2023.3Vol.47No.3研究与设计收稿日期：2022-08-19作者简介：郑海山(1980—)，男，湖北省人，高级工程师，主要研究方向为化学电源。基于方程和神经网络算法的锂原电池贮存模型郑海山1，苏晓倩1，谢欣2，孟云1，张洋1(1.中国电子科技集团公司第十八研究所，天津300384；2.空军装备部驻天津地区第三军事代表室，天津300000)摘要：基于阿伦尼乌斯方程和神经网络算法，以温度为加速应力，开展了锂氟化碳电池(Li/CFx)加速贮存寿命模型的建立和研究。在基于阿伦尼乌斯方程的加速寿命模型中，模型计算值与实测数据结果准确率达到99%以上。在基于神经网络算法的模型中，少量的数据量训练即实现准确率达到85%，为锂原电池的寿命预测提供了有效指导。关键词：锂氟化碳电池；贮存寿命模型；阿伦尼乌斯方程；神经网络算法中图分类号：TM911文献标识码：A文章编号：1002-087X(2023)03-0308-04DOI:10.3969/j.issn.1002-087X.2023.03.008StoragemodeloflithiumcarbonfluoridebatterybasedonequationandneuralnetworkalgorithmZHENGHaishan1,SUXiaoqian1,XIEXin2,MENGYun1,ZHANGYang1(1.TianjinInstituteofPowerSources,Tianjin300384,China;2.TheThirdMilitaryRepresentativeOfficeofKongzhuangStationedinTianjin,Tianjin300000,China)Abstract：BasedonArrheniusequationandneuralnetworkalgorithm,theacceleratedstoragelifemodeloflithiumcarbonfluoridebattery(Li/CFx)wasestablishedandstudiedwithtemperatureastheacceleratedstress.IntheacceleratedlifemodelbasedonArrheniusequation,theaccuracyofthecalculatedvalueofthemodelandthemeasureddatawasmorethan99%.Inthemodelbasedonneuralnetworkalgorithm,asmallamountofdatatrainingcouldachieveanaccuracyof85%,whichprovidedeffectiveguidanceforthelifepredictionoflithiumprimarybattery.Keywords:lithiumcarbonfluoridebattery;storagelifemodel;Arrheniusequation;neuralnetworkalgorithm锂氟化碳电池体系是采用锂金属作为负极、氟化碳作为正极的一次电池体系，其理论质量比能量可达2180Wh/kg[1]。锂氟化碳电池具有单体电池电压高、放电电压平稳、比能量高、贮存寿命长、安全性好等特点，因此可广泛应用于医疗、武器、航空航天、船舶等对电池能量特性要求较高的应用领域[2-4]。锂氟化碳电池自放电率低，因而可以长期贮存，但在高温贮存条件下，会加速电池内部副反应的发生，导致电池性能进一步衰...
