电池性能评估：自动化数据采集平台
引言：在全球向可持续能源转型的浪潮中，可充电电池作为关键技术支撑，其性能直接影响能源效率、维护成本和系统可靠性。无论是电动汽车的续航能力，还是可再生能源的稳定存储，都离不开对电池健康状态（State of Health, SoH）的精准评估。然而，传统电池测试面临数据采集效率低、系统通用性差等挑战，亟需一种集安全性、自动化与多功能性于一体的测试解决方案。本文将为您介绍西班牙塞维利亚大学研究团队开发的创新型电池测试平台，该平台通过自动化充放电循环和高效数据采集，为电池性能分析提供了强大工具，推动电池技术研发与实际应用的深度融合。
1、研究背景：电池技术发展与测试需求升级
随着化石能源向可再生能源的转型加速，电池储能系统在全球能源格局中的地位愈发重要。锂离子电池凭借高能量密度、低自放电率等优势，成为可再生能源利用和电动汽车领域的核心技术。然而，电池性能会因活性物质流失、锂元素损耗等因素逐渐退化，导致容量衰减和寿命缩短。因此，准确监测电池的健康状态（SoH）—— 即当前容量与初始容量的百分比 —— 成为优化电池管理策略的关键。
传统 SoH 估算方法包括直接测量、库仑计数、内阻监测等，但这些方法或依赖实验室特定条件，或存在实时性差、噪声敏感等问题。例如，库仑计数需要完整的充放电循环，且易受积分误差影响；电化学阻抗谱（EIS）虽精度高，但需要专业设备和稳定环境。随着机器学习和数据驱动技术的发展，支持向量机、神经网络等算法被用于建模复杂非线性关系，但这类方法依赖大规模标注数据，且缺乏物理可解释性。
在此背景下，开发一个能够模拟真实工况、实现自动化数据采集的测试平台，成为突破现有技术瓶颈的关键。它不仅能为 SoH 估算提供多场景数据支持，还能通过实时监控电压、电流、温度等参数，提前预警过压、欠压等安全隐患，延长电池使用寿命。
图1.主要SoH（健康状态）估算技术的分类。
2、核心技术：自动化测试平台的硬件与软件架构
2.1、硬件设计：模块化集成与精准控制
该测试平台采用模块化设计，核心组件包括：
电源与负载设备：配备 Sorensen DLM20-30 电源（最大 20V/30A）和 B&K Precision 8614 电子负载，支持恒流 - 恒压（CC-CV）充放电模式，可模拟不同工况下的电流电压变化。
数据采集系统：通过 National Instruments USB-6281 I/O 设备连接 K 型热电偶，实时监测电池温度，精度达 ±0.5°C；电压电流数据由电源和负载内置传感器直接采集，确保高分辨率（16 位 ADC）。
安全防护模块：内置硬件中断系统，当电池电压超过 4.2V 或温度高于 45°C 时自动停机，配合 21.5×15×17cm 防火箱，保障测试过程安全。
硬件架构通过以太网和 USB 接口实现设备互联，路由器动态分配 IP 地址，支持多设备同步控制，最大可扩展至串联 20V、并联 30A 的电池组测试，兼顾单体电池与电池包的兼容性。
图2. CC-CV充电过程：电压和电流作为时间的函数。
2.2、软件系统：智能化控制与数据管理
软件层面采用 LabVIEW 开发的 SDAYC 系统，具备两大工作模式：
手动模式：支持用户实时调整充电电压、电流和放电参数，适合调试阶段的灵活操作。
自动模式：预设充放电截止条件（如充电电流低于 0.5A、放电电压降至 2.5V），自动执行 “充电 - 静置 - 放电” 循环，每个循环间隔 20 分钟静置冷却，确保数据稳定性。
系统功能亮点包括：
实时监控：界面实时显示电压、电流、温度曲线，支持数据秒级采样与存储，生成独立的充电 / 放电文本文件（如 “Charge1.txt”“Discharge1.txt”）。
安全机制：除硬件中断外，软件实时校验参数阈值，避免过充过放，同时记录异常事件日志。
数据后处理：配套 Python 工具自动整合多循环数据，生成 SoH 趋势图、电压 - 容量曲线等可视化图表，支持 MATLAB 进一步分析。
