文獻回顧

1.6.1 鋰電池之交流阻抗分析

阻抗(impedance)量測技術在近 20 年間廣泛應用於一次或二次電池的動力 學(kinetics)，也應用在判斷電池殘電量(state of charge, SOC)與電池健康狀況 (state of health, SOH)的相關研究上。在電池相關文獻中，“阻抗”一詞具有不同的 含意，對於電化學領域而言，阻抗代表電化學阻抗，主要描述複數電壓與複數電 流之間的轉移函數關係，此為一複雜之參數，通常使用頻率響應分析儀測出；對 於電機工程方面而言，阻抗一詞大多表示為電路參數，亦可稱為內阻(internal resistance) [2]。

Roscher 等人[3]於 2010 年提出鋰電池動態系統控制以及開迴路電壓設計模 型，其模型分析數分鐘至數小時之間的電路遲滯效應及穩態表現，藉由開迴路電

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壓，分析系統到達穩定狀態的時間，並發展出鋰電池之交流阻抗模型、遲滯效應 模型以及開路電壓穩態模型。Shalini Rodrigues 等人[4]於 2000 年時表示，在許 多文獻中，阻抗頻譜基本上是反應高交流頻率下的電荷轉移的過程，而低頻區主 要是反應擴散過程，在複數平面圖上，電荷轉移行為的特性為一半圓形，擴散行 為的特性則為一線性，而數據分析主要是藉由曲線擬合的方法進行。Andreas Jossen[5]於 2005 年利用交流阻抗分析法來描述電池頻率在 MHz 到 mHz 的基本 動態，發現溫度是影響電池的擴散係數之重要關鍵，且結果顯示，在高動態負載 時會影響電池的溫度、性能與壽命。

1.6.2 鋰電池之熱效應分析

鋰電池在設計與生產時若沒有穩定的電池原料及設計，經由日常生活中的過 度充放電及撞擊等因素下，會有引起爆炸及燃燒之疑慮，因此安全測試包含了測 試電池性能、環境適應能力及機械耐衝擊性等三大類，常見的安全測試有高溫測 試(oven test)、外部短路測試(external short-circuit test)、過充測試(overcharge test) 及穿刺測試(nail penetration test)。當鋰電池經由上述安全測試後，造成電池內外 部於瞬間局部微短路，因而產生熱量，當此熱量持續產生使電池溫度升高至大於 散熱速度時，因而發生熱失效(thermal runaway)的現象[6]。為了使鋰電池系統達 到高效率與低危害之目的，因此，鋰電池系統除了在充放電過程中需有良好的掌 控外，在其熱量方面也必須有相當的管理[7]。

Gomez 等人[8]於 2011 年利用等效電路設計探討電路參數變化，提出對鋰 電池的熱與 SOC 之最佳化設計，並特別針對在 20~50℃的操作溫度條件以及 SOC 影響下，其電流密度表現的差異性。由實驗結果說明，電荷傳輸阻抗會隨著 SOC 下降與溫度上升而減少，而 Warburg impedance 值會隨著溫度上升與 SOC 下降而 增加。P. Suresh 等人[9]於 2002 年的研究發現，鋰電池從-10℃〜40℃的交流阻抗

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頻譜測試中發現，當電池溫度上升，電容量也會較大，且奈氏圖中的半圓圖形的 尺寸會縮小。而高頻域時的等效串聯電阻測試結果，並未產生直接的動態關係，

而在低頻時，發現電池電量和電池溫度對等校串聯電阻有直接的影響。Andre 等 人[10]於 2011 年的研究發現，於不同溫度下對電池做交流阻抗測試，溫度對電 池內阻有明顯的影響。當溫度下降時，電池的內阻會隨著溫度降低而升高，而電 池的 SOC 對於電池的內阻則無明顯之變化。Williford 等人[11]與 Viswanathan 等 人[12]於 2009 年研究鋰電池的熵變化對於熱行為的影響，他們表示，使用鋰鈷 作為正極材料的鋰電池之熵變化會大於使用其他材料為正極的鋰電池。Onda 等 人[13-14]於 2003 與 2006 年研究圓柱形鋰電池之熱行為，研究指出，電池於快速 充/放電的情況下，溫度可能會超出限制的範圍內。Hong 等人[15]於 1998 年表示，

電池在 1C 放電下所產的總熱，50%以上的熱是熵變化所產生的。

1.6.3 鋰電池系統建模

建立電池系統模型主要是有利於減少車輛開發時的人力、物力、時間等相關 開發成本，並加速產品的更新率。由於近年來電腦運算速度大幅提升，目前各大 研發單位藉由建立系統模型並透過即時模擬技術，準確估測電池的電容量、SOC、

SOH 等對於電池即時動態的影響因素。因此，一套好的模型必須具備即時模擬 實際情況之能力。

Barsoukov 與 Macdonald 等人[16]於 2005 年發現電池在連續放電的狀態下，

會使得電壓連續下降，而電壓下降幅度會受到溫度、放電電流及電池的殘電量影 響，因此，估測電池殘電量若只參考電池電壓，則準確度會不可靠，必須將其他 因素列入以提高模型的準確度。Seongjun 等人[17]於 2008 年指出在許多估測 SOC 的方法中,開路電壓法的使用最為廣泛，但是對於所有電池而言，OCV 與 SOC 之 間的關係不完全一致，因此利用卡爾曼（Extended Kalman Filter, EKF）濾波器提

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高 SOC 估測的準確度。Thinh 等人[18]於 2012 年藉由 Randle 等效電路發展另一 等效電路，並表示此一新等效電路更適合用於電池低頻工作時的擬合（fitting）。

研究結果顯示，新等效電路的擬合之偏差率較 Randle 等效電路來的低，而奈氏 圖曲線之重線性也較好。Wang 等人[19]於 2010 年利用電池的內阻作為一個狀態 變量參數並發展一種新的電池的等效電路模型，且改進傳統使用卡爾曼濾波器來 估測電池 SOC 的方法。結果顯示，新的 SOC 估計方法誤差小於傳統的估計法。

Min 等人[20]於 2006 年發展一利用開路電壓、電流、溫度、循環次數等電池的動 態特性為參數的模型，並根據典型的等效電路建立鋰電池 SOC 與串聯電阻、暫 態電容與暫態電阻等參數之間函數的關係，研究結果顯示，該模型能準確預測電 池的使用時間和電流、電壓的性能，且該模型還可以擴展到其他電池供電技術。

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