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的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

A survey on lithium-ion battery internal and external degradation modeling and state of health estimation

健康状况 电池(电) 淡出 内阻 降级(电信) 阳极 锂离子电池 计算机科学 荷电状态 可靠性工程 功率(物理) 工程类 化学 电信 物理 电极 量子力学 物理化学 操作系统
作者
Geetika Vennam,Avimanyu Sahoo,S. M. Faysal Ahmed
出处
期刊:Journal of energy storage [Elsevier]
卷期号:52: 104720-104720 被引量:41
标识
DOI:10.1016/j.est.2022.104720
摘要

Battery management system (BMS) is an integral part of the Lithium-ion battery (LIB) for safe operation and power management. The advanced BMSs also provide state of charge (SOC) and state of health (SOH) information. Accurate estimation of the SOC and SOH from a sparse set of input and output measurements (voltage, current, and surface temperature) is challenging due to the internal inter-related complex electrochemical side reactions. Several factors, such as charge/discharge rate, operating temperature, internal aging, abnormal charging-discharging cycles, and internal faults, adversely affect the LIB's health. To aid the development of intelligent and robust BMS with the capability of health-conscious decision making, a deep understanding of the internal degradation mechanisms and the effect of external degradation-inducing factors are of primary importance. This paper presents an in-depth review of internal and external degradation mechanisms at both anode and cathode of LIB with their corresponding mathematical models and correlation with SOH metrics (capacity and power fade). Different electrochemical models integrated with the internal degradation mechanisms and their governing equations are discussed and summarized. The effects of the external aging factors on capacity and power fade and the dominant degradation mechanism under cycling and stored conditions are also reviewed and tabulated for quick reference. Recent developments in BMS's capabilities for SOH estimation using advanced and intelligent algorithms under various internal degradation conditions are also presented. Finally, the challenges in modeling, estimation of SOH, and several future research directions for developing self-learning and smart BMS are provided.
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
加减乘除完成签到,获得积分10
18秒前
35秒前
研友_Ljqal8完成签到,获得积分10
46秒前
jue完成签到 ,获得积分10
47秒前
ycw7777完成签到,获得积分10
53秒前
hautzhl完成签到,获得积分10
54秒前
JJ完成签到 ,获得积分10
58秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
双眼皮跳蚤完成签到,获得积分10
1分钟前
LELE完成签到 ,获得积分10
1分钟前
风不尽,树不静完成签到 ,获得积分10
1分钟前
theo完成签到 ,获得积分10
2分钟前
程先生完成签到 ,获得积分10
2分钟前
矢思然发布了新的文献求助10
2分钟前
wefor完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Glory完成签到 ,获得积分10
2分钟前
肖果完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
清欢发布了新的文献求助10
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
luckygirl完成签到 ,获得积分10
3分钟前
可爱的函函应助cc采纳,获得10
3分钟前
林好人完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
cc发布了新的文献求助10
3分钟前
大吴克发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
苏格拉没有底完成签到 ,获得积分10
3分钟前
北国雪未消完成签到 ,获得积分10
3分钟前
下颌磨牙钳完成签到 ,获得积分10
4分钟前
huanghe完成签到,获得积分10
4分钟前
清欢完成签到,获得积分20
4分钟前
似水流年完成签到 ,获得积分10
4分钟前
yangdaodan发布了新的文献求助10
4分钟前
小鱼女侠完成签到 ,获得积分10
4分钟前
土拨鼠完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
maclogos完成签到,获得积分10
4分钟前
游01完成签到 ,获得积分10
4分钟前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2500
Востребованный временем 2500
Aspects of Babylonian celestial divination : the lunar eclipse tablets of enuma anu enlil 1500
Agaricales of New Zealand 1: Pluteaceae - Entolomataceae 1040
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 1000
Classics in Total Synthesis IV: New Targets, Strategies, Methods 1000
体心立方金属铌、钽及其硼化物中滑移与孪生机制的研究 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 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 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3450467
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3045952
关于积分的说明 9003778
捐赠科研通 2734611
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1500096
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 693341
邀请新用户注册赠送积分活动 691477