배터리 충전 및 방전 곡선

배터리의 충전 및 방전 과정에서 충전 및 방전 깊이가 변하면서 전압도 지속적으로 변합니다. 용량을 수평 좌표로, 전압을 수직 좌표로 사용하면 배터리의 전기적 성능에 대한 많은 단서를 포함하는 간단한 충전 및 방전 곡선을 얻을 수 있습니다. 충전과 방전에 관련된 시간, 용량, SOC, 전압 등의 배터리 셀 변수를 좌표로 하여 그린 곡선을 충방전 곡선이라고 합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 충전 및 방전 곡선입니다.

시간-전류/전압 곡선

● 정전류

정전류 충전 및 방전 중에는 전류가 일정하고 배터리 단자 전압의 변화가 동시에 수집되므로 배터리의 방전 특성을 감지하는 데 자주 사용됩니다. 방전 과정에서 방전 전류는 변하지 않고 배터리 전압은 감소하며 방전 전력도 계속해서 감소합니다. 샘플 곡선은 아래 그림에 나와 있습니다.

● 정전류 및 정전압(충전)

정전류 충전과 비교하여 정전류 정전압 충전은 충전이 끝날 때 정전압 과정을 갖습니다. 충전이 끝나면 목표 값에 도달하면 전압은 일정해지고 전류는 점차 감소합니다. 차단 전류에 도달하면 정전류 정전압 충전이 종료됩니다. 안정기를 벗어나면 배터리 전압이 크게 변동하기 때문에 정전류 충전을 계속하면 배터리가 이상적인 완전 충전 상태에 도달할 수 없습니다. 따라서 배터리가 최대한 높은 충전 상태에 도달하도록 하려면 정전압으로 전환하고 전류를 줄여야 합니다. 샘플 곡선은 아래 그림에 나와 있습니다.

● 일정한 전력

전체 충전 및 방전 과정은 일정한 전력으로 작동됩니다. P=UI에 따르면, 정전력 충전 중에는 전압이 점차 증가하고 전류는 점진적으로 감소하며, 정전력 방전 중에는 전압이 점차 감소하고 전류가 점차 증가한다. LFP 배터리의 기존 충방전 차단 전압 3.65~2.5V에 따르면 방전 종료 전류는 충전 종료 전류의 거의 1.5배에 도달할 수 있습니다. 예제 곡선은 아래 그림에 나와 있습니다.

● 연속, 간헐, 펄스

정전류 또는 전력에서 타이밍 기능은 연속, 간헐 및 펄스 충전 및 방전 제어를 달성하는 데 사용됩니다. 이러한 특수 충전 및 방전 방식은 배터리의 DC 내부 저항을 평가하는 데 자주 사용됩니다. 샘플 곡선은 아래 그림에 나와 있습니다.

용량-전압 곡선

용량-전압 곡선의 가로축은 배터리의 충방전 용량, 충전 상태 등의 정보를 반영하고, 세로축은 배터리의 전압 플랫폼, 변곡점, 분극 등의 정보를 반영한다. 아래 그림은 인산철리튬 배터리의 온도별 방전 곡선입니다.

비율 곡선

전류 밀도는 전기화학 반응 속도에 영향을 미쳐 배터리의 성능 매개변수를 변경합니다. 용량이 다른 배터리를 비교할 때 동일한 전류를 적용할 수 없으므로 비율을 사용하여 상대 전류를 결정합니다. 예를 들어 3Ah 18650 배터리의 경우 0.1C는 0.3A이고 280Ah 각형 배터리의 경우 28A입니다. 간단히 말하면, 비율로 표시되는 구체적인 전류값은 비율에 배터리 용량을 곱한 값입니다.

배터리 용량을 표시할 때는 충전 및 방전 전류를 고려해야 합니다. 왜냐하면 용량은 속도에 따라 다르기 때문입니다. 예를 들어, 배터리 용량을 다양한 속도로 보정하려면 충전 및 방전 주기 속도에 따라 단계적으로 변경되도록 설정한 다음 방전 용량을 세로축으로 하고 충전 횟수를 사용하여 속도 곡선을 그릴 수 있습니다. 방전 시간을 가로축으로 합니다.

dQ/dV 곡선

dQ/dV 곡선의 이름은 y축 변수, 즉 단위 전압 간격당 부피 변화율입니다. dQ/dV 곡선의 가로축은 일반적으로 SOC, 용량 또는 전압이며, 이는 용량 변화율의 변화를 반영합니다. 변화율이 큰 곳은 곡선에서 특징적인 피크로 표시되며 일반적으로 전기화학 반응 과정에 해당합니다.

dQ/dV 곡선은 배터리의 전압 플랫폼이 어디에 있는지, 전기화학 반응이 언제 발생하는지, 배터리 노화 및 기타 상태 변화에 따라 반응 과정이 어떻게 변하는지를 알려줍니다. 일반적으로 화학 반응은 빠르므로 곡선의 데이터 포인트에는 더 높은 정확도가 필요합니다. 따라서 출력 dQ/dV 곡선에는 원시 데이터 수집을 위한 특정 요구 사항이 있으며, 그렇지 않으면 뚜렷한 피크가 있는 곡선을 만드는 것이 불가능합니다. 충전 및 방전 테스트를 수행할 때 전압 간격ΔV=10~50mV를 설정하여 데이터를 수집하거나 시간 간격Δt=10-50ms를 설정한 다음 동일한 전압 차이로 원시 데이터를 스크리닝할 수 있습니다.

다음 그림은 다양한 사이클 수에 따른 dQ/dV 곡선을 보여줍니다.

사이클 곡선

우리는 배터리의 수명이 캘린더 수명과 사이클 수명으로 나누어진다는 것을 알고 있습니다. 캘린더 수명은 자연적인 배치에서 배터리 용량이 어느 정도 손실되는 데 걸리는 시간인 반면, 사이클 수명은 배터리 용량이 어느 정도 감소할 때까지 배터리를 지속적으로 충전 및 방전하는 횟수입니다. 사이클 수명은 배터리 수명 성능을 측정하는 중요한 지표 중 하나입니다.

리튬이온 배터리의 사이클 테스트 데이터는 단일 충전 및 방전 데이터의 축적입니다. 다양한 단일 충전 및 방전 데이터를 추출하여 다양한 분석 측면에 대한 여러 곡선을 만들 수 있습니다. 가장 간단한 사이클 수명 곡선은 아래 그림과 같이 사이클 수를 x축으로 하고 방전 용량 또는 용량 유지율을 y축으로 하는 것입니다. 사이클이 진행됨에 따라 배터리 용량은 계속해서 감소하며, 충전 및 방전 시스템은 배터리 용량 감소에 상당한 영향을 미칩니다.

아래 그림과 같이 서로 다른 시간에 충전 및 방전의 용량-전압 곡선을 비교할 수도 있습니다. 사이클이 진행됨에 따라 충방전 시작 전압이 이동하고 배터리의 DC 내부 저항이 변화하며 충방전 용량이 점차 감소합니다.

위의 두 가지 유형 외에도 사이클 수를 가로축으로, 배터리 사이클 감쇠에 영향을 받는 매개변수를 세로축으로 하는 곡선이 많이 있는데, 이는 배터리의 사이클 수명에 영향을 미치는 요인을 분석하는 역할을 합니다. 세포주기를 예측하고 수명을 예측합니다. 아래 그림과 같이 쿨롱 효율 수준에 의해 영향을 받는 배터리 사이클 수명의 이론적인 값을 반영합니다. CE는 쿨롱 효율, Ck는 용량 유지율, k는 사이클 수이다.

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