EN
ลิงก์ด่วน
การทดสอบเซลล์แบตเตอรี่ประเมินพารามิเตอร์หลักสามประการ ได้แก่ เสถียรภาพของแรงดัน การคงค่าความจุ และความต้านทานภายใน ตัวชี้วัดเหล่านี้กำหนดประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือตลอดรอบการชาร์จ-ปล่อยประจุ โดยทั่วไป หากการคงค่าความจุต่ำกว่า 80% ของค่าเริ่มต้น จะบ่งชี้ถึงจุดสิ้นสุดอายุการใช้งานในระบบลิเธียมไอออน โปรโตคอลมาตรฐาน เช่น UN 38.3 กำหนดให้ต้องตรวจสอบตัวชี้วัดเหล่านี้เพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยและอายุการใช้งานยาวนาน
แรงดันไฟฟ้าวงจรเปิด หรือ OCV สามารถให้การตรวจสอบสุขภาพของแบตเตอรี่ได้อย่างรวดเร็วเพียงแค่ดูศักย์ไฟฟ้าของเซลล์ในสภาพพัก งานวิจัยเมื่อเร็วๆ นี้ในปี 2023 ยังได้แสดงให้เห็นสิ่งที่น่าสนใจอีกด้วย กล่าวคือ เมื่อค่า OCV มีความคงที่อยู่ในช่วงประมาณบวกหรือลบที่ 2% เซลล์ที่ใช้ธาตุนิกเกิลมักจะสูญเสียกำลังไฟฟ้าไปไม่เกิน 5% เท่านั้น แล้ววิศวกรล่ะนำข้อมูลนี้ไปใช้ทำอะไร? พวกเขาจะทำการวัดค่าและตรวจสอบเปรียบเทียบกับแผนภูมิที่ผู้ผลิตจัดเตรียมไว้ ซึ่งแผนภูมิดังกล่าวจะเชื่อมโยงค่า OCV เข้ากับระดับสถานะการชาร์จ (SOC) การสังเกตความแตกต่างของค่าที่ได้จะช่วยให้สามารถตรวจจับปัญหาแต่เนิ่นๆ เช่น เมื่อเซลล์เริ่มเสื่อมสภาพอย่างไม่เท่าเทียมกัน การคาดการณ์ปัญหาเหล่านี้ไว้ล่วงหน้าจะช่วยให้สามารถแก้ไขปัญหาได้ก่อนที่จะลุกลามและส่งผลให้เกิดค่าใช้จ่ายที่สูงมากในอนาคต
เทคนิคที่เรียกว่าการนับคูลอมบ์ (coulomb counting) ทำงานโดยการติดตามปริมาณกระแสไฟฟ้าที่ไหลผ่านแบตเตอรี่ในช่วงเวลาหนึ่ง ซึ่งจะให้ค่าประมาณการณ์ระดับการชาร์จ (SOC) ได้ในระดับความแม่นยำประมาณ ±3% เมื่ออุณหภูมิคงที่ ปัญหาจะเกิดขึ้นเมื่อเซ็นเซอร์เริ่มเคลื่อนที่ออกจากจุดตั้งค่าเริ่มต้น ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นบ่อยกว่าที่ผู้คนตระหนัก เทคนิคนี้จะสะสมความคลาดเคลื่อนมากขึ้นเรื่อยๆ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีการตรวจสอบเป็นประจำเทียบกับแรงดันไฟฟ้าวงจรเปิด (OCV) โดยเฉพาะเมื่อแบตเตอรี่ทำงานในสภาพที่ร้อนหรือเย็นจัด อย่างไรก็ตาม ระบบใหม่ๆ บางระบบสามารถทำสิ่งเหล่านี้ได้ดีขึ้นมาก โดยรวมวิธีการนับคูลอมบ์แบบดั้งเดิมเข้ากับสิ่งที่เรียกว่าการสร้างแบบจำลองฮีสเตอรีซิสของแรงดันไฟฟ้า (voltage hysteresis modeling) ทำให้ความแม่นยำโดยรวมลดลงเหลือประมาณ ±1.5% วิธีการนี้กลายเป็นแนวทางปฏิบัติมาตรฐานสำหรับรถยนต์ไฟฟ้าสมัยใหม่เกือบทุกคัน เนื่องจากการตรวจสอบสุขภาพของแบตเตอรี่มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อประสิทธิภาพและความปลอดภัย
