电池老化是通过在受控条件下重复测量容量、电阻、效率和自放电的变化来评估的。 实验室电池测试系统可以实现充放电循环的自动化，应用真实的运行工况，并记录估算健康状态 (SOH)、剩余使用寿命 (RUL) 以及梯次利用适用性所需的高质量数据。它们并非通过单一测量来预测梯次利用性能；而是通过建立退化历史并验证模型，从而预测电芯或模组在二次利用后的表现。
核心要点： 可靠的梯次利用决策既需要当前的状况测量，也需要随时间推移的退化行为证据。实验室测试系统提供了区分可重复利用电芯与应进入回收渠道电芯所需的受控协议、精度和可追溯数据。
实验性电池老化评估的测量内容
容量衰减
容量通过在规定条件下对电芯进行充放电并对电流进行时间积分来测量。通常以安时 (Ah) 为单位表示的可用容量会与电芯的初始标称容量进行比较。
一种常见的 SOH 表达式为：
[ SOH_{\text{capacity}} = \frac{Q_{\text{now}}}{Q_{\text{new}}} \times 100% ]
数值下降表明电池的储能能力较出厂时有所降低。
内阻增长
内阻通过受控电流脉冲、电压响应测量或基于阻抗的方法进行评估。随着电阻增加，电芯在运行过程中会出现更大的电压降、更低的功率输出能力以及更多的发热。
电阻增长对于梯次利用应用尤为重要，因为电芯可能仍保留相当大的容量，但已无法高效或安全地提供所需的功率。
库仑效率与能量效率
库仑效率比较的是放电过程中释放的电荷与充电过程中输入的电荷。微小的效率损失会在多次循环中累积，并表明副反应或其他退化机制正在消耗活性锂或以其他方式降低可逆性。
能量效率还考虑了充放电过程中的电芯电压。因此，它涵盖了与电流流动和内阻增加相关的所有损耗。
自放电与电化学稳定性
自放电通过将电芯存储在特定的荷电状态 (SOC) 下并测量随时间推移的电荷损失来评估。异常的自放电率可能表明存在内部短路、不良反应或电芯损坏。
测试还可以检查在不同荷电状态、温度、充电倍率和放电深度下的表现。这些条件有助于揭示退化是稳定的，还是在后续使用中可能会加速。
老化测试如何揭示电池寿命
循环寿命测试
循环寿命测试在指定的电流倍率、电压限制、放电深度范围和静置周期下重复对电芯进行充放电。系统会定期测量容量、电阻和效率，以构建退化轨迹。
测试可能会持续到达到定义的性能限制，例如容量降至初始值的 80%。其他研究根据应用和测试目标，可能会使用更低的限制，例如 75%。
日历寿命测试
日历老化发生在电池存储或保持在特定荷电状态时，即使此时并未进行循环。高温和高荷电状态通常会加速这种形式的退化。
实验室系统会模拟这些存储条件并定期进行诊断测量。这可以将流逝时间导致的退化与主要由充放电循环导致的退化区分开来。
识别老化拐点
电池退化并不总是线性的。电芯可能会表现出逐渐的容量损失和电阻增长，随后进入退化急剧加速的区域。
这种转变通常被称为老化拐点。检测该点非常重要，因为接近该点的电池，其剩余寿命的可预测性可能远低于仅凭当前容量所预估的结果。
为什么实验室测试系统至关重要
受控且可重复的压力条件
测试系统可以控制电流、电压、温度条件（若支持）、荷电状态限制、放电深度和静置周期。这使得在相同条件下测试的电芯之间具有可比性。
精确、连续的数据采集
实验室系统在每个测试步骤中都会连续记录电气测量值。它们可以检测到容量、电压响应、电阻、效率和自放电的微小变化，而这些变化通过偶尔的手动检查很难识别。
这些数据创建了从初始表征到寿命终点评估的全程可追溯性能记录。
多通道与自动化测试
电池评估通常涉及许多具有不同历史和退化水平的电芯或模组。多通道设备支持并行测试，同时应用个性化的工况并一致地记录结果。
自动化还减少了电芯化成、质量控制、研发和寿命终点分级过程中的测试瓶颈。
模拟真实工况的测试
简单的恒流循环可能无法代表预期的梯次利用应用。实验室系统可以模拟快速功率脉冲、可变的可再生能源输出、长达数小时的存储或计划中的削峰放电。
这些工况会暴露出特定应用的弱点，包括过热、电压骤降、能量效率低下或电阻加速增长。
从测量数据到电池健康与剩余寿命
估算健康状态 (SOH)
SOH 并非一个单一的通用数值。它可以根据容量、电阻、功率能力、能量效率或这些指标的组合来定义。
例如，当容量较初始额定值下降约 20% 或内阻翻倍时，电池可能被认为已达到其第一生命周期（车辆应用）的终点。这些是有用的筛选惯例，而非针对每种车辆、电芯化学体系或梯次利用系统的通用界限。
预测剩余使用寿命 (RUL)
RUL 估算电池在达到特定性能限制前还能运行多久。模型可以将实验室测量数据与在线监测数据结合使用。
