名词解释

指电池充满电后能够供电的时间，通常取决于负载功率、环境温度、放电深度等因素。
主要影响因素包括电池容量（Ah）和负载电流（A）、放电率、温度条件（低温会显著缩短运行时间）以及老化程度（容量衰减）。

电池运行过程中允许的最小和最大电压范围，超过此范围可能导致性能下降或安全风险。
从安全角度来看：
欠压会导致负极锂沉积和SEI（固体电解质界面）破坏。
过电压可能引发热失控、气体逸出和电解质分解。

指电池退役后（一般容量下降到80%以下）功率/能量需求较低的应用场景，例如储能。
延长电池使用周期，提高资源利用率，减少电动汽车全生命周期的碳排放，促进储能系统成本下降。

自放电是指在没有连接外部负载的情况下，电池的电荷（容量）由于内部化学或物理过程而随时间自然减少的现象。
影响因素
温度：温度每升高 10°C，自放电率大约增加一倍。
电池老化：SEI（固体电解质界面）膜的损坏或增厚会加剧自放电。
充电状态（SOC）：在高电压状态下，副反应更活跃，导致自放电更明显。
材料纯度：杂质（如Fe、Cu）会引起电化学腐蚀，增强自放电。

半经验模型是指将物理定律与实验数据相结合，以拟合电池性能（例如容量、内阻、寿命、SOC/SOH）随使用条件变化的行为的数学模型。此类模型兼具理论的可解释性与数据驱动方法的灵活性，广泛应用于电池管理系统 (BMS)、老化预测和热管理等领域。

传感器偏移量是指电池管理系统（BMS）中的传感器（如电压、电流和温度传感器）的读数值与实际物理量之间的系统误差或偏移量。

功能/作用：虽然是一种误差，但在系统设计中往往会通过校准或者算法补偿来纠正这种偏差，以保证准确的SOC/SOH/温控判断。

隔膜是位于电池正极和负极之间的多孔薄膜，允许离子通过但阻止电子直接接触，从而防止短路。

职能/角色：

确保电池内部的电气绝缘
允许锂离子自由迁移
通过高温熔化封闭的毛孔，实现“热关断”功能

严重程度等级表示电池在安全或性能事件中故障的严重程度，常用于FMEA（故障模式和影响分析）和安全评估。

功能/角色：
量化故障影响程度以协助决策。
与Occurrence（发生频率）、Detection（可检测性）一起构成了RPN分析。

硅是锂离子电池的高容量负极材料，理论比容量约为3579 mAh/g（石墨为372 mAh/g），可以通过形成锂硅合金（如Li15Si4）来储存锂离子。充电时，锂离子嵌入硅中形成合金；放电时，锂离子被脱出。

慢充是指以较低速率（通常≤0.3C）对电池进行充电的过程，与快充相比，充电过程更为温和。慢充过程耗时较长，但可以有效降低热应力和材料老化速度。
优点：
发热量低，热管理压力小；
可显著减缓容量衰减，延长循环寿命；
更有利于维持电解质稳定性，防止气体产生。

SoC（State of Charge，荷电状态）表示电池剩余容量占其额定容量的百分比，是评估电池“荷电程度”的核心指标。SoC预估是指通过各种方法和模型计算电池当前剩余容量的过程。由于电池的“荷电程度”无法直接测量，需要通过外部可测量参数（如电压、电流、温度等）进行间接预估。

钠层状氧化物是一类具有层状晶体结构的钠离子电池正极材料，通常通式为NaxMO₂（M为过渡金属，如Ni、Mn、Fe等）。其结构特点是过渡金属氧化物层之间嵌入有钠离子层，有利于钠离子的嵌入和脱出。

在电池行业中，钠层状氧化物是发展钠离子电池的核心正极材料之一，因其强大的储钠能力、较高的能量密度以及相对成熟的制备工艺而受到广泛关注。其性能直接影响钠离子电池的容量、循环寿命和成本，是实现低成本、规模化储能应用的关键材料之一。

钠离子电池是一种利用钠离子在正负极之间嵌入和脱嵌实现充放电的电化学储能装置。与锂离子电池类似，钠资源更加丰富，成本更低，特别适用于电网调峰等低成本、大规模储能场景。钠离子电池在性能提升和商业化推广方面发展迅速。

SOHc（State of Health – Capacity）是指电池容量健康状态的定量值，置信区间表示该估计值的统计置信范围。
提高电池健康评估的透明度和可靠性
用于BMS系统评估SOH估计算法的不确定性
支持运营团队决策（是否更换、是否继续使用）

SEI膜是在电池首次充电过程中自发形成于负极表面的一层纳米级钝化膜。它能够阻止电解液继续与电极发生反应，同时允许离子穿透，保障电池的正常工作。在锂离子和钠离子电池体系中，SEI膜的稳定性对循环寿命、安全性和效率至关重要。

固态电池采用固体电解质替代传统液体电解质，提升了热稳定性和安全性，并有望实现更高的能量密度，是下一代高性能电池技术的研究重点，尤其适用于电动汽车、高安全储能以及航空航天领域。

在电池行业，标准化是指建立统一的技术规范、测试方法和安全要求，以提高电池产品的互操作性、安全性和市场准入效率，对促进产业链协同发展、促进技术应用、促进国际贸易具有重要意义。

状态估计算法是一类用于实时估计电池关键运行状态（如荷电状态SOC、健康状态SOH等）的数学工具。常见的滤波器包括卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器等。它们是电池管理系统（BMS）的核心，直接影响电池系统的安全性、性能管理和寿命预测。

SoC 表示电池当前存储能量占其最大可用容量的百分比，通常表示为 0%（完全放电）到 100%（完全充电）。SoC 是衡量电池剩余电量的关键指标，类似于汽车的电量计。在电池行业中，SoC 是电池管理系统 (BMS) 的核心参数，用于指导能量调度、充放电控制和系统安全保护。准确的 SoC 估算对于延长电池寿命、提高系统效率和确保运行安全至关重要，尤其是在电动汽车和储能系统等应用中。