北理陈人杰团队Joule: 智能电池驱动未来

文章正文

发布时间：2024-04-18 04:58

原创 Cell Press

物质科学

Physical science

2024年2月1日，来自北京理工大学的陈人杰教授和黄永鑫副教授等在Cell Press细胞出版社旗下期刊Joule上发表了题为“Smart batteries for powering the future”的综述文章。作者详细介绍了智能电池的定义、特性和功能，并根据电池具备智能功能的特点，将其分为实时感知型智能电池、动态响应型智能电池与自主决策型智能电池三代发展体系，并对智能功能的作用机制进行了详细讨论。提出了未来智能电池的技术发展路线图，涵盖预期应聚焦的关键科学问题和推进智能电池持续应用发展的核心技术。论文通讯作者为陈人杰、黄永鑫，第一作者为孟倩倩。

研究背景：

智能时代的到来带动了智能装备的颠覆性发展，对能源的供给和应用均提出了更高的要求。锂离子电池的研发为人类社会开创了一个可充电的世界，作为当前最广泛应用的商业化电池体系，仍然因为固有材料的缺陷和复杂技术的限制而导致电池的电化学性能、安全性能、稳定适应性能等还存在提升的瓶颈。随着第四次产业革命的到来，人工智能（AI）等尖端信息技术迅速发展，通过将其融入电池的设计、制造和应用过程中，将促进新一代电池体系的颠覆变革，也是对未来能源智慧化发展、跨域协同互联的重要支撑。

图1 电池发展历史和智能电池应用场景

本文要点

要点一：智能电池的定义及代系

智能电池是一种集实时感知、动态响应、自主决策等功能于一体的能量转化与存储系统，它集中运用了智能材料、先进传感、人工智能、信息通信及自动控制等高新技术，基于材料科学与工程、仪器科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、电子科学与技术以及控制科学与工程等多学科交叉融合，实现对新型电池的设计制造与管理控制。对智能电池的研究主要致力于信息化、交互化、自动化的目标，可以满足储能系统的电化学性能提升、安全可靠性改善、应用适应性拓展和功能多样性优化的需求。未来一系列具有智能特性的新型电池系统将在电网一体化、穿戴轻便化、交通电气化、设备智能化等领域发挥重要作用，是推动智慧能源互联互通快速发展的关键技术。基于人工智能技术的特性与融合发展功能的不同，将智能电池分为实时感知型智能电池、动态响应型智能电池、自主决策型智能电池三代发展体系。

图2 智能电池的代系及相应的功能

要点二：智能电池1.0——实时感知型智能电池

电池内部信息的精准获取存在着巨大挑战，为了突破这一限制，颠覆性创新主要通过开发和集成先进传感技术实现电池关键信息的实时感知。先进传感器通过内部植入的方式，可监测电池内不同位置/部件的运行状态，获得物理-化学属性参数。实时感知型智能电池可提供多样的感知机制，获取电池单体全寿命周期内部温度、应变、气体、气压等信息，对实现精准评估电池运行状态、热失控预警等功能意义重大。作者总结了实时感知型智能电池各种传感应用原理，并通过每种传感器作用特征曲线系统阐明其感知机制。

图3 实时感知型智能电池感知应用原理

要点三：智能电池2.0——动态响应型智能电池

动态响应型智能电池可通过特种智能材料的应用赋予电池多种特殊功能，可实现电池与环境、状态之间的交互，对内外界环境的刺激和变化及时做出响应与反馈，从而实现电池在不同应用环境和特殊工况条件下的稳定适应性的显著提升。作者按照动态响应型智能电池的特有功能种类，将其分为自保护、自愈合、自充电、自适应及自切换，并详细介绍了各种智能功能的响应机制及其对电池电化学性能与安全性的影响。

图4 动态响应型智能电池的响应机制

要点四：智能电池3.0——自主决策型智能电池

汽车行业电气化、智能化的主流趋势使得智能汽车得到迅速崛起，成为当下新型智能装备的典型代表。与此同时，智能电动汽车的发展需要电池系统在安全性、可靠性和电性能之间做出更多的权衡。自主决策型智能电池则是在大数据、数字孪生、云端BMS技术的驱动下可以更好地实时监控电池状态和实现数据可视化，并执行更加准确、可靠的电池预测和诊断，进一步能够更有效地自主控制及优化系统决策。作者提出了智能电池全生命周期的自主决策框架：在电池内部状态感知阶段，内置传感器和应用的智能材料均可感知到电池内部的信息变化；内置传感器会直接将感知的内部参数信号传输至云端BMS，经过系统诊断电池故障而做出可靠的决策控制；同时，智能材料也能将感知到的电池内部状态变化作为特殊指令，做出自主响应和调控。

