Impedance spectroscopy-based degradation characteristics analysis of lithium-ion batteries
저자
발행사항
[Seoul] : Graduate School, Yonsei University, 2021
학위논문사항
학위논문(석사) -- Graduate School, Yonsei University School of Mathematics and Computing(Computational Science and Engineering) 2021.2
발행연도
2021
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
전기화학 임피던스 분광법 기반 리튬이온 배터리의 파라미터 식별과 열화 패턴 분석
형태사항
vii, 49장 : 삽화 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: Jung-Il Choi
UCI식별코드
I804:11046-000000530494
소장기관
양한 용도의 에너지원으로 사용되고 있는 리튬이온 배터리는 충방전을 반복하면서 성능이 저하되고 용량이 감소하게 된다. 배터리의 이러한 열화 현상을 예측하기 위해서는 배터리의 내부 상태의 정확한 추정이 필요하다. 본 연구에서는 리튬이온 배터리의 전기화학 임피던스 분광법(electrochemical impedance spectroscopy; EIS)을 기반한 등가 회로 모델을 세우고 파라미터 식별법으로 배터리의 열화 패턴을 분석하고자 한다. EIS는 분석하기 편리하고, 정확하며, 비용이 적게 들어 배터리 진단 방법으로 널리 사용되는 기술 중 하나이다. EIS를 이용한 배터리의 열화 상태를 정확하게 추정하기 위해서, 12개의 등가회로모델을 세우고 각 모델의 파라미터를 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 통해 최적화하였다. 뿐만 아니라, Akaike Information Criterion을 이용해 12개의 등가회로모델 중 본 연구에 사용된 EIS 데이터를 피팅하기 가장 적절한 회로 모델을 제시하였다. 최종적으로, 이에 해당되는 모델 파라미터를 이용하여 회로모델에 대한 민감도를 분석하고 Gaussian process로 배터리의 잔여 유효 수명(remaining useful life; RUL)과 건강 상태(state of health; SOH)를 추정했다. 위에서 제시한 파라미터 식별법을 적용한 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 리튬이온 배터리 열화 패턴의 물리적인 해석을 가능하게 하고 SOH와 RUL을 정확하게 예측할 수 있음을 보였다.
더보기Accurate estimation of the internal state of lithium-ion batteries (LIBs) is important to understand aging phenomena and enable the improvement of future generations of LIBs. We propose a parameter identification method of LIBs with an impedance-based circuit model for degradation analysis. Electrochemical impedance spectroscopy(EIS) is one of the most attractive diagnostic techniques due to its convenience, quickness, accuracy, and low cost. To figure out the degradation pattern, we identify physical parameters of 5 types of equivalent circuit models (ECMs) from battery impedance spectra using the Levenberg-Marquardt (LM)
algorithm. However, reaching the global optimum using the LM algorithm is highly dependent on the initial values of parameters. To yield global optimum effectively, we propose an initialization method of the LM algorithm based on the Nyquist plot.Furthermore, the Akaike information criterion is used to decide the most suitable ECM for fitting EIS data. Ultimately, with the optimized parameters from the best-fitting ECM, we utilize the Gaussian process to predict the state-of-health (SOH) and remaining useful life (RUL) of LIBs. The results demonstrate that the proposed method enables the physical interpretation of the aging pattern of LIBs and forecasts SOH and RUL accurately.
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