Analysis of the effect of resistance increase on the capacity fade of lithium ion batteries

淡出 降级(电信) 锂(药物) 电池(电) 内阻 电压 离子 材料科学 荷电状态 工作(物理) 航程(航空) 容量损失 自行车 开路电压 化学 机械 生物系统 控制理论(社会学) 电气工程 计算机科学 热力学 工程类 功率(物理) 复合材料 物理 考古 有机化学 人工智能 内分泌学 控制(管理) 操作系统 历史 生物 医学
作者
Aravinda R. Mandli,Anshul Kaushik,Rajkumar S. Patil,Arunava Naha,Krishnan S. Hariharan,Subramanya Mayya Kolake,Seong‐Ho Han,Wooin Choi
出处
期刊:International Journal of Energy Research [Wiley]
卷期号:43 (6): 2044-2056 被引量:52
标识
DOI:10.1002/er.4397
摘要

Lithium ion cells, when cycled, exhibit a two-stage degradation behavior characterized by a first linear stage and a second nonlinear stage where degradation is rapid. The multitude of degradation phenomena occurring in lithium ion batteries complicates the understanding of this two-stage degradation behavior. In this work, a simple and intuitive model is presented to analyze the coupled effect of resistance growth and the shape of the state of charge (SOC)-open circuit voltage (OCV) relationship in representing the complete degradation behavior. The model simulations demonstrate that a single resistance that increases linearly on cycling can capture the transition from slow to fast degradation, primarily due to the shape of the SOC-OCV curve. Further, the model simulations indicate that the shape of the degradation curve depends strongly on the magnitude of current at the end of discharge of the cycling protocol. To verify these observations, specific experiments are designed with minimal capacity loss but with shrinking operating voltage ranges that result in shrinking operating OCV range. The results of the experiments validate the observations of model simulations. Further, long-term cycling experiment with a commercial lithium ion cell shows that the operating OCV range shrinks substantially with aging and is a major reason for the observed accelerated degradation. The analysis of the present work provides significant insights towards developing simple semiempirical models suitable for battery life management in microcontrollers.
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
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
L龙发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
善学以致用应助sunwending采纳,获得10
刚刚
东郭秋凌完成签到,获得积分10
刚刚
胤宸完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
2秒前
hohokuz完成签到,获得积分20
2秒前
一切顺遂应助Adian采纳,获得100
2秒前
2秒前
April发布了新的文献求助20
3秒前
Huaiman发布了新的文献求助10
4秒前
科研通AI5应助转角一起走采纳,获得20
4秒前
蛋炒饭完成签到,获得积分10
5秒前
执着完成签到,获得积分10
5秒前
研友_ED5GK发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
绿麦盲区完成签到,获得积分10
6秒前
Yvonne发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
7秒前
minghanl完成签到,获得积分10
8秒前
zhaomr发布了新的文献求助10
8秒前
科目三应助pbf采纳,获得20
9秒前
9秒前
9秒前
same完成签到,获得积分10
10秒前
科研通AI5应助俭朴夜雪采纳,获得30
10秒前
读研好难发布了新的文献求助10
11秒前
Adian完成签到,获得积分10
12秒前
Huaiman完成签到,获得积分10
12秒前
OvO完成签到,获得积分10
12秒前
expuery完成签到,获得积分10
12秒前
sunwending发布了新的文献求助10
12秒前
蒋时晏应助Lam采纳,获得30
13秒前
充电宝应助西子阳采纳,获得10
14秒前
OvO发布了新的文献求助10
14秒前
嗨皮y完成签到 ,获得积分20
14秒前
科研通AI2S应助majf采纳,获得10
15秒前
不知道叫什么完成签到,获得积分10
15秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 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 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527723
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107826
关于积分的说明 9286663
捐赠科研通 2805577
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539998
邀请新用户注册赠送积分活动 716878
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709762