锂离子电池自放电电流测量的匹配响应时间

锂离子电池自放电测试中响应时间的优化与匹配方法

系统校准的新方法可以确保自放电电流测量的响应时间达到良好匹配，从而更快、更可靠地对电池进行分类。

是德科技自放电测量 (SDM) 解决方案（图 1）可以测量并表征锂离子电池的自放电性能。它可以记录一组电池的自放电电流，通常只需几分钟即可完成测量。与普遍使用的电池开路电压 (OCV) 测量方法相比，这个解决方案可以节省 1-2 周的测量时间。我们使用恒电位法可以快速、直接地测量电池的自放电电流。使用这种方法时，电池和恒电位电源之间的串联电阻值对于优化测量响应时间随噪声因子（如 EMI 和温度偏差）的变化至关重要。

自放电测量可以在各种场景中使用：在研发时，可用于表征电池；在生产时，可用于筛选有缺陷的电池；在二次应用时，可用于预估电池续航时间。然而，在表征电池组的时候，电阻值固然很关键，但电阻值如何与整组电池相匹配，这对于匹配测量响应时间从而实现快速可靠的电池自放电分类同样重要。匹配得当的串联电阻会带来匹配良好的上升时间，可以在完成测量之前尽早对电池组进行可靠的相对排序。基于良好控制和良好匹配的响应时间，我们还可以更可靠地预测最终的测量值。

在这里，我们将看到串联电阻值如何影响 SDM 响应时间随噪声因子敏感性的变化，以及不良匹配将给电池组的自放电分级带来哪些难题。接下来介绍的是，校准过程如何获得准确而良好匹配的串联电阻值，因而实现更快、更可靠的电池自放电分类。

总串联电阻值和测量响应时间

电池实际上是一个非常大的电容器，所以需要等自放电电流稳定之后才能进行测量。电池的有效电容可以从其放电曲线的斜率的倒数来估计，如下面的公式所示：

C (法拉) = 1/斜率 = ΔQ (库伦)/ΔV(伏特) = (3,600 (秒/小时) × ΔQ (安时))/ΔV (伏特) 

例如，从图 2 可以看到，对于 85% SoC 的放电斜率为 0.009V/%SoC 的 2.4 Ah（安时）电池，有效电容约为 10,000 法拉。请注意，100% SoC 为 2.4 Ah。对于图 3 描述的恒电位法，测量响应时间约等于电池的有效电容和电池与恒电位电压源之间的总串联电阻之间形成的时间常数。图 5 中显示了继续使用 2.4 Ah 电池（具有 10,000 法拉有效电容和 25 μA 自放电电流）和 0.1 Ω 和 1 Ω 总串联电阻值的测量响应时间图。请注意，自放电电流不影响测量响应时间。它只影响最终的稳定值。

什么是测量电池自放电电流的恒电位法？

OCV 方法通过测量很长一段时间内的微小电池压降，间接地表示电池自放电率。它通常需要几天到几周的时间。相比之下，恒电位法测量的是电池的自放电电流。这是对自放电率的直接测量，因为电流的本质是每秒库仑数，即电荷随时间产生的损失。图 3 显示的就是恒电位法。

电池的自放电特性可以用电池内的并联电阻 RSD 作为模型来表示。在左边，在开始时，当电池开路时，自放电电流 ISD 在内部通过 RSD 从电池中排出电荷。使用恒电位法，可设置低噪声、非常稳定的直流电源，以匹配电池的 OCV。然后通过微安计将直流电源连接到电池，以测量直流电源和电池之间的电流。如右图，当直流电源与电池达到平衡时，自放电电流 ISD 已从内部供电转变为完全由外部直流电源供电，从而保持电池的充电状态 (SoC) 恒定。

然后，我们可以使用微安计直接测量 ISD。图 4 显示使用这种方法测量自放电电流的示例。这种方法的优势包括 ：

• 测试时间通常不到一小时，就能确定自放电电流。将自放电过高的电池与优质电池区分开来所需要的时间大大缩短。
• ISD 测量结果可以直接显示电池的自放电率。
• 恒电位法带来的真正影响包括 ：
• 在开发过程中，可以大幅加快进度，更快地把握机遇。
• 在生产过程中，可以大幅减少 WIP，简化仓储物流并避免相关危害。

最好是使用尽量低的总串联电阻，以便尽量缩短测量时间。然而，电阻值越低，电池的内部阻抗和特性的影响就越大，最终会限制测量速度。另外，测量对外部噪声因子的敏感性也在增加，同样会限制更低串联电阻的使用。

总串联电阻值和对噪声因子的敏感性

在实践中，外部环境噪声因子以及系统内部的噪声因子都会干扰自放电电流测量。外部噪声因子主要是温度引起的变化。电池 OCV 有一个电压温度系数 (TCV)。电池 OCV 的变化会导致 SDM 电流测量出现可比误差。同样，来自外部 EMI 拾取器以及恒电位电压源中的电噪声也会转化为 SDM 电流的可比误差。

这些噪声因子（即电压）会转化为与总串联电阻值成反比的电流测量误差。电阻越小，电流误差就越大。图 6 中对两个电池进行了 SDM 测试；一个具有 0.1 Ω 的串联电阻，另一个具有 1.0 Ω 的串联电阻。较小的总串联电阻缩短了测量时间，但对噪声因子变得更加灵敏。这有点像一把双刃剑。缩短测量时间可以减少温度变化，具体取决于其变化率，但同时也对温度变化和其他噪声因子变得更加灵敏。在实践中，我们通常需要在测量时间和噪声之间取得平衡。在努力缩短测量时间的同时，还必须尽量减少外部噪声的影响，例如使电池免受温度变化的影响。最后，我们可以使用去噪算法从测量结果中去除外部噪声，提高结果的准确性。

以电子方式调节总串联电阻值

实际上，接线、连接器和电池触点的电阻都对恒电位电源和电池之间的总串联电阻值有影响。这些都是固定值。因此，要获得可调节的总串联电阻值，SDM 系统必须拥有控制总串联电阻的方法。Keysight BT2152B 自放电分析仪以电子方式在其输出端产生附加电阻。图 7 对这个问题进行了解释。请注意，它可能会产生正电阻或负电阻，具体取决于所需的总串联电阻值是大于还是小于外部物理电阻。

获得准确的总串联电阻值的重要性

如图所示，总串联电阻值对自放电电流测量具有显着影响。尤其是当总串联电阻值设置为较小值，以缩短测量时间时，准确地设定该电阻值变得越来越重要。这意味着需要准确知道或测量外部物理电阻。如果误将外部电阻值设置为高于或低于其实际值，则在设置总串联电阻值时，它将反过来进行相应的补偿。在极端情况下，如果总串联电阻值变为负值，系统就会变得不稳定。在不太极端的情况下，当同时测试一批电池时，要高效可靠地对电池进行自放电分级会变得越来越困难。在图 8 中可以很容易地观察到这一点。

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