清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Research on aging mechanism and state of health prediction in lithium batteries

健康状况 内阻 电池(电) 锂(药物) 可靠性工程 锂离子电池 机制(生物学) 工作(物理) 可靠性(半导体) 汽车工程 过程(计算) 计算机科学 功率(物理) 工程类 机械工程 医学 哲学 物理 认识论 量子力学 内分泌学 操作系统
作者
Jing Zeng,Sifeng Liu
出处
期刊:Journal of energy storage [Elsevier]
卷期号:72: 108274-108274 被引量:67
标识
DOI:10.1016/j.est.2023.108274
摘要

In recent years, in order to reduce vehicle exhaust emissions and alleviate the energy crisis, new energy vehicles have been rapidly developed. With the improvement of the performance and driving range of electric vehicles, the power and capacity of lithium batteries are increasing, and their safety and reliability are becoming increasingly important. The micro fuzziness, evolution complexity and actual variability of lithium battery performance make it difficult to characterize its aging, and the estimation deviation of its state of health (SOH) is large. It is urgent to deeply explore the mechanism of internal capacity decline and establish a reasonable mathematical model to realize the quantitative evaluation of microscopic reaction process. In this work, the aging factors of lithium batteries are classified, and the influence of positive and negative aging of battery on lithium battery is analyzed. The aging mechanism of lithium battery is divided into the loss of active lithium ion (LLI), the loss of active material (LAM) and the increase of internal resistance. The failure mechanism of positive and negative electrode materials, electrolyte and current collectors during battery aging is systematically analyzed. Considering the actual operating conditions of lithium battery, the external aging factors are clarified. The main mathematical models of capacity decline and SOH prediction are summarized. This work can provide reference for the construction of aging model, SOH prediction model, and provide theoretical basis for the design of lithium battery management system.
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
所所应助Gaopkid采纳,获得10
1分钟前
称心映寒完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
Gaopkid发布了新的文献求助10
1分钟前
Gaopkid完成签到,获得积分10
1分钟前
浮游应助Gaopkid采纳,获得10
1分钟前
欣欣完成签到 ,获得积分10
2分钟前
彩色亿先完成签到 ,获得积分10
2分钟前
tufei完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
涛1完成签到 ,获得积分10
2分钟前
laohei94_6完成签到 ,获得积分10
2分钟前
晴枫3648发布了新的文献求助10
2分钟前
牛马完成签到 ,获得积分10
2分钟前
晴枫3648完成签到,获得积分10
2分钟前
天行健完成签到,获得积分10
2分钟前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
4分钟前
大西发布了新的文献求助10
4分钟前
乐乐应助大西采纳,获得10
4分钟前
shidandan完成签到 ,获得积分10
4分钟前
Tong完成签到,获得积分0
4分钟前
开心每一天完成签到 ,获得积分10
4分钟前
清澈的爱只为中国完成签到 ,获得积分10
4分钟前
迷茫的一代完成签到,获得积分10
5分钟前
creep2020完成签到,获得积分10
5分钟前
兴尽晚回舟完成签到 ,获得积分10
5分钟前
5分钟前
jerry完成签到 ,获得积分10
6分钟前
Dumbledonut发布了新的文献求助10
6分钟前
heher完成签到 ,获得积分10
7分钟前
Dasein完成签到 ,获得积分10
7分钟前
LPPQBB完成签到,获得积分10
8分钟前
8分钟前
sjl发布了新的文献求助10
8分钟前
嘚儿塔完成签到 ,获得积分10
8分钟前
LIVE完成签到,获得积分10
8分钟前
sjl发布了新的文献求助10
9分钟前
lyj完成签到 ,获得积分0
9分钟前
silence完成签到,获得积分10
9分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kolmogorov, A. N. Qualitative study of mathematical models of populations. Problems of Cybernetics, 1972, 25, 100-106 800
Vertébrés continentaux du Crétacé supérieur de Provence (Sud-Est de la France) 600
A complete Carnosaur Skeleton From Zigong, Sichuan- Yangchuanosaurus Hepingensis 四川自贡一完整肉食龙化石-和平永川龙 600
FUNDAMENTAL STUDY OF ADAPTIVE CONTROL SYSTEMS 500
微纳米加工技术及其应用 500
Nanoelectronics and Information Technology: Advanced Electronic Materials and Novel Devices 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 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5303519
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4450277
关于积分的说明 13849247
捐赠科研通 4336930
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2381224
邀请新用户注册赠送积分活动 1376212
关于科研通互助平台的介绍 1342895