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基于电化学-声学耦合模型的磷酸铁锂电池老化状态表征
Electrochemical-Acoustic Coupling Modeling for State-of-Health Characterization of Lithium Iron Phosphate Batteries
| 作者 | |
| 期刊 | 电工技术学报 |
| 出版日期 | 2026年1月 |
| 卷/期 | 第 2026 卷 第 1 期 |
| 技术分类 | 储能系统技术 |
| 技术标签 | 多物理场耦合 电池管理系统BMS 可靠性分析 故障诊断 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 |
版本:
This paper establishes an electrochemical-acoustic coupling model for LiFePO4 batteries based on electrode particle stress-strain theory, simulates internal structural evolution during aging, analyzes ultrasonic response characteristics across SOH levels, constructs acoustic feature vs. aging curves, and validates the model experimentally—enabling non-invasive, mechanism-aware battery health assessment.
锂离子电池的寿命衰退与循环老化过程中内部结构的演变密切相关.检测锂离子电池内部结构变化有助于更加准确地评估电池的健康状态,然而,电池的封闭式包装导致难以对其内部直接测量.由于超声波能够检测工件内部结构的演变情况且精度较高,可用于无损检测电池内部结构的动态变化.该文基于电极活性颗粒应力应变理论,建立磷酸铁锂电池电化学-声学耦合模型,模拟电池老化过程中内部结构变化,研究不同老化状态下超声信号的响应特性,同时构建声学特征参数随电池老化状态的变化曲线,进一步分析电极结构演化机制,并且搭建实验平台验证耦合模型的正确性.该方法可为分析磷酸铁锂电池的老化机理及无损检测电池健康状态提供全新的视角.
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SunView 深度解读
该研究直接支撑阳光电源PowerTitan、PowerStack及ST系列储能变流器（PCS）配套的智能BMS升级。电化学-声学耦合模型可提升老化机理识别精度，助力实现更精准的剩余寿命预测（RUL）和动态功率调度，增强构网型储能系统在调峰调频中的可靠性。建议将超声特征参数嵌入iSolarCloud平台，与PCS实时通信，形成‘感知-分析-决策’闭环，强化用户侧储能与电网侧储能项目的全生命周期运维能力。