关键词】锂离子电池；电化学模型；P3D；热效应

【推荐理由】本文提出了一种二维电池模型，并对模型中的边界条件进行了不同程度的简化，使得该简化的P3D模型在保持精确度的同时计算量得以降低。

【关键插图】

图1：改进的二维电池模型的边界条件，假设集流体表面的固相电势在电池高度方向（y方向）上恒定。

图2：电池在0%DOD（实线）、33%DOD（长虚线），67%DOD（短虚线）和100%DOD（点划线）下以1C放电时的温度（左）、正极电流密度（右-□）和负极集流体表面电流密度（右-○）分布。电池中温度较高的区域有较高的电流密度，较高的温度使得内阻降低，提高扩散速率并直接提高反应速率。但是在放电结束时，温度边界附近的电流密度明显上升，这表明尽管电池整体只经历了1C的放电，但电池某些区域的局部电流密度可以达到2C以上。在电池的一个小区域内这种相对快速的放电可以增加局部容量衰减和局部热的产生，这反过来又可以导致更复杂的热分布，并且可能导致局部发热点和电池的进一步损坏。

论文六：短期过放电循环对商用21700型锂离子电池性能的影响和老化模式的识别

【分类】老化模式识别

【题目】Effects of short-term over-discharge cycling on the performance of commercial 21,700 lithium-ion cells and the identification of degradation modes

【作者】Zhenpo Wang, Shiqi Xu, Xiaoqing Zhu

【单位】National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China

【下载地址】https://doi.org/10.1016/j.est.2021.102257

【摘要】本文对市售的21700型锂离子电池进行了短期过放电循环，以研究其对电池性能的影响。使用了原位和非原位方法详细分析了老化模式。结果表明，当电池过度放电至112.5%的放电深度时，会发生可观察到的容量损失。而且放电深度对电池性能(或电池老化)的负面影响比循环次数更大，持续的过放电循环会积累这种影响。与SEI膜的分解和再生相关的锂库存的损失是过放电循环测试期间锂离子电池不可逆容量损失/退化的重要原因。铜集流体的溶解会大大降低负极的机械稳定性，此外，铜的沉积、活性材料颗粒的剥落和破裂会影响离子的转移，并导致锂离子电池中锂库存损失和活性材料的损失。另外，当放电深度超过108.3%时，在隔膜的陶瓷覆盖侧观察到铜的沉积。

【关键词】过放电循环；锂离子电池；性能；老化模式；失效机理

【推荐理由】本文为电池过放电循环研究中的一篇新发表的文章。文章使用了原位和非原位方法详细分析了老化机理，对于读者了解电池在过放循环下电池的老化机理以及确定安全边界有很大帮助。

【关键插图】

图1：不同次数过放电循环后的电压变化:(a)第1次循环后；(b)第10次循环后；(c)第30次循环后；(d)在不同的放电深度下，电池容量随循环次数的变化。表明轻微的过放电(DOD<108.3%)不会对21700型锂离子电池造成损坏。当DOD超过108.3%时，就会观察到显著的容量损失，并且随着过放电循环次数的增加，容量损失逐渐增加。放电深度对锂离子电池的老化影响更为显著，而过放电循环会加速这一过程。

图2：电池拆解分析测试。从(a)新鲜电池(6号电池)，(b)经历过放电循环的电池(DOD为108.3%)，(c)经过放电循环的电池(DOD为112.5%)和(d)失效电池(7号电池)获取电极和隔膜。(e)没有金属外壳的21700个锂离子电池的卷芯(7号电池)。铜集流体的溶解会大大降低负极的机械稳定性。一旦放电深度超过108.3%，在电池隔膜的陶瓷覆盖面上会观察到铜的沉积，这甚至可能导致极端过放电条件下的内部短路。

论文七：基于电化学模型的锂离子电池低温负极镀锂-锂剥离过程研究

【分类】电池析锂检测

【题目】Investigation of lithium plating-stripping process in li-ion batteries at low temperature using an electrochemical model

【作者】Dongsheng Ren, Kandler Smith, Minggao Ouyang, and et al.

