Influence of state of charge window on the degradation of Tesla lithium-ion battery cells

荷电状态 锂(药物) 材料科学 使用寿命 电池(电) 降级(电信) 老化 容量损失 自行车 离子 电化学 电压 计算机科学 电极 电气工程 化学 复合材料 物理 工程类 电信 热力学 功率(物理) 考古 有机化学 内分泌学 物理化学 历史 生物 医学 遗传学
作者
Niladri Roy Chowdhury,Alexander J. Smith,Kristian Frenander,Anastasiia Mikheenkova,Rakel Wreland Lindström,Torbjörn Thiringer
出处
期刊:Journal of energy storage [Elsevier BV]
卷期号:76: 110001-110001 被引量:19
标识
DOI:10.1016/j.est.2023.110001
摘要

The Tesla Model 3 is currently one of the most popular electric vehicle (EV) and was the best selling EV in 2020. In this article, performance and degradation of 21700 cylindrical cells, taken from a new vehicle, were studied by cycling within 10% State of charge (SOC) windows. Cells tested in either very high and very low SOC windows show faster degradation than at moderate SOC. In particular, the shortest service life was for cells cycled below 25% SOC. The ageing mechanisms of the cells cycled in these most extreme windows have been monitored by non-destructive electrochemical methods including analyses of differential voltage, incremental capacity, and voltage hysteresis. The combination of loss of lithium inventory (LLI) accelerated in early cycling by SiOx utilization, paired with loss of active material (LAM) of SiOx are responsible for the most rapid ageing, which is observed in the cells cycled in the 5%–15% SOC window. Calendar ageing, however, is not accelerated by storage at low SOC. The results from this study offer an understanding of the distinct, SOC-dependent ageing patterns observed in the cells. This understanding of the ageing mechanisms in different cycling and storage conditions can be used to recommend improved customer usage patterns and substantially extend the lifetime of lithium-ion batteries in operation.
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
小谢不谢发布了新的文献求助10
刚刚
SL发布了新的文献求助10
刚刚
Jie_wang完成签到,获得积分10
刚刚
Susanx完成签到,获得积分10
刚刚
WANDour完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
方圆几里完成签到,获得积分10
1秒前
江南逢李龟年完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
1秒前
sunny完成签到,获得积分10
1秒前
Squidward发布了新的文献求助10
1秒前
603完成签到,获得积分10
2秒前
zoey完成签到,获得积分10
2秒前
gaozy发布了新的文献求助10
3秒前
ysf完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
wddd完成签到 ,获得积分10
4秒前
4秒前
5秒前
科研通AI6.3应助hhhh采纳,获得10
5秒前
nauheim完成签到,获得积分10
5秒前
qiuxin完成签到,获得积分10
5秒前
Liu完成签到,获得积分10
5秒前
无辜板栗完成签到 ,获得积分10
6秒前
搜集达人应助gu采纳,获得10
6秒前
爱思考的东完成签到,获得积分10
6秒前
科研通AI2S应助Su采纳,获得10
7秒前
godblessyou发布了新的文献求助10
7秒前
en发布了新的文献求助10
8秒前
李宁文完成签到,获得积分10
8秒前
NiL完成签到,获得积分10
8秒前
Purplesky完成签到,获得积分10
9秒前
Moonchild完成签到 ,获得积分10
9秒前
烟花应助Squidward采纳,获得30
9秒前
树上的猫头鹰完成签到,获得积分10
9秒前
claude发布了新的文献求助10
10秒前
board_Gu完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
SL完成签到,获得积分10
10秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(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
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
CLSI M07 2024 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7247998
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8870877
关于积分的说明 18713994
捐赠科研通 6926913
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3198103
关于科研通互助平台的介绍 2373857
邀请新用户注册赠送积分活动 2172968