用于 SOH 和 RUL 估算的方法包括扩展卡尔曼滤波 (EKF)、支持向量机 (SVM) 以及诸如 ARIMA 等时间序列模型。实验室数据对于校准和验证这些方法至关重要，因为模型需要可靠的退化历史。
结合多种健康指标
仅凭容量无法完全描述未来的性能。稳健的评估应考虑：
- 容量保持率
- 内阻和阻抗增长
- 库仑效率与能量效率
- 自放电行为
- 负载下的电压响应
- 热稳定性和电化学稳定性
- 与相邻电芯的一致性
结合这些指标可以降低选择此类电芯的风险：即虽然容量看起来健康，但在功率需求下表现不佳或具有不稳定的退化行为。
测试如何支持梯次利用决策
筛选回收的电芯和模组
寿命终点的车用电池可能包含退化历史差异巨大的电芯。实验室系统对单个电芯或模组进行表征，以便将可重复使用的单元与需要材料回收的单元分离开来。
该过程有助于识别符合低需求应用（如用于峰值负载管理的固定式储能）要求的电芯。
针对应用进行分级
梯次利用的适用性取决于预期的工作周期。功率能力降低的电芯可能仍适用于相对温和的固定式应用，而电阻增长严重的电芯即使剩余容量看起来尚可，也可能不适用。
因此，测试支持针对特定应用的分级，而不是将所有寿命终点的电池视为等同。
防止不匹配和早期失效
连接在模组中的电芯应具有足够兼容的容量、电阻和荷电状态行为。匹配不佳会导致某些电芯比其他电芯更早达到电压极限或热极限。
高精度测试允许工程师建立分选标准（例如最低剩余容量阈值），并将具有相当特性的电芯进行分组。
验证梯次利用寿命声明
梯次利用电池必须在其预期的工作周期下进行测试。在该工况下的容量保持率和电阻增长，比单一的初始容量测试提供了更有力的证据。
由此产生的数据支持关于可用能量、功率限制、维护周期、保修假设和最终回收的决策。
理解权衡因素
测试精度与时间和成本
高质量的老化数据需要时间，因为必须在多次循环或延长的存储周期内观察退化情况。化成和老化活动可能占电池制造和开发投资的很大一部分。
简短的诊断测试对于筛选很有用，但在需要准确的寿命预测时，它们无法完全替代长时间的验证。
标准化测试与实际行为
标准化的充放电协议使结果具有可比性，但它们可能无法重现实际运行中的不规则负载、温度变化和静置周期。
真实的工况测试提高了相关性，尽管这可能会使不同研究之间的比较变得更加困难。
容量阈值是不够的
80% 容量这样的阈值很方便，但它不能保证梯次利用的安全或有效。电阻、自放电、电芯不平衡、热行为和退化率可能会使通过容量测试的电芯被淘汰。
因此，梯次利用决策应使用与目标应用相一致的一套验收标准。
预测不确定性
电池退化取决于化学体系、制造差异、温度、荷电状态、充电方法、放电深度和既往使用情况。在一个条件下训练的模型可能无法准确预测另一个条件下的行为。
当实验室数据包含相关的压力条件，且模型针对独立的电芯或模组进行了验证时，预测结果会更具可信度。
如何将其应用于您的项目
最可靠的工作流程结合了初始表征、受控老化、特定应用测试和模型验证。
- 如果您的主要重点是第一生命周期的质量控制： 在电芯之间一致地测量容量、电阻、效率和自放电，然后利用这些结果在模组组装前建立分选标准。
- 如果您的主要重点是寿命终点的筛选： 对回收的电芯或模组进行单独表征，并评估剩余容量和电阻增长，而不是仅依赖容量。
- 如果您的主要重点是梯次利用系统设计： 在实验室中重现预期的工作周期，并测量这些条件下的容量保持率、电压响应、热行为和阻抗增长。
- 如果您的主要重点是 SOH 或 RUL 预测： 从长期、高质量的循环和存储数据中构建模型，然后在可比的运行条件下对电芯进行测试，以验证其预测结果。
- 如果您的主要重点是安全性和可靠性： 除了标准的容量测试外，还要包括自放电、电芯间的一致性、热响应和稳定性测量。
一个设计良好的实验室测试计划将电池老化从一种假设转变为可测量的证据，从而实现更具说服力的梯次利用性能和安全决策。
总结表：
| 评估方面 | 测量内容 | 对梯次利用的重要性 |
|---|---|---|
| 容量衰减 | 容量保持率 (Q_now/Q_new) | 确定剩余储能能力 |
| 内阻增长 | 通过脉冲或阻抗测试测量电阻 | 影响功率输出和效率 |
| 库仑/能量效率 | 往返效率 | 指示不可逆反应和损耗 |
| 自放电 | 存储期间的电荷损失 | 检测内部短路或损坏 |
| 循环寿命测试 | 重复的充放电循环 | 构建退化轨迹 |
| 日历寿命测试 | 存储条件下的老化 | 区分基于时间的退化与基于循环的退化 |
| 老化拐点 | 退化的急剧加速 | 预示未来性能不可预测 |
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