在不考虑能量损耗的前提下，电池的化学组成决定了其理论能量密度。化学组成则取决于电极材料和电解质。锂空气电池的能量密度与汽油接近，这或许是电池可能达到的最高能量密度。由于热管理系统组件和集流体会增加电池系统的总重量，因而此类组件的设计也会在很大程度上影响电池系统的能量密度。

 

      功率密度与快速充电

 

       电池的功率密度是决定电动汽车效率的关键因素。电动汽车在制动能量反馈或快速充电的过程中，电池需要具备很高的功率密度，才能在短时间内重获大量的能量。由于电池系统在充电时需要相当高的电流密度，而在放电时的电流密度相对较低，这就给电池功率密度的优化工作带来了难题。此外，前面提到的热管理系统和集流体，以及电极、隔膜、电解液等电池基础组件的设计均会对功率密度的优化产生重要的影响。

 

      使用寿命、可靠性和安全性

 

       使用寿命是电池设计过程中需要重点考虑的因素，它与电池的安全性和可靠性密切相关。放电、损耗和故障都应当以可控、可监测的方式缓慢地发生。电池的使用寿命不仅与其化学成分有关，电池系统的设计也同样会对使用寿命的长短产生影响。举例来说，不均匀的电流密度分布、不良的充/放电控制和热管理系统都可能会加速电池的损耗，增加故障发生的概率。由金属沉积引发的短路很可能会造成电池系统性能的降低，并可能导致热失控的发生。因此，为实现对电池系统状态和故障风险的持续监测，健康状态监测是电池设计过程中必不可少的一项技术。

 

      成本

 

       相比于传统内燃机中机械动力总成的优化程度而言，针对高功率电池和电机动力总成的优化还不完善。相信当电池组件实现大规模量产后，其生产率将会得到提升，同时能够降低成本。

 

      可持续性

 

       可持续性同样是新型电池研发中不能忽视的因素。相关部门须针对与新型电池有关的原材料开采、回收、生产和处理工艺等问题制定相关政策。可持续性是一项主要由政府主导的法律问题，然而电池制造商和汽车公司也应当肩负起商业责任。

 

      建模与仿真

 

       建模和仿真工具可以帮助研发人员对电极、电解质和隔膜等电池基础元件进行分析及优化。同时，热管理、集流体和健康状态监测系统也可以使用高精度的多物理场仿真进行开发。

 

       图 1 显示了电池组冷却板中通道的优化模型。热管理装置是汽车行业中的常见应用，例如，菲亚特研究中心（Fiat Research Center）使用数值建模研究混合动力汽车中软包电池的热管理系统。

 

图 1. 液冷式电池组温度曲线的多物理场仿真结果。流体流动和温度取自三维模型，集总的一维模型被用于计算锂离子电池的热源。

 

       通过将基于电化学阻抗谱（electrochemical impedance spectroscopy，简称 EIS）的实验测量法与数值模型相结合，研究人员能够有效地推动电池组件的基础研究及健康状态监测技术的开发，请参考法国研究机构——原子能与可替代能源委员会（CEA）发表的文章。图 2 中展示的仿真 App 可以导入实验数据，并将数据用于 EIS 物理场模型中。该 App 支持计算电极活性、表面积、不同组件的电导率、反应物和产物的质量传递属性，以及电极的荷电状态等各类参数。

 

图 2. 此仿真 App 的作用是解释电化学阻抗谱（EIS）的实验测量结果，并展示如何使用模型和测量数据来评估锂离子电池的性能。仿真 App 将 EIS 测量方法的实验数据作为输入，对测量结果进行模拟，然后基于实验数据运行参数估计。