ความต้านทานภายในเป็นตัวบ่งชี้สำคัญของสุขภาพแบตเตอรี่ การเพิ่มขึ้นเกินกว่า 30% ของค่าฐานมีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับการลดลงของความจุและความไม่เสถียรทางความร้อน เทคนิคต่าง ๆ เช่น การวิเคราะห์สมรรถนะพลังงานพัลส์แบบไฮบริด (HPPC) และการวิเคราะห์สเปกตรัมความต้านทานทางอิเล็กโทรเคมี (EIS) ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ความต้านทานแบบโอห์มิกและแบบโพลาไรเซชันได้อย่างละเอียด ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกลไกการเสื่อมสภาพทางอิเล็กโทรเคมี
| ประเภทวิธีการ | เทคนิค | คุณสมบัติหลัก |
|---|---|---|
| โดเมนเวลา | ลำดับสัญญาณพัลส์ HPPC | วัดค่า IR แบบทันที |
| โดเมนความถี่ | การวิเคราะห์สเปกตรัม EIS | ระบุอัตราการเกิดปฏิกิริยา |
วิธีการในโดเมนเวลาให้ผลลัพธ์ภายในประมาณ 15 วินาที หรือประมาณนั้น ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงเหมาะสำหรับใช้บนสายการประกอบที่ความเร็วมีความสำคัญ แต่ก็มีข้อควรระวังเช่นกัน วิธีการเหล่านี้มักจะมองข้ามสัญญาณบ่งชี้ถึงการเสื่อมสภาพที่สามารถตรวจพบได้โดยใช้เทคนิค EIS เทคนิคสเปกโทรสโกปีความต้านทานไฟฟ้าเชิงไฟฟ้าเคมี (Electrochemical Impedance Spectroscopy) จะสแกนความถี่ตั้งแต่ 0.1 Hz ไปจนถึง 10 kHz ซึ่งสามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงที่ละเอียดอ่อนที่บริเวณอินเตอร์เฟซ เช่น การพัฒนาของชั้น SEI ตามกาลเวลา ผู้ผลิตรถยนต์ที่ทำการทดสอบแบตเตอรี่ลิเธียมไอออนที่ใช้มานานแล้ว ได้เห็นความแตกต่างของค่าที่อ่านได้จากวิธีการทั้งสองนี้อยู่ที่ประมาณร้อยละ 12 ความแตกต่างระดับนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าการเข้าใจทั้งสองวิธีมีความสำคัญเพียงใด ในการประเมินแบตเตอรี่อย่างแม่นยำ
อุณหภูมิแวดล้อมมีผลอย่างมากต่อความต้านทานภายใน โดยการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิระหว่าง -20°C ถึง 60°C อาจทำให้ค่าที่วัดได้เปลี่ยนแปลงสูงสุดถึง 40% นอกจากนี้ ระดับการชาร์จ (State-of-charge) ก็มีผลต่อความแปรปรวนด้วย โดยเซลล์ที่ชาร์จเต็มมักมีค่าความต้านทานต่ำกว่า 18% เมื่อเทียบกับเซลล์ที่มีระดับการชาร์จที่ 20% SOC การวัดค่าที่เชื่อถือได้จำเป็นต้องควบคุมสภาพแวดล้อมในการทดสอบอย่างเคร่งครัด รวมถึงความเสถียรของอุณหภูมิที่ ±2°C
