鋰離子電池由于其能量密度高、無記憶效應、自放電小且循環壽命長而在各個領域得到廣泛使用，如電子產品、電動工具、電動汽車以及儲能領域等。電池的性能總體可分為電性能和可靠性兩大類，壽命是衡量其電性能的重要指標之一。

對于能量型電池，一般認為電池的可用容量衰減到初始容量的80%時，即為壽命終止。電池的壽命包括循環壽命和日歷壽命，前者是指電池以一定的充放電制度進行循環至壽命終止時的循環次數， 后者是指電池在某個狀態下存儲至壽命終止時所需的時間。

鋰電池在充放電過程中會發生很多復雜的物理及化學反應， 因此影響鋰電池循環壽命的因素有很多。另一方面，循環壽命測試往往耗時長且成本高， 電池壽命的正確評估對鋰電池的生產開發及電池健康管理系統有一定的指導作用。

一、循環壽命的影響因素

1 電池材料的老化衰退
鋰電池內部的材料主要包含：正負極活性物質、粘結劑、導電劑、集流體、隔膜以及電解液。鋰電池在使用過程中，這些材料會伴隨著一定程度的衰退和老化。唐致遠等認為，錳酸鋰電池容量衰減因素有：正極材料的溶解、電極材料的相變化、電解液分解、界面膜的形成和集流體腐蝕等。

Vetter等分別對電池的正極、負極及電解液在循環中的變化機理進行了系統深入的分析。作者認為負極SEI膜的形成和后續生長會伴隨著活性鋰的不可逆損失，而且SEI膜并不具備真正的固體電解質功能，除了鋰離子以外，其他物質的擴散和遷移會導致氣體產生和顆粒破裂。 此外，循環過程中材料體積的變化和金屬鋰的析出也會導致容量損失。 對正極材料老化衰退的影響如圖1所示。

Aurbach等拆解了鈷酸鋰電池在25和40℃溫度條件下循環后的正負極極片，SEM、XRD 和FTIR測試結果表明正負極活性材料均有損失。李楊等對循環6000次的磷酸鐵鋰動力電池的電性能進行分析，其容量保持率為84.87%，交流內阻上升18.25%，直流內阻上升 66%。作者將循環后的電池進行拆解，分別進行扣式電池性能測試和SEM分析，發現負極材料在循環后的性能衰減較快，并認為負極體積的膨脹、SEI膜的增厚是主要影響因素。

2 充放電制度
充放電制度主要包括充放電方式、倍率和截止條件等三個方面。在充電方式上，美國科學家馬斯曾經提出最佳充電曲線的觀念，他認為電池的最佳充電電流隨著充電時間的延長而逐漸減小：I=I0e-αt。式中：I為可接收充電電流；I0為t=0時刻的最大初始電流；t 為充電時間；α 為衰減常數。 I 與 t 的關系曲線如圖 2。

圖2中，曲線下方為可充電區域，在此區域內充電，不會對電池造成傷害，如果充電電流超過此區域，極化加劇，不但不能提高充電效率，還會導致電池析氣嚴重，縮短電池壽 命。目前在充電方法的研究方面，大多是基于馬斯理論開展的，即讓充電電流盡量接近該曲線。 

何秋生等將常見的幾種充電方法做了全面的對比，發現恒流充電在后期由于電流過大，使電池內部析氣，損傷電池；而恒壓充電在充電初期電流過大，直接傷害電池；恒流恒壓充電以及階梯恒流充電法克服了恒流充電和恒壓充電的缺點，目前廣泛使用；反脈沖充電可以有效地消除極化，但是對壽命有一定的影響。

充放電倍率和截止條件對電池循環壽命也有很大的影響。李艷等研究了18650型號的鈷酸鋰電池在不同放電倍率下的循環性能，發現以0.5C，1C和2C放電倍率循環300周后的容量損失率分別為10.5%，14.2%和18.8%，并通過分析得出：正極材料結構的改變和負極表面膜增厚會導致鋰離子數量的減少及擴散通道阻塞，從而引起電池容量衰減。

K.Maher等將鈷酸鋰電池的充電截止電壓從4.2V升到4.9V，通過測試充電后的電極不同 SOC的熵變曲線，發現電極材料的結構發生了改變。

3 溫度
不同種類的鋰電池有不同的最佳使用溫度，過高或過低的溫度都會對電池的使用壽命產生影響。Ramadass等報道了溫度對Sony 18650鈷酸鋰電池循環性能的影響，研究發現當試驗溫度超過50℃后，電池的衰減明顯較常溫和45℃快很多(圖 3)，并將高溫下的容量衰減歸因于電池負極 SEI 膜的分解再生，活性鋰的損失以及負極阻抗的增加。

圖 3 18650 電池在不同溫度下放電容量隨循環次數的變化曲線

宋海申等對比了18650型磷酸鐵鋰/石墨動力電池在不同溫度下的電性能，也得出類似的結果：在常溫下循環，電池的容量衰減較為緩慢，而在55和65℃高溫條件下，電池表現出很快的失效行為。作者認為石墨負極上沉積的微量鐵會催化其界面膜的生成，對容量衰減有一定的影響。

Zhang等研究了低溫下的鋰電池性能，發現當溫度低于－10℃時，電池的容量急劇衰減，并分析了低溫性能差的原因除了電解液的離子電導率降低以外，還與電極材料有關。作者對比了全電池以及正負極對稱電極的EIS隨溫度的變化曲線，發現當溫度低于－10℃以后，全電池和半電池的阻抗都有上升趨勢，尤其是電荷轉移阻抗會驟升，并占據主導地位。

