Lithium-Ion Battery Aging Experiments at Subzero Temperatures and Model Development for Capacity Fade Estimation
Notice bibliographique
Résumé
Lithium-ion (Li-ion) batteries widely used in electric vehicles (EVs) and hybrid EVs (HEVs) are insufficient for vehicle use after they have degraded to 70% to 80% of their original capacity. Battery lifespan is a large consideration when designing battery packs for EVs/HEVs. Aging mechanisms, such as metal dissolution, growth of the passivated surface film layer on the electrodes, and loss of both recyclable lithium ions, affect the longevity of the Li-ion battery at high-temperature operations. Even vehicle maneuvers at low temperatures$(T < \mbox{0}\ ^\circ\mbox{C})$contribute to battery lifetime degradation, owing to the anode electrode vulnerability to other degradation mechanisms such as lithium plating. Nowadays, only a few battery thermal management schemes have properly considered low-temperature degradation. This is due to the lack of studies on aging of Li-ion batteries at subzero temperature. This paper investigates how load cycle and calendar life properties affect the lifetime and aging processes of Li-ion cells at low temperatures. Accelerated aging tests were used to determine the effect of the ambient temperature on the performance of three 100-Ah LiFeMnP04Li-ion cells. Two of them were aged through a normalized driving cycle at two temperature tests ($-\mbox{20}\ ^\circ\mbox{C}$and 25 °C). The calendar test was carried out on one single battery at –20 °C and mid-range of state of charge (50%). Their capacities were continuously measured every two or three days. An aging model is developed and added to a preliminary single-cell electrothermal model to establish, in future works, a thermal strategy capable of predicting how the cell ages. This aging model was then validated by comparing its predictions with the aging data obtained from a cycling test at 0 °C.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».