2024年固态电池真火爆，分享两个固态电池设计工具
本文摘要：（由ai生成）
2024年固态电池技术快速发展，多家企业在该领域取得显著成果。日本麦克赛尔、大众汽车、美国Solid Power等国外企业，以及蔚来汽车、上汽集团、广汽埃安等国内企业均推出了高性能固态电池产品。同时，太蓝新能源和德国专家也在技术上取得突破。此外，美国两家国家实验室发布了固态电池设计工具，有助于优化电池设计，提升性能。这些进展预示着固态电池在电动汽车领域的广泛应用和商业化前景。
2024年从年初始，固态电池就开始火爆起来了。
1月2日，根据日本媒体报道的信息，日本大型电池企业麦克赛尔（Maxell）宣布，他们已经成功开发出一种圆柱形全固态电池，该电池具有大容量、耐热性强、寿命长和抗冲击性好等特点。
1月3日，大众宣布QS的固态电池产品通过PowerCo（大众的电池子公司）的耐久性测试，实现了1000多次充电循环，容量仍超过95%。根据模型预测，如果按照标准电动车 75 度电续航 500 公里来计算，那么相当于完成了50 万公里的耐久性测试。
据报道，大众汽车还正与法国Bolloré（博洛雷）集团旗下子公司Blue Solutions公司就将固态电池设计应用于电动汽车进行谈判。Blus Solutions从成立之初，就确定了固态锂金属聚合物电池（LMP®）技术路线，该LMP®电池为全固态电池，不含液体或凝胶成分，无钴、无镍，不会发生热失控反应。性能方面，目前能提供的电芯能量密度为380Wh/L，无需冷区即可承受所有温度，从-30℃至60℃，使用寿命15年。
1月16日，美国全固态电池企业Solid Power宣布，其与韩国企业SK On达成三项合作协议：研发许可、产线安装和电解质供应。除了授权技术研发，为SK On位于韩国的工厂安装固态生产线，Solid Power还将成为SK On重要的硫化物固态电解质供应商。
1月31日，力神电池官方公 众号公布了力神电池最新突破——全新一代402Wh/kg半固态电池。
当前在固态电池技术路线的选择上，国外企业以全固态电池为主，国内企业是以固液混合电池、全固态电池路线并行。目前，国内部分车企固态电池应用进展：《国内22家固态电池企业最新动态！》
最近，各个厂家又陆续发布了最新的固态电池产品与技术：
蔚来汽车150kWh超长续航电池包：蔚来汽车宣布其150kWh超长续航电池包已经正式步入量产阶段，并计划在第二季度正式上线投入使用。该电芯由卫蓝新能源提供，能量密度为360Wh/kg。这一电池包的量产将有助于提升蔚来汽车的续航里程，为消费者提供更好的电动汽车使用体验。
上汽集团智己L6搭载的“第一代光年固态电池”：上汽集团超级智能轿车智己L6首发搭载的“第一代光年固态电池”由清陶能源提供，这是一款半固态电池产品，采用纳米尺度固态电解质包裹超高镍正极和新一代高比能硅碳负极，单体能量密度达到368Wh/kg。CLTC续航将超过1000km，显示出良好的性能和市场潜力。
广汽埃安旗下昊铂品牌的“全固态电池”：广汽埃安旗下昊铂品牌宣布将于4月12日发布其“全固态电池”。虽然具体的技术细节和能量密度数据在文章中未提及，但可以预见的是，这款电池将是昊铂品牌在固态电池技术方面的重要展示，预计会有较高的能量密度和性能表现。
太蓝新能源的车规级720Wh/kg全固态电池：太蓝新能源宣布成功制备出世界首块车规级单体容量120Ah、实测能量密度达到720Wh/kg的超高能量密度体型化全固态锂金属电池，刷新了体型化锂电池单体容量和最高能量密度的行业纪录。这一技术突破预示着固态电池在电动汽车领域的应用前景十分广阔。
德国专家团队的固态钠硫电池：德国专家团队研发的固态钠硫电池，能量密度超过1000Wh/kg，负极理论装载容量高达20000Wh/kg。这一技术集 合了德国在多个技术领域的传统优势，并在固态电池生产工艺上实现了多项创新和突破。预计2025年底具备量产能力，将对固态电池市场产生深远影响。
固态电池这么热，之前分享了一位朋友对固态电池的深刻认识与理解：
不管怎么样，固态电池已经成为热门话题，本人在这里也再分享两个固态电池设计工具。
第一个，美国太平洋西北国家实验室PNNL的Li-Batt Design App，这是首款帮助电池开发人员和研究人员轻松快速设计锂金属软包电池的软件。Li-Batt Design App积累了大量复杂的实用材料和参数，利用机器学习算法可以快速计算最佳电池设计，为企业和研究机构节省时间和金钱。
软件界面如下图所示，它收集了非常多的高能锂金属电池实验数据，以“训练”该软件的机器学习引擎。经过机器训练的软件可快速提供电池能量和容量的设计和输出。当我们输入要求的电池能量密度数值，软件根据积累的材料和参数数据库，可以快速获得所有可能的设计参数组合，包括不同阴极材料和软包电池尺寸的参数等，以实现所需的能量密度。
此外，电芯的尺寸可以根据用户的需求调整，用户还可以输入带有电压和容量信息的新阴极材料，以基于该材料生成电芯设计参数。用于知道电芯制造的详细设计参数可以通过一次单击导出到电子表格中。
不过，学术界、小型企业和工业界的电池研究人员都需要从PNNL购买使用该软件的许可证。
