A Data-Driven Approach to Rapidly Identify the Critical Current of Fast-Charging Lithium-Ion Batteries

聚类分析 计算机科学 电池(电) 可靠性(半导体) 概化理论 降级(电信) 可靠性工程 鉴定(生物学) 电流(流体) 过程(计算) 数据挖掘 人工智能 功率(物理) 电气工程 工程类 操作系统 物理 统计 生物 电信 量子力学 植物 数学
作者
Zhiyu Zhou,Bo Lü,Yifei Qian,Xinsong Chen,Yicheng Song,Junqian Zhang
出处
期刊:Journal of The Electrochemical Society [The Electrochemical Society]
卷期号:170 (12): 120533-120533
标识
DOI:10.1149/1945-7111/ad1554
摘要

Traditional evaluation of battery charging protocols typically requires hundreds of electrochemical cycles and months of experimentation to select charging schemes that maximize the battery performance without compromising the cycle life. In this work, by nesting clustering and classification algorithms, a data-driven method using only data within a few tens of cycles is proposed to accurately classify constant-current charging protocols and rapidly identify the critical current, beyond which rapid degradation tends to occur within a specified lifetime. Specifically, by utilizing unsupervised clustering to process early-stage features and generate prediction labels, a model for early-stage prediction of the rapid degradation is established with an accuracy higher than 92.75%. Subsequently, the critical current is determined by intersecting the classification boundary with the physical distribution domain of the features. The reliability and generalizability of the proposed method is also discussed, which suggests that only ∼30 cycles and ∼40 samples are required to accomplish acceptable identification. The method is also proven to suitable for different battery systems. Therefore, the data-driven method proposed in this work provides a novel pathway to rapidly evaluate fast-charging batteries and charging protocols.
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

祝大家在新的一年里科研腾飞
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
JamesPei应助xh采纳,获得10
刚刚
刚刚
WissF-发布了新的文献求助10
1秒前
XudongHou发布了新的文献求助30
2秒前
赘婿应助qweqwe采纳,获得10
3秒前
领导范儿应助琪琪要发SCI采纳,获得10
5秒前
Pengfei Li完成签到,获得积分20
5秒前
5秒前
wade2016发布了新的文献求助30
5秒前
核桃仁完成签到,获得积分20
5秒前
Jasper应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
8秒前
WissF-完成签到,获得积分10
8秒前
第一军团没有秘密完成签到,获得积分10
9秒前
烟花应助李白白采纳,获得10
9秒前
Lucas应助幸福采纳,获得10
9秒前
科目三应助wade2016采纳,获得30
10秒前
11秒前
上官若男应助chong0919采纳,获得10
11秒前
12秒前
14秒前
Crema完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
Lucas应助nature采纳,获得30
15秒前
16秒前
小恶完成签到,获得积分10
17秒前
19秒前
李丽阳完成签到,获得积分10
19秒前
都是发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
22秒前
丘比特应助dczys采纳,获得10
22秒前
欧阳发布了新的文献求助10
23秒前
小二郎应助小恶采纳,获得10
24秒前
24秒前
高分求助中
Востребованный временем 2500
Les Mantodea de Guyane 1000
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 950
Field Guide to Insects of South Africa 660
Product Class 33: N-Arylhydroxylamines 300
Machine Learning in Chemistry 300
Experimental research on the vibration of aviation elbow tube by 21~35 MPa fluid pressure pulsation 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 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 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3387776
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3000307
关于积分的说明 8790936
捐赠科研通 2686334
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1471606
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 680398
邀请新用户注册赠送积分活动 673160