图5 自主决策型智能电池的决策框架

要点五：智能电池可行性评估

虽然智能电池的研究已成为近年来的热点，但对其电化学性能、智能行为和实用性的探索仍处于起步阶段，为实现智能电池的开发与制造，其理论可行性和技术实用性需要进一步评估。作者总结了内植传感器、智能材料，以及两者集成在一起来实现自主决策智能电池的优势及难题：内植传感器面临成本和数据解析的挑战；智能材料要克服电化学兼容性的限制；而内植传感器和智能材料的一体集成设计难度较大，需有效保证感知精度与响应灵敏度，实现协同增效。

图6 智能电池创新发展的可行性评估

要点六：智能电池未来技术发展路线图

智能电池作为未来能源创新应用领域的前沿技术之一，在实现其功能多样化和性能优化的技术发展路线中，面临着诸多挑战与机遇：实时感知型智能电池，需解决传感器精度、信号分析与集成、耐腐蚀相容等问题，可通过高精度智能制造技术和人工智能算法进行改进；动态响应型智能电池，需突破智能材料设计应用对电池整体电化学性能影响等制约，结合机器学习和电化学模拟加速实现新材料筛选和电池系统集成优化；自主决策型智能电池，需应对海量数据传输和模型精度自主调控等挑战，借助物联网、类脑决策和智能控制等技术提升系统自主高效决策控制能力。在信息化与工业化深度融合的背景下，智能电池的发展将成为未来能源行业智能转型的核心内容，助力构建智能、高效、清洁、低碳的绿色工业体系。

图7 智能电池未来技术发展路线图

作者介绍

陈人杰

教授

陈人杰，北京理工大学材料学院教授、博士生导师。现任前沿技术研究院首席专家（先进能源材料及智能电池创新中心主任），材料科学与工程学科责任教授，理学与材料学部副主任委员，广东省普通高校高安全储能系统与智慧微网创新团队负责人；国家部委能源专业组委员，中国材料研究学会副秘书长（能源转换及存储材料分会秘书长）、中国硅酸盐学会固态离子学分会理事、国际电化学能源科学院（IAOEES）理事、中国化工学会化工新材料专业委员会副主任委员、中国电池工业协会全国电池行业专家、北京电动车辆协同创新中心研究员，《储能与动力电池技术及应用》丛书编委、《中国材料进展》和《电化学》编委等。主要从事新型电池及关键能源材料的研究，面向高能量密度电池新体系的构筑、电池安全性能的改善、功能器件的设计开发开展多电子高比能电池新体系及关键材料、新型离子液体及功能复合电解质材料、特种电源与结构器件、绿色电池资源化再生、智能电池及信息能源融合交叉技术等方面的教学和科研工作。主持承担了国家自然科学基金委项目、科技部重点研发计划项目、科技部863计划项目、科技部国际科技合作项目、中央在京高校重大成果转化项目、北京市重大科技项目等课题，研制出能量密度从300Wh/kg到600Wh/kg不同规格和性能特征的锂二次电池样品，先后在高容量通信装备、无人机、机器人、新能源汽车等方面开展应用。在Chemical Reviews、Chemical Society Reviews、National Science Review Advanced Materials、Nature Communications、Angewandte Chemie- InternationalEdition、Energy &Environmental Science、Energy Storage Materials等期刊发表SCI收录论文400余篇；获授权发明专利60余项；获批软件著作权10余项，出版学术专著3部（《先进电池功能电解质材料》科学出版社2020年出版；《多电子高比能锂硫二次电池》科学出版社2020年出版；《离子液体电解质材料》科学出版社2023年出版）。获得国家技术发明二等奖1项、部级科学技术一等奖6项。入选国家级领军人才特聘教授、北京高等学校卓越青年科学家、中国工程前沿杰出青年学者和英国皇家化学学会会士、科睿唯安“全球高被引科学家”、爱思唯尔“中国高被引学者”。

研究团队网站：

黄永鑫

副教授

黄永鑫，北京理工大学材料学院副教授。2009-2019年北京理工大学环境工程专业本、硕、博。研究方向包括钠离子电池关键材料与集成技术，高比能二次电池新体系与新机制，先进原位表征技术与理论模拟技术等。以第一作者或通讯作者在Joule，Advanced Materials，Angewandte Chemie，Advanced Energy Materials，National Science Review等高水平学术期刊发表学术论文30余篇，以第一发明人授权发明专利3项，获批软件著作权6项，出版学术专著1部。入选中科协青年人才托举计划，主持国家自然科学基金、省重点实验室项目等课题。

孟倩倩

博士

孟倩倩，北京理工大学材料学院博士生，研究方向包括智能电池体系、多电子多价离子电池及关键材料、先进原位表征技术等工作。近年来，以第一作者身份在Joule、Advanced Science、InfoMat等期刊上发表SCI论文，申请并授权国家发明专利多项。