ผู้สนับสนุนการทดสอบแบบรวดเร็วมักกล่าวถึงระดับความสอดคล้องกันที่ประมาณ 85% ระหว่างการเปลี่ยนแปลงของความต้านทานภายในตามระยะเวลาที่ผ่านไป กับสิ่งที่เราเห็นในการทดสอบสถานะสุขภาพ (state-of-health) แบบสมบูรณ์ แต่ก็ยังมีปัญหาเมื่อพิจารณาเฉพาะเซลล์ลิเธียม-ไอรอน-ฟอสเฟต (LFP) โดยตัวเลขอาจแตกต่างกันมากกว่า 20% ซึ่งส่วนใหญ่เกิดจากการตีความความต้านทานการถ่ายโอนประจุ (charge transfer resistance) ที่ไม่ตรงกัน วิธีการทดสอบแบบดั้งเดิมที่พึ่งพาเวลาในการทดสอบมักมองข้ามการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยที่เกิดขึ้นในชั้น SEI ขณะที่วิธีการวิเคราะห์แบบวิเคราะห์ความถี่ เช่น EIS สามารถตรวจจับได้ ซึ่งทำให้บางคนสงสัยว่าการทดสอบที่ง่ายกว่านี้สามารถบอกเราได้มากพอหรือไม่เกี่ยวกับการเสื่อมสภาพของแบตเตอรี่ในระยะยาวหลายปีของการใช้งาน
การได้มาซึ่งค่าความจุของแบตเตอรี่ที่แม่นยำนั้นขึ้นอยู่กับการทดสอบการชาร์จและการคายประจุตามมาตรฐานในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ ปัจจุบันผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่พึ่งพาสิ่งที่เรียกว่าวิธี CCCV โดยทั่วไปแล้วเราจะชาร์จเซลล์ด้วยกระแสไฟฟ้าครึ่งหนึ่งของค่าที่กำหนดไว้จนถึงระดับแรงดัน 4.1 โวลต์ จากนั้นรักษาระดับแรงดันนี้ไว้จนกระทั่งกระแสไฟฟ้าในการชาร์จลดลงต่ำกว่าประมาณ 0.15 แอมป์ เมื่อถึงเวลาคายประจุ การคายประจุด้วยอัตรา 1C จะให้ภาพรวมที่ชัดเจนที่สุดเกี่ยวกับปริมาณพลังงานที่จัดเก็บได้จริง โดยไม่มีสปายค์หรือแรงดันตกที่น่ารำคาญ สิ่งที่น่าประทับใจคือความแม่นยำที่ได้มีค่าคลาดเคลื่อนเพียงประมาณ ±0.8% เท่านั้น ซึ่งเหนือกว่าวิธีการทดสอบแบบพัลส์แบบเดิมอย่างเห็นได้ชัดในแง่ของความน่าเชื่อถือ
การตรวจสอบแรงดันแบบความแม่นยำสูง (ความละเอียด 0.1mV) และอัตราการคายประจุที่คงที่ มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ การศึกษาด้านอิเล็กโทรเคมีในปี 2023 แสดงให้เห็นว่า ความผันแปร ±5% ของกระแสไฟฟ้าขณะคายประจุมีผลทำให้ความจุของเซลล์ลิเธียมไอออนชนิด NMC เปลี่ยนแปลงไปถึง 12% ความแม่นยำมีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อระดับพลังงานเหลือต่ำกว่า 20% SOC เนื่องจากเส้นโค้งแรงดันจะเรียบลง และข้อผิดพลาดเล็กน้อยในการวัดอาจนำไปสู่การตีความที่คลาดเคลื่อนอย่างมาก
อุณหภูมิส่งผลโดยตรงต่อความจุขณะคายประจุ การทดลองล่าสุดกับเซลล์ NMC แสดงให้เห็นว่าความจุลดลง 23% ที่อุณหภูมิ -20°C เมื่อเทียบกับ 25°C การเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิที่ไม่มีการควบคุม (±5°C) สามารถทำให้ผลลัพธ์เบี่ยงเบนได้ 8–11% ในเซลล์มาตรฐานขนาด 18650 ดังนั้น ห้องควบคุมสภาพอากาศจึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อรักษาระดับความสม่ำเสมอในการทดสอบ