【单位】State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing 100084, People’s Republic of China

【下载地址】https://doi.org/10.1149/2.0661810jes

【摘要】锂离子电池的析锂反应会导致严重的容量衰减和安全问题。因此，锂离子电池析锂的无损检测对电池安全可靠运行至关重要。本文建立了一个结合负极镀锂和锂剥离反应的电化学模型，研究了低温下镀锂-锂剥离过程。该模型在不同的电流速率和温度下均能成功预测电池在低温充电后电压弛豫曲线的特征平台。通过对得到的电压平台进行微分电压分析，发现析锂电池的微分电压曲线存在明显的局部极小值，且出现时间与可逆锂的含量呈线性关系，可作为检测电池析锂的定量指标。本文还将基于差分电压分析的锂离子电池析锂检测方法进一步推广到考虑静置时间影响的电池低温充电后的放电电压分布。

【关键词】锂离子电池；析锂；差分电压分析；低温充电

【推荐理由】本文在电化学模型的基础上，增加了负极镀锂和锂剥离两种副反应，并通过不同温度和倍率下的实验验证，成功预测了锂离子电池低温充电后电压弛豫曲线的特征平台。进一步地，提出了一种电池析锂的定量检测方法。对进一步了解电池析锂原理和建模思路有很大帮助。

【关键插图】

图1：镀锂-剥离过程图解（a）低温充电和之后静置期的四个阶段；（b）过电位ηLi和反应产物量的变化。阶段I：负极嵌锂反应，此时ηLi＞0V vs. Li/Li+，镀锂反应未发生。阶段II：当ηLi低于0V vs. Li/Li+时开始出现负极镀锂反应，此时嵌锂电流j1和镀锂电流j2方向相同，互相竞争。镀锂反应的速率由ηLi决定，镀锂反应产物为新的SEI膜、死锂和可逆锂。阶段III：在恒压充电或者静置过程中，当ηLi＞0 V vs. Li/Li+，负极发生锂剥离反应，其反应电流j3和j1方向相反，只消耗可逆锂。当可逆锂被完全消耗时，该反应停止。阶段IV：所有的电化学反应均停止，只有扩散过程使电池达到平衡状态。

图2：电压弛豫行为的微分分析（a）电池电压弛豫曲线；（b）差分电压分析；（c）可逆锂含量的变化。图中局部最小值出现的时间记为tmin。

图3：NLi,rev和tmin之间的关系，圆点表示模型结果，虚线表示拟合结果。可以看出，可逆锂的总量NLi,rev与tmin有良好的线性关系。

论文八：通过增量容量分析锂离子电池退化表征

【分类】电池衰退模式分析

【题目】Lithium-ion battery degradation indicators via incremental capacity analysis

【作者】David Anseán, Manuela González, et al

【单位】Electrical Engineering Department，University of Oviedo, Gijón, Spain

【下载地址】http://dx.doi.org/10.1109/EEEIC.2017.7977776

【摘要】锂离子电池（LIB）的衰退机制复杂，通常多种机制同时进行，并且其强度不同。由于其复杂性，迄今为止，确定电池老化机制仍然具有挑战性。为了解决该问题，已经开发了各种技术，包括现场增量容量（IC）和峰面积（PA）分析。这些技术的使用已被证明对于定性和定量地鉴定LIB衰退都是有价值的。 另外，由于其原位和无损性质，这些技术的实施对于车载电池管理系统（BMS）是可行的。 但是，对IC和PA技术的理解和直接适用性并不直接，因为它需要对电化学和材料科学原理的理解。不幸的是，BMS设计团队主要由电气工程师组成，很少包括电池科学家。 为了弥合电气工程与电池科学之间知识的鸿沟，在这里，我们介绍了一组由IC分析生成的直接查找表，这些表为评估LIB衰退模式提供了简单的工具。我们首先简要概述一下IC和PA技术的基本原理及其与电池退化模式的关系，随后介绍查找表，并以各种实际的电池退化示例作为结束，以说明查表方法的使用。 这项研究举例说明了在BMS应用中使用查表的方法，从而提供了一种简单，快速，准确的LIB衰退模式的实时估计。

【关键词】锂离子电池；电池衰退模型；增量容量分析；查表

【推荐理由】IC曲线是分析电池不同老化模式的重要工具。文章基于IC曲线，通过分析实验数据，建立了电池IC曲线不同特征量的变化与电池内部多种衰退模式之间的对应关系，有助于学习IC曲线在电池老化诊断中的应用。

