STEOC电池 HEV 运行期间 SoC 对时间的依赖性。

PSoC 是一种新兴的电池运行模式，与传统运行应用相比，它对 LAB 提出了更高的要求。在PSoC条件下，LAB在负极活性材料(NAM)中具有较高比例的放电产物PbSO ₄ [放电过程如式(1)所示。( 3 )][ 28 ]。

铅+硫酸氢盐-4↔铅2+ _+所以2 −4+H++ 2e-↔硫酸铅4+H++ 2e-。Pb+HSO4−↔Pb2++SO42−+H++2e−↔PbSO4+H++2e−.
(3)

Pb负极的放电是在溶解-沉淀机制下进行的[ 28 ]。Pb首先被释放为可溶性Pb ²⁺离子，随后，Pb ²⁺离子沉淀成PbSO ₄晶体。在 PSoC 条件下，由于奥斯特瓦尔德熟化过程， 小 PbSO ₄颗粒溶解并重结晶成大 PbSO _{4颗粒（图}3a）[ 35 , 36 ]。在 PSoC 条件下运行时，LAB 要么在 HEV 中的 PSoC 下面临大量高倍率充电和放电周期（即高倍率部分充电状态，HRPSoC）[ 37] 或 PSoC 下可再生能源存储的较长运行时间 [ 38 ]。_{因此，加剧了大PbSO 4}颗粒的积累，并且这些颗粒由于其低溶解度而不易转化。HRPSoC 引起负极板表面硫酸化（图 3 b、c）。与在负极表面上形成大的PbSO _{4晶体相关的失效模式被称为硫酸盐化。}

取自失效的 VRLA 电池。d硫酸铅分布在从失效 VRLA 电池中取出的正极板的中心底部。经参考文献许可转载。[ 39 ]。版权所有 © 2004，爱思唯尔

a示意图说明了 HRPSoC 运行期间 Pb 负极的硫酸盐化过程。负极板b中心顶部和c中心底部硫酸铅分布
 

由于充电过程中Pb电极的高极化，硫酸化Pb负极的低充电能力或充电接受能力也会引发寄生析氢反应（HER）[ 39 ]。硫酸化不仅仅在 PSoC 条件下发生[ 35 ]。然而，当LAB在PSoC下长时间或在高电流密度下运行时，Pb负极的硫酸盐化成为一个严重的问题[ 36 ]。硫酸化导致Pb负极的充电接受能力低、充电时出现高电压极化、电解液失水、可逆容量急剧下降。虽然Pb和PbO ₂的放电产物都是PbSO ₄，与Pb负极[比表面积（SSA）为0.5-1.0 m ²  g ^-1 ]相比，PbO ₂正极 由于其较大的SSA（3.0-8.0 m ^{2 ），几乎不会发生硫酸盐化（图}3d ）。  g ^-1 ) [ 40 ]。PAM中小胶体 PbO ₂颗粒的聚集可能会增强放电后PbSO ₄在 PbO _{2基质内的分布 [} 3 , 41 ]。

Pb负极的硫酸盐化已成为阻碍LAB在新兴PSoC应用中发展的突出障碍。在PSoC下，在全SoC的LAB深度充放电下发生的正极栅极腐蚀和PbO ₂ PAM软化等传统失效模式不再是主要失效模式[ 39 ]。因此，由于 PSoC 条件下运行的 LAB 中 Pb 负极严重硫酸化，因此需要提高 Pb 负极的充电接受能力和可逆容量。自2005年以来，各种方法，如电解质工程[ 42 ]、光栅制造[ 43 ]和建筑设计[ 44]]，已被用来增强 PSoC 下 LAB 的性能。然而，这些方法只能延缓Pb负极的硫酸化。随着超级电容器技术和用于各种电化学电源的碳基材料的快速进步[ 45 , 46 ]，碳材料在LAB技术中发挥着越来越重要的作用[ 47 , 48 ]。有一种新兴技术称为 LCB [ 49 ]，通过在 LAB 的 NAM 中添加功能性碳添加剂来制造。因此，PSoC 条件下 LAB 的性能得到了显着增强。因此，这些碳增强 LAB 现在通常称为 LCB。LCB 的术语首先由巴甫洛夫提出[36 ]。尽管 LAB 仍然在中大型充电电池市场占据主导地位，但它面临着从传统应用到 PSoC 应用的重大挑战。此外，LAB 面临着低成本 LIB（LiFePO ₄ /石墨电池）的挑战。目前，LCB 正在被 LAB 界的大部分机构（包括科研机构和公司）广泛研究。因此，有必要总结机理研究、增材制造、电池制造、全电池评估和实际应用方面的最新成果。

