五分钟快速充电需要合适的电芯与正确的电池充电方案
限制快速充电的瓶颈，恰恰是您无法测量的那个。
五分钟充电需要两个条件同时满足：专为此设计的电芯，以及正确的电池充电曲线——即在五个限制条件内随时间变化的电流。负极电位无法在成品电芯中测量。Batemo Cell Model 可计算该电位，从而在您选定的风险范围内获得最快的快速充电策略，可直接用于您的BMS。
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电池充电曲线的开发：当前方式与使用Batemo的方式对比
目前，快速充电曲线的开发方式是逐步提高电流并对电芯进行数月的循环测试。借助 Batemo Cell Model，负极极限可通过计算获得，从而在您可接受的风险范围内得到最快的充电策略，可直接应用于您的BMS。
当前
猜测负极极限。
负极表面电位无法在成品电芯中直接测量。要么对其一无所知，要么借助参比电极在实验装置中测量——而该装置与最终电芯存在差异，误差由此引入。
使用 Batemo Cell Model
计算负极极限。
Batemo Cell Model 计算负极表面电位，同时提供快速充电的全部五个限制条件。
您的收益: 极限在您选定的风险范围内以物理极限充电
当前
逐步提升电流。
每轮测试采用更高的电流，随后电芯循环数月，再通过老化结果判断电流是否过大。
使用 Batemo Cell Model
控制负极电位。
批量仿真针对每个温度、荷电状态和老化状态，推导出控制负极表面电位、避免析锂的充电曲线。所得充电策略可直接在您的BMS中实施。
您的收益: 无析锂由设计保障，随时适配您的 BMS
当前
接受阶梯式充电曲线。
试错法永远无法达到最优：即便是最优阶梯曲线，在当前4680圆柱电芯上仍比物理最优值落后约20 %。
使用 Batemo Cell Model
制定最优充电曲线。
最优充电曲线无需采用阶梯形式，可沿限制条件允许的任意曲线变化，在电芯和系统条件允许的范围内，充电时间可缩短约 20 %。
您的收益: 更快充电时间，通常缩短约 20 %
当前
每轮耗时数月。
在一个示例项目中，四轮试错耗时约七个月，共测试了八个工况曲线。
使用 Batemo Cell Model
更快获得经过验证的工况曲线。
包含电芯模型生成在内，工况曲线在约三个月内完成准备并通过实验验证。
您的收益: 7 至 3个月即可完成一个经验证的工况曲线，来自一个实际项目案例
当前
每轮测试均需付费。
在同一案例中，人员与测量成本合计约为 90 k€，针对一款小型圆柱电芯。
使用 Batemo Cell Model
智胜于勤，测试更聪明。
软件、人员及验证测量的总费用低于 30 k€。开发成本降低了约 60 %。
您的收益: 降低成本低于 30 k€，而非约 90 k€（相同示例）
每轮测试从测试台开始
电芯、夹具和热电偶均需手工准备，随后电芯需循环数周。通过计算得出的负极限值可省去大部分此类测试轮次。
您的电芯实际需要多长时间充电？
充电电流的五个限制中，有四个可以测量，第五个——负极表面电位——无法测量，而它通常才是决定性因素。若能通过计算获得该值，情况将大为不同。
↑ 充电电流
CC-CV · 分步 · 恒功率 · boost
时间 →
充电热量从电芯散出的方式。
在 -20, 0, 25, 40、50 °C 处计算；中间值通过插值混合得出。
功率型电芯充电更快，能量型电芯储能更多。
计算方法
充电时间来自工程师运行的一组仿真：三种电芯设计、三种冷却方案、五个环境温度、两种充电策略。您的工况从该网格中读取——先在两个相邻电芯设计之间插值，再在两个相邻温度之间插值。网格范围之外不作外推，取边界值。每次仿真在11小时后停止：若充电电流在电芯充满前已降至 0.1C 以下，则时间显示为超过660 min，任何由此类点混合得到的工况均视为未达到目标。在少数工况下，负极电位曲线对应的充电时间长于CCCV，因为它在整个充电过程中始终将负极电位保持在析锂极限以上。功率密度按相同比例随电芯设计变化。
关于电池充电曲线的问题
什么是电池充电曲线？
电池充电曲线定义了充电电流随时间的变化，通常在给定温度下以荷电状态窗口表示。充电方式可以是恒流后接恒压、阶梯式，或由物理限制条件控制。充电曲线决定了电芯的充电速度及其老化程度。随着电芯老化，最优充电曲线也会随之变化，且与温度、冷却方式和初始荷电状态呈非线性关系。这正是其复杂所在，也是为何需要借助基于仿真的方法来系统性地解决这一问题。
快速充电的限制因素是什么？
五个边界：电网功率、充电机电流、电芯温度、电芯电压以及负极。前两个来自系统，后两个来自温度和电压引起的电芯老化。第五个是负极的析锂。违反电芯限制会加速老化或带来安全风险。
什么是析锂，负极电位为何重要？
若负极表面电位相对于锂降至零以下，金属锂将在负极上析出。该过程虽部分可逆，但容量会永久损失，并可能引发安全隐患。因此，负极表面电位是快速充电的重要限制。成品电芯中无法通过传感器测量负极表面，该限制只能通过计算获得。
如何在无需数月循环测试的情况下找到最快充电曲线？
使用经参数化和验证的基于物理的电芯模型，将其集成到模组模型中，并运行批量仿真，使充电电流始终保持在全部五项限制范围内。随后通过一组经过精心设计的少量验证实验确认结果。在一个示例项目中，经验证的充电曲线在约三个月内完成，而非七个月。
计算曲线比阶梯曲线快多少？
在一项针对当前4680圆柱电芯的有据可查的示例中，最优阶梯曲线仍比物理最优值落后约20 %。通过试错法逐步提升电流永远无法达到最优，因为该方法无法同时观测全部五个限制条件并对其进行综合优化。
该工况曲线背后的模型精度如何？
在198个经验证的电芯中，Batemo Cell Model 相对于验证实验的中位偏差为0.8 %。Batemo 以担保支撑其模型：若您能证明存在精度更高的电池电芯模型，我们将全额退款。我们在本网站每个电芯页面上公开每个模型的精度，并为每个模型提供Excel报告，详细展示其在验证条件下的精度。Batemo 还提供其他方式，用于验证负极电位仿真的精确程度。
实现更快充电曲线的两种方式
如果您需要数据
在建模之前，先查看已测量的电芯。
Batemo Insights 保存了 Batemo Cell Explorer 中每颗电芯背后的实测数据——包括公开版 Explorer 有意不展示的内容。
或从测量数据入手—— 探索公开的 Batemo Cell Explorer →