【关键插图】

图1：(a)GIC||LFP电池在C/25下的充电(蓝色)、放电(红色)曲线；(b)IC曲线。

图2： (a)正负极分离的C/25下的放电电压曲线(红色为正极、黑色为负极、红色为全电池)；(b)获取峰面积的流程示意图。

论文九：应用可变分数阶模型表征锂离子电池的电极老化

【分类】电池老化表征

【题目】An indicator for the electrode aging of lithium-ion batteries using a fractional variable order model

【作者】Xin Lu, Hui Li, Ning Chen

【单位】College of Mechanical and Electronic Engineering, Nanjing Forestry University, Nanjing, 210037, China

【下载地址】https://doi.org/10.1016/j.electacta.2018.12.097

【摘要】分数阶表示为递推因子的函数，其定义了多孔电极上电荷分布的分数阶形态。电极老化使电荷分布的分形逐渐偏离原来的分形维数，分数阶模型的分数阶随电池循环次数的变化而变化。本文旨在确定分数阶与电极老化的关系，并以分数阶作为电极老化的指标。将充满电的锂离子电池的瞬时放电数据集作为分数阶模型辨识系统的输入信号，然后用最小二乘法对分数阶进行辨识。结果表明，分数阶与电池循环次数之间存在稳定的单调关系。用分数阶作为电极老化的指标，可以在不破坏电池的情况下快速评价电极的退化程度。此外，当分数阶趋于稳定时，电极寿命终止，因此，用分数阶来识别电池的持续或突然退化具有重要意义。通过美国国家航空航天局艾姆斯卓越预测中心的数据集和动态应力测试，验证了该方法的有效性。

【关键词】多孔电极；分形形态；电极老化

【推荐理由】本文为以分数阶作为电极老化的指标，确定了分数阶与电极老化的关系，可以在不破坏电池的情况下快速评价电极的退化程度，提供了应用分数阶来识别电池的持续或突然退化的思路。

【关键插图】

图1：分数阶变阶模型辨识框图。

图2：随循环次数的分数阶变化，（a）1号、2号和3号电池 （b）4号和5号电池。

图3：扫描电镜图像，（a）新石墨电极 （b）老化石墨电极。

论文十：基于产气行为模型的电动汽车锂离子电池寿命预测

【分类】电池老化寿命预测

【题目】Life prediction of lithium ion batteries for electric vehicles based on gas production behavior model

【作者】Wenjun Gong, Yunxia Chen, Liyuan Kou, Rui Kang, Yi Yang

【单位】School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing, China

【下载地址】https://doi.org/10.1109/SDPC.2017.60.

【摘要】锂离子电池作为一种新能源，具有重量轻、能量密度高等特点，是一种很有前途的电动汽车和混合动力汽车储能介质。然而，一些关于电池火灾或爆炸的事故提醒我们要关注它们的可靠性和安全性问题。因此，在电池的设计阶段，必须考虑电池的寿命预测，以保证电池的安全性和可靠性。本文提出了一种基于电池产气量模型的寿命预测方法。首先，根据实际产气机理的分析结果，确定电池中存在的化学反应类型。然后，通过对这些化学反应的理论分析，结合电池容量的变化，将整个气体行为分为两个阶段。它包括固体电解质界面的初始形成阶段和固体电解质界面的严重损伤和修复阶段。建立了各阶段的产气方程。基于这些气体方程，研究了电池容量与产气特性之间的定量关系。采用合适的寿命终止准则，建立了面向应用的锂离子电池寿命预测模型。最后，根据实际测试数据给出了验证过程，验证了该方法的有效性和优越性。本文旨在加深对锂离子电池气体行为的认识，并进一步发展相应的寿命预测方法，为今后的设计改进提供理论依据。

【关键词】电动汽车；锂离子电池；寿命预测；产气量；容量

【推荐理由】动力电池寿命预测一直是动力电池研究的一大重点，之前的研究对基于电池电特性的寿命预测已经较为详尽，如基于OCV响应面、基于ICA分析方法等。本文从电池内部的化学反应入手，以电池产气量为切入点，介绍了一种新的寿命预测方式，具有较大意义，有很大的发展空间。

【关键插图】

图1：电池产气曲线。

图2：模型预测的放电容量与实验数据进行了比较。