SSB蓄电池锂离子电池组中首颗触发单体自引发热失控的定量概率评估

2026-03-09 16:10:19

摘要

非滥用条件下动力电池的自发热失控（STR）显著加剧了用户对电池安全性的担忧。目前，系统的无热蔓延（NTP）技术能够防止电池组在首枚电芯发生STR后起火。然而，首枚电芯的STR作为一种极端罕见且随机的事件，仍然是业界广泛认可但长期未能量化的核心安全风险。本文提出了一种新颖且经济高效的概率评估框架，该框架通过多层内部短路（ISC）模拟模型将实际车队数据与精细化实验室测试相结合。该方法能够定量估算电池组内首枚电芯发生STR的概率，其结果为百万分之一（ppm）量级，与报道的行业统计数据具有可比性。通过将可靠性理论引入改进的针刺试验，首次推导出电芯发生内短路（ISCs）后触发热失控的概率。同时，基于对超过15万个电池包运行数据的云端大数据分析，我们得以估算起始电芯发生ISC的实际概率。整合这两个概率值实现了对起始电芯STR（热失控传播）的概率估算，为电池包全生命周期安全保障提供了量化依据。本研究强调了从可靠性角度开展电池安全研究的重要性，并为新能源汽车与储能系统的电池安全风险评估提供了量化分析框架。

引言

锂离子电池已广泛应用于新能源汽车领域，并推动汽车产业近年来的变革[1,2]。然而，电池起火事故的偶发仍对其可靠性蒙上阴影[3]。现有研究表明，新能源汽车动力电池在遭遇严重碰撞或底盘刮擦后可能发生燃烧[4]。若电池包结构安全防护不足，电芯可能因剧烈挤压变形而引发热失控（TR）现象[5]。通过优化电池包的壳体材料、结构设计及安全冗余空间，动力电池对极端场景的耐受能力得到显著提升[6,7]。然而，动力电池火灾问题依然存在，甚至在正常充电、行驶或静置期间也可能发生[8,9]。在排除外部滥用（包括机械滥用、热滥用和电滥用）的情况下，某些火灾事件被归类为自触发热失控（STR）[10]。与极端场景引发的火灾不同，STR具有高度不可预测性，这显著加剧了用户对动力电池安全性的担忧。
动力电池的热失控蔓延（STR）包含两个主要阶段：首先是引发单体（即电池包内首个发生热失控的单体）的STR，随后引发相邻单体的连锁着火（热蔓延），最终导致电池包整体燃烧[11,12]。为应对模组层级的热蔓延问题，现已开发出诸如先进隔热材料、高效热管理系统及高压绝缘保护等无热蔓延（NTP）技术[13,14]。这些NTP技术能够防止相邻电芯被引燃，即使触发电芯发生TR现象时也能有效保护电池包免于起火。中国电动汽车动力电池安全要求标准已升级，要求电池包的热蔓延防护从提供"至少5分钟预警"提升至实现"不起火不爆炸"[15]。因此，NTP技术将成为动力电池市场准入的先决条件，为乘员安全提供更有力保障。然而，与成熟的NTP技术相比，防止起始电池单元经历STR仍是一个重大挑战[16]。在缺乏外部滥用的情况下，电池的STR主要由内部短路（ISC）触发，例如由制造缺陷和锂枝晶引发的短路[17,18]。这些ISC表现出一定程度的随机性。极致的制造能力（十亿分之一的缺陷率）与电池管理系统（BMS）技术的进步已将STR发生概率降至极低水平[19,20]。尽管如此，在实际案例发生前估算这一随机概率，对于安全风险评估（无火灾）及电池组使用策略的优化仍至关重要。
串联电阻（STR）概率的估算，特别是针对初始电池单元，属于可靠性问题范畴。根据He等学者的研究，电池安全问题可划分为安全设计问题与可靠性问题[10]。安全设计问题涉及电池的固有安全属性，而可靠性问题则关注电池发生安全故障的概率。学界已在电池安全设计研究领域投入了大量科研努力[21]。例如，通过实施正极颗粒表面包覆与掺杂[22]、阻燃电解液[23,24]、固态电解质[25,26]以及复合集流体[27]等方法，可有效提升电池本征耐受各类外部滥用条件的能力。相比之下，可靠性问题（尤其是无外部滥用条件下STR发生的概率）所获关注相对较少。这并非意味着该问题重要性不足，而是凸显了当前缺乏有效的评估技术与概率量化方法。在电池安全测试中，针刺测试能有效模拟热失控（STR）事件：(1) 热失控的主要诱因是内部短路（ISCs）；(2) 热量会从局部热点扩散至整个电池单体[28]。因此，针刺测试可用于评估电池对内部短路的耐受能力[29]。然而，传统针刺测试的一致性易受随机因素干扰，包括穿刺针与电极间的不稳定接触以及电极变形[30]。研究表明，通过优化测试方案（包括但不限于穿刺针直径和穿刺速度等参数），可显著提升测试结果的一致性，从而更准确地反映电池对内部短路的本征耐受能力[31,32]。但现有文献鲜少从可靠性角度量化针刺测试结果，或基于此类量化数据估算电池发生热失控的概率。
本研究提出了一种新颖的定量框架，用于估算电池组内起始单体发生自触发热失控(STR)的概率。通过引入可靠性理论，钉刺测试可用于评估触发单体热失控(TR)的概率与穿刺深度的函数关系。该概率可用于估算内部短路(ISC)后发生热失控的概率(P2)。随后，利用电池组的大规模云数据估算了电池组中起始单体发生ISC的概率(P1)。应用多层ISC模拟模型统一了关于ISC严重程度的P1和P2测量标准。最终，通过整合P1和P2，估算了起始单体在不同健康状态(SOH)和荷电状态(SOC)下发生STR的概率P(TR)。P(TR)还为电池组全生命周期安全运行提供了关键数据支持和科学指导。本研究从可靠性角度系统论证了开展电池安全研究的重要性，为新能源汽车与储能系统领域的电池安全风险评估建立了一个定量化分析框架。