电池热失控预测方法、装置及计算机可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113505500A(43)申请公布日2021.10.15(21)申请号202111058590.X(22)申请日2021.09.10(71)申请人蜂巢能源科技有限公司地址213200江苏省常州市金坛区鑫城大道8899号(72)发明人胡伟东王茂范胡朝帅徐亚杰(74)专利代理机构石家庄旭昌知识产权代理事务所(特殊普通合伙)13126代理人张会强(51)Int.Cl.G06F30/20(2020.01)G01R31/382(2019.01)G01R31/36(2019.01)G06F119/02(2020.01)G06F119/08(2020.01)权利要求书2页说明书6页附图3页(54)发明名称电池热失控预测方法、装置及计算机可读存储介质(57)摘要本发明提供了一种电池热失控预测方法、装置及计算机可读存储介质，本发明的电池热失控预测方法，是在热箱温度T、电池自产热起始温度T1和热失控起始温度T2满足T1＜T＜T2时：若电池自产热速率K1大于热箱向电池内部的传热速率K2，则电池表面先发生热失控。若电池自产热速率K1小于热箱向电池内部的传热速率K2，则电池内部自产热量积累至极限值时先发生热失控，电池内部自产热量未积累至极限值时不会发生热失控。本发明所述的电池热失控预测方法，能够替代热箱测试方法，来有效评估电池安全性，以及准确地获取电池热箱测试的安全边界，且测试成本低、测试周期短。CN113505500ACN113505500A权利要求书1/2页1.一种电池热失控预测方法，其特征在于：该方法是在热箱温度T、电池自产热起始温度T1和热失控起始温度T2满足T1＜T＜T2时：若电池自产热速率K1大于热箱向电池内部的传热速率K2，则电池表面先发生热失控；若电池自产热速率K1小于热箱向电池内部的传热速率K2，则电池内部自产热量积累至极限值时先发生热失控，电池内部自产热量未积累至极限值时不会发生热失控。2.根据权利要求1所述的电池热失控预测方法，其特征在于：所述电池自产热速率，其中：Ax为指前因子；Ea，x为反应的活化能；R为摩尔气体常数；Tx为峰值温度；f(αx)为反应机理函数；x为DSC测试曲线的峰值排序的下限值，y为DSC测试曲线的峰值排序的上限值。3.根据权利要求2所述的电池热失控预测方法，其特征在于：所述电池自产热速率K1为分别依据正极和负极、正极和电解液、负极和电解液进行DSC测试后，而后进行动力学参数拟合并分别计算三者的自产热速率后求和所得。4.根据权利要求2所述的电池热失控预测方法，其特征在于：n所述反应机理函数f(αx)=(1‑αx)(1+Kcatαx)，其中：n为反应级数，Kcat为催化系数，αx为反应物参与自催化反应的比例。5.根据权利要求1所述的电池热失控预测方法，其特征在于：所述热箱向电池内部的传热速率，其中：ki为所述电池的各组分的热导率；di为所述电池的各组分的厚度；d为电池内极组的总厚度；i为电池的组分种类数的下限值；m为电池的组分种类数的上限值。6.根据权利要求5所述的电池热失控预测方法，其特征在于：所述电池的各组分包括：正极涂料、正极集流体、隔膜、负极涂料、负极集流体、电解液和铝壳。7.根据权利要求1‑6中任一项所述的电池热失控预测方法，其特征在于：在热箱温度T和电池自产热起始温度T1满足T＜T1时，电池不会发生热失控。8.根据权利要求1‑6中任一项所述的电池热失控预测方法，其特征在于：在热箱温度T和热失控起始温度T2满足T＞T2时，电池表面先发生热失控。9.一种电池热失控预测装置，其特征在于：包括电池热失控预测设备和计算机，其中，所述计算机包括存储器、处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序在所述2CN113505500A权利要求书2/2页处理器运行时，执行权利要求1‑8中任一项所述的电池热失控预测方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序在处理器上运行时，执行权利要求1‑8中任一项所述的电池热失控预测方法。3CN113505500A说明书1/6页电池热失控预测方法、装置及计算机可读存储介质技术领域[0001]本发明涉及电池状态诊断技术领域，特别涉及一种电池热失控预测方法。背景技术[0002]锂离子电池以其高能量密度、循环寿命长及环保安全等优点，成为目前备受关注的二次电池。然而，随着锂离子电池的广泛应用，电池安全事故时有发生，锂离子电池的安全问题也越来越受到广泛的关注。因此，清楚认知电池在滥用情况下所能承受的极限是十分必要的。[0003]锂离子电池的滥用情况主要分为：热滥用、机械滥用和电滥用；其中，不同的安全测试项目通过的难易程度是不同的，且一般认为针刺、过充、热箱和短路属于较难