引言：在全球向可持續(xù)能源轉(zhuǎn)型的浪潮中，可充電電池作為關(guān)鍵技術(shù)支撐，其性能直接影響能源效率、維護(hù)成本和系統(tǒng)可靠性。無論是電動汽車的續(xù)航能力，還是可再生能源的穩(wěn)定存儲，都離不開對電池健康狀態(tài)（State of Health, SoH）的精準(zhǔn)評估。然而，傳統(tǒng)電池測試面臨數(shù)據(jù)采集效率低、系統(tǒng)通用性差等挑戰(zhàn)，亟需一種集安全性、自動化與多功能性于一體的測試解決方案。本文將為您介紹西班牙塞維利亞大學(xué)研究團(tuán)隊開發(fā)的創(chuàng)新型電池測試平臺，該平臺通過自動化充放電循環(huán)和高效數(shù)據(jù)采集，為電池性能分析提供了強(qiáng)大工具，推動電池技術(shù)研發(fā)與實際應(yīng)用的深度融合。

1、研究背景：電池技術(shù)發(fā)展與測試需求升級

隨著化石能源向可再生能源的轉(zhuǎn)型加速，電池儲能系統(tǒng)在全球能源格局中的地位愈發(fā)重要。鋰離子電池憑借高能量密度、低自放電率等優(yōu)勢，成為可再生能源利用和電動汽車領(lǐng)域的核心技術(shù)。然而，電池性能會因活性物質(zhì)流失、鋰元素?fù)p耗等因素逐漸退化，導(dǎo)致容量衰減和壽命縮短。因此，準(zhǔn)確監(jiān)測電池的健康狀態(tài)（SoH）—— 即當(dāng)前容量與初始容量的百分比 —— 成為優(yōu)化電池管理策略的關(guān)鍵。

傳統(tǒng) SoH 估算方法包括直接測量、庫侖計數(shù)、內(nèi)阻監(jiān)測等，但這些方法或依賴實驗室特定條件，或存在實時性差、噪聲敏感等問題。例如，庫侖計數(shù)需要完整的充放電循環(huán)，且易受積分誤差影響；電化學(xué)阻抗譜（EIS）雖精度高，但需要專業(yè)設(shè)備和穩(wěn)定環(huán)境。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的發(fā)展，支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法被用于建模復(fù)雜非線性關(guān)系，但這類方法依賴大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)，且缺乏物理可解釋性。

在此背景下，開發(fā)一個能夠模擬真實工況、實現(xiàn)自動化數(shù)據(jù)采集的測試平臺，成為突破現(xiàn)有技術(shù)瓶頸的關(guān)鍵。它不僅能為 SoH 估算提供多場景數(shù)據(jù)支持，還能通過實時監(jiān)控電壓、電流、溫度等參數(shù)，提前預(yù)警過壓、欠壓等安全隱患，延長電池使用壽命。

圖1.主要SoH（健康狀態(tài)）估算技術(shù)的分類。

2、核心技術(shù)：自動化測試平臺的硬件與軟件架構(gòu)

2.1、硬件設(shè)計：模塊化集成與精準(zhǔn)控制

該測試平臺采用模塊化設(shè)計，核心組件包括：

電源與負(fù)載設(shè)備：配備 Sorensen DLM20-30 電源（最大 20V/30A）和 B&K Precision 8614 電子負(fù)載，支持恒流 - 恒壓（CC-CV）充放電模式，可模擬不同工況下的電流電壓變化。

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)：通過 National Instruments USB-6281 I/O 設(shè)備連接 K 型熱電偶，實時監(jiān)測電池溫度，精度達(dá) ±0.5°C；電壓電流數(shù)據(jù)由電源和負(fù)載內(nèi)置傳感器直接采集，確保高分辨率（16 位 ADC）。

