高C倍率下锂离子电池的快速、准确预测的简化电化学模型与形状函数
摘要：物理学基础上减小阶电化学模型提出了比电化学伪2D（P2D）模型更快的模型，即使在高速率和锂离子浓度和电势的强极化条件下，也能提供高精度。特别地，通过使用形状函数开发了创新的弱形式方程，将完全耦合的电化学和输运方程缩减为常微分方程，并为多项式系数演化提供自洽解。结果表明，这些模型，命名为修订的单粒子模型（RSPM）和快速计算的P2D模型（FCP2D），可以高度可靠地预测电池操作，包括动态驱动情况。它们可以计算电池参数，如终端电压、过电势、界面电流密度、锂离子浓度分布和电解质电势分布，相对误差小于2\%。适用于中等高速率（低于2.5倍C），RSPM比P2D模型快33倍以上。FCP2D适用于高速率（高于2.5倍C），比P2D模型快8倍。凭借其高速和准确性，这些基于物理的模型可以显著提高电池管理系统的能力和性能，并加快电池设计的优化过程。
作者：Tianhan Gao, Wei Lu
论文ID：2305.18133
分类：Chemical Physics
分类简称：physics.chem-ph
提交时间：2023-05-30