4 單體一致性
電池組一般都是將成百上千只單體電池串并聯，其循環壽命除了上述影響因素以外，單體一致性是另一重要因素。由于材料及制造工藝的差別，鋰電池的單體一致性很難保證。在材料方面，正負極材料和電解液的均勻性很重要，同種材料、同批次生產的鋰電池一致性往往相對較好。 在制造方面，鋰電池的生產流程很復雜， 其中的每個步驟會涉及到多個工藝參數，如果控制不好會導致電池的電壓、容量、內阻等參數的不一致性。

王震坡等研究了單體不一致性對電池組使用壽命的影響，他們認為電池組的壽命永遠小于壽命最短的單體電池的壽命，壽命為1000次的單體電池，成組后的壽命不到200次，而且電池組壽命的提高與電池組壽命的提高不成比例(表 1)。
表 1 單體不同使用壽命情況下動力電池組理論使用壽命

陳強等基于Thevenin等效電路考察了單體電池的歐姆電阻、容量以及極化差異性對串聯電池組的性能影響，發現容量差異的影響最大。

電池在實際成組應用之前，會經過篩選配組過程，剔除性能參數差異較大的單體，將電池的制造過程中產生的差異對使用性能的影響降到最低。電池一般是按照電池的容量、電壓、內阻以及自放電等參數進行配組，然而電池的自放電快速檢測是研究難點。單體電池的自放電會導致電池組內各電池SOC不一致，影響整個電池組容量的發揮。一般來說，溫度越高，電池的自放電越大。電池組箱體如果設計的不合理，處于不同位置的電池由于散熱差異， 內阻和自放電程度都會受到一定的影響。

二、循環壽命預測

由于電池循環壽命的測試耗時長且成本高， 因此壽命模型的建立和壽命的評估預測成為國內外學者的研究熱點。鋰電池的壽命預測方法按照信息來源可劃分三類：基于容量衰退機理的預測、基于特征參數的預測和基于數據驅動的預測。

1 基于容量衰退機理的預測
基于機理的預測是根據電池在循環過程中內部結構和材料的老化衰退機制來推測電池的壽命。 該方法需要利用基本模型對電池內部發生的物理和化學反應過程進行描述， 如歐姆定律、電化學極化、濃差極化以及電極材料內部擴散等。

Ning等基于電池在循環過程中活性鋰的損失，利用第一性原理模擬了鈷酸鋰電池的容量衰退模型，影響參數包括交換電流密度、DOD、界面膜阻抗以及充電截止電壓等。作者將得出壽命預測模型與實測數據進行對比，發現該模型與實際檢測結果非常接近。 

Virkar提出了一種基于非平衡熱力學電池退化模型，考慮了化學電勢及SEI膜等因素對容量衰退的影響，并指出在串聯電池組中會存在不平衡單體，其正極與電解液的界面處也可能產生 SEI 膜，導致容量衰減加劇。

2 基于特征參數的預測
基于特征參數的預測是指利用電池在老化過程中某些特征因素的變化來預測電池壽命， 目前研究者關注最多的EIS與循環壽命的關系。Li等研究了商用鈷酸鋰電池在1C充放電循環過程中阻抗譜的變化，并采用XRD、TEM和SEM觀察了電極材料的變化， 結果發現在鋰電池正極和負極的Nyquist曲線中，對應于界面膜阻抗的低頻區半圓大小隨著循環次數的增加呈增大趨勢，據此可推斷電池循環壽命。

EIS能夠給出較為精細的電池阻抗描述，但測試儀器易受外界干擾且對于復雜的譜圖難以進行有效的分析。相對而言，脈沖阻抗的測量則簡單易行，且可以快速實現在線監測。

3 基于數據驅動的預測
基于數據驅動的方法是指不考慮電池內部的物理化學反應和機理，直接分析測試數據來挖掘規律，是一種基于經驗的模擬手段。 較常見的有時間序列模型(AR)、人工神經網絡模型(ANN)及相關向量法(RVM)等。

AR模型是根據以前某些時間點測得數據來推斷當前狀態下的預測值，具有線性特性。 考慮到電池容量衰減與循環次數的非線性關系，羅悅提出改進的非線性AR模型，在預測后期引入加速退化因子，提高了預測的準確性。 

ANN模型是將多個神經元按照某種規則組成的人工智能網絡系統，是一種典型的非線性模型。RVM模型屬于數據回歸分析法，可以通過調整參數來靈活地控制過擬合和欠擬合，具有概率式預測的特點。基于內部機理的預測方法具有更好的理論支持和更好的精 度，但復雜程度大，數據驅動法的優點在于簡單實用，但是由于獲取的數據不可能覆蓋所有的參數， 因此也具有一定的局限性。

三、結束語

本文主要介紹了動力鋰離子電池循環壽命的影響因素及壽命預測模型方面的研究。 可以看出，影響動力鋰電池循環壽命的因素很多，而且對于不同材料和結構的鋰電池，其影響因素也不盡相同。 

從文中的分析可知，我們可以通過控制參數來延長電池壽命，如讓電池在合適的溫度、倍率及充放電條件下工作。 相對而言，電池組的循環壽命影響因素更為復雜，因為這些因素之間會產生相互耦合作用，而且單體一致性問題會導致電池組的性能得不到充分發揮， 嚴重縮短電池組的循環壽命。 

在對電(dian)池進(jin)行(xing)循(xun)環(huan)壽命(ming)預測時(shi)，可以基于電(dian)池的(de)(de)內部(bu)機(ji)理、某個特征(zheng)參(can)數或者已測的(de)(de)大量數據，精確(que)合理且簡單(dan)可操作的(de)(de)模型(xing)的(de)(de)建立對電(dian)池循(xun)環(huan)壽命(ming)的(de)(de)準確(que)評(ping)估及性能的(de)(de)進(jin)一步優化都具有重要的(de)(de)意義。