バーチャルツインでバッテリーの経年劣化に関するインサイトを抽出
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セル内の経年劣化により、容量が低下し、車両の航続距離が短くなります。また、バッテリーの内部抵抗が増加します。この内部抵抗により損失が大きくなり、バッテリー内でさらなる熱が発生します。
バッテリーの経年劣化には、主にカレンダー劣化とサイクル劣化の2種類があります。カレンダー劣化とは、時間の経過に伴い、パフォーマンスと容量が徐々に低下することを表します。様々な保管条件、特にバッテリーの温度と充電状態に影響を受け、例えば、外部温度が高すぎたり低すぎたりすると、カレンダー劣化のプロセスが加速されます。
一方、サイクル劣化は、バッテリーの運用方法、特に充放電サイクルを繰り返すことによって生じます。充電時の条件は、バッテリーの耐用年数に大きな影響を与える可能性があります。
バッテリーの経年劣化に影響するもう1つの重要な要因は、材料の選択です。材料ごとに、サイクル安定性やエネルギー密度に関してさまざまな特性があります。例えば、現在普及しているLFP電池(リン酸リチウム)は、従来のNMC電池(ニッケル-マンガン-コバルト)よりもサイクル安定性が高いものの、エネルギー密度は低くなっています。
バッテリーの主な経年劣化メカニズム
リチウムメッキは、低温での充電中に発生する可能性のある現象です。金属リチウムの樹枝状結晶がアノード上に形成されると、イオン輸送が妨げられます。これらの樹状突起は、もう一方の電極に向かって広がり、セパレーターを貫通して内部短絡を引き起こす可能性があります。また、経年劣化の影響で活物質の損失が起こると、活物質が電荷輸送に利用できなくなり、バッテリー内のいわゆる「壊死物質」となってその性能をさらに低下させます。
バッテリーの経年劣化に関連する運用条件
運用条件はバッテリーの経年劣化に決定的な役割を果たし、バッテリーの性能と耐用年数に大きな影響を与えます。
動作温度は、特に充電プロセス中のバッテリーの経年劣化に影響する重要な要因です。したがって、効率的な高速充電を実現するには、充電プロセスの前にバッテリーがすでに理想的な温度範囲にあるか、またはそれに応じて加熱または冷却されていることが非常に重要です。
もう1つの側面は、充電容量です。充電容量が大きいということは、電流が多いということを意味して、低温ではバッテリーが経年劣化する可能性があります。このため、バッテリーが急速に経年劣化しないように、低温でゆっくりと充電を開始し、バッテリーが温まるまで充電出力を調整することが推奨されます。
充放電サイクルは、リチウムイオンバッテリーの耐用年数にとっても非常に重要です。多くの場合、バッテリーの耐用年数が尽きるまでの保証サイクル数が記載されています。サイクル劣化を減少させるには、最適範囲でのみ充電して、充電ウィンドウを20 %～80 %の範囲にシフトすることが推奨されます。放電深度が低いほどサイクル安定性は指数関数的に増加するため、バッテリーへの負荷が減り、ガス形成や電解質の喪失などの非可逆的な化学プロセスによって現れる経年劣化による反応が発生しません。
このような運用条件を考慮することは、性能と耐用年数を向上させたバッテリーの開発に不可欠です。そのため、シミュレーションモデルを使用して、さまざまな運用条件がバッテリーの経年劣化に及ぼす影響を予測し、効率的な運用戦略開発をサポートできます。
バッテリーの経年変化を予測することは、効率的で長持ちするバッテリーシステムの開発に不可欠です。シミュレーションモデルは、経年劣化プロセスに対するさまざまな運用条件の影響を予測して、対応する最適化戦略の開発で中心的役割を果たします。
AVLは、最小限の労力で長期的なシミュレーションを実行できる電気化学モデルを備えた先進的なソリューションを提供しています。これらのシミュレーションモデルは、従来のテストベンチでの物理試験では不可能であった、バッテリー内部状態の推定と計算が可能です。
アノード電位はバッテリーの経年劣化を示す重要な指標ですが、テストベンチ上では測定できず、シミュレーションでは計算が可能です。セルの経年劣化をシミュレートすることで、充電曲線を最適化し、高速充電中などに制限を超えずに電力を限界近くに維持することで、リチウムメッキなどの経年劣化プロセスを回避できます。
充放電戦略をシミュレーションし、充電プロファイルを検証済みの経年劣化モデルに適合させることで、長期間にわたるサイクルの安定性に関する疑問を解消することができます。これにより、ユーザーは数年間の動作期間をシミュレートし、バッテリーの耐用年数について十分な根拠に基づいた説明を行うことができます。
経年劣化モデルのパラメーター化は、経年劣化したセルのデータに基づき、実際のセルの経年劣化曲線との比較によって検証されます。曲線間の偏差がごくわずかであることが検出されるとすぐに、テストベンチをオフにして、シミュレーションを独立して実行し続けることができます。シミュレーションモデルをテストベンチから切り離すと、約6か月分の実時間を1か月(ハードウェアにより異なります)でシミュレートでき、時間とコストを大幅に節約できます。
バッテリー開発プロセスにおけるシミュレーションの重要性は、最適なバッテリー素材の探求と密接に関連しています。LFP (リン酸鉄リチウム)などの素材は、従来の電池化学物質と比較して、サイクル安定性、安全性が高く、耐用年数が長いため、ますます広く使われるようになってきています。同時に、シミュレーションツールも絶えず進化しており、素材の選択と経年劣化プロセスの影響をマッピング・パラメーター化する上でますます高性能化しています。
従来のテストベンチによる試験は依然として重要な役割を果たしていますが、シミュレーション技術を統合することで、時間とコストを節約し、市場投入までの期間を短縮できます。テストベンチとソフトウェアインザループシステムを組み合わせて使用することで、バッテリー開発者はより多くの情報に基づいて意思決定し、バッテリーシステムのパフォーマンスを最適化できます。これにより、市場投入までの期間が短縮され、より持続可能な未来に向けたバッテリー技術を継続的に開発できるようになります。
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