本文首先介绍了LCB的技术演进。随后，重点关注铅碳二元电极的机理理解、碳添加剂对LCB性能的影响、商用LCB铅碳添加剂的工业发展以及PbO 2 正极_的设计走向长期的 LCB。此外，还为免维护阀控LCB的未来发展提出了解决方案。最后提出了未来的研究方向。作为对LCB的批判性回顾，LCB制造的技术方面，如板栅浇注[ 50 ]、粘贴[ 51 ]、喷酸、固化[ 51 ]、成型[ 36 ]，52 ]、不同特定应用中的故障模式[ 53 ]以及操作条件[ 54 ]不包括在内。这篇评论提供了概要，并作为 LAB 和 LCB 的科学和工程界的路标。
 

基于锂离子 (Li-ion) 电池单元的电池组广泛用于各种应用，例如：混合动力汽车 (HEV)、电动汽车 (EV)、可供日后使用的再生能源储存以及用于各种目的（电网稳定性、调峰和再生能源时移等）的电网能源储存。在这些应用中，测量电池单元的充电状态 (SOC)非常重要。SOC定义为可用容量（单位为Ah），以额定容量的百分比表示。SOC参数可看作一个热力学量，利用它可评估电池的潜在电能。估计电池的运行状态 (SOH) 也很重要；SOH以新电池为比较标准，衡量电池储存和输送电能的能力。ADI公司的 功率控制处理器ADSP-CM419是处理本文所讨论的电池充电技术的处理器典范。

本文考察基于库仑计数的SOC和SOH估计所用的算法，界定了库仑计数的技术环境要求，并且概要阐述了SOC和SOH参数的估计方法，具体说来有库仑计数法、电压法和卡尔曼滤波器法，同时介绍了多种用于SOC和SOH估计的商业解决方案。此外，本文详细说明了同类最佳的SOC和SOH估计算法，尤其是增强型库仑计数算法、通用SOC算法和扩展卡尔曼滤波器算法。最后说明了评估程序及所选SOC和SOH算法的仿真结果。

电池SOC测量原理

确定电池SOC是一个很复杂的任务，与电池类型及其应用有关，所以近年来开展了许多旨在提高SOC估计精度的开发和研究工作。精确估计SOC是电池管理系统的主要任务之一，其有助于改善系统性能和可靠性，并且还能延长电池寿命。事实上，精密估计电池SOC可以避免意料之外的系统中断，防止电池过度充电和放电（这可能导致电池永久损坏，具体取决于电池的内部结构）。然而，电池充电和放电涉及到复杂的化学和物理过程，在不同工作条件下精确估计SOC并不是轻而易举的事。

测量SOC的一般方法是非常精确地测量所有工作条件下流入和流出电池组的电量（库仑）和电流，以及电池组中各电池单元的电压。然后利用此数据和先前加载的与被监测电池完全相同的电池组数据，得出SOC的精确估计。这种计算需要的其他数据包括：电池温度、电池模式（测量时电池是充电还是放电）、电池年龄，以及从电池制造商那里获得的其他相关电池数据。有时候可以从制造商那里获得关于锂离子电池在不同工作条件下的性能的特性数据。确定SOC之后，便由系统负责在后续运行中更新SOC，基本上就是计数流入和流出电池的电量（库仑）。如果初始SOC的精度不够高，或者受其他因素影响，比如电池自放电和漏电效应，那么这种方法的精度可能无法令人满意。