研究概述

锂离子电池（LIBs）是现代能源存储技术中最为重要的组成部分，广泛应用于电动车（EVs）、移动设备、可再生能源存储等领域。与传统的铅酸电池相比，锂离子电池具有能量密度高、寿命长、充电速度快等显著优点。然而，锂离子电池的老化和退化机制仍然是科学研究中的重大挑战。由于使用条件和负载曲线的复杂性，如何在实际应用中准确评估电池的寿命和性能仍面临诸多问题。这些问题主要涉及电池在动态放电情况下的退化行为以及如何更好地模拟实际使用条件进行实验验证。

为了解决这一问题，斯坦福大学Alexis Geslin, Le Xu, Devi Ganapathi，William C. Chueh & Simona Onori等人在Nature Energy期刊上发表了题为“Dynamic cycling enhances battery lifetime”的最新论文。该团队系统地比较了不同动态放电曲线与恒流放电曲线的影响，旨在填补实验和数据驱动方法之间的空白。研究设计了四种不同的放电占空比来模拟实际驾驶中的负载曲线，并使用真实和合成的现场数据创建了多种动态放电协议。通过对92个商用硅氧化物-石墨/镍钴铝锂离子电池进行24个月的测试，研究发现动态放电相较于恒流放电显著提高了电池的使用寿命，提升幅度达到38%。

研究还通过可解释的机器学习方法揭示了低频电流脉冲在退化过程中的重要性，尤其是在模拟电动车驾驶负载的情况下。该团队还确定了在平衡时间诱导的老化与循环老化的过程中，最佳的C速率窗口约为0.3C到0.5C，符合实际驾驶条件。

图文解读

图1: 放电协议概述

图2: 动态放电曲线导致大范围的降解曲线

图3: SHAP分析确定了放电特性的重要性，以预测EoL指标

图4: 退化模式 Qne, Qpe和QLi影响和起源

文献信息

Geslin, A., Xu, L., Ganapathi, D. et al. Dynamic cycling enhances battery lifetime. Nat Energy (2024). https://doi.org/10.1038/s41560-024-01675-8