图3. 恒流法放电过程：电压和电流随时间变化的函数关系。
3、实验验证：多场景测试与性能分析
研究团队以标称容量 6Ah 的 LiFePO₄电池为对象，开展了多轮充放电实验，验证平台的可靠性与数据价值。
图4. 可充电电池测试系统的示意图。
3.1、健康状态（SoH）评估
通过 100 次充放电循环（49-149 周期）数据，采用库仑积分法计算
结果显示，电池 SoH 在 100 次循环后下降约 3.5%，与文献 [39] 提出的容量衰减模型高度吻合。平台无需复杂数据预处理，直接利用仪器原始数据即可复现实验，体现了测量系统的高可信度。
图5. 设计的测试台照片。 被测电池放置在一个尺寸为21.5 × 15 × 17厘米的防火箱中。
3.2、荷电状态（SoC）与开路电压（Voc）关联分析
通过改进的静置测试，在放电过程中每 30 分钟暂停 10 分钟，记录 Voc 数据。利用库仑计数法建立 Voc-SoC 曲线（如图 12 所示），发现静置后的电压稳定值与 SoC 呈强线性相关，为后续 SoC 估算模型提供了关键校准数据。该实验证明平台能够捕捉电池动态响应细节，支持深层次电化学特性分析。
图6.展示了电池特性分析的监控和控制环境。
3.3、安全性与通用性验证
平台在 45°C 温度阈值和 4.2V 电压阈值下稳定运行，未出现过温或过压故障；同时成功测试了不同放电电流（1A 至 18A）和充电速率（0.5C 至 1C），验证了对宽工况范围的适应性。数据存储格式采用通用文本文件，并开放访问存储库（https://idus.us.es/items/65cc2934-ee3e-4b85-89a6-15d7f4f9db29），便于跨平台数据共享与协作研究。
图7.所开发软件的流程图。
4、应用价值：从实验室到产业界的桥梁
4.1、科研领域：加速电池技术创新
平台为研究人员提供了标准化数据采集工具，支持不同充电策略（如 CC-CV、CL-CV）和老化机制的对比实验。例如，通过分析微分电压曲线（DVA）和增量容量曲线（ICA），可精准定位锂元素损耗或活性物质脱落等退化模式，为电池材料优化和寿命预测模型开发提供数据支撑。
4.2、产业应用：提升电池管理效率
在电动汽车和储能电站中，电池一致性管理至关重要。该平台可对单体电池进行批量测试，筛选性能匹配的电池组成模组，降低系统不均衡损耗；同时，实时监控数据为电池管理系统（BMS）提供实时校准参数，优化充放电策略，延长电池组寿命 20% 以上。
4.3、教育与科普：推动技术普惠
平台操作界面友好，支持教学演示与学生实践，帮助培养电池工程领域专业人才。通过开放数据存储库，全球研究者可获取真实工况下的电池数据，加速行业共性问题的解决，推动技术普惠与生态共建。
5、未来展望：智能化与场景拓展
当前平台已实现基础自动化测试，但在以下方向仍有提升空间：
多物理场耦合测试：集成温度梯度控制、振动模拟等模块，研究极端环境下的电池性能演变。
AI 驱动数据分析：结合深度学习算法，实时识别异常放电模式，实现早期故障预警。
规模化测试能力：开发多通道并行测试硬件，支持同时测试数十个电池，满足大规模生产质检需求。
随着全球 “双碳” 目标的推进，电池技术将迎来新一轮创新高潮。该自动化测试平台作为底层技术支撑，不仅为科研突破提供 “显微镜”，更为产业落地搭建 “桥梁”。我们期待更多基于该平台的研究成果，推动电池从 “能用” 走向 “好用”，助力构建清洁、高效、安全的能源未来。
互动话题：您认为电池测试技术的突破将如何影响电动汽车的普及？在日常使用中，您最关注电池的哪些性能指标（续航、寿命、安全性）？欢迎在评论区分享您的观点，一起探讨电池技术的未来！
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网址: 电池性能评估：自动化数据采集平台 https://m.trfsz.com/newsview1549501.html