安全防護(hù)模塊：內(nèi)置硬件中斷系統(tǒng)，當(dāng)電池電壓超過 4.2V 或溫度高于 45°C 時自動停機(jī)，配合 21.5×15×17cm 防火箱，保障測試過程安全。

硬件架構(gòu)通過以太網(wǎng)和 USB 接口實現(xiàn)設(shè)備互聯(lián)，路由器動態(tài)分配 IP 地址，支持多設(shè)備同步控制，最大可擴(kuò)展至串聯(lián) 20V、并聯(lián) 30A 的電池組測試，兼顧單體電池與電池包的兼容性。

圖2. CC-CV充電過程：電壓和電流作為時間的函數(shù)。

2.2、軟件系統(tǒng)：智能化控制與數(shù)據(jù)管理

軟件層面采用 LabVIEW 開發(fā)的 SDAYC 系統(tǒng)，具備兩大工作模式：

手動模式：支持用戶實時調(diào)整充電電壓、電流和放電參數(shù)，適合調(diào)試階段的靈活操作。

自動模式：預(yù)設(shè)充放電截止條件（如充電電流低于 0.5A、放電電壓降至 2.5V），自動執(zhí)行 “充電 - 靜置 - 放電” 循環(huán)，每個循環(huán)間隔 20 分鐘靜置冷卻，確保數(shù)據(jù)穩(wěn)定性。

系統(tǒng)功能亮點(diǎn)包括：

實時監(jiān)控：界面實時顯示電壓、電流、溫度曲線，支持?jǐn)?shù)據(jù)秒級采樣與存儲，生成獨(dú)立的充電 / 放電文本文件（如 “Charge1.txt”“Discharge1.txt”）。

安全機(jī)制：除硬件中斷外，軟件實時校驗參數(shù)閾值，避免過充過放，同時記錄異常事件日志。

數(shù)據(jù)后處理：配套 Python 工具自動整合多循環(huán)數(shù)據(jù)，生成 SoH 趨勢圖、電壓 - 容量曲線等可視化圖表，支持 MATLAB 進(jìn)一步分析。

圖3. 恒流法放電過程：電壓和電流隨時間變化的函數(shù)關(guān)系。

3、實驗驗證：多場景測試與性能分析

研究團(tuán)隊以標(biāo)稱容量 6Ah 的 LiFePO?電池為對象，開展了多輪充放電實驗，驗證平臺的可靠性與數(shù)據(jù)價值。

圖4. 可充電電池測試系統(tǒng)的示意圖。

3.1、健康狀態(tài)（SoH）評估

通過 100 次充放電循環(huán)（49-149 周期）數(shù)據(jù)，采用庫侖積分法計算

結(jié)果顯示，電池 SoH 在 100 次循環(huán)后下降約 3.5%，與文獻(xiàn) [39] 提出的容量衰減模型高度吻合。平臺無需復(fù)雜數(shù)據(jù)預(yù)處理，直接利用儀器原始數(shù)據(jù)即可復(fù)現(xiàn)實驗，體現(xiàn)了測量系統(tǒng)的高可信度。

圖5. 設(shè)計的測試臺照片。 被測電池放置在一個尺寸為21.5 × 15 × 17厘米的防火箱中。

3.2、荷電狀態(tài)（SoC）與開路電壓（Voc）關(guān)聯(lián)分析

通過改進(jìn)的靜置測試，在放電過程中每 30 分鐘暫停 10 分鐘，記錄 Voc 數(shù)據(jù)。利用庫侖計數(shù)法建立 Voc-SoC 曲線（如圖 12 所示），發(fā)現(xiàn)靜置后的電壓穩(wěn)定值與 SoC 呈強(qiáng)線性相關(guān)，為后續(xù) SoC 估算模型提供了關(guān)鍵校準(zhǔn)數(shù)據(jù)。該實驗證明平臺能夠捕捉電池動態(tài)響應(yīng)細(xì)節(jié)，支持深層次電化學(xué)特性分析。