การศึกษาที่ดำเนินการเป็นเวลา 18 เดือนภายใต้สภาวะควบคุม ติดตามการเสื่อมสภาพของเซลล์ออกไซด์นิกเกิล-แมงกานีส-โคบอลต์:
| จำนวนรอบการชาร์จ | ความจุที่เหลือ | ปัจจัยการเสื่อมสภาพ |
|---|---|---|
| 100 | 97.2% | การออกซิเดชันของอิเล็กโทรไลต์ |
| 300 | 89.1% | การเจริญเติบโตของชั้น SEI |
| 500 | 76.5% | การแตกร้าวของอนุภาค |
งานวิจัยชี้ให้เห็นรูปแบบการเสื่อมสภาพแบบไม่เป็นเชิงเส้น โดยมีการสูญเสียความจุเฉลี่ย 2.5% ต่อ 100 รอบการใช้งานในช่วงแรก และเร่งความเร็วเป็น 4.1% เมื่อเกิน 300 รอบการใช้งาน ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการทดสอบภายใต้การควบคุมเพื่อทำนายอายุการใช้งานของแบตเตอรี่ในสภาพการใช้งานจริง
เมื่อพูดถึงการตรวจสอบว่าแบตเตอรี่มีสุขภาพที่ดีเพียงใด ผู้คนส่วนใหญ่มักพิจารณาจากสองสิ่งหลัก ได้แก่ ปริมาณการชาร์จที่สามารถเก็บไว้ได้เมื่อเทียบกับตอนใหม่ (อัตราการรักษากำลังไฟ) และการเปลี่ยนแปลงของความต้านทานภายในตามระยะเวลาที่ใช้งาน โดยทั่วไป เมื่อแบตเตอรี่ลดลงต่ำกว่า 80% ของกำลังไฟเดิม หลายคนถือว่าแบตเตอรี่นั้นใกล้ถึงจุดสิ้นสุดของอายุการใช้งานแล้ว งานวิจัยที่ตีพิมพ์ในนิตยสาร Nature เมื่อปีที่แล้วยังได้แสดงข้อมูลที่น่าสนใจเพิ่มเติมว่า ตัวชี้วัดหลักทั้งสองนี้สามารถอธิบายสาเหตุที่ทำให้แบตเตอรี่เกิดความล้มเหลวในทางปฏิบัติจริงได้ประมาณ 94 เปอร์เซ็นต์ สำหรับการพยากรณ์ช่วงเวลาที่อาจต้องเปลี่ยนแบตเตอรี่ (SOL predictions) ผู้เชี่ยวชาญจะนำข้อมูลจากการทดสอบที่เร่งกระบวนการเสื่อมสภาพรวมเข้ากับข้อมูลเกี่ยวกับการใช้งานของแบตเตอรี่ในชีวิตประจำวัน วิธีการนี้ทำให้ผู้ผลิตสามารถประเมินอายุการใช้งานของแบตเตอรี่ได้ค่อนข้างแม่นยำ โดยส่วนใหญ่จะมีความคลาดเคลื่อนอยู่ในช่วงประมาณบวกหรือลบ 15% สำหรับแบตเตอรี่ลิเธียมไอออนที่ทำงานภายใต้สภาวะปกติ
การทดสอบความต้านทานแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ที่คงที่ระหว่างการเพิ่มขึ้นของความต้านทานและการลดลงของความจุ ในเซลล์ NMC การเพิ่มขึ้นของความต้านทานกระแสสลับ 10mΩ จะสอดคล้องกับการสูญเสียความจุเฉลี่ย 1.8% การติดตามหลายจุดตลอดระดับ SOC ช่วยแยกความเสื่อมสภาพถาวรออกจากผลกระทบจากการดำเนินงานชั่วคราว ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัย
โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำนายค่า SOH ได้อย่างแม่นยำโดยใช้ข้อมูลการดำเนินงานบางส่วน ลดความจำเป็นในการพึ่งพาไซเคิลการคายประจุเต็มรูปแบบ การวิจัยแสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมที่วิเคราะห์เส้นทางของแรงดันและอุณหภูมิสามารถทำนายได้ด้วยความแม่นยำถึง 95% โมเดลไฮบริดที่รวมหลักการเสื่อมสภาพจากฟิสิกส์เข้ากับเครือข่ายประสาทเทียมแสดงศักยภาพอย่างมากสำหรับการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ในรถยนต์ไฟฟ้า
การประเมินแบตเตอรี่ที่มีความสม่ำเสมอขึ้นอยู่กับการปฏิบัติตามมาตรฐานสากล โครงสร้างหลักได้แก่ IEC 62133 สำหรับความปลอดภัย และ UL 1642 สำหรับเซลล์แบบลิเธียม ทั้งสองฉบับกำหนดค่าความคลาดเคลื่อนที่แน่นอน (±1% สำหรับความจุ) และการควบคุมสภาพแวดล้อม
ห้องปฏิบัติการวิจัยทำการตรวจสอบและวิเคราะห์อย่างละเอียดครอบคลุมมากกว่า 1,000 รอบ วิเคราะห์พารามิเตอร์ประสิทธิภาพมากกว่า 15 รายการ ในทางตรงกันข้าม การควบคุมคุณภาพในอุตสาหกรรมเน้นการตรวจสอบและยืนยันค่าที่สำคัญอย่างรวดเร็ว เช่น ความต้านทานภายในกระแสตรง (DC internal resistance) และการเก็บประจุไฟฟ้า สถานที่ที่ได้รับการรับรอง ISO 9001 มีรายงานความคลาดเคลื่อนในการทดสอบต่ำลงถึง 40% เนื่องจากมีการปรับเทียบอย่างแม่นยำและการควบคุมสภาพอากาศ (25°C ±0.5°C)
ข้อกำหนดทางทหาร (MIL-PRF-32565) กำหนดให้ต้องมีการตรวจสอบมาร์จิ้นของออกแบบที่ 200% ในขณะที่อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภคให้ความสำคัญกับความปลอดภัย เช่น การจำกัดความเสี่ยงของการระเบิดจากความร้อน (thermal runaway) ให้น้อยกว่า 0.1% ในการทดสอบการเจาะด้วยตะปู การใช้แนวทางตามระดับนี้ช่วยให้มั่นใจถึงความน่าเชื่อถือโดยไม่ต้องทดสอบมากเกินความจำเป็น ทั้งนี้เพื่อให้ความเข้มงวดของการตรวจสอบสอดคล้องกับความต้องการของงาน
ตัวชี้วัดหลักคือความเสถียรของแรงดันไฟฟ้า การกักเก็บความจุ และความต้านทานภายใน ปัจจัยเหล่านี้ประเมินสมรรถนะและความน่าเชื่อถือตลอดการชาร์จ-ปล่อยประจุ
OCV ให้การประเมินสุขภาพของแบตเตอรี่อย่างรวดเร็ว โดยการตรวจสอบศักย์ไฟฟ้าขณะพัก ซึ่งช่วยให้สามารถระบุปัญหาได้ตั้งแต่เนิ่นๆ
การเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิสามารถส่งผลกระทบต่อค่าความต้านทานภายในได้อย่างมาก ซึ่งส่งผลต่อความเที่ยงตรงของการทดสอบ จึงจำเป็นต้องควบคุมสภาพแวดล้อมในการทดสอบอย่างใกล้ชิด
แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องช่วยเพิ่มความแม่นยำในการประมาณค่าสถานะสุขภาพ (State-of-Health) โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการดำเนินงานบางส่วน ทำให้สามารถพยากรณ์อายุการใช้งานและสมรรถนะของแบตเตอรี่ได้แม่นยำยิ่งขึ้น