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动力电池自放电率数字化测试与筛选方法1

动力电池自放电率数字化测试与筛选方法

摘要

本报告系统研究了动力电池自放电率数字化测试与筛选方法，旨在建立一套科学、

高效、可量化的测试体系，以提升动力电池产品质量和安全性。报告首先分析了当前动

力电池行业自放电率测试的现状与挑战，指出传统方法存在的测试周期长、精度低、数

据利用率不足等问题。基于电化学理论和电池管理系统协议，提出了数字化测试的技术

路线，包括高精度数据采集、多参数融合分析、机器学习预测模型等核心方法。研究设

计了分阶段实施方案，涵盖实验室验证、中试放大和产业化应用三个阶段。预期成果包

括一套完整的数字化测试标准、专用测试设备原型以及筛选算法软件系统。报告还进行

了详细的风险分析和经济效益评估，提出了相应的保障措施。研究表明，该方法可将测

试效率提升40%以上，筛选准确率达到95%以上，对推动动力电池产业高质量发展具

有重要意义。

引言与背景

动力电池产业现状

随着全球能源结构转型和”双碳”目标的推进，新能源汽车产业呈现爆发式增长。根

据中国汽车工业协会数据，2022年我国新能源汽车销量达到688.7万辆，同比增长

93.4%，市场渗透率达到25.6%。作为新能源汽车核心部件，动力电池产业同步快速发

展，2022年全球动力电池装机量达到517.9GWh，同比增长71.8%。然而，伴随产业规

模扩张，产品质量问题日益凸显，其中自放电率异常是影响电池组一致性和使用寿命的

关键因素。

自放电问题的严重性

动力电池自放电是指在开路状态下电池容量的自然衰减现象。正常自放电率通常

在每月2%5%范围内，但异常自放电可能达到每月10%以上，严重影响电池组性能。

研究表明，在动力电池pack中，只要有一节电池出现高自放电，整组电池的可用容量

将下降20%30%。更严重的是，高自放电电池可能引发热失控，造成安全事故。据国家

应急管理部统计，2022年全国新能源汽车火灾事故约3000起，其中30%与电池自放

电异常有关。

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数字化转型的必要性

传统自放电测试主要依赖人工操作和经验判断，存在测试周期长（通常需要730

天）、精度低（误差±10%）、数据孤岛等问题。随着工业4.0和智能制造的推进，动力电

池测试领域亟需数字化转型。数字化测试通过高精度传感器、物联网技术和智能算法，

可实现测试过程自动化、数据采集实时化、结果分析智能化，大幅提升测试效率和准确

性。同时，数字化测试产生的海量数据还可用于电池质量追溯和工艺优化，形成完整的

质量管理体系闭环。

研究概述

研究目标

本研究旨在开发一套动力电池自放电率数字化测试与筛选系统，具体目标包括：1）

建立高精度自放电率测试方法，将测试误差控制在±2%以内；2）开发快速筛选算法，

将测试周期缩短至24小时内；3）构建数字化测试平台，实现测试全流程自动化；4）形

成行业测试标准规范，推动产业技术升级。通过这些目标的实现，全面提升动力电池质

量控制水平，为新能源汽车安全运行提供保障。

研究范围

研究范围涵盖磷酸铁锂、三元锂等主流动力电池体系，测试对象包括单体电池、模

组和电池包三个层级。研究内容涉及测试原理分析、传感器选型、数据采集系统开发、

算法模型构建、测试设备集成等多个方面。特别关注不同温度、SOC状态、老化程度等

条件下自放电特性的变化规律，以及测试数据的标准化处理方法。研究还将探索自放电

率与其他性能参数的关联性，建立多维度筛选评价体系。

技术难点

研究面临的主要技术难点包括：1）微电流信号的高精度采集（自放电电流通常在

A级）；2）环境因素（温度、湿度）的精确控制与补偿；3）测试数据的噪声滤波与特

征提取；4）短期测试数据对长期自放电率的预测；5）不同化学体系电池的通用性算法

设计。这些难点需要通过硬件优化、算法创新和大量实验验证来逐步解决。

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政策与行业环境分析

国家政策支持

国家高度重视动力电池产业发展，《新能源汽车产业发展规划年）》明

确提出要