Technology and economic analysis of second-life batteries as stationary energy storage: A review
Notice bibliographique
Résumé
With global warming on the rise, the push for zero emission transportation continues to grow. The transportation sector’s solution to these increasing concerns introduced society to electric vehicles (EVs) as a replacement for traditional internal combustion engine (ICE) vehicles. Although the objective of EVs seems obvious, the problem is more complex than it seems. EVs come with an undeniable problem, battery decommission and disposal. However, this possibly offers a unique opportunity if research continues in its current direction. An exclusive characteristic to EV batteries is their requirement to deliver power in such a way that the vehicle can accelerate quickly and drive extended distances. These demanding applications mean the battery has to be at a sufficient state of health (SOH) to deliver satisfactory results. Once a battery’s SOH reduces to a level that is no longer adequate, it must be retired from the EV. The EV population has grown significantly and is forecasted to continue growing exponentially, thus coming with the accumulation of retired batteries. Serious concerns are drawn to the handling of such batteries. However, research shows that there is promising repurposing that can give retired EV batteries a second life, referring to them as second life batteries (SLBs). Research in this area is ongoing to realize concerns about performance and cost compared to using new batteries in various applications, under a variety of conditions. This review paper outlines these topics, providing an brief, overall comparison of SLBs to new batteries.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».