정확하고 효율적인 폐 리튬이온 배터리 분류: 데이터 기반 전극 노화 평가 접근법

Centrala begrepp

폐 리튬이온 배터리의 정확하고 효율적인 분류를 위해 데이터 기반 전극 노화 평가 접근법을 제안한다.

Sammanfattning

이 연구에서는 폐 리튬이온 배터리의 정확하고 효율적인 분류를 위해 데이터 기반 전극 노화 평가 접근법을 제안한다.

첫째, 배터리 개방 회로 전압(OCV) 곡선의 15개 특징점을 추출하여 노화 수준에 따른 특성을 포착하고, 최적화된 구조와 최소화된 입력 크기를 가진 합성곱 신경망(CNN)을 구축하여 이 OCV 특징점의 상대적 위치를 재배치한다.

둘째, 전극 노화 매개변수(EAP) 3개를 신속하게 추정하는 알고리즘을 제안하여 전체 사용 가능 용량 범위에서 15개 OCV 특징점을 가장 잘 재현할 수 있도록 한다.

셋째, 3개의 EAP를 분류 지표로 활용하여 적응형 유사 전파 알고리즘(adAP)을 적용하여 클러스터링을 수행하며, 클러스터링 개수를 사전에 결정할 필요가 없다.

제안된 전극 노화 평가 접근법은 폐 배터리의 다양한 노화 행동에 대한 깊이 있는 통찰력을 제공하고, 정전류 충전 데이터 수요를 최소화하며, 대량의 폐 배터리를 동시에 처리할 수 있어 산업 규모 적용에 큰 잠재력을 보인다.

Statistik

폐 배터리의 가용 용량 범위는 735.98 mAh(공칭 용량의 99.34%)에서 571.89 mAh(공칭 용량의 77.15%)로, 표준 편차는 44.29 mAh(공칭 용량의 5.98%)이다.
제안된 방법의 용량 추정 오차는 평균 절대 오차(MAE) 0.49%, 평균 제곱근 오차(RMSE) 0.60%로 매우 낮다.

Citat

"폐 배터리(RBs)의 정확하고 효율적인 분류는 여전히 시급한 과제이다."
"제안된 전극 노화 평가 접근법은 폐 배터리의 다양한 노화 행동에 대한 깊이 있는 통찰력을 제공하고, 정전류 충전 데이터 수요를 최소화하며, 대량의 폐 배터리를 동시에 처리할 수 있어 산업 규모 적용에 큰 잠재력을 보인다."

Viktiga insikter från

Towards Accurate and Efficient Sorting of Retired Lithium-ion Batteries: A Data Driven Based Electrode Aging Assessment Approach

by Ruohan Guo,F... på arxiv.org 04-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.12769.pdf

Djupare frågor

전극 노화 매개변수(EAP)를 활용한 배터리 분류 방법의 확장성은 어떠할까?

전극 노화 매개변수(EAP)를 활용한 배터리 분류 방법은 매우 확장성이 높습니다. 이 방법은 전극 노화 매개변수를 통해 배터리의 노화 패턴을 세밀하게 분석하고 이를 기반으로 배터리를 분류할 수 있습니다. 이는 배터리의 내부 특성을 고려하여 정확한 분류를 가능케 하며, 다양한 배터리의 노화 상태를 고려하여 효율적인 분류를 실현할 수 있습니다. 또한, 이 방법은 다양한 배터리 응용 분야에 적용될 수 있으며, 높은 정확성과 효율성을 유지하면서도 대규모 배터리 분류 작업에 적합합니다.

전극 노화 매개변수(EAP)를 활용한 배터리 분류 방법의 확장성은 어떠할까?

제안된 방법에서 고려하지 않은 배터리 열화 요인은 무엇이 있으며, 이를 어떻게 반영할 수 있을까?
제안된 방법에서는 주로 전극 노화 매개변수(EAP)를 활용하여 배터리를 분류하고 있습니다. 그러나 이 방법에서 고려되지 않은 배터리 열화 요인 중 하나는 온도 변화일 수 있습니다. 배터리의 온도 변화는 배터리의 성능과 수명에 영향을 미칠 수 있으며, 이를 고려하여 더 정확한 분류를 위해 온도 데이터를 추가적으로 수집하고 분석할 수 있습니다. 또한, 충방전 속도, 주변 환경 등의 요인도 배터리 열화에 영향을 줄 수 있으며, 이러한 요인들을 고려하여 더 포괄적인 분류 모델을 구축할 수 있습니다.

전극 노화 평가 접근법이 다른 배터리 응용 분야(예: 전기 자동차, 에너지 저장 시스템 등)에 어떻게 적용될 수 있을까?

전극 노화 평가 접근법은 다른 배터리 응용 분야에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 전기 자동차 분야에서는 배터리의 상태를 정확하게 평가하고 분류함으로써 전기 자동차의 주행 거리와 성능을 최적화할 수 있습니다. 또한, 에너지 저장 시스템에서는 배터리의 노화 상태를 신속하게 평가하여 시스템의 안정성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 전극 노화 평가 접근법은 다양한 배터리 응용 분야에서 실용적으로 활용될 수 있으며, 배터리의 성능을 최적화하고 안정성을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다.