圖6.展示了電池特性分析的監(jiān)控和控制環(huán)境。

3.3、安全性與通用性驗證

平臺在 45°C 溫度閾值和 4.2V 電壓閾值下穩(wěn)定運(yùn)行，未出現(xiàn)過溫或過壓故障；同時成功測試了不同放電電流（1A 至 18A）和充電速率（0.5C 至 1C），驗證了對寬工況范圍的適應(yīng)性。數(shù)據(jù)存儲格式采用通用文本文件，并開放訪問存儲庫（https://idus.us.es/items/65cc2934-ee3e-4b85-89a6-15d7f4f9db29），便于跨平臺數(shù)據(jù)共享與協(xié)作研究。

圖7.所開發(fā)軟件的流程圖。

4、應(yīng)用價值：從實驗室到產(chǎn)業(yè)界的橋梁

4.1、科研領(lǐng)域：加速電池技術(shù)創(chuàng)新

平臺為研究人員提供了標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)采集工具，支持不同充電策略（如 CC-CV、CL-CV）和老化機(jī)制的對比實驗。例如，通過分析微分電壓曲線（DVA）和增量容量曲線（ICA），可精準(zhǔn)定位鋰元素?fù)p耗或活性物質(zhì)脫落等退化模式，為電池材料優(yōu)化和壽命預(yù)測模型開發(fā)提供數(shù)據(jù)支撐。

4.2、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用：提升電池管理效率

在電動汽車和儲能電站中，電池一致性管理至關(guān)重要。該平臺可對單體電池進(jìn)行批量測試，篩選性能匹配的電池組成模組，降低系統(tǒng)不均衡損耗；同時，實時監(jiān)控數(shù)據(jù)為電池管理系統(tǒng)（BMS）提供實時校準(zhǔn)參數(shù)，優(yōu)化充放電策略，延長電池組壽命 20% 以上。

4.3、教育與科普：推動技術(shù)普惠

平臺操作界面友好，支持教學(xué)演示與學(xué)生實踐，幫助培養(yǎng)電池工程領(lǐng)域?qū)I(yè)人才。通過開放數(shù)據(jù)存儲庫，全球研究者可獲取真實工況下的電池數(shù)據(jù)，加速行業(yè)共性問題的解決，推動技術(shù)普惠與生態(tài)共建。

5、未來展望：智能化與場景拓展

當(dāng)前平臺已實現(xiàn)基礎(chǔ)自動化測試，但在以下方向仍有提升空間：

多物理場耦合測試：集成溫度梯度控制、振動模擬等模塊，研究極端環(huán)境下的電池性能演變。

AI 驅(qū)動數(shù)據(jù)分析：結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，實時識別異常放電模式，實現(xiàn)早期故障預(yù)警。

規(guī)?；瘻y試能力：開發(fā)多通道并行測試硬件，支持同時測試數(shù)十個電池，滿足大規(guī)模生產(chǎn)質(zhì)檢需求。

隨著全球 “雙碳” 目標(biāo)的推進(jìn)，電池技術(shù)將迎來新一輪創(chuàng)新高潮。該自動化測試平臺作為底層技術(shù)支撐，不僅為科研突破提供 “顯微鏡”，更為產(chǎn)業(yè)落地搭建 “橋梁”。我們期待更多基于該平臺的研究成果，推動電池從 “能用” 走向 “好用”，助力構(gòu)建清潔、高效、安全的能源未來。

互動話題：您認(rèn)為電池測試技術(shù)的突破將如何影響電動汽車的普及？在日常使用中，您最關(guān)注電池的哪些性能指標(biāo)（續(xù)航、壽命、安全性）？歡迎在評論區(qū)分享您的觀點(diǎn)，一起探討電池技術(shù)的未來！

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網(wǎng)址: 電池性能評估：自動化數(shù)據(jù)采集平臺 http://m.u1s5d6.cn/newsview1549501.html