Electrode ageing estimation and open circuit voltage reconstruction for lithium ion batteries

电池(电) 开路电压 电压 荷电状态 锂(药物) 老化 电极 材料科学 计算机科学 控制理论(社会学) 汽车工程 电气工程 人工智能 工程类 化学 物理 功率(物理) 热力学 医学 遗传学 控制(管理) 物理化学 内分泌学 生物
作者
Jinpeng Tian,Rui Xiong,Weixiang Shen,Fengchun Sun
出处
期刊:Energy Storage Materials [Elsevier BV]
卷期号:37: 283-295 被引量:145
标识
DOI:10.1016/j.ensm.2021.02.018
摘要

Open circuit voltage (OCV) test is an effective way of ageing diagnosis for lithium ion batteries and it constitutes a basis for state of charge (SOC) estimation. However, onboard OCV tests are rarely feasible due to the time-consuming nature. In this paper, we propose a method to estimate the results of offline OCV based ageing diagnosis, including electrode capacities and initial SOCs, termed electrode ageing parameters (EAPs). In this method, parts of daily charging profiles are sampled and directly fed into a convolutional neural network to estimate EAPs without feature extraction. Validation results on eight cells show that the estimated EAPs are very close to those obtained by using offline OCV tests. Therefore, this method enables a fast ageing diagnosis at an electrode level. Furthermore, we can use the estimated EAPs to reconstruct OCV-Q (charge amount) curves of batteries at different ageing levels over the entire battery life. The error for the OCV-Q reconstruction is within 15 mV compared with actual OCV-Q curves. Based on the OCV-Q curves, we show that battery capacity can be accurately obtained with an error of less than 1% although it is not explicitly considered as a target. The influence of voltage ranges on estimation results is also discussed.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Lorde完成签到,获得积分10
1秒前
zh发布了新的文献求助10
2秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
2秒前
科目三应助肉肉采纳,获得10
3秒前
哄不好的南完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
CodeCraft应助勤奋的丸子采纳,获得10
4秒前
ananas完成签到,获得积分20
5秒前
聪慧的草丛完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
6秒前
6秒前
打打应助稳重傲柔采纳,获得10
6秒前
7秒前
大方安白发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
neimy发布了新的文献求助30
8秒前
KhalilHao完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
兴奋赛君发布了新的文献求助10
9秒前
平淡如南发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
司空晓山发布了新的文献求助30
10秒前
j_lan发布了新的文献求助10
11秒前
科目三应助handsomelin采纳,获得10
11秒前
aa发布了新的文献求助10
11秒前
sujustin333发布了新的文献求助10
12秒前
平常的狗完成签到,获得积分10
12秒前
坦率的可仁完成签到,获得积分10
12秒前
丘比特应助zh采纳,获得10
13秒前
14秒前
yyy0202发布了新的文献求助10
14秒前
JamesPei应助shinn采纳,获得10
14秒前
mechefy完成签到,获得积分10
14秒前
Lucas发布了新的文献求助30
15秒前
Mollyshimmer完成签到 ,获得积分10
16秒前
17秒前
省委一把手完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
钙离子发布了新的文献求助10
18秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969458
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514286
关于积分的说明 11173363
捐赠科研通 3249652
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794948
邀请新用户注册赠送积分活动 875501
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804836