考虑量子隧穿效应的锂离子电池日历老化预测方法和系统
知识产权简介
本发明涉及电动汽车及储能系统电池的日历老化预测与健康状态评估领域，具体涉及一种在电化学模型框架内，以量子隧穿机制替代传统 SEI 生长描述方式来建模SEI膜生长，并通过负极电化学状态与隧穿副反应之间的双向反馈实现日历老化预测的方法。
转化前景
本专利对应产品可形成为电池管理系统中的日历老化预测软件模块，或嵌入电动汽车、储能系统及电池梯次利用平台的寿命评估工具。其核心技术优势在于：在电化学模型框架内引入量子隧穿机制，以负极电势动态调制SEI膜生长速率，并通过SEI厚度、膜阻抗和活性锂损失的反馈更新形成闭环预测。相较于传统经验模型或固定参数SEI模型，该方法具有更强的物理可解释性，可区分不同SOC、温度和存储时长下的日历老化差异。其性能指标主要体现为输出容量衰减曲线、SEI内层厚度演化曲线及指定SOH阈值下的日历寿命预测结果。产业化方面，该技术可用于新能源汽车停放寿命评估、储能系统运维策略优化、库存电池健康管理及梯次利用筛选，具有较好的工程部署前景。