第二个，美国橡树岭国家实验室Ilias Belharouak等人设计了一个可用于固态电池设计与性能全面分析的交互式实验工具包（SolidPAC）。该工具包可根据用户特定的应用要求，设计出相应的固态电池以及电池PACK，帮助研究人员对电极材料性能和组分、电极厚度和负载、成本等因素进行合理优化。固态电池设计与能量密度评估工具包，该工具包可下载使用，在公 众号对话框发送 固态电池 获得下载连接。
这里再详细介绍工具包中固态电池的设计过程。该工具包有两种形式供大家使用：（1）EXCELL文件版本，利用表格输入参数，进行电池设计与性能计算；（2）以软件形式安装，只能安装在64位WINDOWS10.0以上版本操作系统，利用软件界面输入参数，计算性能。两种形式基本过程类似，本文以EXCELL版本为例进行介绍。
软件形式界面
第一步，选择材料体系，点击单元格右侧下拉三角符，选择对应的材料。
1.1、选择负极活性材料，包括石墨、硅和锂，具体的参数包括容量（Nominal Capacity）、分子量（Molecular Weight）和材料真密度（Material Density），默认的参数值如下表所示，这里也可以根据自己的实际情况修改材料参数值。
1.2、选择固态电解质，常见的固态电解质及其性能默认值如下表所示，主要参数包括密度、摩尔质量、每克电解质内的可用Li质量、电导率、负极/电解质界面电阻、正极/电解质界面电阻。材料参数值也可以根据自己的实际情况修改。
1.3、选择电极中添加的固态电解质组分，可供选择的主要是1.2固态电解质中的前六种。
1.4、选择正极活性材料，常见的固态电解质及其性能默认值如下表所示，常见材料包括NCA、NMC622、NMC333、LFP、LMO和75%NMC/25%LMO等，主要的参数包括材料摩尔质量、电极面容量、克容量、活性材料/导电剂/电解质/粘结剂的比例（根据实际情况修改电池设计参数）、不同SOC状态下的电压、电阻等，这些默认值都是该团对长期工作中积累的数值，当然材料参数值也可以根据自己的实际情况修改。
第二步，输入电池模组、PACK、电芯设计参数，以及应用新能源汽车类型。
Number of packs per vehicle (parallel or series)，每两汽车的PACK数量；
Vehicle type (microHEV, HEV-HP, PHEV, EV)，电动汽车类型，主要包括微型混合动力、混合动力、插入式混合动力、纯电动，每种类型主要利用电池PACK的总能量比例不同，而且可能根据不同的材料变化，默认值如下表所示。
Target battery pack power, kW，电池PACK目标功率；
电池PACK组成如下图所示，电芯通过串并联组成模组，几个模组串并联组成PACK。Cells per module每个模组的电芯个数，Cells in parallel每个模组的电芯并联数，Modules in a row在PACK中串联的模组数，Number of rows of modules in a pack在PACK中的模组串联数。
Energy requirement of vehicle on UDDS cycle (default = 250), Wh/mile，美国UDDS标准中规定的工况条件下电动汽车的能量要求，默认值250Wh/mile。
Pack capacity (Ah)，Pack energy (kWh)和Vehicle range (miles)，Pack容量、能量或者汽车里程，三者任填一个。
Stacking，电芯的叠片形式，分为两种传统的锂电池形式和双极板串联式。如下图所示，传统形式由正极极片、隔膜和负极组成基本单元，然后电芯是由几个基本单元并联组成的；双极板形式是双极板集流体一侧为正极、一侧为负极，依次串联组成电芯。双极板形式减少了集流体数量，节省了电池内部空间，能量密度更高。
而且双极板形式，集流体中电流传输方向为集流体厚度方向，传输距离比传统形式更短，电阻更低。
第三步，输入以上参数，该工具自动计算电池和电池组的设计参数和性能参数，具体包括：
下图是采用该工具设计的固态电池实例，Materials和Cathode design是输入参数，其他采用默认值，后面的就是自动计算的数值，列出了正极的厚度、重量，电池质量、体积、能量密度等。
下图展示了电解质厚度和N/P比值对电池性能的影响，以及不同电解质采用传统电池叠片设计和双极板设计的能量密度对比。
获取该固态电池设计工具包，请在公 众号对话框发送 固态电池 获得下载连接。
参考文献
[2] Marm Dixit*, Anand Parejiya, Rachid Essehli, Nitin Muralidharan, Shomaz UlHaq, Ruhul Amin, Ilias Belharouak*, SolidPAC is an interactive battery-on-demand energy density estimator for solid-state batteries, 2022.
